熊正霧
摘 要:大數據技術與數學教育相互結合已成為一種教育發展趨勢。文章從教學實踐出發,研究大數據在數學教學中的應用路徑:借助大數據技術,根據學生特點開展教學活動;結合大數據,培養學生的數學解題能力;結合大數據,實施具有針對性的考后講評。
關鍵詞:大數據;初中數學;核心素養;針對性
中圖分類號:G633.6文獻標志碼:A文章編號:1008-3561(2019)13-0057-01
當前,我國教育事業的改革創新正不斷走向深入,大數據技術以及人工智能為現代教育發展提供了新的推動力。基于日常數據的采集與分析,大數據提供了實時和全面的學生學業信息,教師能夠感知班級學生的整體學習需求,并預測教學重點、難點,提供更精準的教學策略,每次數據采集后系統自動生成的診斷報告,不僅有錯誤人數統計,還記錄了做錯的學生名單及解答情況;不僅統計得分率,還給出選擇題的高頻錯誤選項,教師可以快速精確地定位需要重點講授的高頻錯題及相關知識。
在教育教學中應用大數據技術是一種新的嘗試,教師應意識到大數據技術的優勢,并積極運用于日常教學。數學作為初中階段的一門重要課程,如果積極運用大數據技術開展教學,就會帶來更多的新思路。因此,數學教師應充分掌握大數據的使用技巧,并在教學中合理運用。
首先,在教學活動中,教師應對班級學生的學習情況有基本的了解和掌握,將學情作為制訂教學計劃的重要依據。在大數據技術的支持下,教師可以量化分析學生的學習指標。例如,教師講解“一元二次方程”這部分內容時,可以讓學生在課前自主預習,并為學生設計幾道相關的練習題,讓學生獨立解答。基于此,教師可運用大數據技術對學生的預習效果展開分析,并將每個學生的情況以數據的形式呈現出來,將其作為設計教學方案的依據。
其次,教師應將培養學生的興趣作為切入點。教師可以借助大數據技術,將班級學生分組,并以小組為單位開展比賽,同一小組的學生可合作學習,互相督促,與其他小組競爭。每個小組的學生可以在了解教師布置的任務后,在組內進行分工,使每個組員都參與到小組學習活動中來。在這個過程中,教師需要根據每個小組的表現給予評價。教師要鼓勵學生大膽發表自己的見解,并把各組的表現錄入數據庫備用。
最后,在課堂教學結束后,教師應為學生設計相應的練習題,使學生在解答練習題的過程中鞏固所學內容。教師可以運用大數據技術為每個學生制作一個知識能力的圖譜,根據圖譜上所顯示的數據為學生設計具有針對性的練習題,使具有不同學習能力的學生可以在自身能力的基礎上進行針對性練習。
教師在教學中可以在大數據的支持下,分析學生對數學知識的理解程度,并利用計算機軟件對學生解答數學題的正確率進行分析。通過這樣的方法,教師可掌握每個學生在完成習題方面的情況,從而根據數據結果為學生提供相應的指導。例如,教師可以對學生的試卷或者作業進行掃描,將其轉化成信息文件的形式,利用大數據技術分析不同的答案所對應的選擇人數以及比例,使學生的做題情況直觀呈現在教師眼前。這樣就有利于教師快速了解學情,并能根據數據篩選出錯誤率較高的習題,為學生詳細講解。另外,教師可以利用云技術平臺對學生的試卷進行批改,通過數據分析了解學生在哪個類型題目上的錯誤率較高,同時也能了解學生對不同解題方法的掌握程度。這樣的教學方法有利于培養學生的發散性思維,使其能從不同的角度思考數學問題,從而提高其數學解題能力。
初中數學測試的主要目的分為兩個方面,一個方面是考查學生對數學知識的掌握情況,另一個方面是考查教師的教學質量,通過測試發現隱藏在教學過程中的一些問題,從而制定相應的解決方案。在數學教學中,考后講評是一個關鍵性的教學環節。在傳統的教學模式下,部分教師會在考試后對整張試卷的題目進行詳細講解,無法體現詳略得當的原則,在重點講解題目的選擇上,往往根據自身的教學經驗來確定,并沒有綜合考量學生的實際學習情況。而在大數據技術的支持下,教師可以對全班學生的試卷進行數據分析和統計,從而將每個學生的答題正確率等指標展現出來。這樣,在考后講評的環節教師就能夠有的放矢,進行有針對性的講解,提高講解的效率,并對個別學生單獨輔導。
除了試卷講評,教師還可以通過大數據技術分析學生完成作業的準確率、速度以及知識弱點等,并將這些方面的指標以綜合數據的形式展示出來,這就能夠為教師開展有針對性的教學活動提供依據。
綜上所述,在大數據技術與數學教育結合的背景下,教師的教育理念也應該有所改變。大數據技術在教學中的運用,不僅有利于激發學生參與數學教學活動的興趣,還能使學生的數學綜合能力得到提升。因此,數學教師應該根據學生特點開展教學活動,有效結合大數據技術,培養學生的數學解題能力,實施具有針對性的考后講評,從而更高效地向學生傳授數學知識。
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