基于數據驅動的語文精準教學模式研究

劉 婧

(北京郵電大學網絡教育學院，北京，100876)

一、引言

近年來，人工智能、大數據等技術在教育領域廣泛應用，各類教育數據的出現和使用使得教師的教學更加精準和個性化，各級高校、中小學等眾多機構也在研究數據驅動的精準教學模式，并積極開展精準教學實踐。在各種智能技術支持下，教師能夠收集、分析和利用廣泛的學生數據，準確發現學生在學習上存在的問題，針對這些問題進行精準教學和實現學生個性化學習，這為語文學科的精準教學提供了新的契機。因此，構建基于數據驅動的語文精準教學模式，對提升中小學的語文教學質量有很大的參考價值。

二、基本概念

(一)早期的精準教學

20世紀60年代，美國學者Lindsley將“精準”一詞首次引入教育教學領域，基于斯金納的行為主義學習理論提出了“精準教學(Precision Teaching)”的概念，旨在通過設計科學的測量工具和嚴謹的測量過程來追蹤學生的學習表現，為教師教學決策和學習者學習改進提供科學依據。[1]Lindsley從教育決策的角度對精準教學進行定義，他認為精準教學是根據標準變速圖表上學生持續的自我監控表現頻率的變化而形成的教育決策。[2]JohnSon等從準確率和速度兩方面對學生的行為表現進行評估，使用流暢度來衡量學生的學業發展情況。[3]還有White認為精準教學并不具體闡釋怎樣教、教什么，而是一種可以對任何教學策略和課程進行系統評價的方法。[4]經典的精準教學模式涉及五個步驟： 確定精準的學習目標、準備合適的教學材料、監控學習表現并記錄行為頻率、將數據繪制在標準變速圖表上、使用標準變速圖表評估學習表現并做出教學決策。[1]

由于行為主義學習理論的局限性，早期的精準教學過于強調外部刺激而忽視了學習者內部的心理過程及認識過程的主觀能動性。此外，由于技術不成熟，教師需要花費大量時間對學生的行為表現進行編碼和繪制圖表，以便及時作出調整，這些工作繁雜且容易出錯，導致了精準教學無法推廣和大面積應用。

(二)數據驅動下的精準教學

人工智能、大數據、區塊鏈等智能技術迅猛發展，不僅改變了教與學的方式，而且已經開始深入影響教育的理念、文化和生態。數據驅動的精準教學是指以大數據技術為手段，在精準分析學情的基礎上精準定位教學目標、精準定制教學內容、精準設計教學活動、精準評價學習表現，進而驅動精準的教學決策，使教學過程和教學結果可量化、可監測、可調控。[5]將大數據應用于精準教學模式的核心內容是“自動記錄、多維觀察、精準調整”[6]。相比早期的精準教學，數據驅動的精準教學依托大數據和人工智能平臺，利用平臺完成實時的、復雜的數據記錄和分析工作，借助平臺提供的學習者個性報告，進行教學決策及促進學習者的個性化學習。目前，精準教學在實踐中形成了由數據采集、數據分析、教學分析、教學實施以及教學干預幾個環節構成的一般教學流程[7]，如林厚從構建的“基于大數據分析的精準化教學模型”包括真實全面的數據采集、精準科學的數據分析和精準高效的教學活動。[8]此外，姜倩等人從精準教學的理論出發，以學習者為中心，結合高校大數據教學的特點，設計了包含學情診斷、教學設計、教學活動、教學決策、教學干預和教學反思六個環節在內的高校大數據精準教學模式。[9]在數據采集方面，鄭怡文等人設計了一種學生學習活動狀態的識別與跟蹤系統，通過對學生坐姿、眼部和聲音等狀態數據進行采集和處理，從而較準確地解讀和判斷出學生的學習情況。[10]

王良輝等人為彌補大數據支持下精準教學的不足，從教育學的角度出發，重視教師的作用，加強人文情懷的關照，構建了以人機協同為主要特點的精準教學模式：包含精準導學、精準目標、精準研學、精準診斷、精準干預、精準反饋、精準評估、精準反思和精準拓展。[11]

(三)構建數據驅動下語文精準教學模式的意義

傳統的語文教學中，大部分教師都是基于主觀經驗進行教學和調整，這與學生真實情況往往存在偏差，數據驅動下的教學以數據作為證據，能夠提升教師決策的科學性，從而實現精準教學。在語文教學過程中，教師可以使用數據驅動教學的方法，借助大數據平臺，及時、準確、全面地收集和分析學生的各種數據，包括作業、測驗、學習行為等，以此來發現學生的問題，有針對性地選擇教學策略、及時調整教學來更好地促進學生的個性化學習。此外，由于收集的數據是持續、長期的，教師對學生進行期末總評價時，就可以結合這些形成性數據對學生進行綜合評價，而不只是依靠單一的期末測驗對學生作出判斷。

三、數據驅動下的語文精準教學模式構建

基于數據驅動教學的理念，以精準教學的一般模式和語文教學的一般流程為框架，從課前、課中、課后三個階段構建了數據驅動下的語文精準教學模式，如圖1所示。

圖1 數據驅動下的語文精準教學模式

(一)課前——精準定教

課前，教師需要提前準備好自學材料如微課、背景閱讀材料等，將其上傳至平臺供學生自學。平臺會實時監測和記錄學生的學習行為數據，如暫停、快進、重復播放的次數等。在自學過程中，學生可以在討論區對不理解的地方提出疑問，由其他學生及教師進行解答。在此過程，平臺會統計學生的交互行為，如交互對象、提問及回答次數、發表文字數，以此判斷學生的性格、學習風格、學習態度等。學生需要完成一份簡單的課前預習題，平臺會統計學生的答題情況，連同前面的學習時長、交互行為等形成一份學習報告。通過這個報告，學生能夠了解自己的掌握情況，進而在課堂中加強對薄弱點的關注和學習。教師也可以了解全班學生對文章的整體掌握情況、大部分學生共同存在的問題及部分需要重點關注的學生，明晰教學目標和教學內容，如大部分學生均能答對的簡單問題課上可以簡略帶過；很多學生答錯的或者學生學習時選擇跳過的較難問題在課上可以重點講解，進而有側重點地編寫教學方案，實現精準定教。

(二)課中——精準教學過程

課中，教師可隨時發布問題來檢驗學生對個別語句、重點段落的理解情況，平臺會及時收集分析學生的答題正確率、各選項的選擇人數，便于教師了解學生的錯誤原因、對某個知識點的掌握情況等，基于這些數據調整自己的教學，及時糾正學生的錯誤，實現精準教學。需要聯系生活經驗的題目，教師可以發布任務，讓所有學生提交自己的感悟報告，從而能夠查看到所有學生的想法，進行針對性點評。這一方面為那些自卑內向的學生提供了分享表達的機會，另一方面也節約了課堂時間。

(三)課后——精準補缺、個性化學習

課后，學生需要完成閱讀測驗題，檢驗自己的學習效果，平臺統計學生的答題數據，分析學生的優勢及薄弱點形成學習報告，推送適合學習者能力的知識點講解和練習題目，便于學生查漏補缺。教師也可了解到全班學生整體的掌握情況，以便進行教學決策制訂下一步的教學計劃，如是否需要對這部分知識點進行強化練習等，還可識別個別存在較大困難的學生，對這部分學生進行單獨輔導。此外，教師還可以準備拓展學習資料上傳至平臺，學生可以按照自己的興趣或能力自主選擇學習，由此實現精準補缺和學生的個性化學習。

四、小學語文整本書閱讀精準教學模式實踐案例

《義務教育語文課程標準(2022年版)》明確提出：“要把整本書閱讀作為教材的重要有機組成部分，精選兼具思想性、藝術性和學段適應性的典范作品，以整本書閱讀興趣、閱讀習慣的培養為基礎，讓學生逐漸建構不同類型整本書閱讀經驗，創設綜合型、階梯式的學習問題和交流活動，提高學生理解和評價能力。”[12]如何綜合利用線上智慧平臺及線下閱讀交流課實現學生高質量閱讀是困擾很多一線教師的問題，具體包括如何選擇學生感興趣的閱讀書目、如何對待學生閱讀速度不同、如何知道學生每天是否按時閱讀和完成任務、如何知道學生對文章的理解程度等。

利用大數據平臺，教師能夠實時收集學生閱讀的數據，查看閱讀報告掌握學生的閱讀情況，進而明確課上交流的重難點、調整接下來的任務安排。以語文精準教學模式為基礎，從課前、課中、課后三個階段構建數據驅動下語文閱讀精準教學模式，如圖2所示。

圖2 數據驅動下的整本書閱讀精準教學模式

(一)課前——書目選擇與任務發布

首先在閱讀書目的選擇上，教師利用平臺發布調查問卷，來了解大部分學生感興趣的書目，保障學生的閱讀興趣和動機。教師從四年級下冊語文教材中的文章和教育部推薦的必讀書目中挑選了幾本書，包括《夏洛的網》《寶葫蘆的秘密》《安徒生童話》《小王子》和《愛麗絲漫游奇境記》等，制成調查問卷通過平臺推送給學生，學生從中選擇自己感興趣的書籍(可以多選)。通過對學生的選擇情況統計分析發現，80%的學生對《寶葫蘆的秘密》最感興趣。于是，教師將這本書作為全班整本書閱讀的書目。根據四年級學生的認知特點，制訂了閱讀方案，計劃使用一個月的時間讀完，并且規劃了每天的閱讀章節。教師每天在平臺上向學生推送需要閱讀的內容；每周還會針對本周的閱讀內容推送幾個開放性的題目，來了解學生對本周內容的理解程度。比如，第一周設置的問題是：王葆得到寶葫蘆之后，都做了哪些事情？如果你得到了一個寶葫蘆，你會做什么？通過本周的閱讀，你覺得王葆有哪些性格特點？你喜歡寶葫蘆嗎，為什么？

此外，教師設置了一個討論區，學生可以在閱讀過程中隨時發表自己的感想或者提出存在疑問的詞句，其他同學可以回答問題或是發表自己的意見，教師也可以及時糾正學生的錯誤觀點和解答學生的疑問。

(二)課中——交流討論

課中主要是閱讀交流的環節，周末教師查看學生的題目回答情況，了解學生對本周閱讀內容的理解程度和感悟，然后挑選有代表性的問題、學生普遍不理解的問題以及理解存在偏差的問題在課上集中講解；選擇有意義的問題進行分享交流，例如“(2)如果你得到了一個寶葫蘆，你會做什么？”通過學生的分享和交流引導學生樹立正確的價值觀，做一個善良、正直、有愛心、有同情心的人。

討論結束，教師利用平臺發布任務，讓學生寫下本周閱讀之后的感悟、對主人公王葆和寶葫蘆的看法，然后拍照上傳到平臺上，了解每個學生的想法和理解程度。對學生的優秀作業進行表揚，鼓勵那些性格較為內向的學生勇敢表達，并且決定是否需要個別化輔導。

(三)課后——朗讀鞏固與綜合評價

課后教師從本周的閱讀內容中摘取多個優秀片段，設置一個評價標準(一星到五星)，讓學生自由選擇朗讀并在平臺上發布，其他同學可以傾聽并根據評價標準進行評價，從而激發學生的興趣，加深學生對文章內容的印象和理解。此外，教師上傳了《寶葫蘆的秘密》影視資源，學生可根據個人精力、興趣選擇觀看。

對整本書的閱讀質量評價，教師綜合了多種數據源，每種數據源都有五星，最后把獲得的星星總數相加得到最終成績，從而實現多元評價。一是閱讀時長，每天閱讀時長1小時及以上得五星，不足者獲得的星星數依次減少；二是學生在討論區的提問和回答次數，發言總次數20條及以上得五星，不足者獲得的星星數依次減少；三是統計每周閱讀題目的完成質量，按照完成質量給予星星；四是統計學生的朗讀次數和朗讀質量，按照完成質量給予星星。

五、數據驅動的精準教學模式發展策略

大數據、人工智能等新型智能技術不斷發展和成熟，依托這些技術的精準教學也在蓬勃興起，受到中小學校教師的歡迎。為促進基于數據驅動的語文精準教學模式的應用和進一步推廣，現針對中小學校提出以下建議。

(一)引進使用智能教學平臺

數據驅動的精準教學最重要的特點之一便是“人機協同”，通過教師與大數據平臺協作來促進精準教學的實現。教師的教學智慧決策主要體現在教學設計、 教學過程幫促、資源獲取與研發三方面，機器的精準輔助主要體現在個性化導學、學習過程監測和資源精準推送三方面。[11]大數據平臺有強大的數據記錄和數據分析能力，能夠更精準地對學生的學習行為數據、測驗數據等進行實時監測并形成報告。這有助于教師更好地了解每個學生的學習狀態和掌握情況，更精準地作出教學調整，如對大部分學生都存在問題的地方進行整體強化，個別學生存在問題的地方進行個別輔導。因此，學校首先需要引進和配置大數據智能平臺，對教師進行使用方法的培訓，幫助教師意識到大數據平臺的優勢，為實現精準教學打下基礎。

(二)培養教師數據素養

現階段的精準教學主要是以大數據平臺為支撐，借助平臺實現學生學習數據、教師教學數據等的收集和分析，這對教師的數據素養提出了較高的要求。因此，學校需要通過講座等形式，提高教師對數據的重視，激勵教師將數據驅動的精準教學應用到日常教學中。首先，教師需要了解數據的類型，知道為什么要收集數據以及如何使用這些數據進行教學決策和教學調整。其次，教師要能夠與大數據平臺進行協作，不能完全依賴大數據平臺，對于平臺中給出的數據和報告要批判性地看待和使用，利用大數據平臺處理繁雜重復的工作，教師自身可以將更多時間用于關注學生的身心情感以及個別化輔導方面。最后，教師還需要提高數據倫理道德意識，注意保護學生和自己的數據隱私。

(三)開展數據驅動的精準教學課題

要想大規模實施精準教學，學校需要組建相關的項目或課題，以此來提高教師的積極性，促進教師間的合作與交流。與高校建立合作是一種很好的合作與交流的方式。一方面，高校具有豐富的精準教學理論基礎，能夠給予學校創新理論的支撐，打破學校固有的僵化的教學模式。另一方面，一線教師具有豐富的教學經驗和實踐經驗，可彌補高校缺乏實踐經驗的不足。因此，學校可以借助高校精準教學理論的指導，在學校內部開展相關課題和項目，理論與實踐相結合，促進學生的個性化學習、教師的精準決策及學校的精準教學。

六、結語

本文通過梳理數據驅動教學和精準教學的相關研究，構建了基于數據驅動的語文精準教學模式并加以闡述，然后以整本書閱讀教學為例，剖析了基于數據的精準教學模式的具體策略。目前，有關數據驅動的精準教學理論研究正在蓬勃興起，但在中小學相關的實踐研究還處于初級階段，需要加強中小學學科教學的精準教學理論和模式研究，為一線教師基于數據的教學提供實際參考，真正實現精準教學和個性化教學。