運用大數據促進高中生個性化發展的支持策略

■鄭朝暉，孫陽菊，李其踴，吳畏，徐飛

21 世紀的社會是知識經濟社會，培養創新型人才是建設創新型國家的基礎，而注重學生的個性化發展是創新型人才培養的先決條件。《教育信息化2.0行動計劃》提出，要“探索在信息化條件下實現差異化教學、個性化學習、精細化管理、智能化服務的典型途徑”，強調在“互聯網+”教育時代，要充分運用信息技術促進個性化學習。成都市田家炳中學建設學科測試與分析平臺、FEG 未來教育系統校本平臺，開展了大數據支持的高中生個性化學習精準引導研究，尋求運用信息技術獲取與分析大數據促進高中生個性化發展的支持策略，以此促進學生個性化發展。

一、運用大數據引導高中生個性化發展的自我評價

個性化發展需要精準的自我認知。應用大數據分析學習進程、內容和結果，改變學生的學習習慣，促進自主學習。從內部實施促進反思的自我評價，讓學生形成基本的自我認知，同時從外部實施基于差異的他人評價，以幫助學生形成更為精準的自我認知。

（一）運用大數據開展促進反思的自我評價

通過大量案例，學校研發了《個性化學習自我評價表》（見表1），學生可以在平臺上進行自我評價，以此促進反思。

表1 個性化學習自我評價表

自我評價有前置學習、學習目標、學習內容、學習方式、學習結果、課后學習、評價反思等七個維度，涵蓋了課前、課中、課后全流程的評價。對于每一類評價分為三個層級，維度與層級之間相對應。同時，考慮學生的個性，單設D 項，可自我描述。總體評價注重激勵與反思，從“優勢”與“改進點”進行評價。

在每一個學月，學校都會以班級為單位，根據學生的《個性化學習自我評價表》提供的數據，了解學生存在的問題，根據學生共通性與個性化的問題，教師及時調整教學策略；也根據學生的優勢，注重從數據中挖掘學生未來發展的潛能和傾向，促進發展。學生從自我評價中，反思學習的得與失，與教師及時溝通，揚長補短，積極主動地發展。

（二）運用大數據開展基于差異的他人評價

通過校本平臺系統地搜集數據進行分析，對學生的學習活動經歷進行長期追蹤，突出評價的過程。以發展性評價理念為指導，持續跟蹤學生歷次考試成績，通過時間序列分析以及大分班、小分類的分類分析等手段，對學生的學習數據進行挖掘，進行學習風格和學習行為分析，完成對每個學生的學習力診斷，我們再結合學生的課堂表現、日常交流、作品情況、測試情況等，主要運用表現性評價、生成性評價、終結性評價，以促進學生自我評價反思。

1.表現性評價

表現性評價是指教師讓學生在真實或模擬的生活環境中，運用先前獲得的知識解決某個新問題或創造某種東西，以考查學生知識與技能的掌握程度，以及科學思維、創新思維等學科素養的發展狀況。

例如，戲劇學習表現性評價。學習語文必修四一單元戲劇后，讓學生觀看微劇本寫作視頻，了解微劇本寫作特點與方法。教師提供學習資源：微劇本寫作方法視頻、微劇本范例《警察的故事》，提供素材《感染的志愿者：一對互相隱瞞病情的母女》《陶勇醫生受傷后首發聲：我看過太多悲慘的命運，更能承受打擊》《危城勇士——武漢醫療抗疫一線實錄》。學生根據所學，結合抗擊疫情的現實，創作出作品《戰役》《鋼鐵的生命》《獻給平凡的英雄》等微劇本，學生作品閃耀著批判性思維的火花。

2.生成性評價

生成性評價指在平等的溝通與交流的動態教學過程中，教師充分發揮能動性與創造性，在對學生當前核心素養水平描述的基礎上，針對學生學習情況，及時“順學而導”，主旨在于啟發學生在動態評價中自主、自覺地反思、構建，重新認識并完善自我，獲得生動活潑的個性發展。

比如，在日常訓練中，教師可以根據學科核心素養測試卷的雷達圖，看出某學生在語言能力、語言表達、語篇理解和文化品格等方面還需大力提升，但在思維品質、推理判斷等方面也有自己的優勢。教師可在英語聽說能力與寫作能力方面提升其英語學科核心素養。

3.終結性評價

終結性評價的主要方式為紙筆測試，可專門設計學科測試題，包括選擇、簡答、寫作等題型，也可融入常規的測試，由此對各個學科的發展情況進行科學評估與分析。期末考試、診斷性考試等大型統測均可納入終結性評價范疇。試題設計采用賦分制，應注重難度、區分度、效度和信度，教師要及時處理并科學運用測評結果提供的數據，關注學生在測試中呈現的問題，并進行教學調整。

教師可以根據終結性評價提供的數據，直觀地了解學生在動態學習中存在的優勢與劣勢，學生也清楚地了解自己學到了什么，還欠缺什么，今后努力的方向和能夠達到的程度。每個學生的認知水平和學習效率是不一樣的，這就是個體差異，所以評價要講求策略，要客觀公正，要關注學習過程這一核心要素，要改進評價機制，避免只重結果的評價，否定學生的努力過程，從而造成惡性循環。

二、運用大數據助力高中生個性化發展的自我規劃

大數據可以幫助高中生掌握自己學習的主動權，自主規劃學習計劃，隨時隨地監督學習進度，檢查學習效果，根據自身需求，決定個性化的學習參與路徑，選擇和定制個性化的學習內容。

（一）運用大數據助力學業規劃

四川作為全國第五批啟動高考綜合改革的8個省區，從2022 年秋季高中一年級開始啟動實施高考綜合改革，從2025 年起普通高考將全面實行“3+1+2”模式。為此，我們運用大數據，從自我認知、文理選科、心儀大學、主要差距、學習計劃五個內容，設計《學業規劃導向表》。老師通過平臺定期監測，依據檢測結果在實際教學中追問指導，引導學生準確認知自我，科學選科，認清差距，制定切實可行的計劃。

大數據幫助教師全面跟蹤和掌握學生特點、學習行為、學習過程，分析評估每個學生的學習需求、學習風格、學習態度及學習模式，相應地提供適合不同學生發展的學習內容和學習指導，促進其個性發展。

（二）運用大數據助力職業規劃

在學生升入高二后，我們為了加深學生對將來要從事的人生職業生涯的認知，引導學生通過信息技術，獲取與分析職業規劃大數據，制定系統的計劃。高中生的成長具有特異性，利用大數據觀察、記錄、分析學生的成長歷程，預測學生發展潛力，引導學生進行職業規劃，能更好地促進學生個性化發展和健康成長。職業規劃是發展變化的，到了高三，再進行指導，讓學生理性選擇。

例如，某同學的職業興趣是英語同聲傳譯，她對該職業特點進行了解，并分析該職業需要具備深厚的英語素養和流利的英語口語表達能力,能夠準確無誤地聽譯和口譯。她通過平臺提供的大數據了解到自己的英語素養不錯，但在語言表達方面還需要提升。她確定了這一職業方向，并著力提升，六次學業水平測試成績在130 分左右，呈現了良好的英語能力，高中畢業報考了英語同聲傳譯專業。

將學業規劃與職業規劃有機融合，引導學生通過個性化學習，一步步實現立足于自身興趣和優勢的個性化發展。

三、運用大數據支持高中生個性化發展的資源建設

（一）運用大數據開展特色課程資源建設

每個孩子的理解能力和興趣點都不同，利用信息技術捕捉學生在學習過程中的行為，結合大數據分析，可以對每一類、每一位學生進行能力測評，然后根據每個孩子的不同情況有針對性地制定學習方案，學校根據數據分析學生的特點，針對A、B、C三類班級，開發不同的課程。

針對A、B、C 三類班，開發學科學習、綜合實踐、自我成長三種特色課程。A 班重探究與創新，分別開發化學創新實驗、數學文化與語文創意寫作學科學習課程，科學創意與制作、歐美時代風云講堂綜合實踐課程，生涯規劃、家國天下自我成長課程。B 班重拓展與實踐，分別開發《論語》的智慧、蜀錦史話學科學習課程，校園電視節目與制作、汽車文化綜合實踐課程，生活智慧、心海揚帆自我成長課程。C 班重基礎與理解，分別開發英語口語交流、《史記》選讀學科學習課程，平面設計、飲食與健康綜合實踐課程，修養學堂、學習毅力發展自我成長課程。

（二）運用大數據開展常規資源建設及推送

1.個性化學習資源建設

在資源建設方面，基于學習風格的差異，錄制微型視頻，分類推送；基于學科核心素養差異，設置課時測驗與階段測驗卷，開展分類測驗；基于每個學生的特點，個性化定制學科配套作業。

基于學生的學習風格投放，例如，針對視覺型學習風格，多推送微型視頻；基于整體型學習風格，注重學科與實踐，開展課題化學習，實現學習空間的融合。

2.個性化學習資源的推送

方式一：大分班推送。根據學習過程中學生的學科核心素養數據的發展變化與高考評價體系，分析三種不同類型學生的學情，運用不同的特色課程與推送配套的微型課、分類作業，促進學生發展。

案例1：高中作文教學大分班推送資源。在2022 年的成都市語文調研考試中，我們根據學科測試與分析平臺提供的大數據，發現A 班學生在作文發展等級中深刻方面薄弱，于是推送作文立意深刻方面的微課與審題立意練習；B 班學生在作文基礎等級表達方面結構嚴謹存在問題，于是推送作文結構方法及寫作提綱練習微課；C 班學生在作文基礎等級表達方面內容充實欠缺，于是推送作文素材積累與運用方法及配套練習微課。通過針對性的資源推送，學生在2023 年“二診”考試中作文A 班均分提升4.3 分、B 班提升3.3 分、C 班提升4.1 分。

方式二：小分類推送。學校關注整個教學過程產生的數據，進行學習目標、策略分析，以及學習背景、風格等多個層面的差異分析，深入診斷學生的適應策略，采取有針對性的措施，進行分類推送，提供個性化的指導和建議，最大限度滿足學生的個性化學習需要。

案例2：高三物理計算題分類推送資源。在2022 年成都市“一診”物理考試后，我們根據學科測試與分析平臺提供的數據，對學生答題情況及錯誤原因進行分析，發現學生計算題解題的能力比較薄弱，于是進行了兩周的計算題解題的方法指導，突出對問題的分析、歸納、總結，推送解題方法與策略的微課及計算題專項練習；針對不同學生推送相應的專題進行小專題強化練習。針對運動過程分析不清、思路不暢的學生推送“三大觀點解決多過程問題”專題練習；針對解決電磁場問題缺乏解題思路、方法的學生，推送“帶電粒子在復合場中的運動”等專題練習……通過針對性的資源推送，強化訓練，在緊接著的期末考試中，學生計算題得分人均提升7.3 分。

方式三：個別推送。由于同類別班級學生仍然存在個體差異，一種情況是對知識的掌握和運用總有人跟不上節奏，甚至存在較大問題，老師又不能讓全班學生停下來等他；另一種情況是特優學生已經掌握了，沒有必要跟著大部隊耗時間，此時，個性推送就閃亮登場了。老師可以直接調用資源庫的資源，如視頻、微課、試題、課件等，適時推送給相關學生，滿足不同個體的需求。具體操作是：把握個體特點——厘清學生知識現狀——根據不同需求調用資源庫資源——適時推送——檢查反饋。

案例3：高一化學離子共存板塊個別推送。高一化學離子共存板塊學習結束后，通過大數據分析，發現有1 個學生對該類知識體系掌握不好。老師通過平臺推送了思維層級逐級遞增的訓練題來強化學習：無隱含條件的——帶限定條件的——帶一個隱含條件的——帶兩個隱含條件的離子組。

四、運用大數據促進高中生個性化發展的作業實踐

個性化發展的作業實踐是指以個性化學習的高效開展為背景，依據課程標準、學習目標，指向學科核心素養提升、個性化發展，根據大數據精準診斷學情而進行的作業設計和實施。個性化學習的前提，是對學生學習數據的有效采集和處理，通過優質和海量的數據進行高中生學業分析，從源頭上采集與分析數據。教師可以基于真實、有效且連貫的考試測評數據促進教學行為優化，通過精準數據了解每個學生的特征與學習需求，分析學生學習中存在的共性問題與個性問題，合理驅動下一步教學行為，為學生的個性化學習提供支持。

第一，通過時常作業、階段測試等獲取與分析大數據，了解學生特點，精準把握學情。第二，通過解讀課標與教材，根據學生特點，進行個性化學習作業目標設計，選擇適宜的作業類型，如選擇結構化作業、探究性作業、反思性作業、跨學科作業等。第三，個性化學習作業實施，通過作業布置、批改，根據作業反饋情況進行調整。第四，分別從大分班、小分類、個別化三個維度設計與實施個性化學習作業。第五，從評價方式、主體、時間與答案四個維度進行個性化學習作業評價。通過這一系列作業實踐，有效促進學生學科核心素養的提升。

其中，全面真實地了解學生特點及分類實施作業設計是關鍵。為此，以戲劇學習小分類個性化學習作業為例，我們基于大數據平臺獲取每個學生的核心素養數據，依據數據將班級內學生分成不同類別，分析該類學生特點，結合教材分析與課標要求，確定適合不同類別學生的作業目標，選擇作業類型（見表2）。

表2 戲劇學習小分類個性化學習作業

追求順乎天性的適性教育，促進每個孩子生命的成長是學校教育永恒的價值追求。大數據技術的發展為學生個性化發展提供了支持，學校收集分析數據，對學生需求精準描述，建設多樣化的資源，引導學生科學地認知自我，立足當下、放眼未來精準規劃，落實在每一個日常學習活動中，為每個生命綻放獨特的精彩奠定堅實的基礎。