基于大數據的作業精準化改革探索

黃明敏

摘? ? 要：2021年春季學期，教育部召開新聞發布會，強調著力強化學生作業管理。近年來，寧波市鄞州區持續大力推進作業改革，出臺了《加強中小學作業管理辦法》，逐步探索出了“四分法”的工作經驗。作為鄞州區的“作業改革”典型學校，寧波市鄞州區鐘公廟中學教育集團借力于大數據平臺，以作業精準化探索為切入口，實現了基于大數據平臺的作業“精準布置”“精準批改”“精準反饋”和“精準評價”。

關鍵詞：作業改革;作業精準化;大數據

近年來，寧波市鄞州區持續大力推進作業改革，出臺了《加強中小學作業管理辦法》，逐步探索出了分段定量、分類定性、分層定標、分人定責的“四分法”工作經驗。2021年春季學期，教育部召開新聞發布會，強調著力強化學生作業管理，鼓勵布置分層次作業、彈性作業和個性化作業，要求注重設計探究性作業、實踐性作業，探索跨學科作業、綜合性作業，堅決克服機械、無效作業，杜絕重復性、懲罰性作業。任課教師要認真批改作業，及時做好反饋，注重加強面批講解，認真分析學情，對存在的問題做好學生答疑輔導。

按照完成的時間和地點，作業可以分為隨堂作業與課后作業。我們所說的作業主要是課后作業。精準化教學理論是在20世紀60年代期間，由奧格登·林斯利基于斯金納的行為學理論提出的一種方法，最初通過設計測量的過程追蹤小學生的學習表現，進行數據決策，以便采用科學的方法開展教學。所謂“作業精準化”，就是通過真實全面的作業采集，進行精準科學的作業數據分析，進行精準的作業設計、布置、批改、評價和反饋。

寧波市鐘公廟中學（以下簡稱“我校”）借助于大數據平臺，致力于作業精準化探索，努力開拓出一條“最合適學生”的作業改革之路。下面，以我校的作業精準化探索為切入口，介紹如何基于大數據平臺實現作業的“精準布置”“精準批改”“精準反饋”和“精準評價”。

一、大數據助力作業精準化

以往的教育停留在經驗層面，教師通過自己的視聽觀察，收集每個學生的學業、行規等數據，再經過大腦的加工，產生相應的教學策略。但人工的路徑有一定的局限性、主觀性和不確定性，難以復制與傳承。我校借助于大數據來解決作業布置、作業批改、作業評價、作業反饋的問題。

為保護學生視力，我校的作業形式依舊采用“紙質”作業，分為A、B兩本校本作業，B本為基礎作業，A本為難度較大的作業。作業批改利用“極課作業掃描批改”“極課系統自帶軟件”形成數據的匯總和錯題集。教師根據最后形成的數據，設計優化作業后打印出來，分發給學有余力的學生。學生也可以通過“極課”后臺，自主打印錯題集以供學習鞏固。作業評價以“平臺收集+教師輸入”的模式形成作業反饋，再通過“釘釘系統”傳達給教師、家長和學生。

二、基于“四精準”的作業精準化具體實施

（一）作業的“精準布置”

以往，作業無法精準照顧到每個學生的實際情況，分層布置在實際操作中難度較大。通過“數據平臺”處理學生的作業數據，教師可以用數據直觀呈現，為不同層次的學生推送不同難度的作業，讓每個學生都學有所得，不做無用功。

我校針對本校學生的學情特點，提出了作業目標分層、作業量分層、作業難度分層的三個作業“精準布置”策略。1.作業目標分層策略將學習目標分為低層目標、中層目標、高層目標。其中，低層目標要求學生了解知識點，中層目標要求學生掌握知識點，高層目標要求學生運用知識點并形成清晰的知識體系脈絡。2.作業量分層策略則根據學生的“學生畫像”和“增量評價體系”，根據學生的進步程度，以“艾賓浩斯遺忘曲線”為理論依據，對作業量進行不同程度的調整。3.作業難度分層策略則將學生分為基礎層次、強基層次和創新層次，以此確定學生作業的難度系數。

作業布置的具體實施分為三步。第一步，教師先根據以往對學生基本情況的掌握，進行初步的作業分層：結合學生考試成績、平時表現、班級學情，分成A組（成績較好）、B組（成績中等）、C組（成績較差），精心設計必做題、選做題和挑戰題。必做題面向全體學生，重在鞏固基礎知識，并在量上進行分層：A、B組學生設計題量較少的必做題;C組學生重在基礎夯實，布置題量多些。選做題面向A、B層次的學生，重在發展思維、培養創新。挑戰題不做硬性規定，鼓勵學有余力的優秀學生挑戰自己。各科教師建立相應的晉級獎勵辦法，積極鼓勵學生由C向B、由B向A發展。第二步，教師根據分層作業的反饋情況，結合學生的答題情況，進行作業改進，通過App端向學生推送少量的個性化習題，重在更深層次地喚醒學生對學習的興趣。第三步，通過“數據平臺”的積累，幫助學生形成錯題集，學生可以根據自己的需求借助錯題鞏固知識，實現自主學習。

（二）作業的“精準批改”

以往，人工批改作業工作量大，很難進行面對面的精準反饋。通過“數據平臺”，教師可以提前輸入答案，由“極課作業批改系統”進行批改并統計數據。機器批改減少了大量的機械性工作，為教師進行個別輔導留出了更多時間。在精準的批改下，教師可以通過所顯示的數據，精準捕捉學情動態，幫助學生更好地補齊薄弱知識點。同時，基于學情分析定位錯因，根據題目“多知識點標簽體系”智能推薦相似題目，可以助力學生的個性化練習，減輕教師負擔，實現因材施教。

（三）作業的“精準評價”

傳統的作業評價往往采用打分制，評價方式單一。因為同樣的錯題，每個學生的錯誤點不同，以成績為最終評判，缺乏科學性，也會打擊學生的積極性。我校利用大數據平臺，保存學生的每次作業、測試成績，并通過核心概念，細化各個學科的評價標準。大數據將學生的作業進行計算和處理，最終形成相應知識掌握情況的作業評價。

這里以語文學科為例，我們先將作業分成“語言基礎知識”“語言表達及應用”“現代文閱讀”“文言文閱讀”“寫作”等幾個一級知識點，再細分為“字形”“句子、標點符號”“詞性詞義”“口語交際”“語言應用”“記敘文閱讀”“議論文閱讀”“詩歌閱讀”“文言文閱讀”“議論文寫作”“記敘文寫作”等二級知識點。通過大數據，教師對學生各個核心知識點的得分與掌握程度進行評價，對學生未來的學習策略提出針對性的建議，并再次推送“個性化習題”。

（四）作業的“精準反饋”

“精準評價”為“精準反饋”打下了數據基礎。通過全面細致的評價，我們通過數據端將“作業情況”形成報告，反饋給學生。學生不僅可以看到這一次作業的情況，還可以看到一段時間內自己掌握知識的程度，并及時進行自主式查漏補缺。教師還可以在此基礎上，將作業中的問題與學生的日常表現和動態發展相結合，形成綜合全面的學情了解，并對學生進行更科學的個別輔導。

三、作業精準化實施成效

自從作業精準化改革實施以來，學校的教育教學質量得到連年提升，普高升學率也得到連年提升，從2013年位于全區28所初中的第23名提高到2017年位于全區28所初中的第4名，2020年的強基考試錄取率位居寧波市前列，讓越來越多的孩子們考上了心儀的高中。5年來，有1200多人次的學生在區級以上獲獎。其中，包括在2017—2018年度美國“數學大聯盟杯賽”（中國賽區）浙江地區初賽中十、十一、十二年級各獲得一等獎，全省僅有五個孩子獲此殊榮。

作業精準化的最終目的是，為學生提供“最合適自己”的學習策略，為教師提供“最準確”的學情，使教與學實現最健康、最高效的“相長”。“路漫漫其修遠兮”，我們將為此不斷探索。