基于大數據的高中教學管理思考

占志斌

摘要：大數據作為信息化的一部分，在諸多的領域中被廣泛運用，而將大數據運用于高中教學管理卻是一種全新的嘗試。利用大數據，可以動態分析高中班級和學科差異，全程分析教師教學過程，發現異常及時提醒，幫助教師調整教學，以提高教學效率;學生可以更清晰地了解了自身的薄弱點，因此基于教師指導的個性化學習成為可能。

關鍵詞：大數據 高中 教學管理

2019年2月，國務院發布的《中國教育現代化2035》指出：要加快信息化時代教育變革，強調要統籌建設一體化、智能化教學管理和服務平臺;要利用大數據等現代技術實現規模化與個性化培養的有機結合，保證教育管理和監測體系的精準化和科學化。在教育中運用大數據已成為一種趨勢，如何更好、更快、更準確地掌握每一個元數據的特征，也是教育工作者利用好大數據的一個全新挑戰。

現在，基于教育大數據的調查和研究很多，有探討大數據在各個學科間的融合運用;有研究怎樣應用大數據分析，做到精準化分層學科教學;也有基于大數據，研究如何做好學校教學管理信息化。但大多數的研究和探討都是單方面的。在大數據時代，如何更好地收集、分析、挖掘大數據，對于教育教學管理者、教師來說都需要深入思考和積極面對。通過對教育大數據進行分析，力求做到學校及時掌握師生教與學的實時動態、教師隨時了解學生和學校的發展趨勢、學生形成個性化學習模式，從而全面提高教育質量。

一、現階段高中教學管理存在的問題

（一）教學管理看結果

當前大部分學校的教學管理更多依賴于管理者和教師的經驗以及階段性的數據分析，存在缺乏大數據支撐的問題，而且停留在結果層面，無法對整個教學過程動態、全面地了解，這樣的管理方式是經驗型、粗放型的。

（二）教師教學憑經驗

傳統的教學面臨很多問題，無法精準地分析學情，分層教學很難實施。教師往往花費了大量的時間搜集教學資源，也不能兼顧每一個學生，更無法及時了解授課效果。

分層教學在許多學校都已經開展，一般的分層教學是根據學生各學科總分或某學科成績分班教學。但是這種操作不是很科學，通過分數并不能精準地對學生分層，而只有按照學生特點來精準分層，才能滿足學生個性化學習的需求。

（三）教師占據教學主導

《中國學生發展核心素養》提出學生的核心素養分為文化基礎、自主發展、社會參與3個方面，綜合表現為人文底蘊、科學精神、學會學習、健康生活、責任擔當、實踐創新6大素養，教師要通過引導學生“學會學習”，調動學生主觀能動性，這也是現代教育的發展方向。但現階段的教學很難發揮學生的主觀能動性，教師占據主導地位，學生只能被動接受知識，缺乏自主思考探究的空間，無法開展個性化的學習。

二、利用大數據提高高中教學管理水平的對策

（一）動態監控教學

利用大數據，可以動態分析高中班級和學科差異，全程分析教師教學過程，發現異常及時提醒，幫助教師調整教學，以提高教學效率。

基于大數據分析，可繪制班級平均分對比圖、學業等級分布對比圖，動態分析班級教學的差異，使教學管理者全面、清晰地了解各個班級的差異，了解不同學科的教學情況，提前發現可能出現的教學偏差，及時提醒教師調整教學。

基于大數據，還可生成學科教學情況對比圖，體現各學科的發展水平，反映班級學生整體水平和學科水平差異，并能指導各學科教師之間統籌協作，兼顧學科均衡發展。

根據大數據還可制成班級學業發展趨勢圖，能夠提升高中教學管理的預知性。同時，利用大數據還可生成教學監管圖，可以看到校內高中班級各項測驗和作業情況，能發現成績上升或者下降的班級;結合校本資源建設使用情況，還可以考察老師的工作積極性和貢獻值。

（二）精準指導教學

利用大數據構建的學情分析系統，能夠為學科備課組和教師個人提供可靠依據，使得他們的教學方向動態可調，有利于精準指導教師教學，全面提升課堂教學效率。

1.精準教研

高中各備課組在集體備課時，通常是匯總前階段各班測驗情況，然后對試卷進行分析，再提出本周的教學重難點。而教學研究更多的是研究課標、教材、教法，而忽略學情的分析和學法的研究，加之教師帶的班多、學生多，無法準確了解學生的學習情況，所以，教學研究很容易變成經驗介紹或集體學習，針對性不強。而運用大數據后，高中在開展校本教研、集體備課時，教師就能夠運用教學過程數據分析，做到共性問題集體討論、個性問題深度交流，實現由傳統型、經驗型教研向大數據指導下的精準教研的轉變。

2.精準備課

利用大數據，教師可以做到對學生考情及學情進行追蹤、對班級共性錯題和薄弱知識點的情況一目了然，生成學業分析報告。根據試卷數據分析，教師可以了解學生答題情況，并進行易錯知識點排序;還可以調取原卷，設置典型卷、優秀卷，供有針對性地使用。老師可以利用大數據精準教學系統推送的試題資源，對學生進行提高訓練。

3.精準講評

教師可以根據大數據分析，了解班級學生對每個知識點的整體掌握程度，將班級得分率和學校得分率進行對比，找出差距。上課時，教師可以按試題錯誤率對題目進行重新排序，重點講解存在的共性問題;可按照分數段統計作答情況，找出答錯的學生，調取原卷，有的放矢地講解，做到以學定教。

（三）個性自主學習

利用大數據分析，學生可以更清晰地了解自身的薄弱點，因此基于教師指導的個性化學習成為可能。

1.精準輔導

學校教學面臨的最大難題之一便是怎樣實現因材施教。而利用大數據，教師可以在保障整體教學效果的情況下實現差異化教學，將更容易掌握每個學生的學習情況，個性化、精準化輔導變為可能。大數據可以直觀展現每位學生的學情和學生對知識點的掌握情況，方便教師查看和發現學生的薄弱環節和分析原因。

2.個性化學習

通過收集學生學習數據，依靠人工智能技術，可以提供每個學生的精準學情分析，教師基于學情分析，可以制定個性化的教學手冊。個性化教學手冊中包含根據每個學生具體情況推出的舉一反三的題目，幫助學生科學規劃自主學習路徑，提升學生自主學習的效率。

三、結語

如今的高中教學管理過程愈加注重整合性、區分性、前瞻性和及時性，這樣將更加有利于教育教學改革。然而，如何綜合運用大數據，給教育教學管理的決策提供有效的參考依據和支持，是需要仔細研究的問題。數據往往具有兩面性，也只能作為參考，管理者和教師不能只看數據做出教學決策，必須結合教學常規管理手段，才能做出有效的教學決策。

高中教學管理是一項復雜、系統、持續的工程，需要管理者、教師始終保持對教育理想和教學改革的追求，追求過程管理精細化;要不斷適應新形勢、新變化，創新教學管理方法，運用先進的教育教學手段和大數據，創新教學方式，引導學生轉變學習方式，形成師生教與學行為的有機協調。

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[3] 孫鋒，李建國，蘇微，杜宗平.極課教育大數據在教學管理中的應用與思考[J].教育科學論壇，2017，（23）. ◆（作者單位：江西省南昌市第三中學）