高中數學個性化指導和差異化訓練路徑

褚俊華

摘要：對于學生們來說，高中階段是使他們學習生涯的轉折點，在這個階段的學習中，學生既要對中小學的學習的數學知識進行整合和運用，又要在積累的基礎上學習更加抽象、難度更高的數學知識。但是這對于大部門基礎不牢固或是基礎薄弱的學生來說，適應高中節奏快、綜合性強、難度大的數學學習是有一定難度的。在此基礎上，個性化指導、差異化輔導方法的優勢就突顯出來。高中數學教師在教學與訓練過程中，如果能夠更新理念，明白學生之間的差異，并充分利用好學生的差異性，為學生們因人而異的制定指導方案、選擇合適的輔導方法，才能夠逐漸削弱學生們對于數學的抗拒心理，并激起他們學習數學的興趣和熱情，幫助學生實現“聽得懂”、“用得上”的數學學習目標，培養學生抽象思考和舉一反三的能力。

關鍵詞：高中數學;個性化指導;差異化輔導;學情分析

前言：

對于高中階段的數學課堂教學及輔導來說，采用個性化和差異性訓練不僅能夠幫助每個學生將復雜的數學知識簡單化、抽象的數學問題具體化，從而讓處于各種學習水平的學生都能夠輕松跟上學習進度;還能夠逐漸提高學生的數學思維能力，幫助學生樹立學習數學的自信心。所以說，高中數學教師必須勇于突破、大膽創新，將個性化和差異性輔導運用到課后指導，運用大數據分析對學生們進行學情數據分析，并針對學生們的實際狀況，給他們提出了合理的訓練強度與方案，以凸顯學生們在學習中的主要地位，從而縮短與教師之間的距離，并幫助學生們再次點燃“學好數學、會用數學”的復習激情。

一、當前階段高中數學訓練現狀

（一）內容難度較大，學生具有一定的抵觸心理

對于高中階段的學生來說，數學仍然是他們學習過程中具有一定挑戰性的學科。學好數學會讓學生們的理解能力、推理能力、抽象思考能力以及邏輯思維得到發展的同時，也具備一定的數學學習能力。因此，大部分高中學生也出現了“談數學色變的”的問題。由于不同學生的理解力水平處于不同的發展階段，而且大部分學生缺乏獨自總結數學學習技巧的能力，所以當他們面對陌生的、有一定難度的數學概念和學習內容的時候，內心的壓力也會加大。為了消除學生對于高中數學學科學習的抵觸心理，教師可以根據班級學生的心理發展現狀和具體學習情況，有針對性地進行改進和創新。

（二）教師的訓練方法過于傳統，導致學習效率低下

由于高中生的認知能力、思維發散能力和理解能力都存在一定的局限性，所以對于某些抽象的、復雜的高中數學概念和知識，他們在學習的過程中會存在“一知半解”的現象。而部分教師在訓練的過程中，忽視了“因材施教”的重要性，并且不能及時發現并利用好學生之間的差異性，所以通過個性化訓練，可以幫助學生們將抽象的數學概念用他們能夠理解的進行表達，有效的降低高中數學的晦澀程度，有助于對學生進行形象認知。

二、個性化指導和差異性輔導應用于高中數學教學的重要意義

在數學學習的過程中，離不開大量復雜的運算和過程推導，隨著年級的增加，數學學習的難度在不斷加大，而這個過程對于處于青春期年輕氣盛的高中生來說，是枯燥無味的。而一些具有一定難度的知識和題目，很少有人能夠沉下心去仔細琢磨其中的道理。所以有越來越多的學生在此過程中漸漸開始落后，跟不上教師的進度，逐漸失去了學習數學的信心，最終對數學學科產生抵觸心理，造成惡性循環。而個性化指導和差異性教學能夠幫助教師在每個階段通過大數據對學生的學情進行分析，針對學生的試卷分析他們的個性化錯因，并有針對性地制定下一階段的教學方向和目標。與“填鴨式”教學不同，在個性化指導和差異性教學的數學課堂上，學生們更能感受到教師迫切與他們溝通的心，感覺到自己的被尊重和被重視，這樣一來便能夠拉近師生間的距離，逐漸消除師生的隔閡，幫助學生消除學習數學的抵觸心理，點燃他們學習數學的熱情。

三、高中數學個性化指導和差異化輔導的路徑

（一）利用大數據分析學生學情，指導教師進行課程設計

在傳統的訓練模式中，教師的課程設計工作通常呈現“工業化流水作業”——教師的教是一成不變的，作業有現成的教輔資料，訓練中完全忽略了學生間的差異。而計算機等信息技術的發展，大數據已經應用到教學和訓練中，教師如果能夠充分利用好極課大數據對學生進行個性化設置，便能夠輕松掌握不同學生的數學學習需求以及他們每個階段的數學學習情況，給不同層次的學生設計科學的教案。

例如，教師在備課的過程中可以對學生們的預習情況、測試成績進行統計，讓系統進行大數據分析，根據系統的反饋結果，教師可以一目了然得掌握每個學生的學習行為、認知水平、知識掌握的情況、學習偏好以及答題的速度和準確率等學情信息，從而讓教師根據分析結果精準備課，明確訓練中的重點和難點，實現個性化指導。

（二）基于極課大數據，實現分層學習推薦

要想激發學生的學習興趣，完成教育教學任務和目標，教師不僅要為學生們提供充足的學習資源，更要了解學生的學習偏好，為學生們打造個性化的學習路徑。而極課大數據系統能夠根據學生們的特征信息，如看課類型、瀏覽時間、互動次數等數據，推測學生的學習喜好、學習風格和學習需求，從而通過動態地呈現學習活動的順序，幫助教師改變過去填鴨式的“拔苗助長”法，機械訓練夯實基礎，而是實現“精準滴灌，因材施教”，幫助學生完成數學知識體系的構建。

例如，教師必須要清楚地對學生、資源、課堂三者之間的關系進行整體考慮和多維度關聯分析。對不同水平的學生，在每個階段都能夠根據學生該階段內的測試情況（答題正確率、錯題類型、模糊的知識點）為他們推薦相應“查漏補缺”的輔導內容，再結合推薦內容的學習和答題情況，逐漸推送難度升級的課程和測試，加深學生們對知識點的鞏固。教師充分利用大數據對學生的學習特質進行提取，分析不同學生的薄弱環節，為他們設計個性化指導、差異化的輔導方案，能夠有效提高學生訓練的效率。

結束語：

綜上所述，在高中階段的數學教與學過程中利用大數據技術對學生的學習情況進行分析，實現差異化輔導和個性化指導是可行的也是必要的。在大數據支持下的差異化輔導的課堂上，更能激起學生們學習數學知識、解決數學難題的欲望，充分調動學生們的學習主動性。

參考文獻：

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本文為泰州市教育規劃2020年度立項課題《基于數據分析的高中數學個性化拓展訓練研究》（課題編號：tzghyb2020-023）研究成果之一。299084E8-C576-4F40-9FAD-102E1E018397