以數據驅動精準教學

賈麗嫚，魏俊晨

摘要：“測量工具”（如大數據和人工智能技術）越來越先進，獲取的數據越來越豐富、準確，精準教學也越來越“精準”。小學數學學科，以數據驅動精準教學，主要從三個方面展開：以數據驅動學情分析，提高備課的科學性；以數據驅動的學習行為采集，提高課堂的調控性；以數據驅動評價與反饋，提高作業的針對性。

關鍵詞：小學數學；數據驅動；精準教學

“精準教學”是指通過設計合理的測量工具來有效追蹤學生的學習表現，為教師的教學決策提供真實的數據支撐，以便“將科學放在學生和教師的手中”，讓教學策略與實施對象更加匹配。［1］“測量工具”（如大數據和人工智能技術）越來越先進，獲取的數據越來越豐富、準確，精準教學也越來越“精準”。小學數學學科，以數據驅動精準教學，主要從備課、課堂、作業三個方面展開。

一、以數據驅動學情分析，提高備課的科學性

學情是教學內容分析的依據，是教學策略選擇與教學活動設計的出發點。只有認真做好學情分析，做到心中有數，備課求實求真，上課才能靈活多變，收到較好的教學效果。課前，我們會根據課程標準、教材、教師用書和預設等研制學習任務單，指導學生預習。然后，根據學習任務單完成的情況進行數據統計，分析學生在預習中產生的問題及其歸因，調整教學目標，設計教學活動，進一步完善教學方案。數據驅動的學情分析，反饋更直觀、更精準，能有效提高備課的科學性。

例如，蘇教版小學數學五年級下冊《3的倍數的特征》教學前，教師布置課前任務單，并通過“問卷星”收集學生完成的情況（如圖1、圖2所示）。經過收集、分析數據，發現大部分學生知道3的倍數的特征和各個數位上數字的和有關，少部分不清楚的也能通過任務單上的提示研究出3的倍數的特征。同時，77.78%的學生都有疑惑“為什么3的倍數的特征只和各個數位上數字的和有關，不像2和5的倍數的特征和個位上的數字有關”。因此，本節課在關注3的倍數研究過程的同時，重點放在探討原因上。課上，教師放手讓學生探究，學生小組交流。

數據驅動的學情分析，能夠讓教師準確、快速地了解學生的真實學習情況，大大提高了備課的科學性。課堂上避免了重復性教學，教師可以充分利用課堂時間進行拓展，教學內容的深度明顯提升，也有效提升了教學效率。

二、以數據驅動學習行為采集，提高課堂的調控性

從數據驅動的視角對學生數學課堂學習行為進行采集和分析，為學生學習、教師導學提供信息援助和技術支撐，研究分析學生學習參與、學習表現和學習過程的相關數據。我們使用“班級優化大師”軟件，從學生學習品質、學習力等維度展開評價，逐漸引導學生養成良好的學習習慣和思維品質。以積分的方式來量化和記錄學生的日常行為，將評價數據同步至云端，對學生的行為習慣（聽課、發言、思考、遵守紀律等）形成一個長期的記錄（圖3、圖4即為一位學生的課堂行為數據），并生成學生個人行為報表。同時，還可以利用“班級優化大師”軟件的AI智能評語系統，從思想品德、社會實踐、學業水平、藝術素養和身心健康五個維度，對學生進行綜合性評價。教師有據可依，對于學生的課堂表現有充分全面的了解，利于有效指導學生、調控課堂。

三、以數據驅動評價與反饋，提高作業的針對性

作業評價和反饋是作業系統的重要環節。教師通過作業評價能夠及時發現學生對知識的掌握情況，了解學生的思考過程和學習態度等。但在平時的作業批改中，教師對于學生的作業情況只有模糊的認識。因此，我們以數據驅動，獲取精準分析。我們嘗試追蹤記錄每位學生每個課時的作業，結合課程標準要求和學生年齡特點，從知識、技能和態度三個維度（詳見圖5）對學生的作業作出評價。這樣的作業評價，不僅關注學生的知識掌握情況，更關注學生的思維過程、學習態度、學習品質、個性化思考等，能夠優化學生的學習過程，提高教、學、評的一致性。

（一）利用作業反饋數據，設計作業內容

我們使用“班級優化大師”軟件管理作業，收集相關數據，實時匯聚學生的學習過程與成長數據。除了采集學科知識的基礎性學習數據，還增加學生學習態度、學習興趣等相關數據，幫助教師通過可視化的數據報告，更有抓手地關注學生學習品質的個體差異。在“班級優化大師”軟件中記錄學生每個課時作業受到表揚的地方和需要改進的地方（圖6、圖7即為一位學生的作業反饋數據），形成每個學生的個人檔案，跟蹤學生的成長軌跡，促進學生多維成長。同時，“班級優化大師”軟件還可以生成班級報表，便于教師了解全班的情況，基于整體統計，精準設計作業內容。

例如，蘇教版小學數學五年級上冊第二單元《多邊形的面積》教學后，基于收集到的階段性數據進行分析，發現學生對三角形和梯形的面積計算公式還存在問題，容易混淆多邊形面積計算的方法。因此，教師結合學生的實際情況，整合本單元內容，挖掘本質，關注知識間的關聯和知識形成的過程，設計了“只利用一個三角形深入探索求三角形面積的計算方法”的小組作業（詳見圖8），讓學生動手操作，親身經歷面積計算公式的推導過程。

（二）基于作業錯例積累，設計分層作業

每次作業或練習后，教師通過“班級優化大師”軟件采集作業數據，及時查閱班級和每位學生的學習效果。教師根據各類示例圖的直觀顯示和多維數據，深度挖掘、分析數據及示例背后的學與教的問題。然后，分析學生做錯的原因，深度研討教學過程中要解決的重點和難點，以及要調整的策略，開展分層指導，設置彈性和個性化的作業，為課后作業做“減法”。

例如，蘇教版小學數學四年級上冊《商不變的規律》教學后，教師收集學生錯題，發現學生對于除法結果怎么變化經常出錯。究其原因，是學生沒有掌握規律的本質，在千變萬化的題型中迷失了方向。基于此，教師布置了分層作業（如圖9、圖10所示）。學生可以在A、B 作業單中擇一完成，有能力的學生也可以都完成。A作業單搭建了學習支架，能力要求稍低；而B學習單則放手讓學生研究。不同的作業單滿足了學生的不同需求。

數據驅動，能準確地記錄學生的課前思考、課堂行為、課后作業等學習過程中的數據，有效反饋學生在學習中的情況，更好地服務于課堂教學的調整與變通，使教師更有針對性地開展教學活動，開展全面評估，實施科學決策，實現精準教學。

參考文獻：

［1］ 陳云.“精準教學”中的教學目標定位［J］.教育研究與評論（小學教育教學），2021（10）：52.