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基于學情診斷引導學生開展個性化學習的實踐

2019-01-19 06:11:29錢曉峰
求知導刊 2019年36期
關鍵詞:有效教學

摘 要:隨著學生自主選科、自主選考試時間等高考改革舉措的落實,學生在學習過程中對個性化指導的需求越來越大。筆者結合教學實際,提出了“基于學情診斷引導學生開展個性化學習”的教學方式并進行了實踐,并制訂了個性化的復習和練習策略,引導學生開展個性化學習與練習,進而提升學生的學習實效,以便實施更為“精準”的教學。

關鍵詞:學情診斷;個性化學習;有效教學

中圖分類號:G427文獻標識碼:A 文章編號:2095-624X(2019)36-0014-02

引言

近幾年,隨著高考改革的不斷深化,在各省的改革新方案中,學生在課程選修、高考科目選擇、考試時間選擇方面都有了更多的自主選擇權。基于此,教師在教學實踐中遇到了以下情況:(1)自主選科后,在選科人數較少的科目中,部分教學班中學生的差異更大;(2)學生參加考試時間不一致,導致學習進度差異較大,更需要個性化指導;(3)有兩次考試機會,在首次考試完成后,不同考生的需求差異更明顯。如何引導學生有效進行個性化學習,提高學生的學習效率,成為一線教師面臨的首要問題。在此背景下,我校進行了基于學情診斷引導學生開展個性化學習的實踐。

一、實踐方案的思考與理論支撐

在教學過程中,我校將借助信息化手段收集并記錄學生各個知識點的日常表現等過程性評價數據,作為“學情診斷”的依據;結合知識點之間的依存關系,定位學生個人的“有效提升區”,并以此為學生制訂個性化的復習和練習策略,引導學生開展個性化學習與練習,進而提升學生學習的實效。基于這種模式,教師的教學也由原來的經驗假設型轉變為數據指導型[1]。

1.對學生“個性化學習”引導需要全過程的“過程性評價數據”的支持

過程性評價不僅僅是課堂教學中的一次評價,更是在學習全過程中發生的、學習者參與的、循序漸進的構建過程。單次的過程性評價可以做到及時激勵,有利于激勵學生學習,是一種基本的教學方式;但利用信息技術,教師可以將過程性評價做成體系,記錄并提煉全過程中的重要數據,然后利用這些數據進行有效的分析反饋,并對學生的學情做更加精準、個性化的診斷。

2.精準、有效的“過程性評價數據”是確保“有效教學反饋”的基礎

在教學過程中,教師給予學生有效的教學反饋,可以促進學生的高效學習。教師行為研究之父Kurt Lewin指出,火箭在向預定目標飛行時,可以通過和地面發射站交換信息的方式來隨時修正或改變運行軌道,從這一角度來看,反饋的作用可以是積極有效的。有效的反饋能互惠教學雙方,使學生看到差距并改進學習方式;教師也能及時掌握學生學習效果,調整教學計劃,完善教學方法,從而提高教學質量。反饋源于數據分析,采集并提煉有效的“過程性評價數據”,分析各知識點之間的依存關系,準確定位學生個人的“有效提升區”,是確保有效教學反饋的基礎,精準有效的教學反饋則是引導學生個性化學習的前提。

3.借力網絡輔助平臺是開展“精準分析、個性輔導”的有效手段

全程的、精準的過程性評價數據的采集、分析、反饋,涉及的數據量巨大。在信息化、大數據時代背景下,突破傳統經驗型教學,走向數據指導型教學成為學校教育教學改革的新趨勢。教師應利用平臺將學生的日常作業與知識點關聯,及時采集學生在學習過程中的全方位數據將成為可能。其在學習困難診斷和同類問題矯正訓練中,有其獨特的作用。學生學習某項內容之后,掌握情況如何,系統會給出診斷結果,并自動推送給學生,讓學生進行精準的、高效的練習。

二、教學實踐與探索

1.“基于學情診斷開展個性化教學”實踐方案的初步構建與探索

任何一種教學思想的實用化,都需要通過教學實踐、改進才能得以實現。從2017屆開始,學校以“技術選考生”為群體,開始嘗試基于學情診斷引導學生開展個性化學習的教學實踐。在教學實踐中,根據學科知識點體系構建“學情”數據采集方案,在考試和練習結果中提煉“學情診斷數據”,并結合知識點內在關系分析數據,可以給予學生個性化學習建議。

在2017屆的教學實踐中,學校按此框架進行教學實踐。學校根據選考試卷的知識框架,構建信息技術學科“數據采集方案”,采集“01信選、02媒選、03程選、04Excel、05多媒體綜合、06程序綜合”6項學情數據,在日常練習考試中記錄并提煉數據。在實踐中,學校提煉了歷次考試中學生的表現數據,并記錄數值(丟分分值)。根據學情數據,教師從以下角度在個性化教學方面做了嘗試。

第一,針對學生個體,教師利用數據,分析學生個人的薄弱知識模塊,根據“木桶原理”,關注最薄弱模塊,逐步給予學生個性化復習與練習建議,在高三選考沖刺階段,讓學生高效地利用課余時間,提升學習效率。

第二,針對教學班,教師利用學情診斷數據,分析學生群體中有共同問題的學生組合,基于知識模塊,構建個性化學習小組。學習過程中的同伴引領是促進學生成長的重要因素,因此,構建有效的、有共同提升愿望的學習小組有助于學生的發展。

第三,針對班級整體教學策略,教師在數據中尋找教學班學生的共性問題,開展專題復習、編制專題學案。課堂是教學的主陣地,在教學實踐中,特別是高三的復習沖刺階段,利用好課堂教學時間,開展有針對性的、具有共性的專題復習尤為重要。“學情診斷數據”有助于教師快速定位學生的共性問題,開展有效的專題復習。

2.基于“學情診斷數據的個性化教學指導”在新課教學中的應用實踐

在2017屆的教學實踐中取得了一定經驗后,教師在2019屆任課的技術選考教學班中也嘗試使用這種模式。但是由于教學的對象不同、階段教學目標不同,教師在開展教學實踐過程中,遇到了以下問題:(1)日常教學中,學情診斷的目的是什么?(2)學情診斷所需的過程性評價數據的知識框架怎么選取?(3)過程性評價數據如何記錄?(4)如何利用“學情診斷數據”引導學生開展有效的個性化學習?經過研討教師一致認為,數據能有效用于學情診斷的前提是:有一定數量的精準的數據積累。

日常課堂中的作業批改等過程會產生大量的數據,構建知識框架并設置數據采集點后,設計用于數據采集的練習,可以有效實現數據的采集。教師可以將這些數據進行分析和反饋,并以此引導學生進行個性化學習。使用這種模式,我們預期達到如下效果:(1)精準記錄日常教學過程中學生對每個知識點的掌握情況;(2)在教學單元結束前,對數據加以整理,形成可用于診斷的數據;(3)基于“學情診斷數據”分析,學生在單元學習過程中及時查漏補缺,鞏固基礎。

我們選取了信息技術“算法與程序設計”模塊作為試點實踐的教學內容。為了保證“實踐方式”的一般適用性,我們盡量結合原有的教學模式,首先分析單元知識框架,將每課時的知識點作為數據采集對象,并記錄作業的丟分情況,從中提取所需數據用于學情診斷。因此,在設計學案時,我們就考慮要提取的數據,并記錄每次作業中學生對每個知識點的丟分情況。

在實踐中我們發現,當“學情診斷數據”積累到4次以上時,學生對數據背后的含義就很感興趣。例如,王同學說道:“我由于第2節課、第3節請假,所以對VB軟件的基礎知識上理解不到位,導致后面的學習一直都找不到感覺。常有理解不了的感覺……”洪同學說道:“對于賦值語句,我的理解好像錯了,把賦值語句與數學中的等于號的含義弄混淆了……”

數據的反饋,本身就對學生有很大的導向意義。基于日常的學情診斷數據,學生會思考知識點之間的關聯,會思考該如何查漏補缺,甚至有部分學生會去研究自己錯題較多的那節課的知識點與相關作業。

3.借助信息化教學輔助平臺開展“學情診斷數據的個性化教學指導”實踐

在已有的兩屆教學實踐中,這種模式對學生的個性化學習和教學有效性的提升具有很好的效果。但相關數據的收集和統計比較煩瑣,如果我們能直接利用信息化平臺統計記錄,那么這種模式的操作將更加容易。

基于已有的實踐經驗,在2020屆學生中,我們借助“智學網”開展教學實踐,為了利用該平臺有效地解決數據采集和分析,我們做了以下嘗試。

第一,根據實踐模式,在平臺中設置學科知識結構體系,并將每個知識點作為學情數據采集點。系統會自動記錄該知識點的歷次丟分情況。

第二,將校本練習關聯知識點導入系統,并在系統中設置每個題目關聯的知識點,以便系統自動采集學生各科得分情況。

第三,利用平臺布置并打印作業,教師通過“網閱”或“手閱”的方式批改作業,批改后通過掃描作業等方式,系統采集并記錄學生答題情況。

第四,平臺根據學生日常練習過程中各知識點的得分情況,自動產生學情報告。教師結合知識點之間的依存關系定位學生個人的“有效提升區”,并以此制訂個性化的復習和練習策略,引導學生開展個性化學習與練習,以此提升學生學習的實效,實施更為“精準”的教學。

第五,利用平臺生成個性化課后習題,提升學生課后個性化學習效率。

三、教學實效與反思

基于“學情診斷數據引導學生開展個性化學習”的教學模式,提高了教學的有效性。這種方法可以準確定位學生的薄弱環節,并給出精準的學習建議。我校近3年的技術選考成績較高,校內各科中,技術學科一直保持均分第一、滿分人數和比例第一,選考賦分80分以下比例最少的紀錄。以本學科內評估為例,2019屆266位技術選考生賦分成績,前后2次選考人均提升3分,82分以下僅剩6人,成績提升明顯。

結語

基于學情診斷數據,不僅可以指導學生開展自主學習,在教學策略的設計、練習的編制、分層教學等諸多領域也能取得較好的結果。我們期待與之配套的更便捷的網絡輔助平臺的發展,希望能讓學生的個性化發展可以真正落在實處。

[參考文獻]

張忻忻,牟智佳.數據化學習環境下面向個性化學習的精準教學模式設計研究[J].現代遠距離教育,2018(05):71-72.

作者簡介:錢曉峰(1981.12—),男,浙江湖州人,高級教師,現任浙江金華第一中學教務處副主任、技術學科主任。金華市教壇新秀、金華市名師培養人選、金華市信息技術高考專家小組成員,曾獲優質課全國一等獎、浙江省優質課一等獎等榮譽。

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