天津市紅橋區教師發展中心 劉 蓓
我們正步入氣象萬千的數據時代,數據讓一切有跡可循、有源可溯。每天都在產生數據,課堂亦是如此。教育改革正在聚焦數據,理解過去、認清現在、面向未來,重新構建平衡的教育生態。
“不得不承認,對于學生,我們知道得太少。”這是卡耐基·梅隆大學教育學院的一句經典口號。在課堂有限的時間里,教師很多時候還是憑借主觀經驗對學生進行判斷。DT(Data technology)時代,我們呼喚教師要具有數據思維(素養),從憑借經驗對學生的判斷逐漸過渡到基于各種數據分析作為依據的診斷。能夠通過采集、統計和分析學生學習數據,診斷教與學行為和教學質量,這對于智慧課堂的構建是至關重要的。教師應在學習活動中設計如何采集學生的學習數據,過程中如何統計和分析出診斷結果,為后續的教學活動提供依據,同時依托數據提高對學生評價的精準性,構建個性化教學支持的學習環境,做到真正的“以學定教”。
《教育信息化“十三五”規劃》和《中小學教師信息技術能力標準2.0》中都有這樣的描述:為學生提供豐富的學習機會和個性化的學習體驗,有效使用技術工具收集學生學習反饋,綜合利用技術手段進行學情分析,為學生的個性化學習提供依據。
設計個性化的教、學、評一致的教學活動,讓學生能夠進行個性化測試和有針對性的提升,這是未來課堂努力的方向。我們正在經歷的不僅是一個“讀屏”時代,要想一切盡在“掌握”中,還得學會“屏讀”。學生通過“讀屏”進行學習,師生一起依靠“屏讀”分析學習數據、推送最佳學習路徑,這才是技術和教育的深度融合。這里有幾個關鍵著力點:一是能夠進行有針對性的測試;二是根據測試結果,依據學生的學習規律,選擇合適的學習方式和相應的學習內容進行個性化提升;三是能夠進一步完成有針對性的個性化測試和提升。
“聽說讀寫”是英語學科的“四門功課”,很多英語教師都苦惱,只有少部分學生有在全班師生面前站起來回答問題的機會。在有限的課堂時間里不能對每個學生進行一對一的個性化指導,通常是教師要憑借主觀經驗判斷出全班的共性問題,并加以指導,這也是班級模式授課的缺憾。
移動終端的應用解決了這個問題,教室里不再只有一個“老師”。學生在自己的Pad 上打開應用,按照教師指定的角色進行配音。每句話都有原音指導,學生可以自由模仿,如果遇到困難,可以按需求學習,反復跟讀。每句話讀完后,系統會自動評測,并出示學習報告,指導學生如何糾音。
教師在設計混合式教學活動時,既可以在線上自主探究時組織學生進行訓練,又可以在線下協作學習時開展訓練。學生可以通過設定的英語水平,找到適合自己水平的學習資源;其打破課堂“邊界”,無論何時何地,學生都可以通過它練習口語對話,學習同伴也不僅限于班里的同學;學生自己錄制的個性化配音作品可以分享給同伴,師生和生生間可以圍繞作品展開更深入的研討和交流。這種基于移動終端的學習方式,讓學生可以得到符合自己水平的個性化學習資源,可以隨時診斷自己的學習問題,教師在線下面對面授課時,可以圍繞學生學習成果的生成資源,組織全班學習、討論,并進行共性問題指導,讓教與學更加有“跡”可循。
在線上和線下的學習活動中,教師都需要診斷學生的學習行為,這里重點討論“邏輯設置”問題,什么樣的場景,需要進行邏輯設置呢?
通常教師布置作業的方式是:“請同學們完成第1 題到第10 題。”把同樣的題目布置給不同的學生,在傳統教育模式下無可厚非,但如果新技術已經幫助我們對每一個學生的個性和特點都有了充分的了解,就可以有針對性地布置作業,進而實現“因材施教”,這里面就有邏輯問題。(如下圖)

如果學生A做對了第1題,系統馬上告訴他可以跳過第2題和第3題,直接做第4題。這是因為,1、2、3題考查的是同樣的知識點,如果都做則是簡單重復。
如果學生B做錯了第1題,那么系統就會提示他強化式練習第2題和第3題,這是因為基于大數據的分析,第3題做錯的學生很有可能在第4題也出現錯誤。有針對性地反復訓練,是十分必要的。
【關鍵技術】邏輯判斷
很多工具的試題設計都有邏輯判斷的選項設置,在這里我們以問卷網為例,介紹這個技術。
每一道題的右側都有一個“邏輯設置”按鈕,點擊它,彈出對話框。點擊“如果本題選中”的下拉按鈕,就會彈出該道題的所有選項,這時候就可以進行邏輯設置了。
教師在“Pad+紙筆”智慧課堂中開展學習活動,每個學生都有自己的移動終端,可以接收教師的學習資源,也可以參與互動以及學習數據的反饋。在課中限時訓練時,針對本節課的重點知識,教師通過推送題目到學生終端,組織學生搶答、小組作答、全班作答,系統會自動生成柱形圖反饋答題情況,教師可查看出錯學生的題目,進行有針對性的講解。教師根據反饋結果對接下來的教學進行微調。
這個場景發生在Pad智慧教室,每個學生都有移動終端,學生通過移動終端接收學習資源、參與學習、記錄和試題評測,滿足課堂內的“線上+線下”混合式教學。
【關鍵技術】班級優化大師
班級優化大師是一款由希沃自主研發的移動終端學習平臺,網頁端、手機端、PC 端均可使用,可以針對學生課堂行為進行管理,創建更積極的課堂。
在平臺上,教師可以自定義評價類型,實現多元化評價,捕捉學生學習過程中的閃光點;可以實時發送點評,實現個性化評價;可以一鍵導出班級報表,智能評測學生在校表現,教師、家長實時同步預覽;教師還可以在課前對學生的作業完成情況進行例行點評,沒完成作業或超時完成的均進行相應的管理措施,避免線上教學的班級管理問題。
由于很多學校不具備智慧課堂的硬件條件,學生不具備平板電腦和手機這樣的移動終端,教師要想在課堂上實時收集學生的學習數據,該如何操作呢?
課前,教師打印了與每個學生一一對應的二維碼卡片,在課堂測試環節,教師在屏幕上呈現題目,學生進行思考和作答,二維碼每個方向都對應著不同的選項ABCD,當學生有了自己的答案后,按照自己的選項舉起手中的二維碼,教師在教室前方用手機中的plickers(App)拍攝掃描,無需走到每個學生面前就可以完成此項工作,這時App就會自動統計出數據結論。
【關鍵技術】Plickers數據采集
1.在電腦上進入plickers 網站并注冊;在手機上安裝plickers(App)。
2.建立班級,導入姓名,打印二維碼。
3.手機啟動Plickers,用右上角的“相機”圖標掃描學生的答案(二維碼卡片),實現答案收集。
4.收集完畢,可以在電腦或手機上看到每道題的答題情況和每個學生的答題情況。
通過“人臉抓拍機”在上課期間對學生進行掃描抓拍,實時采集學生上課時高興、難過、厭惡、驚訝、中性等面部表情,幫助教師識別出學生的學習情緒,理解學生的內心需求,提高學習效率。
【關鍵技術】AI技術
在這樣的數字化AI 環境中,借助各類AI 技術,“伴隨式”采集課堂中各類行為數據,輔助教學,這種新模式有很多好處:面對學生的行為和情緒等異常情況能預警;對于學生的興趣和學習成效能夠準確評估;師生行為數據能夠量化,輔助教學決策。在這個場景中,突出語文的人文性,通過朗讀、書寫、聽講等活動中表情和行為數據的采集和分析,診斷學生對于本課文字感悟的程度。