大數據時代下的教育變革

吳曉威 吉林省教育學院

顏佳樂 長春吉大附中力旺實驗中學

在互聯網技術的支撐下，大數據的潛在價值被不斷挖掘。它正在悄然改變著世界，也在改變著教育和學習方式。大數據的應用將促進整個教育生態的進化。

一、大數據“搭橋”推進精準化教研

2008 年《自然》雜志刊登了一個名為“Big Data”的專輯，首次提出“大數據”的概念。大數據有四大核心特征：數據數量巨大、數據種類繁多（包括網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等各種數據類型）、價值密度低（有用的信息或許只占信息洪流的一個小點）、處理速度快。

“通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革的力量。”這是目前比較通行的對大數據的解讀。

近年來，通過“將大數據技術引入課堂”這種方式對學生的學情進行分析，試圖改變傳統教學模式。實踐證明，該方法的應用使教學質量和學習效率得到明顯提升。下面，筆者將從幾個方面闡述大數據技術之于教學的重要性。

（一）優化備課

備好課是上好課的前提。做好備課工作能讓教師輕松駕馭課堂，提高課堂效率。

備課的時候，首先要了解學生，研究學生，了解不同層次學生的學習情況和認知水平，學生已知什么，想知道什么，教師要心中有數，備課要備到“點子”上。教師還要有效地挖掘教材，并敢于超越教材，通過不斷創新確立新的教學目標、重點和難點。

傳統的備課，教師在鉆研教材、了解學生的基礎上要考慮用什么方法使學生掌握知識，這些均基于教師自身的教學經驗，往往關注的是教材內容的落實。但是，“以教定學”忽視了學生的基礎、情感和生命發展以及不同層次學生的不同需求，“優生提不上去，差生又補不起來”的局面長期無法得到改善。

通過大數據技術的分析，教師可以更好地掌握學生的學習情況，找出課堂中的重難點。教師不再基于自己的教學經驗來分析學生的共同點、在學習中的偏好、遇到的難題等，而是通過分析、整合學生的學習行為記錄，就能輕而易舉總結出學生學習過程中的規律，精準把控學情，及時調整教案，實現“以學定教”。

教師在備課時還可以打破地域、時空壁壘，通過網絡平臺與業界人士交流切磋，共同探討教學內容的設計和選擇，取長補短、優勢互補，在數據庫中獲得與教材文本相對應的海量信息資源，拓寬備課視野，提高備課的有效性。

（二）使精細跟蹤和評價每一個學生成為可能

隨著海量數據爆發式的增長，更多有效的數據通過整合、挖掘、應用，體現出巨大的價值。在實際教學中，教師在評價學生時，很難做到客觀、全面。而大數據技術為教學提供了幫助，讓每個學生都能看到自己的優點和不足之處，從而明確今后努力的方向。

大數據的使用豐富了教育評價的功能。基于大數據技術，學生評價不再是簡單的分數，也不是簡單的A、B、C、D 等級，而是一份含有多個參數的報表，它能將學生的學科素養水平、能力層級、行為狀態等一一呈現出來，為教師客觀全面地評價學生提供依據，為教師教學提供指導，并且能對學生的學習過程進行有效干預，進而提升教學效果。

筆者選取某平臺在一次考試后對學生學習情況的數據分析并加以說明。

云閱卷系統對基礎教育階段全樣本考試數據進行采集后，結合教育統計學理念和大數據技術對教學質量、學生學業水平做出科學、客觀的分析與診斷，并通過學生的錯題數據面向不同個體提供個性化的提升方案。

學生每一次的相關數據將自動留存，在每次閱卷結束后結合上一次的閱卷情況，做出詳盡的分析報告，并對班級、年級、學校乃至整個地區的考試成績進行總體評價分析，實現對每一道考題的詳細分析。表1是該平臺對某年級所有學生某次考試閱讀A、B、C、D 四篇文章的得分情況的統計。

表1 某年級所有學生某次考試閱讀A、B、C、D四篇文章的得分情況統計

A、B、C、D 四篇文章所對應設置的習題分別為題號71-75、76-80、81-85、86-90。根據表1 數據，我們可以看出該年級學生的整體閱讀水平有待提高。結合具體習題，我們發現D 篇文章86-90 題還原句子這一題型學生整體完成得不太好，另外79題、82題這樣考查學生邏輯思維、深入理解文章能力的題對學生來說難度也較大。為此，學校可以組織教師深入研究報表，分析學生錯誤原因以及存在的知識漏洞，形成年級試卷講評課的教案，為學生進行講解并讓其進行專項練習；然后所有備課老師基于年級大數據，針對不同班級設計不同教案，討論形成精準教學教案初稿，再由各學科教師結合大數據系統提供的班級學情診斷報告，對教案進行優化調整，最終形成適合本班學情的個性化教案。

表2 某年級某次考試各班之間主觀題的得分情況統計

由表2 可以看出，該年級學生的學習情況差距較大。3 班的寫作水平較高，但回答問題失分較多，小作文成績也不理想，因此，教師根據這些數據開展進一步的研究，從備課開始，到學生的日常聽課情況等，仔細找出每個過程當中可能存在的問題，然后有針對性地采取措施來解決這些問題，從而保證各班平衡發展。

大數據的使用使精細跟蹤和評價每一個學生成為可能，有效分析學生的學習偏好與個性化需求，可以讓教師知道應在什么時機、對哪些學生、以何種方式安排何種教學內容，這樣便于教師因材施教。

某云閱卷平臺的分析技術能幫助教師準確了解每一道題的答題情況，準確了解每一個學生的得分失分情況，準確了解各個分數段的人數分布情況，準確了解班級學生各個知識點的掌握情況，精準完成班級之間的比較，幫助教師和學生精準發現個人和班級存在的問題，精準指導備課組備課。它不僅能為教師關注學生個體的學業發展水平并及時改進教學提供幫助，也能讓學生及時獲悉學業發展水平與變化情況，準確定位薄弱環節，從而有效提升自己的學習成績。

二、通過大數據分析，實現作業“靶向”個性化

作業是評價課堂質量的重要抓手。通過作業，教師可以獲悉學生對課堂知識的掌握情況。學生在完成作業的過程當中，可以發現自己不明白的知識點并進行多次學習，直至完全掌握。

科學、有效的作業可以幫助學生鞏固課堂知識，幫助教師檢測教學效果、精準分析學情、改進教學方法，促進學校提高教育質量。在實際教學中，教師通過布置作業雖然達到了一定的檢測目標，但也存在許多不足之處，如作業形式比較單一，沒有針對性，實效性不高。教師批改作業任務繁重，批改過程中主要關注的也是學生的共性問題，個性問題則常會被忽略；作業講評缺乏深度思考，因此經常會出現消耗大而效果不理想的現象等等。基于此，我們需要運用大數據來改進作業管理。

（一）基于大數據的作業布置

傳統教學活動當中的作業布置，往往是在上課之后布置同課堂內容有關的作業。而與大數據技術相結合的作業布置，則可以分為兩個部分：第一個部分為根據書本內容布置相關的作業，以鞏固學生在課堂上學到的知識。第二個部分則因人而異，教師可以在前一個階段的基礎上，將學生分為不同的小組，如果同組之間的學生所提出的問題相近甚至相同，那么就要以小組為單位，有針對性地進行指導。

以初中八年級英語上冊第一單元課文為例。教師在講解本單元的內容后，可結合學習內容布置朗讀練習、口語練習、語法練習、寫作練習等多種作業，并將正確答案以及考核標準上傳到線上平臺，系統將會對學生出現的問題自動歸類，針對學生出現的問題，再布置針對性的作業。如果有學生屢犯相同的錯誤，則可以進行一對一的輔導，從而幫助學生掌握課堂上所學到的知識點。

在基礎教育課程改革與義務教育質量提升的背景下，作業管理將逐漸從“作業設計難度較大、作業批改負擔較重、作業反饋效率較低”向“基礎性作業自動批改、全過程數據有效采集、實現靶向作業”的作業管理環節轉變。學校借助智能化手段打造作業的設計、布置、批改、反饋、輔導等完整環節，避免了作業內容的機械性和低效性，最大的受益者是學生。自將大數據應用納入日常教學以來，我們的教學質量有所突破，學生的綜合素質、學科能力、學業成就均有所提升。

（二）基于大數據的作業批改

認真批改作業是教育教學工作的一個基本要求。教師在完成作業批改之后，還要進行反饋，特別是對學習上有困難的、存在問題的學生，要及時幫助、解答、輔導，促進學生能夠更好地完成學業。

以大數據為依托的作業批改準確率高，方便快捷，數據的種類也沒有限制，大大減輕了教師批改作業的繁重壓力。大數據會將每一次作業的平均分、及格率等進行分類統計。誰的成績最高，哪一個學生做錯了哪一道題等，教師都一目了然。

在題目分析類別中，每一道題的錯誤率與總得分等都會被一一呈現出來，學生也能夠知曉其正確與錯誤的題目，從而進行專項訓練。以批改口語和朗讀作業為例，大數據技術能夠將每一名學生在朗讀和口語方面具體存在的問題反饋出來，方便教師從發音準確率或者筆試正確率的情況去分析學生是否掌握了知識，以及存在的不足。教師可以據此調整課堂教學，有針對性地進行課堂提問和個別輔導等。

（三）基于大數據的作業講評

作業講評作為作業批改的延續，對學生鞏固基礎知識、改善認知結構、激發學習興趣、發展能力等方面發揮著至關重要的作用。

基于大數據的作業講評具有諸多優點，如快捷、形象、針對性強，對每個學生的數據都能夠統計比較，而后對癥下藥，使學生能夠自主學習，取長補短。以某次英語朗讀作業講評為例，首先，教師從大數據平臺提供的成績單中挑選出優秀學生在課堂上作朗讀示范，既能夠表示出對該學生的肯定與贊揚，又能夠樹立學科學習榜樣。其次，教師能夠通過平臺統計出的數據來發現哪些句子或者是單詞是大部分學生都讀得不好的，然后進行針對性的講解。最后，教師可以再次挑選成績不理想的學生，讓其進行朗讀并加以點評。這種立竿見影的教學方式有利于增強學生自信，讓他們以更好的狀態投入到后續學習中。

教育部提倡各地積極探索、組織高水平的學科教師開發一套體現素質要求、符合教學規律、覆蓋各門學科的基礎性作業，要根據不同的教學需要和不同學生的需要，積極開發不同類型的作業，供選擇使用。

為提高作業“有效性”，我們展開了依托于大數據平臺進行個性化作業設計的探索。學校通過大數據平臺將學生日常周練、月考以及專項訓練等學業數據采集起來。每一次批閱完成后，大數據系統都會針對相應的錯題，自動推送出三道變式題，難度等級分別設定為鞏固、進階、拔高，滿足了不同層次學生的需求，實現作業個性化訓練。并在每周的特定時間進行個性化作業的面批、面改，做到錯題周周清。

大數據技術的運用，初步解決了學業診斷和評價數據采集不足、采集負擔過重、評價結果缺乏科學性的問題，也為教師對學生進行客觀公正和個性化的學業評價提供了新的思路。

學生才是教學的主體，我們所尋求的改革教學方式，是為了更好地服務學生。在大數據指導下實施精準的教學活動，是時代發展與技術進步的必然選擇。在發達國家，教師的數據素養已經成為教師職業能力的一個組成部分，歐美國家已經把數據素養作為教師職業資格認證的內容。對于我國教師而言，要跟上時代的步伐，學會運用、分析大數據、熟練利用數據指導教學，使學生從教師的改變中獲益，讓“減負增效”真正落到實處。