基于大數據挖掘的初中數學教學內容重點發現

代承仕

基于大數據挖掘的初中數學教學活動涉及較多事項，數學教師需要對數據收集整理、數據預處理、數據分析、重點發現、教學設計進行一體化和循環化管控，帶動學生對初中數學知識進行更加高效、全面的學習，啟發學生思維，引領學生在學習過程中實現綜合能力的提升。本文基于大數據挖掘對初中數學教學重點內容的管控策略進行分析。

當前，初中數學教師在教學活動中需要對教學重點和要點進行嚴格把控，通過大數據技術手段引進多元化的文本數據信息，帶動學生對數學知識進行更加高效、全面的學習，提高學生的綜合能力與思維素質，帶動學生獲得長遠的發展。

一、教學重點的概念

從宏觀層面來講，首先，教學重點也稱為學生學習探索的重點，其具備一個明確的教學目標，是課程制定者希望學習者需要掌握的知識內容，因此教學重點往往包含在學科課程研究計劃中。其次，教學重點是根據學生認知發展需求，在不同時期引進的不同教學項目，是學生在該時段需要掌握的知識內容，相關知識點對學生后續的深層次學習會起到直接影響，在教學體系中發揮承上啟下的作用，作為關鍵知識點，是學生需要掌握的內容。再次，教學重點源于教師對學生學習成績和學習狀況的認知，比如針對每一位學生存在的個體差異，需要教師在教學活動中重點講述某一部分知識內容，如根據學生在學科核心素養方面的差異，對數學授課的重點內容以及重點模塊進行講解。最后，教學重點內容也體現在教學考核層面，如教師需要研學初中數學知識中經常被考核的項目信息，明確重點考核指標和概念，將其設置為教學的核心內容。因此，從宏觀層面來講，教師對教學重點的梳理和整理需要根植于課程教學標準，同時結合學生的認知規律以及學段需求，對教學項目和教學內容進行設置，基于學生的思想認知差異引進不同的重點項目，根據成績考核結果對教學重點進行劃分。

二、大數據在挖掘初中數學教學內容重點方面的作用

大數據技術在挖掘初中數學教學重點內容方面有著不可取代的地位。

首先，數學重點內容是一類抽象、模糊的概念，其中數學教學重點也蘊含在大量學情數據信息中，需要教師通過數據剖析整理，從中提取出數據規律和特征，從而總結出數學教學的重點內容。因此，利用大數據技術，將各類非結構化的數據信息整理成結構化的資料，對其進行統一的直觀描述，化抽象為具體，可以鎖定教學工作的出發點和切入點。

其次，大數據工具技術在挖掘教學重點內容方面也具備過程指導性和引領性。具體來說，數學教學重點根據學生的學段學習需求以及個性能力提升狀況會發生一系列變動，因此教學重點在時刻發生變化。此時，需要利用大數據挖掘技術收集整理各項學習數據信息，將各個時期的數據特征進行描述評價，如設置學生的能力雷達圖，引進大數據資料，根據大數據信息的變動和學生能力雷達圖的變化狀況來評估后續教學內容的重點項目，從而凸顯教學工作的適應性與靈活性。

最后，大數據工具在挖掘數學教學內容重點方面也有著共享性和信息互動性。具體來說，大數據工具借助信息化技術能夠暴露出本校學生存在的實際問題，同時能夠凸顯其他學校學生的學習狀況。學校與學校之間可以相互交換相應的大數據信息，評估本區域數學教學存在的問題，從而為區域的數學教學改革工作提供基本支持和幫助。

總體來說，大數據挖掘技術在初中數學教學重點內容的管控層面有著不可取代的作用，可以適應教學重點隨個體、時間、空間變化而改變；同時可以實現對大量零散化、非結構化的數據信息進行結構化描述評價；并且借助其中的信息互動功能，能夠實現對數據信息的高效挖掘、提取和使用，體現本區域辦學規律和特征。

三、基于大數據挖掘的初中數學教學內容重點發現研究

（一）數據收集

利用大數據挖掘手段來分析初中數學教學內容重點需要引進海量的數據信息。數據資料作為大數據技術的作用對象，需要具備全面性、完整性、代表性，才能幫助教師在后續剖析出數學教學的重點內容。大數據信息包含以下幾個方面的資料，即學生的學習成績、作業完成狀況、課程參與度、學習時間、學習背景信息等。教師要設置每一位學生的專屬能力資料庫，收集記錄學生在數學考試、平時測試期間的成績表現狀況，反映學生對不同知識點的掌握程度和學習進展。同時，還包含學生家庭作業完成情況，如作業正確率、解題思路以及對不同知識點的理解和應用能力。另外，需要記錄學生在課堂上的表現情況，如回答問題的頻率、提問的頻率等，反映學生對不同知識點的興趣和理解程度。教師需要與家長互動溝通，搜集學生在數學學習方面所花費的時間，包含課堂學習、課后自主學習時間，從而了解學生對數學學習的重視度和投入程度。

根據學生的背景信息，如性別、年齡、學校等，評估學生的學習差異是否與個人背景有關。教師需要收集整理以上的數據信息，對其進行標準化描述和評價，同時結合多種方式來采集各項資料，如問卷調查、學生檔案記錄以及學習平臺的數據導出，整理多方信息，從而為后續的數據挖掘和提取提供基本的支持。需要注意的是，教師在這一過程中要保護學生的隱私，保障數據安全。但是在數據搜集整理過程中，教師要提高頻次，如一周收集一次，對數據庫資料進行更新，以便獲取最新的資訊來開展數學學情分析工作。

（二）數據預處理

在完成對數據信息的挖掘、搜集、整理之后，教師便需要初步對數據價值進行剖析整理。首先，進行數據預處理，包含數據清洗，剔除其中異常數值以及錯誤的數據信息，減少其中主客觀因素對學生學情信息所帶來的影響，并補充其中的數據文本資料，如對其中的缺失值進行處理。教師需要根據數據中出現的異常，通過與學生的對話溝通來評估數據描述是否準確可靠，比如部分學生在某一次考試中本來不該出錯的題目卻出現解題錯誤，針對這一現象，教師需要與學生溝通交流，通過判斷其解題思路、知識點掌握情況以及解題時的能力狀態來評估是否由于知識掌握不牢或粗心大意而產生的失誤，通過整理數據信息為后續確定教學內容重點提供參照和依據。

其次，教師要根據數據信息對數據特征進行提取，此時可以利用統計分析、相關性分析、特征重要性評估等不同策略，對學生在數學學習期間的實際表現進行點評。再根據特征進行數據劃分，將數據整理為訓練集和測試集，訓練集用于模型訓練和參數調整，如用來評估學生的能力指標，用于設定能力雷達圖，包含學生的數形結合能力、數學思維能力、推理能力、建模能力、幾何直觀意識、自主學習意識，評估學生的整體學習狀況，以及在多個環節領域的欠缺；而測試集主要用于評估模型性能和泛化能力。教師需要在前期對數據信息進行預先處理，針對學生的實際學習表現情況，引進精準、高效的管理手段，以便剖析出數學重點。

（三）數據分析

在完成對數據信息的預處理以及基本描述評價之后，便需要對數據資料進行正式分析。在分析過程中，教師可以結合描述性統計分析，結合均值、方差、中位數等統計指標來評估其中的數據趨勢和特征。比如，描述評價在某一知識板塊以及某一核心素養領域中學生的整體狀況，如a班學生在某一次測試中暴露出在數學計算方面的失誤，此時可以根據其中的標準化評價模型，從數學計算角度來評估學生的整體數學運算能力。

之后，需要通過相關性分析來評估模型中不同變量之間的相關系數，如分析學生學習時間、成績之間的相關性以及不同知識點的相關性，以此來確定數學教學中的重點內容和關聯性。在相關性分析過程中，數學教師需要建立起初中數學概念網絡，通過相關概念網絡來梳理知識結構，在整個概念網絡中針對學生理解認知欠缺的部分可以打上重點標記，如在函數板塊涉及一次函數、二次函數、反比例函數、分式、二次根式、整式乘法與因式分解等相關知識概念，整個知識模塊具備內在有機關聯，學生在學習二次函數的過程中需要具備良好的二次根式知識基礎，此時可以通過分析學生在二次根式板塊的知識理解能力，在后續二次函數教學過程中鎖定教學重點，如學生二次根式掌握不牢固，教師便可以在二次函數交點坐標求解方面設置重點教學項目。

教師還需要進行聚類分析，聚類分析主要是將學生按照某些特征進行分類，找出具備相似學習特征的學習群體，了解不同學生群體的學習特點和需求。該分析手段主要按照學科核心素養指標，從初中數學最常見的幾大核心素養概念中將學生劃分為不同的層次，如數學推理、建模運算、數形結合、幾何直觀等，對不同板塊學生的能力狀況進行劃分，為個性化教育提供參照。完成以上分析之后，針對下一輪知識板塊的教學需求，要結合序列分析、相關性分析等，來評估在新知識教學期間可能存在的問題，將新知識教學中的核心指導要素投入到預測模型中，預測學生在相關板塊可能存在的學習問題，以及可能潛在的學習趨勢，從而快速鎖定教學重點。最終將上述分析結果以可視化圖表的形式直觀展現，最簡單直接的方式是使用學生的能力雷達圖以及數學概念網絡圖，評估學生在相關板塊的學習情況。

（四）重點發現

完成上述一系列的整理剖析之后，教師便需要提取重點內容。重點發現的目的是通過大量數據模型的對比、挖掘、評估，找到數學教學中的重點內容和關鍵知識點，以便教師能夠針對其進行精準、高效的教學輔導。

首先，教師要進行頻次分析，通過統計不同知識點或題型在學生作業、考試等活動中出現的頻率，確定哪些知識點是學生普遍存在的困難，從而幫助教師重點關注相關知識概念的教學。之后，通過錯題分析，找出學生容易犯錯以及極易混淆的知識概念，從而有針對性地進行錯題講解和鞏固訓練，以幫助學生克服難點。

其次，在分析管理過程中，還需要對學生的學習軌跡和學習行為進行評測，了解學生當前的學習情況和學習方式，可以幫助教師為學生提供個性化的指導建議。在整個分析體系中，還應當囊括學習成績預測功能，通過建立數學模型、預測學生經過學習之后未來學習成績的變化趨勢，開展有針對性的教學活動。

最后，教師需要根據知識結構網絡圖，針對本班學生建立起知識圖譜結構，對本班學生的學習情況進行描述，以了解學生在知識模塊方面的整體欠缺，從而組織體系化的復習指導，合理安排課程教學。因此，在重點挖掘環節，教師需要通過以上途徑，基于數據分析結果，構建完善的學習資料體系，針對本班學生設定新的教學方向和目標，從而帶動學生高效學習。

（五）教學設計

在大數據挖掘的初中數學教學重點管控過程中，首先，數學教師要重點關注教學設計部分，結合“教學評一體化”設計模式，對知識結構進行合理挖掘、提取和使用，組織相關授課活動，將重點知識放在教學計劃的核心位置，確保學生在學習過程中能夠充分理解并掌握相關知識概念。其次，教師需要根據教學方法，針對學生普遍存在的困難開展啟發式教學或案例教學，帶動學生主動思考，并及時評價學生在學習過程中的思想狀態，再次回饋到教學設計中，從而構建起完善的循環。再次，教師需要根據學生的學習困難和教學重點內容提供合適的學習資料，在講解新知識和新概念的過程中，有針對性地偏向某一板塊的教學講授活動，從而凸顯課程教學的側重性和針對性。最后，教師在課后需要根據學生的學習特點實施個性化教學，針對每一位學生的學習重點提供個性化的輔導，并及時跟進學生在課后自主學習的狀態。總之，在大數據挖掘的初中數學教學內容重點管控層面，教師要引進“教學評一體化”的管理模式，搜集整合多方面的信息，凸顯教學工作的完整性、全面性、階段性和適應性。

四、結語

總而言之，在初中數學教學過程中，教師需要對教學重點進行科學高效的管控，制定更加明確的教學指標，帶動學生對數學概念進行更全面、完整的學習，提高學生的綜合學習水平和學習效率。而教師也需要將整個過程進行循環一體化管控，在不同時間、不同環節提供精準指導，根據教學重點來完善教學設計。