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運用學習分析技術探究高中數學個體化學習路徑的效果

2025-01-14 00:00:00李玉樹
數理天地(高中版) 2025年1期
關鍵詞:高中數學課堂教學

【摘要】本研究旨在探究學習分析技術在高中數學個體化學習路徑設計中的應用效果.通過采用量化研究方法,對比分析了運用學習分析技術前后學生的學習成效.研究發現,個體化學習路徑顯著提高了學生數學學科的學習興趣和成績.此外,學習分析技術能有效輔助教師識別學生學習中的薄弱環節,從而使教師提供更加精準的教學指導.研究表明,學習分析技術在高中數學教育中具有重要的應用價值,有助于促進學生的個性化學習和教育公平.

【關鍵詞】學習分析;高中數學;課堂教學

隨著教育技術的迅速發展,學習分析技術逐漸成為提升教育效果的重要工具.在高中數學教育領域,由于學生能力差異顯著,傳統的“一刀切”教學模式難以滿足所有學生的學習需求.因此,探究個體化學習路徑,特別是在學習分析技術支持下的個體化學習路徑,對于提高教學質量和學生學習效果具有重要意義.本研究通過實證分析探討了學習分析技術在設計高中數學個體化學習路徑中的應用效果,旨在為高中數學教育提供新的視角和方法.

1學習分析技術概述

1.1學習分析的定義與發展

學習分析(LearningAnalytics)是指通過收集、分析和報告學習者和他們的學習環境的大量數據,以理解和優化學習及學習環境的過程.學習分析技術的起源可以追溯到教育數據挖掘,該技術旨在通過分析教育數據來提高教學質量和學習效率.近年來,隨著大數據和人工智能技術的快速發展,學習分析技術已成為教育研究和實踐中的一個重要領域.它不僅幫助教育者理解學生的學習習慣和挑戰,還為提供個性化學習建議和干預措施提供了科學依據.

1.2學習分析在教育領域的應用

學習分析技術在教育領域的應用主要集中在以下幾個方面:首先,通過分析學生的在線學習行為數據,教師可以更好地理解學生的學習進度和難點,從而提供更有針對性的教學指導;其次,學習分析還可以用于預測學生的學業表現,及早識別可能存在學習困難的學生,及時提供幫助;最后,學習分析技術還能幫助教育決策者了解課程和教學方法的有效性,為教育政策制定和資源配置提供數據支持.綜上所述,學習分析技術在提高教學質量、促進學生個性化學習和優化教育資源配置等方面具有重要價值[1].

2高中數學個體化學習路徑的理論框架

2.1個體化學習的概念及重要性

個體化學習是指根據每個學生的學習能力、興趣和需求,提供定制化的學習內容和教學策略.在高中數學教育中,由于學生的認知水平、數學基礎和學習風格各異,個體化學習顯得尤為重要.個體化學習不僅能夠提高學生對數學學科的興趣,還能有效提升學生的學習效率和成績.此外,個體化學習有助于培養學生的自主學習能力,為其終身學習打下堅實基礎.

2.2數學學科的特點與學習難點

數學是一門重要的基礎學科,以其邏輯性強、抽象性高的特點著稱.高中數學涵蓋了代數、幾何、概率統計等多個領域,每個領域都有其特定的知識結構和思維方式.然而,不少學生在學習過程中面臨著理解難度大、應用能力弱等問題.這些學習難點往往需要通過個體化的指導和練習來克服.因此,高中數學教育中個體化學習路徑的設計對于提升學生的數學學習成效具有重要意義.

2.3構建個體化學習路徑的理論基礎

構建有效的個體化學習路徑需要基于對學生學習特點的深入分析和對學科知識結構的準確把握.首先,教師需通過診斷性評估來了解學生的數學基礎水平和學習風格.基于此,教師可以設計符合學生能力和興趣的學習計劃,包括選擇適當的學習材料、教學方法和評估方式.其次,利用學習分析技術,教師可以實時跟蹤學生的學習進度和問題,及時調整教學策略.此外,教師還應鼓勵學生參與學習路徑的設計,以增強學生的自主學習動力和責任感[2].最后,教師應與學生、家長和其他教育工作者保持良好的溝通,形成支持學生個體化學習的合作網絡.

3研究方法

3.1研究設計與實施步驟

本研究采用量化研究方法,目的在于評估學習分析技術在設計高中數學個體化學習路徑中的有效性.研究首先定義了研究假設:學習分析技術的應用能顯著提高高中學生在數學學科的學習成效.研究設計包括兩個階段:第一階段為預實驗,目的在于測試研究方法的可行性和調整研究設計;第二階段為主要實驗,其中包括控制組和實驗組,以對比分析學習分析技術的實際效果.

3.2樣本選擇與數據收集方法

研究樣本選取自某市高中的數學班級,共計1000名學生,隨機分配至控制組和實驗組,每組500人.控制組學生接受傳統的數學教學模式,而實驗組則采用學習分析技術支持下的個體化學習路徑.數據收集主要包括學生的基礎數學成績、學習行為數據、學習態度問卷和教師訪談記錄.基礎數學成績用于評估學生的初始學習水平;學習行為數據通過學習管理系統自動收集,包括在線學習時間、作業完成情況等;學習態度問卷旨在評估學生對數學學習的興趣和態度;教師訪談則用于收集教學過程中的觀察和反饋.

3.3數據分析方法

數據分析分為定量分析和定性分析兩部分.定量分析主要采用描述性統計、t檢驗和方差分析等方法,以評估實驗組和控制組在數學成績、學習行為和學習態度方面的差異.通過比較兩組學生的學習成績和行為數據,可以評估學習分析技術對學生數學學習的影響.定性分析則主要通過內容分析法,對教師訪談記錄和學生問卷的開放性問題進行編碼和主題分析,以深入理解學習分析技術的實施過程和效果.

4實證研究分析

4.1參與者的基本情況

本研究共有1000名高中學生參與,其中500名為控制組,500名為實驗組.控制組和實驗組的學生在性別、年齡、學習成績等基本特征上進行了配對,以確保兩組在實驗前具有可比性.具體來說,兩組學生的平均年齡均為16歲,男女比例接近1∶1.在實驗前進行的基線測試顯示,兩組學生在數學基礎成績上無顯著差異,平均分均在70分左右(滿分為100分).

4.2學習路徑實施前后的對比分析

在為期六個月的實驗期間,通過定期的測試和學習行為記錄,對比了控制組和實驗組學生的學習進展.實驗組在使用了個體化學習路徑和學習分析技術后,數學平均成績提高了約15%,而控制組的提升僅為5%.此外,實驗組學生在數學問題解決能力和概念理解方面也顯示出了更顯著的進步.具體而言,實驗組學生在解決復雜數學問題時的正確率提高了20%,而控制組僅提高了10%.學習行為數據顯示,實驗組學生的在線學習時間比控制組多30%,且更頻繁地參與在線討論和作業提交.

4.3學習分析技術對個體化學習路徑的影響

學習分析技術在實驗組的應用對個體化學習路徑的形成和實施產生了顯著影響.通過對學生學習行為的分析,教師能夠及時發現學生的學習難點和興趣點,從而為每位學生制訂更加精準的學習計劃.例如,對于在幾何領域表現不佳的學生,教師會提供更多的幾何問題解決練習和個性化指導.此外,學習分析技術還幫助教師監測學生的學習進度,使其及時調整教學策略.實驗結果顯示,實驗組學生在個體化學習路徑下的學習滿意度明顯高于控制組,他們報告稱感覺學習更加有針對性和有效[3].

4.4案例分析

為更深入地理解學習分析技術在高中數學個體化學習路徑中的應用效果,本研究選擇了一位實驗組的學生小李作為案例進行分析.小李在實驗開始時在數學學科中表現平平,尤其在高中數學“空間幾何體”中的“空間幾何體的三視圖和直觀圖”這一部分表現較差.

4.4.1問題識別與個性化學習路徑設計

通過學習分析技術,教師發現小李在空間幾何體的理解和繪制三視圖方面存在困難.基于這一發現,教師為小李設計了包含更多三視圖練習和直觀圖理解的個性化學習計劃.此外,教師還安排了一些互動式的在線模擬練習,幫助小李更好地理解空間幾何體的結構.

4.4.2教學方法的調整

在學習“點、直線、平面之間的位置關系”時,小李對“空間點、直線、平面之間的位置關系”這一概念的掌握程度不高.教師通過學習分析系統監測到這一問題,并采用了更多示范教學和案例分析的方法,如利用模型和圖形軟件輔助教學,幫助小李加深理解.

4.4.3學習效果評估與反饋

在“直線與方程”的學習過程中,小李對“直線的方程”掌握較好,但在“直線的交點坐標與距離公式”部分出現了一些困難.教師通過分析小李的作業和測驗成績,及時提供了反饋和額外輔導.隨后的測試顯示,小李在這一部分的理解和應用能力有了顯著提升.

4.4.4個性化學習路徑的調整與優化

當學習進入到“圓與方程”時,小李對“圓的方程”和“直線、圓的位置關系”表現出了較高的興趣.基于學習分析技術提供的數據,教師進一步調整了小李的學習路徑,增加了更多關于圓和直線關系的應用題和挑戰性問題,以滿足小李的學習需求和興趣[4].

通過這個案例分析,我們可以看到學習分析技術在個體化學習路徑設計中的應用不僅幫助學生克服了學習難點,還激發了他們的學習興趣,提高了學習效率.小李的例子證明了個體化學習路徑在高中數學教育中的有效性,尤其是在學生遇到特定難題或需要針對性輔導時.

5討論與啟示

本研究的核心在于探索學習分析技術在高中數學個體化學習路徑設計中的實際應用效果,其中涉及的關鍵發現及其對教育實踐的啟示不容忽視.

5.1學習分析技術在高中數學教學中的應用價值

學習分析技術在高中數學教學中的應用展現了顯著的優勢,尤其是在提升教學質量和學生學習體驗方面.這一技術通過對學生的學習行為、成績和互動數據進行細致分析,賦予了教師更深入的洞察力,使他們能夠更準確地了解每位學生的學習狀態和需求.例如,在處理數學的復雜概念時,教師可以根據學生的學習數據來判斷他們的理解程度,進而調整教學策略,如增加實例演示或調整難度適宜的練習題.

5.2個體化學習路徑的實施挑戰與對策

盡管學習分析技術在高中數學教育中具有顯著的優勢,但在其實施過程中也存在一些挑戰.技術資源的限制是一個主要的挑戰.在一些學校,尤其是資源較為有限的地區,缺乏足夠的硬件設施和軟件支持,這在一定程度上限制了學習分析技術的應用.為此,學校需要投入必要的技術資源,并通過與技術提供商的合作,尋求成本效益較高的解決方案[5].

5.3對教育政策與實踐的建議

鑒于學習分析技術在高中數學教育中的巨大潛力,政府和教育部門應該提供更多的支持和資源.這包括制定明確的政策,鼓勵學校和教師采用學習分析技術,并為此提供必要的資金支持.例如,可以設立專項基金,用于支持學校改善技術基礎設施,或為教師提供專業發展培訓.

最后,為了確保學習分析技術的有效應用,還需要對教師進行持續的專業發展支持.教師不僅是學習分析技術的使用者,更是其應用成效的關鍵.因此,提供定期的培訓、研討會和交流機會,將有助于教師不斷提升在使用學習分析工具和實施個性化教學方面的能力.

【本文系福建省教育科學“十四五”規劃2023年度“協同創新”專項課題《基于學習分析技術的高中數學學習效果評價研究》(課題立項批準號:Fjxczx23-186)】

參考文獻:

[1]喬姿慧.基于在線學習行為分析的學習干預有效性研究——以高中數學學科為例[D].天津:天津大學,2021.

[2]彭魯.高中數學課堂極課大數據分析技術的應用[C]∥廣東省教師繼續教育學會.廣東省教師繼續教育學會教師發展論壇學術研討會論文集(二).萍鄉市蘆溪縣蘆溪中學,2023:4.

[3]吳小妹.基于數據分析的高中數學教學實踐探研[J].成才之路,2020(36):114-115.

[4]李中正.論述高中數學教學中應用技術的分析與建議[J].課程教育研究,2017(37):139.

[5]李慧.大數據時代背景下的小學數學信息化教學思考[J].小學生(上旬刊),2023(12):94-96.

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