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基于信息技術下的智學網的大數據教研研究

2019-05-10 10:18:50馮小龍
新課程·中旬 2019年3期
關鍵詞:大數據信息技術

馮小龍

摘 要:學校充分利用信息技術下的智學網開展教學考研活動,努力實現信息化手段與教育教學的深度融合,為學校的騰飛插上理想的翅膀。

關鍵詞:信息技術;智學網;大數據;教研

智學網是向學校日常考試及發展性教學與學評價需求推出的基于知識點地圖和優質題庫資源的智能化教學輔導平臺,為用戶提供簡單易用的系統操作和全面資源服務,通過大數據分析充分挖掘校園考試價值,基于云服務的PC及移動終端綜合方案為每一名老師和學生提供針對性教和個性化學的信息化環境與服務。面對著日新月異的信息化手段,如何讓信息化手段給這所老校注入新的活力,努力實現信息化手段與教育教學的深度融合,讓我們學校的騰飛插上理想的翅膀,是我們著力思考的問題。為此我們在縣里的支持下,在硬件建設上取得了明顯的效果。實現了教師人手一臺電腦;建立了校園網,實現了有線與無線的全覆蓋;更新多媒體教室;建設了現代化的錄播教室。為教育教學的現代化提供了基礎性的硬件保障。市縣教育部門向我們推薦了信息技術下的智學網,并給我們配備了一臺掃描儀,我們如獲至寶。全校上下積極嘗試使用,開啟了我縣使用信息技術下的智學網的先河,在信息技術下的智學網的引領下,我校的教育教學邁進了大數據時代。使用信息技術下的智學網幾年來,我們體會頗深。

一、信息技術下的智學網功能強大,數據采集便捷

1.支持從系統自帶的題庫中按需求選擇題目,系統按照被選擇題目的格式自動生成答題卡。

2.支持教師使用web端瀏覽器直接制作編輯答題卡,操作方便。

3.支持數學、物理、化學、生物學科Word試卷智能轉化出卷,自動生成答題卡方式。

4.答題卡排版支持單選題、多選題、判斷題、填空題、簡答題等多種題型,填空題支持一題多空的批閱,簡答題支持分步驟批閱。

5.支持答題卡按照1欄、2欄和3欄版式自由布局。

6.系統可生成帶題干答題卡和純答題卡兩種方式,所有試卷均支持自動關聯知識點的功能;支持對A4、A3、8K、16K、B4等多規格紙張的掃描識別。

二、信息技術下的智學網評價科學,數據分析精準

1.評價覆蓋面大,數據精準

支持本校及校際間聯考的評價分析,支持指標、模塊貨架式自選,分段指標自行劃分,報告可自定義生成;解決了傳統手段解決不了的困難。支持新高考模式下的評價分析報告,支持行政班與教學班雙重評價分析;支持學生和家長通過綁定微信公眾號和手機APP查看考試情況和查看學生作答原卷。

2.管理權限分級,各得其所,各取所需

根據權限大小可查看校級報告、班級報告、學科報告、學生報告。能夠導出Excel格式報表,并可以再編輯,能夠導出pdf格式的學生成績單,便于打印發給學生。

3.評價體系精細全面

校際聯考評價,報告除常見分數分析外,還應包括基于知識點的學業評價、試卷質量分析;指標須覆蓋學業等級分布、分數分布形態、卷面答題情況、單科培優情況、學業水平分段、名次段情況等各大類指標;支持通過網頁瀏覽數據分析指標;校級評價,可提供班級成績對比、多學科報告指標(各科目校級考試總體統計、各科目班級平均分及排名、班級總分分數段對比、各班級優劣勢學科對比)、單學科報告指標(各班學科基礎指標、標準差對比、學業等級對比、學業水平分段對比);支持通過網頁瀏覽數據分析指標;班級評價,可提供多學科報告指標(各科目班級考試總體統計、各學科班級與校級平均分對比、班級總分分數段對比、班級優劣勢學科對比)和單學科報告指標(概覽、成績分段統計、知識點掌握情況統計)、試題解析(包括答題情況、各題的選項統計、平均得分等);支持通過網頁瀏覽數據分析指標;學科評價,可提供包括概覽(總人數、最高分、最低分、平均分、優秀率、及格率、關注生、班級前五、班級后五、大幅進步、大幅退步)、成績分檔統計(優秀、良好、合格、不合格、各分檔的分數區間及人數、占比及學生名單)、知識點掌握情況統計(知識點名稱、掌握程度、班級得分率、校級得分率、對應題目);班級歷次考試均分趨勢圖:平均分;試題解析:包括答題情況、班級平均得分、年級平均得分、各題的選項統計(人數和占比)、查看優秀卷;支持通過網頁瀏覽數據分析指標。

4.師生互動交流便捷

基于信息技術下的智學網是面向學校日常作業、考試及發展性教與學評價需求而推出的大數據個性化教學系統。它的使用極大地方便了師生互動交流。教師端提供600萬真實大數據標注的試題資源考點、練習次數、易錯項等多維度剖析備課更具針對性,教師可以輕松制作試卷進行練習。智能的分析報告可以讓老師輕松查詢班級知識點掌握情況,將重點難點一網打盡。打開信息技術下的智學網,不僅可以看到班級共性問題,還可以布置個性化分層作業,真正實現因材施教。學生登錄自己賬號后可以與同學的成績橫向對比,知識薄弱點一目了然,錯題深度解析,每個人都建立自己的錯題集,全國名師直播答疑解惑等。

5.人工智能的過程化教學大數據采集分析

基于手機、掃描儀、閱卷機等各類智能終端設備實現隨堂練習、課后作業、測驗聯考等各類教學場景下的過程性教學數據采集,數據采集技術突破使得全學科智能批改和自動分析。

6.知識圖譜的個性化學習分析和推薦

智學網通過學生學習大數據分析,實現個性化、基于知識圖譜的學習診斷,不但可以幫助學生挖掘錯題根源,還可以推送相匹配的微課講解和難度適中的習題資源為學生的針對性學習提供支持。

7.以學習者為中心的教育評價

為各級教育系統、老師、學生、家長系統提供基于知識點的綜合教育評價服務,協同北師大未來教育高精尖創新中心探索建立以學習者為中心的教學新模式的途徑與方法,并建立基于問題診斷的基礎教育質量改進服務體系。

參考文獻:

[1]陳文,王湘君,王玉杰,等.化學師范生科研與教學技能素養評價及培養策略研究[J].內江科技,2018(4).

[2]杜丹瓊,王澤瀟,孔玲.云南本土與東部地區高校學生對MOOC了解程度的現狀研究[J].學周刊,2018(18).

[3]趙鈺,張陌塵,趙一偉.移動端考研產品發展問卷調查研究:以太原市場為例[J].經貿實踐,2018(2).

編輯 杜元元

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