基于智慧教學有效數據分析的3+3+3教學模式

文章系福州市教育信息技術研究課題《智慧教學有效數據采集分析與應用研究》（編號：FZDJ2019A20）的主要研究成果。

摘要：世界公共衛生環境的特殊加速了教育教學的信息化進程。一線教師對智慧教學的使用和探索達到了前所未有的廣度和深度。通過智慧教學有效數據分析，形成更為個性化，更富有創造性和開放性的教學模式進行推廣和應用，促進精準教學，提升學生綜合素質和能力。

關鍵詞：智慧教學;有效數據分析;精準教學;教學模式

2019年至今的特殊公共衛生環境是全球教育信息化程度的分水嶺，直接打破了傳統線下教學為主，線上教學為輔的格局。無論主動還是被動，一線教師都被卷入智慧教學的洪流。互聯網信息技術在教育教學領域的使用達到了空前的廣度和深度。嚴格說，特殊時期前的智慧教學是片面的，大部分教師局限于課堂上對部分平臺功能的應用，課后布置作業也只是通過QQ、微信等進行文本展示。特殊時期線上教學則成了剛需，面臨新的挑戰：線上如何干預學生學習狀況;如何完成教與學所有流程。智慧教學的真正優勢在于強大的數據收集處理功能，基于有效數據分析進行規律性的探索和研究，才能制定有前瞻性的教學策略，形成具有效益的教學模式，保留有價值的教學資源。

一、 大數據為教育教學服務是智慧教學發展的必然

研究伊始，我們利用問卷星對全校師生進行了調查。統計發現：87.5%教師希望能以數據為依據進行分層教學;84.38%教師對希沃云平臺、智學網、釘釘、騰訊等軟件或平臺功能相對熟悉;但仍有78.12%教師對智慧教學有效數據采集手段不了解。90.63%教師在教學中關注最多的是學生的學習數據統計;100%教師希望課堂細節數據分析能對教學產生指導意義;79.38%學生希望老師根據自己的基礎進行提問;95.7%學生希望智慧教學呈現更豐富有趣的課堂;93.9%學生希望老師能依據自己的程度和理解水平來推進教學;98%學生只關注成績和排名這兩個學習數據，對其他數據并不了解。數據顯示，師生對智慧教學有效數據的應用處于極粗淺的階段，但對此抱有極大的期望和興趣。

二、 探尋數據背后的規律，形成教學模式為教學服務

我們選取好中差三個層次學生作為樣本，建立檔案，追蹤成績。利用大數據分析結果對他們的學習進行干預，形成了較有實效的3+3+3教學模式。

前三：學前摸底，短板彌補，課前預備。

收集學生的起點數據。起始年段缺乏學生的過往資料，只能通過摸底考或入學考數據分析，形成學科和能力分布圖。部分了解學生知識基礎、能力和當前學習狀態，建立初始檔案，采取預防措施。數據分析結果以雷達圖展示，可以直觀看出學生學科成績是否均衡。如果顯示均衡但成績普遍偏低，屬學困生，課程設計和教學應立足基礎，放慢速度，多加關注與監督;如果顯示學生有偏科現象屬中等生，需對薄弱科及時彌補，鞏固基礎同時培養能力;顯示均衡且成績較高的學生屬優等生，著重思維訓練，形成可持續發展能力，提高綜合素質，可以適當加快教學進度，提高課程難度。

類似的還有基于數據產生的能力分布圖，涉及新課標要求的觀察能力、記憶能力、創新思維能力、想象能力和實踐能力五個方面。以數學學科為例，若學生觀察能力較弱，在教學中就要有意識地培養學生。如在對式的學習中引導學生觀察結構;在圖形學習中讓學生觀察圖形特點，展開類比聯想;在規律題中讓學生觀察各構成元素的內在聯系等。新課改后，中高考越來越注重創新思維能力的考查，但這又是大多數學生的短板。智慧教學在這方面具有得天獨厚的優勢。如設置圖形的操作環節，讓學生積極實踐，直觀體會圖形的性質和變化;通過希沃和Hi的游戲、競賽等功能讓學生獲得沉浸式體驗，積極參與課堂活動;借助蒙塵、橡皮擦等功能方便變式訓練，培養學生的創新思維;又如記憶能力，可以通過智慧教學中的思維導圖、知識網絡結構圖提高學生記憶水平。

非起始年段數據更為豐富。智慧教學平臺如智學網，能記錄學生所有考試成績，分析總結個人或班級知識點掌握情況，教師根據數據分析，圍繞學生設計每節課、每章節的切入點、教學重難點、訓練題型的難易度、測試重點，充分體現以人為本，以學生為主體的教學理念。

中三：課堂反饋，及時調整，因材施教。

智慧教學環境下教師和學生的行為數據提供了豐富的研究素材。通過頻繁序列和聚類算法分析教師和學生行為數據，我們發現了不同教與學的模式。教學成績優秀教師的共同模式是以練代講，主張精講多練，精心挑選體現本節課核心知識的練習，總結常見題型，系統啟發學生思維。而教學成績不佳的教師教學模式以講代練，學生實效差甚至厭煩，練習無重點，長此以往學生學習興趣大打折扣，厭學棄學。通過對教師教學習慣和行為數據分析，為教研活動和課堂教學提供良好的建議，去其糟粕，取其精華，保留形成好模式加以沿用。

基于智慧教學大數據可以了解不同學生群體和個體學習行為的模式性與差異性。學業成績優秀或上升的學生，共有課堂學習模式是上課專注度高且持久，對所學內容有濃厚的興趣，有很強的思考力和行動力，主動發言和參與教學活動次數較多，答題量大反應速度快，錯題少，愿意接受挑戰克服困難。學業成績低或下降的學生反之，上課精神渙散，無法專注課堂，懶惰畏難逃避學習任務。了解學習者發展規律，就能為學生提供清晰的學習線索與行為引導。

智慧教學平臺即時收集學生在課堂中答題和學習花費的時間及錯題的情況，教師根據數據分析定制和調整教學行為。使用Hi授課反饋器數據能迅速反映每個學生知識點掌握和應用情況，監控學生是否走神，敦促學生參與課堂活動，由答題數據產生的柱狀圖反映了全體學生掌握情況。

如果正確率95%教師可以課后個別講解。若正確率低于50%，教師應馬上查找原因，當堂進行針對性講解和知識點補充。hiteach軟件可以顯示回答正確的學生的信息，選人講解、二次選擇等功能既能提高薄弱生學習興趣和接受度，又有利于優生對知識的深入理解和表達。

hiteach的積分榜和希沃軟件中的競賽數據，能激發學生合作競爭意識，促進學生參與課堂活動。數據分析表明，游戲形式的課堂活動對低學段或學力較低的同學有非常大的吸引力。不同教學目標應采用不同游戲形式，如概念辨析可以用判斷對錯，趣味分類;需要思考鍛煉思維的用選詞填空或知識配對;而思維含量少要求熟能生巧，快速反應的知識點（如計算）則可用分組競爭;希沃新增的趣味選擇游戲是多人參與的課堂活動，能擴大學生的參與面，激發學生合作意識和集體榮譽感。根據系統記錄中學生在智慧課堂活動參與人數，反饋時間和反應速度等行為數據，老師可以調整師生活動的比重。如數據好，可以精講多練;數據水平居中，應根據學生反饋和正確率調整講課和學生活動比重;數據差，則要及時解決疑難，補缺漏保證學生有效學習。

所有智慧教學系統都具有直播、交互、實時評價功能。如希沃云課堂，騰訊，釘釘，cctalk，classin等都能實現雙向互動。根據學生舉手、回答的次數、反應速度、正確率等數據，教師可以對學生的課堂學習狀態進行干預。對活躍度低的學生點名提問，隨機挑人作答或搶答，刺激學生融入課堂;通過學生合作學習，同儕互助，帶動和幫助學困生克服學習困難;通過智慧課堂的點贊或表揚數據可視化，激勵學生參與課堂活動。

結合課堂反饋數據，教師可以利用線上海量題庫制定適合學生程度的隨堂測試，或基礎或提升，讓每個學生獲得自身最大發展。而課測正確率和學生完成速度等基礎數據又是教師制定后續課的教學起點、教學設計、教法學法的重要依據。

復習或講評課中基于有效數據的分析和研究更為重要。通過錯誤統計分布圖、高頻錯題等我們對學生錯誤的共性有所了解，有的放矢精準講評，分析錯因進行類型題或綜合題訓練，實行精準教學，提高教學效益。

網課期間，部分學生缺課曠課不交作業，智慧教學后臺詳盡記錄了學生出入課堂和有效聽課時間，統計學生遲缺交作業的次數。教師及時反饋數據，通過家長監督、視頻回放等措施挽救了部分孩子。

智慧教學數據分析成果將為學生提供某科目全面、具體、個性化的學習內容、環境、模式，促進學習效率的提升。

后三：個性作業，預測干預，開放共享。

大數據分析能及時發現波動生。通過數據分析幫助大幅進步的同學歸納總結該階段的學習經驗，及時幫助大退步的學生尋找問題所在，干預臨界生防止學生成績進一步惡化。通過采集過往成績，產生成績趨勢圖，我們能獲得學習者未來預測，及時發現學生成績波動并對此進行預防和干預。

某生半年學習成績起伏較大，說明在某些章節學習上存在缺漏。時間上，學生網課學習效果不佳，且學習不自覺，暑假后開門考成績極低。內容上，學生在軸對稱性質學習中存在較大漏洞，成績急劇下滑。查看班級數據，老師發現學生的章節學習普遍存在問題，及時暫緩原有進度，通過疑難點講解，解題指導，題型訓練進行補充鞏固。經過師生共同努力，學生顯著進步，證明老師這個階段采用的教學方式和手段對該生是有效的。但由走勢預測該生未來仍有可能下降，教師予以表揚激發信心，同時還應繼續督促孩子鞏固基礎，專心聽講，針對性刷題防止后續的下滑，保持其上升的勢頭。

班級教學中，教師主要通過分析學生學習與考試數據，研究學生學習結果與學習內容、資源、教學行為之間的關系，預測學生學習趨勢。通過調查學生對智慧教學的學習滿意度，微課視頻點贊、收藏、評論等行為數據的統計，了解學生學習過程中的體驗，以滿意程度為衡量標準對課程進行修改，提高學生成績。教師應用數據分析結果對教學行為進行調整改變，對比原來教學效果，進一步探索利用智慧教學提高教學效率的有效方法。

智慧教學時間和空間都是開放的，不僅局限于課堂。課后學生存在多樣化的學習行為，如觀看微課、知識膠囊，回放課堂實錄，完成作業，查閱資料。基于智慧教學采集的大數據對學生學習行為進行分析，不難得到成績上升和下降群體的規律。通過微課、知識膠囊點播數量，評論，平臺與同伴交流討論，向老師私信提問等學習行為數據分析，我們發現學生對待學習的不同態度，從一定程度上解釋了學業成績變動的原因。學生完成練習等行為數據，也能讓我們了解學生學習的共有模式及路徑。值得關注的是，答題速度快慢與成績不成正比，有的同學只愿說不愛寫，答題速度快但書面成績低;有的學生偷工減料應付作業，錯誤率高;只有態度端正認真完成作業且速度適當的學生才能取得好成績。對此，教師可以改變教學策略，將一些課堂口頭練習改為書面作答，將某些填選題改為解答題。經過訓練，學生答題無論從質量還是速度，比原來都有顯著提高。

基于數據分析的智慧教學平臺智能推送符合學生個人基礎的作業，建立個性化錯題本，精準推送適合個人發展的變式題提高題，將個性化教學理念發揚到極致。積累一定成功經驗后可以建立教學資源庫，將成功的課件課例，配套試卷練習、評價方式等借助互聯網保留共享并能隨時改進。

三、 智慧教學大數據分析應用的發展前景

大數據時代下的教育教學正處于巨大變革中。隨著信息技術水平飛速提升，教師對智慧教學有效數據的研究將更加深入，越來越多數據背后的規律和成功模式將被挖掘和形成。未來的教學將更智能，更個性，更開放，更富創造性。

參考文獻：

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作者簡介：

黃菁，福建省福州市，福建省福州銅盤中學。