劉雁翎

“雙減”背景下，基于大數據精準分析、個性化教學是促進教學質量提升的有效途徑。本文介紹了基于大數據分析學生學習發展情況，精準了解學生的學習能力與薄弱知識點，伴隨式數據采集分析生成個性化的發展圖像，為教師因材施教提供了精準有力的依據，學生也能更好地進行自我定位。基于大數據進行精準備課、精準輔導、精準設計作業、精準干預，實現師生減負，促進教學質量提升及學生健康成長。

一、智能技術賦能師生教與學行為診斷

智能技術通過捕捉師生課堂教與學的表情、課堂教學行為等進行識別與分析，根據大數據分析掌握課堂中學生的投入度、學生注意力的實時分析，有效跟蹤學生學習效率并進行及時的反饋。為教師開展課堂觀察與教學研究提供了有效途徑。智能技術對學生課堂練習即時反饋數據的分析，判斷學生對知識的掌握情況，決定下一步教學策略，動態調整要講評的習題與內容，能夠幫助教師掌握學情、提供教學決策支持、優化課堂教學組織、調控教學節奏。

二、大數據智能分析精準作業設計

智慧學習云平臺收錄教學過程數據、作業數據、測評數據，依托大數據分析階段性知識掌握情況，智能分析高頻易錯題，分析原因總結歸納出薄弱知識點及改進措施。同時智能推送薄弱知識點對應的教學資源和練習題，并生成個性化錯題本，有針對性地查漏補缺，在去除無效作業的基礎上，構建個性化的高質量作業，避免題海戰術式低效率學習，達到減負提質的效果。

三、大數據驅動下的精準教學

1.分析知識點掌握情況

根據大數據階段性分析及班級學生知識點掌握情況，調整教學進度和教學內容，對于薄弱知識點在課堂上進一步鞏固學習，加深對知識點的理解和運用，而對于知識點掌握比較牢固的部分，則可以加快學習進度，做到有張有弛的高效率學習，而不是傳統盲目一刀切式的低效率學習。

2.錯誤率對比分析

大數據平臺收錄學生作業及測驗情況，對學生知識點的錯誤率進行智能分析，直觀呈現教學中的重難點知識及學生錯誤的原因。通過數據的橫向縱向對比，教師不僅能清晰了解自己任教班級學生對知識點掌握情況，還能與同年級數據對比，分析原因。教師通過大數據分析生成的圖表直觀地了解自己班上的學生哪部分知識點掌握得好，哪部分知識點比較薄弱，薄弱知識點可多花點精力加強練習，掌握得好的知識點稍加鞏固即可，節約了時間也提高了效率，同時，也可以進行教師之間的教學交流，介紹經驗，共同提升。

3.構建錯題資源庫

構建平臺智能收集全校學生的學習數據，對于歷屆的典型錯題、高頻易錯題及對應的知識點進行分析并備注原因及形成解決方案，建立校本錯題資源庫，從而掌握學生存在的共性知識薄弱點，避免同樣的問題多次發生，然后在全校之間進行經驗交流和學習，積累校本資源，對年輕教師的學習與提升起到很好的示范作用。

4.個性化學習資源推薦

大數據平臺提供海量的題庫，教師可以根據班級學生薄弱知識點、重難點知識，選取對應的題型，進行作業及練習題的自由組題。設計符合學生學情的個性化練習題，更加具有針對性，作業質量也將得到很大的提高。教師根據實際情況選擇有針對性的錯題推送給學生，達到及時鞏固的目的，幫助學生進行自適學習。學生也能夠減輕作業負擔，有針對性地練習和提高。

四、基于智慧云學習平臺的針對性提升

智慧云學習平臺系統伴隨式采集學生學習發展數據，如隨堂練習、學習行為、課后練習、期中期末總結性練習數據，智慧云學習平臺對學習數據、行為數據進行科學分析與評估，了解學生當前學習情況，分析班級整體教學情況，還能夠對比前后期學習波動情況，將班級與班級之間的學習情況進行比較，為教師教學提供了科學精準有效的依據，有針對性地輔導成績波動較大的學生、臨界生，加強薄弱知識的學習，建立錯題資源庫。教師根據數據分析調整教學策略，實現精準教學和個性化輔導，提高教學質量。

責任編輯 黃銘釗