童守俊
【摘要】在大數據飛速發展的背景下,我國數字化教育正逐漸普及高中教育領域,同時高中教育基礎設施、資源也在持續化發展,高中教師紛紛針對數字化探究全新的教學改革方向與教育模式.文章在高度明確精準化輔導內涵、大數據應用于數學輔導的優勢后,自多維度入手探究高中數學教學期間如何基于大數據技術實現精準化輔導,確保輔導內容、方向與過程高度滿足高中生適應新高考在數學能力方面提出的要求,并為我國高中數學教育的高質量發展奠定技術基礎.
【關鍵詞】精準化輔導;大數據技術;認知診斷;個性化輔導;教學方法
引 言
大數據技術在高中教學輔導中的應用,是實現面向高中生的個性化教學、提高教學決策質量,滿足新高考要求的必要前提.利用大數據分析,教育工作者能夠對海量的學習數據進行處理與挖掘,深度洞察學生的學習模式、認知差異、進步軌跡,數據分析結果可為其制訂個性化的輔導方案提供實證基礎,確保教學活動能精準匹配學生的實際需求.因此,探究大數據技術應用于高中數學精準化輔導的策略,是全面提升新高考背景下我國高中數學教育水平的高價值研究行為.
一、精準化輔導內涵
精準化輔導是教學領域的一個重要發展方向,特別是面對高中數學這一知識體系龐大、邏輯性極強的學科,落實精準化輔導是提升數學教學質量、滿足新高考對高中數學教育的要求的重要思想.有效的精準化輔導,能夠顯著提升學生的數學學習效率、邏輯思維能力,為學生的個性化發展提供支持.具體分析,面向高中數學教學的精準化輔導,涉及面向學生的認知診斷、輔導方案、學習目標、教學成果評價,如下圖所示.
第一,精細化認知診斷.在高中數學教學中,通過各類評估手段如診斷性測試、表現性評估、形成性評價等,數學教師能夠綜合了解每名學生的知識水平、認知特點、數學學習風格、數學情感、數學動機等.這一診斷過程,有助于教師確定學生的學習優勢和劣勢,為精準化輔導方案的制訂提供數據支撐.
第二,精準化輔導方案.輔導內容設計為精準化輔導的核心所在.基于評估數據,教師需面向每一名學生量身定制一套學習方案,包括針對學生的教學目標設定、學習內容選擇、學習活動安排等.在目標設定上,教師需要重點關注強化學生的數學基礎知識、核心概念的理解.在內容選擇上,教師應側重于填補學生在數學學習中存在的知識空白.至于學習活動安排,則主要根據學生學習風格,采用多元化的教學方法.
第三,設定精準學習目標.在精準化輔導的實踐中,教師應關注學習過程的可持續性與學生自主學習能力的培育,基于精準設定的學習目標,幫助學生打造清晰的學習路徑,讓學生明白每個學習階段的目標以及如何評價自己的學習進度.此外,教師需要鼓勵學生參與到學習計劃的制訂中,提高學生對學習過程的認同感以及自我調控能力.
第四,精準化評價.為達到精準化輔導的目的,教師需面向學生制訂個性化、精準化的學習評價體系.這種評價,應圍繞學生的具體學習進度、參與度與互動、學習習慣等.教師需基于可操作標準來評價學生的階段性學習效果,最后將形態多樣的評價、反饋成果加以整合、利用,作為調整教學策略、制訂針對性培訓計劃的依據.
二、大數據應用于數學輔導的優勢分析
大數據與教育體系的融合,為高中數學輔導帶來巨大的發展機遇.結合以往學者學術研究成果以及大量教師實踐教學成果分析,可總結出大數據技術應用于高中數學輔導,具有如下優勢:
第一,可以實現個性化輔導.大數據技術可通過對學生學習數據的收集、分析,結合機器學習技術進行數據挖掘,從中提取出學生可改善的知識點和學習模式優化空間,從而支持教師制訂個性化的輔導方案,最大化提升教學效果,同時提升學生學習體驗度.
第二,可以提高教學全過程質量.大數據技術可通過實時監測學生的學習情況,分析學生相關數據、評估結果,為教師提供實時反饋.教師依據反饋可針對性地適時調整教學策略.通過大數據技術對學生行為數據模型進行分析,教師可以及早發現學生在學習過程中普遍遇到的問題,提前進行干預,優化教學軌跡,最終提升學生學習效果.
第三,可以提高教學決策的質量.大數據分析結果可幫助教師制訂更加科學合理、具有可操作性的教育規劃和決策,有效提升教學質量.例如,通過對知識點進行數據分析,選取代表性數據進行模擬和預測,教師可以依據這些結論,對未來教學工作的目標、方案、教學方法的選擇進行有效管理,為學生提供更加高效、科學、個性化的輔導服務.
三、高中數學精準化輔導階段大數據技術的應用策略
(一)學生認知精準化診斷
高中數學精準化輔導階段,大數據技術應用于學生認知精準化診斷,對于探尋每名學生的個性化需求、潛能發展至關重要.學生認知精準化診斷,即通過大量數據的收集與深入分析,準確揭示學生的認知結構、能力層級以及潛在的認知障礙.
大數據技術提供了豐富的數據來源和高效的數據分析手段,讓教師能夠快速準確地識別和監測學生在數學學習各個方面的表現,其涉及的數據維度不僅包括標準化考試成績,還包含課堂參與程度、作業完成情況、在線學習行為等多元化指標.通過對這些數據的集成分析,教師能夠制訂出更為精確的教學策略和針對性的指導方案.
應用大數據進行學生認知診斷需要建立一個全面的指標體系,以便多角度評估學生的認知狀況.具體診斷指標見表1.
在應用大數據技術對這一指標體系進行診斷時,學生的學習歷程數據將被系統收集和分析.例如,智能教育平臺可以記錄和反饋每名學生在線上作業、模擬測試和互動討論中的表現,而人工智能算法則可以依據這些數據預測學生的學習發展趨勢,從而發現學生可能存在的認知漏洞.
在對學生認知診斷指標進行綜合分析后,教師能夠獲得一個全面的學生畫像,包括學生的學習優勢、劣勢、興趣點.憑借這一畫像,教師能夠更加有針對性地設計教學策略,例如為不同水平的學生提供適宜的挑戰、提供必要學習資源和支持,將課堂教學和輔導更緊密地與學生個人需求、特點相結合.
(二)制訂精準化數學輔導方案
在精準化數學輔導方案制訂階段,教師主要利用大數據技術對學生的學習數據進行分析,從而針對性地提供個性化輔導.以“投入產出模型”為例,基于大數據制訂精準化數學輔導方案流程與實施要點如下:
步驟1:數據采集與分析.利用校園學習管理系統和在線測試數據收集,分析學生關于“投入產出模型”的學習行為、成績表現.關注學生的學習頻率、測試分數和錯題種類.
步驟2:學習路徑優化.根據收集到的數據,通過機器學習算法,識別學生的學習模式、對“投入產出模型”知識的理解難點,生成面向不同類型學生的個性化學習報告,為每名學生推薦定制化學習路徑.
步驟3:構建知識框架.從投入產出模型的核心理論出發構建知識框架,包括基礎概念、模型建立方法、模型的應用分析等,準備相應教學PPT、案例分析視頻等媒體資料.
步驟4:列舉案例題目.面向學生結合生活場景提出問題,創設投入與產出模型教學情境,例如:
假設一個封閉經濟體系中只有兩個行業:農業和工業.表2是這兩個行業間的年度交易情況.
總產出列和總投入行,分別表示每個行業的總產出和總投入,終端消費列表示消費者對每個行業產品的最終消費.農業對自身的投入為20億美元,對工業的中間投入為30億美元,終端消費者對農業產品的消費為50億美元,農業的總產出為100億美元.工業對農業的中間投入為40億美元,對自身的投入為60億美元,終端消費為50億美元,工業的總產出為150億美元.
假定未來某年,由于技術改進,農業對自身的投入降低到了10億美元,而保持其他各項不變.在此改變下,農業和工業的總產出各自會如何變化?
在提出上述問題后,讓學生結合所學數學知識對題目進行思考,從而將學生引入實際應用情境中.
步驟5:制訂精準化輔導計劃
(1)概念引入.通過視頻演示等具體化、情境化材料,幫助學生理解投入產出模型實際背景、基礎要素.
(2)公式理解與記憶.提供理論框架圖、記憶口訣等,輔助學生記憶公式、理論.針對上述題目,教師指出學生需要根據給定的投入產出表格分析行業間的經濟循環,然后根據農業投入的改變計算出新的行業總產出.
(3)實際應用教學.用實際的經濟活動案例,以視頻課或在線作業的形式,讓學生深化對公式的理解、運用,從而讓學生了解情境題目中投入與產出模型的解題思路:
①根據現有的投入產出表格,確定農業和工業的總投入和總產出關系.
②調整農業對自身投入的數值,重新計算農業的總投入.
③利用調整后的總投入,推算農業和工業新的總產出.
④分析結果,比較兩種情況下農業和工業的總產出的變化.
(4)反饋調整.通過在線作業、測驗平臺,獲取學生的學習效果反饋,及時調整教學和輔導內容.
(三)學習目標精準設定
大數據技術能夠助力教師收集和分析學生在數學學習過程中產生的各種數據,包括成績、學習習慣、問題解決速度和錯誤類型等,從而為每名學生設定個性化的學習目標.
以社會調查方案設計為例,其一,教師進行數據收集,重點數據集中于學生在理解調查目的、選擇調查方法、設計調查問卷、采集和處理數據等方面的表現,通過數據分析,評估學生對該章節相關理論、原理的掌握程度,及其在實際操作中可能展現的能力水平.
其二,基于大數據分析結果,教師為學生設定既具挑戰性又可實現的個性化學習目標.例如,對于調查問卷設計的環節,倘若數據顯示某些學生在此環節表現不佳,教師可以設定提高問卷設計能力的個人學習目標,專門為這些學生安排額外的練習和指導.
與此同時,教師應使用大數據技術,對學生學習目標達成情況進行追蹤.具體實踐階段,教師應先設計合適的學習目標衡量指標.隨后,利用大數據分析工具進行數據挖掘和分析,從海量學生學習數據中挖掘出學習目標評價相關信息,從而掌握學生學習目標完成情況、存在的困難點.
結 語
綜上所述,文章針對大數據支持下的高中數學精準化輔導策略開展研究,旨在充分發揮高中數學教學階段大數據技術優勢,幫助教師在開展精準化輔導時實施精細化認知診斷,制訂精準化輔導方案,精準設定學習目標,從而使高中數學教育迎合新高考提出的要求,切實提升數學教學質量,為高中生數學核心素養的培育奠定有效技術基礎.高中數學教師應積極推進數學教學的改革,發揮大數據技術優勢,構建更具個性化、數字化的高中數學教學體系.
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