大數據支持下的高中化學精準教學探索

陳慧

摘 要：在“互聯網+教育”以及大數據技術在教育領域廣泛應用的背景下，大數據的有效采集逐漸被人們重視起來。在此，本文就以大數據為支撐，通過數據采集、分析和應用，對高中化學的精準教學進行了進一步的探索，旨在提升化學教學的效率，為最終的教學效果提供保障。

關鍵詞：大數據;高中化學;精準教學

大數據，是一種基于現代科學的智能時代的產物，其主要通過對海量數據的分析，從而實現提升工作效率和質量的目的。從教育教學的角度來分析，將大數據應用到實際教學中，可以對學生各方面表現的數據進行分析，以此改良教學方法，優化教學策略，為教育教學水平的提升提供有力保障。那么，為什么要將大數據引進教學中來呢？主要原因在于在當前提倡個性化和私人訂制的大背景下，傳統課堂教學的局限性逐漸凸顯出來，此時，學校和教師有必要向現代化信息技術、無線網絡資源等方面的轉變，為教育教學提供有力支撐。

一、全樣本的數據采集

數據的采集在學情反饋上發揮著重要作用，是日常教學的重要環節，更是開展精準教學的根基。而全樣本則是所有數據采集必須面向全體學生，只有將所有學生學習過程中產生的常態化數據進行采集，才能更好的挖掘學生發展的動態化過程，真正了解具體的學情。

數據采集一般可以分為線上和線下數據采集兩種方式，其中，線上采集就是利用數字化在線教學平臺和相應的學習終端設備，由教師推送相應學習任務，而學生只需要在線進行選擇、討論、搶答和拍照上傳，就能將自己的學習成果提交給老師，平臺也就能對其進行實時記錄，并及時反饋學生在線作業情況，生成學習數據。

線下采集中，教師需要記錄學生每一次的作業以及考試的解答痕跡來實現。通常，線下采集主要有兩種形式：一是對于作業可以通過“先批改后掃描”的方式進行數據采集，在不改變學生和教師原有作答和批改習慣的基礎上，利用高速掃描儀采集學生的作答情況，并將教師的批改記錄上傳到云端，教師隨時都可以通過手機、電腦等終端隨時查看學生的各項情況，對學生作業完成情況進行分析，而學生及其家長也能及時通過終端查看作業的反饋情況，系統能夠自動生成錯題集，為學生提供個性化的學習建議;二是利用網上閱卷系統，同樣不改變學生原有作答模式為，對期中、期末等大型考試采取“先掃描后批改”的數據采集方法，集中網上閱卷，并對考試數據的采集分析，這種方法最大的缺點就是改變了教師的工作方式，且學生試卷上也不會留下任何的批改痕跡[1]。

二、多層面的數據分析

數據分析作為精準教學的核心和關鍵，讓教學決策更加有據可依。而多層面數據分析就是利用學業大數據平臺對學校、班級以及學生個人層面進行全面的數據分析。在信息采集過程中，對學生平時的作業、練習以及階段測試卷的所有樣本數據進行采集，從而將學生近階段學習中的知識薄弱點以及高頻錯題呈現出來，對難度、區分度、難易題比例、知識點權重、每題得分率以班級平均分等數據進行統計，形成校級、班級報告，歸納學科和學生學情的分析報告，分檔統計各科成績，列出進步生、退步生、臨界生和波動生的名單等。通過這些數據，教師在后續教學中判斷更加精準，得知哪些內容是學生已掌握的，哪些還要進一步鞏固;對于尚未達成的教學目標，通過數據分析比對，教師也可以明確后續教學的重難點所在，需要為學生提供什么樣的學習機會，從而為精準教學的有效實施提供有力支撐。

三、精準化的數據應用

（一）教學目標精準

教學目標是學生學習過程中達到預期成果的依據，也是課時教學的出發點和落腳點，應貫穿在備課、上課以及評價每一環節中，并對教學結果的成敗進行衡量。就化學教學中教學目標的精準性而言，主要體現在滿足化學課程標準總體要求的基礎上，將化學學科的育人價值充分體現出來，并要求符合學生的現實水平和認知規律，將化學教學的科學性、人文性等特征都凸顯出來。實際上，以大數據為支撐的化學精準教學，教學目標更加明確，檢測性更強，精準度更高，最終呈現出來的教學效果比較顯著。

以“氣體摩爾體積”這部分內容為例，教師設置如下目標：（1）探究相同條件下不同物質的體積，微觀角度上要了解決定物質體積的內在因素，宏觀角度上要分析決定氣體體積的外在因素;（2）掌握氣體摩爾體積的含義，了解標準狀態下的氣體摩爾體積;（3）在標準狀態下，可以準確換算氣體體積和物質的量、粒子的數目間的關系。針對以上目標，為了進一步檢驗學生課堂學習的效果，教師編制線上檢測題，并通過學習平板智能推送給學生，讓學生充分利用課下時間，在規定時間內完成相應測試題并提交，而教師則結合每個學生的答題正確率和答題速度，快速診斷學生的學習效果，對于學生認知上存在的偏差，教師結合學生實際情況采取必要的措施進行解決，最大程度的保證學生課堂學習的質量。

（二）教學起點精準

教學起點的精準性是精準教學的關鍵，教學的起點過高，學生就會很難接受，從而就很有可能出現“夾生飯”的情況;而若起點過低，學生的學習興趣就會大大降低，最終出現教學時間浪費的現象。因此，在大數據支撐下，教師對教學起點的規劃不再局限在多年的教學經驗上，而是將學業大數據平臺充分利用起來，對課前預習的反饋和基礎測試情況展開在線數據分析，為教學起點規劃的科學性和合理性提供保障[2]。

以“鐵銅及其化合物的應用”這部分知識為例，課前，教師先讓學生根據實物和鐵、銅在生活中的應用，歸納鐵、銅的物理及化學性質，并書寫它們相應的化學方程式，學生在線提交，教師則通過對學生在線反饋情況的分析，及時發現問題所在，課堂上教師只要引導學生去分析鐵和銅與其他物質反應的化學方程式、產物以及讓學生從氧化還原反應的角度去思考：鐵反應產物的化合價與什么因素有關？以此為教學起點，不僅在很大程度上節約了教學的時間，也可以促進學生的思維發展。在討論后，學生就能得出“Fe、Cu一定條件下可以與某些酸、非金屬單質、某些鹽溶液、某些還原劑等反應，作還原劑。銅在反應中一般轉化為+2價的銅的化合物，鐵與弱氧化劑反應轉化為亞鐵的化合物，鐵與強氧化劑反應轉化為鐵的化合物。”學生的思路被打開后，課堂重點就集中于Fe2+和Fe3+間的相互轉化的問題上，教師就可以在后續采用活動探究的形式，讓學生通過聯想質疑、活動探究、觀察思考、交流研討等學習活動進行建構。在進行Fe2+和Fe3+之間相互轉化規律的探究時，注重引導利用氧化還原反應的原理進行分析，并發展學生提出假說、設計探究方案、獲取探究結論等能力，從而為良好的教學效果提供保障。

（三）教學方法精準

在化學的精準教學中，教師不僅要考慮學生應該學什么、應該從哪學以及學到什么程度的問題，還要在遵循“概率預測”原則的基礎上，對教學方法展開進一步的設計，解決好“學生應該怎樣學”的問題。在設計教學方法的過程中，要想到什么方法能夠突破教學中的重難點知識？什么方法可以改變學生的學習認知偏差？什么方法可以促進學生化學核心素養的發展？等等。從根本上來看，精準教學方法就可以很好的回答上述問題，將以學生學習為中心充分體現出來。

例如：“苯分子的結構”的教學中，教師就可以采用問題鏈的教學方式，以問題鏈對學生進行引導，促使學生思考、觀察苯分子的結構模型，然后通過科學實驗對苯分子結構的數據進行驗證。如：從分子的組成上來看，碳原子屬于一種高度不飽和的原子結構，那么，苯分子中的碳原子是以雙鍵和三鍵進行連接的嗎？碳原子怎樣連接才能滿足碳的化合價？哪些證據可以證實苯分子的結構？（1HMR共振譜和苯在一定條件下可以和H2產生加成反應，生成環己烷）

在問題鏈的引導下展開學習，學生不僅能對苯分子結構的概念形成一定的理解，在學習過程中也能掌握相應的學習方法和思維形式，更好的領會學習目標。相反，如果教學這一部分內容時直接向學生說明苯分子結構要從實驗中得知，在想象、模型分析以及推理的過程中，學生很難對知識點形成感性的認識，自然也就無法理解了。

（四）作業設計精準

在作業設計的精準性上主要包括兩點：一種是精準到“知識點”;一種是精準到“人”。因此，在作業的設計上，教師有必要將其重視起來，紙質作業應以低中檔題型為重點，讓學生通過紙質作業鞏固課堂重點，解決學習中的難題，強化化學學科的特質思維，這樣，才能有效達成課堂目標，將“教—學—評”的一致性充分體現出來;而在電子作業上，應提前在平臺上進行預設，結合不同學生的實際情況，定時推送相應知識和題型，因材施教。在此過程中，對于基礎較好的學生，可以向其推送一些高水平的題目;對于基礎差的學生，重點推送一些概念性、基礎性的習題，鞏固課堂所學。做完習題后，學生需要在線提交給老師，教師在線批改，并反饋給學生。

（五）補救措施精準

教學中的“補救”，其實就是對學生學習、解題過程中出現的思維缺陷進行補救，在此基礎上展開再次教學，對學生的學習和練習進行輔導，以大數據為基礎，找到學生問題的“癥結”，從而展開“對癥”教學。

筆者在教學中遇到了這樣的題目，如：“某混合酸中含有HNO3和H2SO4，其中，100mL的混合酸含有的HNO3量的濃度為0.4mol·L-1，H2SO4量的的濃度為0.2mol·L-1。此時，向其中加入2.56g的銅粉，進行反應，反應后溶液中Cu2+物質量的濃度為多少？”基于數據反饋，全班只有10名學生回答出Cu2+物質量的濃度為0.3mol·L-1，多數學生都選擇了錯誤的答案。對于這種情況，教師不能簡單地按照題目的順序進行教學，可以先帶領學生理解這個反應的實質，再去引導學生計算混合酸溶液中的H+和NO3-物質的量濃度，然后通過Cu和稀HNO3反應的離子方程式，學生就可以順利得出Cu2+物質的量濃度。同時，針對學生的個性化錯誤，教師可以通過個別輔導的方式進行解決，也可以利用學習平板錄制微課推送給學生，確保補救教學有效性和針對性。

結束語

總之，以大數據為支撐的精準教學達到了人機合理分工的效果，化學教學的質量有了明顯的提升。所以，在高中階段的化學教學中，教師有必要將這種教學方法利用起來，以大數據為支撐，促進學習平板、學業大數據平臺以及課堂教學的融合，確保教學目標、教學內容、教學方法、作業設計的精準化，提升化學教學的質量，為學生今后的全面發展提供支撐。

參考文獻

[1]肖勇.大數據支持下的高中化學精準教學實踐[J].高考，2020，（07）：95.

[2]馮幼絨.大數據技術支持下的高中化學精準教學實踐研究[J].新課程（下），2019，（08）：128-129.

福建省電化教育館教育信息技術研究2018年度課題《基于學業數據的學情診斷和教學干預研究》（立項號：FJDJ1804）研究成果。