智能平臺支持下的化學精準教學探索

陳興玲 馬會林

摘要：隨著信息網絡技術發展，運用智能平臺開展精準教學成為可能.以一套平臺里總測試卷為例生成學生診斷數據，通過課前分析數據報告，設計教學內容;課中精準糾錯、精準練習、精準學習，課后精準推送資源，實現關注學生個性化的學習需求.

關鍵詞：精準教學;智能平臺;個性化;高中化學

中圖分類號：G632文獻標識碼：A文章編號：1008-0333（2022）21-0130-03

精準教學的定義是借助數據和信息與通信技術，實時記錄、跟蹤和分析在教與學過程中形成的數據，教師在課堂教學中精準地設定教學目標、精準地發現問題和精準地實施問題干預，并不斷調整教學策略而作出新的教學決策的一種方法.實際上，精準教學就是教師依托數據和智能技術所開展的因材施教的方法.《普通高中化學課程標準（2017年版）》基本原則內容中提到：關注信息化環境下的教學改革，關注學生個性化、多樣化的學習和發展需求.隨著信息網絡技術發展，教育與信息化技術深度融合在教學實踐中成為趨勢，其智能化、個性化、精準化等特點越來越被人們所關注，課堂精準教學也逐漸變成可能.為此，筆者在學校利用智能平臺——“智慧學伴”開展精準教學的實踐探索.

1平臺原理與教學設計思路

1.1平臺原理介紹

“智慧學伴”是北京師范大學未來教育高精尖創新中心開發的智能平臺，平臺上有豐富的微課視頻、測評練習等資源，所有資源按照學科能力層級和知識核心概念進行分類，每個資源全部采用3×3學科能力指標（從A1-C3）進行編碼，表1為化學學科能力3×3指標，可以進一步對應學生學科能力在該知識點的具體表現，其中學科能力是指學生核心素養外顯行為，學科能力的提升就是實現對核心素養的培育.通過測評生成的數據報告不僅可以反饋學生的核心概念薄弱點，而且同時呈現薄弱知識點背后的欠缺的學科能力水平，從而為教學提供重要依據.

1.2精準教學實踐思路

圖1是基于智能平臺教學設計思路.教師課前根據平臺的報告分析數據，了解班級整體測評情況，如“一分兩率”、學生學科能力診斷情況，有效制訂上課講評內容及方式.課中在平臺報告輔助下開展精準化的教學，內容涵蓋精準糾錯、精準練習、精準學習.課后，糾錯練習通過兩種方式精準推送給學生，滿足學生個性化學習的需求.

2教學實施過程

2.1分析數據，設計教學思路

為了更全面分析學生化學學習情況，此次從平臺上選取一套某區域九年級上冊總測試卷，卷面分為100分.測評后，班級平均分是25.3，及格率是4.7%，優秀率為0.從學生完成試題的學科能力表現報告上來看，整體達成情況不理想，教師在備課的時候，可以根據核心概念對應的學科能力指標描述作為參考，進行相應的調整上課內容.如填空題第20題第1小問有兩空，均對應A1層級辨識記憶（指標后面的第二位數字表示具體的能力指標，在“學習指標描述”中呈現），根據學習指標描述的提示，“列舉”和“知道”是學生對本題的達標程度，教師在上課可以列舉常見的能源讓學生進行分類，以此完成這道題的講析.根據學生在課堂表現情況，決定是否引入相關題目進行相應的練習.如果學生表現不好，可以再播放微課資源，實施調整教學策略，當然，由于教學進度的限制，某些效果達不到預設的情況下，教師可以通過平臺“推送”資源，輔助學生課后學習.

2.2選擇題的“精準糾錯”

對于選擇題，平臺上已經統計了每個選項的學生名單和人數，以第7題為例，該題的得分率為41%，四個選項選擇比例分別為24%、40%（正解）、19%、17%.本題的學科能力指標是這樣描述的：能基于實驗數據分析概括化學反應前后物質總質量關系并能對某一具體的化學反應進行描述（化學方程式書寫的判斷正誤），60%的錯答率表明學生顯然對物質守恒定律領悟不深，不會將原子個數守恒思路應用于化學方程式的正確書寫.在教學中，筆者先帶領學生一起回憶化學方程式書寫四字口訣“寫、配、注、標”給學生回顧，即寫出反應物和生成物、化學方程式配平、注明反應條件、標明生成狀態.筆者在平臺上點擊ACD錯誤選項的鏈接，找到出錯學生名單，按選項依次提問，讓其說出所選錯誤之處，可以在一旁進行提醒、糾正、補充.學生暴露知識點的欠缺，傳導壓力、激發動力，以此加深對方程式正確書寫的印象，同時其他學生也開始關注自己出錯選項，有效調動學生參與，通過平臺鏈接，迅速和準確找出錯的學生，實現精準糾錯.

2.3填空題的“精準練習”和“精準學習”

填空題對于學生來說，其各層級能力水平要求更高，而對于基礎薄弱學生來說，教學過程需要鞏固學生基礎能力層級如A能力層級，因此教學中需要根據學生診斷分析，適當加入相關資源進行訓練.以17題為例，此題在非選擇題中得分率較低，三個小題的得分率依次為2%、0、34%，根據學科能力報告，第1小題考查學生基于化學式分析元素組成（定性和定量），屬于B1分析解釋層級;第2小題考查學生根據反應的微觀圖示或反應中物質變化等信息書寫簡單的陌生反應化學方程式，屬于B2推論預測層級;第3小題考查學生基于微觀的角度認識物質分類（純凈物、混合物），屬于A3說明論證層級.第二小題屬于B2能力層級要求，從實際學情出發，筆者對于此題略過不講.

在該題第1小問講評中，筆者先回顧物質相對分子質量的概念以及計算方法，通過常見物質的相對分子質量，如H2O、HCl等，讓學生熟悉計算方法，之后再計算C2H5OH的相對分子質量.結果發現學生經過方法的學習，正確率有所提高，為了檢驗講評的效果，選取由平臺推送關于孔雀石主要成分堿式碳酸銅[Cu2（OH）2CO3]的相對分子質量練習題（如圖2所示），再查看學生完成的情況，結果算對的學生明顯增加.

另外，對于實驗題來說，一般需要教師在講評中需要再現“實驗情境”，讓學生在再熟悉一下實驗過程和實驗中產生的現象.如筆者在對實驗題19題講評時，播放了平臺推薦的微視頻《白磷燃燒的條件》（如圖3所示），幫助學生回顧燃燒條件，然后在這基礎上，再提問學生回答本題的第1問和第2問.播放視頻2《控制變量和對比實驗法》（如圖4所示），總結方法及要求，提問學生本題第3問.以視頻為載體的形象呈現，讓實驗題講評起來不再是“空中樓閣”，對于缺乏應用實踐能力的基礎薄弱生來說，起到了很好的思維進階的“支架”作用.

2.4“精準推送”助力學生個性化學習

精準教學內容還可以延伸到學生課余時間里“個性化學習”.平臺根據每位學生測試情況，智能生成學習診斷報告，推薦學習資源（如圖5所示）.如某學生通過錯題查詢得知“分子和原子”是薄弱知識點，同時也可以從平臺看到欠缺的“基于微觀的角度認識物質的分類（純凈物、混合物）”學科能力.其次平臺推薦的練習和微課是學生進行個性化學習重要資源，學生可以選擇練習來完成.另外，筆者基于學習程度大致相同的學生安排特色分組（如圖6所示），尤其對于基礎薄弱學生，通過布置作業形式，向學生推送校內題庫的資源，監督其完成學習任務.

智能平臺為精準教學的實踐帶來了可能，其自動生成的診斷報告、智能匹配的學習資源使得在教師在教學中“得心應手”，毫無疑問，智能技術助力精準教學將成為必然趨勢，學生個性化的數據的采集必然會帶來精準化的評價.因此，需要突破傳統教學理念，積極探索和創新教育評價的新思路，為學生的個性化的發展而勇于探索實踐.

參考文獻：

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[責任編輯：季春陽]