數據驅動下精準教學的實踐和思考

陳建青 沈建良

綜觀常態教學存在的問題，究其原因是傳統教學缺少對教學數據的精準采集與分析。基于現代教育技術的發展、課堂教學改革和對傳統教學的反思，余姚市子陵中學教育集團自2014年配置網上電子閱卷軟件，走出大數據分析的第一步;2016年試點平板電腦進課堂，探索數據驅動教學，數據分析、精準評估;2018年嘗試章節評估“先閱后掃”，構建三級數據鏈。通過5年多的實踐，2017年學校被評為寧波市智慧校園示范學校，列入浙江省精準教學實驗項目學校，試點教學班學科成績增量明顯。下面將我們的一些經驗和做法與大家分享，僅供參考。

教學數據采集，線上線下相結合

教學需要數據，數據無處不在。傳統教學中教師更多地關注結果數據（成績），而忽視教學過程中產生的實時數據。隨著技術的發展，大數據的采集和分析成為現實，可以采集到學生的學習過程、學習行為、學習態度、學習結果等數據。如課前預習，課堂、課后作業的完成時間，以及完成情況、正確率;考試后形成的試題分析報告;在線學習提問、答疑的情況;學生練習中的錯題收集等，這些都是有價值的數據。

數據的采集可線上、線下相結合。線上數據，利用專業技術平臺，如平板電腦教學平臺等學習終端，記錄學生在線課堂中的作業、互動、成績、完成時間等相關數據;在線答疑與輔導的頻次等，采集“電子數據”。

線下數據，主要是通過學生的線下作業、測試、課堂學習行為、學習態度、學習品質等采集。其采集模式有三種：一是采用“先閱后掃”軟件（如“樂課網”平臺軟件），一般是章節（單元）的測試，在教師紙質閱卷（保留教師批改痕跡）完成后，進行掃描采集數據，形成班級、學生個體的數據分析報告。二是采用網上電子閱卷，一般應用于學校的大型考試，采用“先掃后閱”的方式，采集數據，完成大數據分析報告。三是觀察談話。在日常教學中，通過觀察、談話等形式，了解學生在課堂內外的學習行為、學習情緒、學習態度、學習習慣等。

這種有目的、有意識、有方向的教學數據的采集與分析，為精準教學、高效教學、個性化教學提供數據的支撐。

構建數據鏈，重視數據分析

1.構建數據鏈

有效的教學數據必須是全過程、全方位、全時段的，這樣才能全面地了解學生的學習狀態。教學過程中采集的數據，通過人工智能的多元分析，能夠將數據反映的教學意義和價值發揮到最大化，才能更有效地輔助教師更精準的“教”，指導學生更精準的“學”。為此必須線上和線下相結合、整體與個體相結合，構建一條具有正向反饋機制的教學數據鏈。

2.重視數據分析

數據的分析，既需要技術平臺，形成整體與個體的數據分析報告，更需要教師對數據分析結果的理解與應用，以數據驅動教學，用數據讀懂學生、讀懂教學，讓數據滲透到教學中。所以需要加強對教師的培訓，提高教師對數據的理解與把握。

先精準評估后精準教學

1.精準評估

通過大數據分析，精準、科學地診斷學生的學業水平，幫助學生了解自己的學習狀況，為學生的“學”提供精確的數據報告。幫助教師及時了解學生學習目標達成度，診斷教師的教學行為，為精準施教、個性化教學、差異性教學提供真實的數據。精準評估能幫助教師在課前、課中、課后、章節、綜合內容等模塊，快速全面、準確、科學地了解每一名學生的學習問題，為教師在每一個教學節點關注每一名學生成為可能，從而能兼顧學生的個性化發展。

2.精準教學

精準教學絕非是一個新的概念，孔子的“因材施教”和蘇格拉底的“啟發式教學”，最早把“精準”作為教育的目標和教學的原則。精準的課堂教學應開始于學生的獨立學習和預習準備，開始于老師了解學生知道什么和能做什么，并且評價始終與教學過程平行，課堂教學總是在了解學生的基礎上有針對性地設計與改革。

精準教學是以精準評估為依據，利用數據進行精準教學，是基于大數據和智能技術下的因材施教。精準教學具有科學化、精準化、智能化、個性化的特征。精準教學的要求有：教學目標精準，理解與把握教材;教學設計精準，了解學生學情;教學措施精準，實時反饋檢測;教學評估精準，人工智能技術采集、分析、應用大數據;教學方式精準，線上、線下相結合，傳統與數字相結合。

建構精準教學的課堂范式

精準教學不是一種教學模式，更多的是一種教學評估策略、一種教學措施和教學手段。精準評估突破了傳統教學環境中許多制約，大數據的采集與分析會得到教師對教學過程分析的認同，有利于推動教師在思維觀念上接受并認可精準教學，所以有必要構建可供借鑒的精準教學的范式，推進精準教學的發展和應用。

1.時空范式

從狹義的課堂層面，構建課前、課中、課后教學范式。（1）課前，通過課前微課、預習題的推送，在規定的時間內，學生完成預習并提交作業，利用客觀題人工智能的批閱和對主觀題的游覽，使教師能充分了解學生的預習狀況、把握學生的學情，以便修正教學方案。（2）課中，將課堂的隨堂檢測推送給學生，利用平板電腦人工智能實時檢測與反饋的功能，能實時了解學生的學情，根據反饋結果，有針對性地進行講解，提高課堂教學效率與針對性，同時通過分析，讓學生了解個體的學習狀況，促進學生的個性化學習。（3）課后，將部分“線下”課后作業，編制在“線上”，通過技術平臺，實時了解學生的作業狀況及學習目標的達成度，同時反饋于后續的教學中。課后的答疑與在線互動可以了解學生的學習態度，解決學生的學習疑難。

2.內容范式

知識目標達成檢測與學習行為品質分析相結合。（1）利用精準評估的數據平臺，分析學生的目標達成度，了解學生的學習狀況，反思及調整教、學措施。（2）學生的學習行為，既可以從人工智能平臺采集的數據進行分析，如作業完成的時間（可以了解學生的學習態度）、快速問答（了解學生的注意力和關注度）、在線學習時間（如微課的學習）、答疑（了解學生的學習態度）等，也可以從課堂觀察學生的情緒體驗、參與討論的態度、學習心理與動機等方面來分析。

精準教學的課堂范式構建，滿足評估與教學過程平行，數據與學習品質結合，傳統與數字優勢互融的特征。

數據驅動的反思

教學上沒有任何單一的一種方式是有效的。教學與學習始終是無法量化的行為，需要持續關注以下幾個問題。

（1）數據的安全。數據具有多元的特點，既能服務于教學、學習，但數據也能解讀其他信息，如學生的生理、心理特征、學習行為及可能存在的缺陷，會涉及隱私或會給學生帶來消極的影響，如何確保這些附帶的數據的安全，是需要關注的問題。

（2）數據與個性。數據的分析與評估能促進精準教學，但也會存在缺乏對學生行為過程的關注，如注意力的分配、學習情緒、學習動機、學習品質等。要注意不能忽視數據以外的一些重要因素，不能因數據而缺失完整的教學行為。

（3）傳統與數字。從“經驗說話”到“數據驅動”，需要教師具有對數據分析、理解的能力，要求教師既會看到數據的表象，也能看到數據背面的意義和價值。但由于班級授課制的限制，不能真正實現個性化的分層教學，這需要教師具有傳統與數字結合的能力。

數據驅動、精準評估、精準教學，是教育技術發展的必然，是一場教學革命，需要我們去探索實踐，在實踐中摸索，在實踐中完善。