大數據技術支持下的高中數學精準教學探究

朱印禎

【摘要】大數據技術的興起為高中數學教學帶來了新的改革契機.在大數據技術的支持下，教師能夠深入了解學生的學習過程和需求，從而實現更加精準化的教學.基于此，文章先從個性化內容、實時反饋、結果預測及智能推薦四個方面解讀了大數據技術支持下精準教學的實施價值，然后分析了精準教學的實施原則，包括主體性原則、系統性原則和差異性原則，進而重點探討了具體的實施策略，提出了精準數據分析學情、細化教學方案、實施分層教學、完善多元評價以及設計精準作業等教學策略，旨在為高中數學教學注入新的活力，實現個性化、精準化教學，以期為提升高中數學教學質量提供有益的經驗和啟示.

【關鍵詞】大數據技術；高中數學；精準教學；實施策略

精準教學的核心理念是：深入了解學生的學習狀態、特長和困難，為每名學生提供個性化的學習體驗.大數據技術的應用為教師提供了強有力的支持，使其能夠更全面、深入地了解學生的學習過程.通過收集、分析龐大的學習數據，教師可以實現對學生學科理解程度、學習偏好等方面的深度洞察，從而更有針對性地調整教學策略，提供量身定制的教學方案，促進學生全面發展.

一、大數據技術支持下的精準教學的實施價值

（一）教學內容個性化定制

在大數據技術的支持下，教師可以深度分析學生的學習數據，全面了解每名學生的學科掌握水平、學習風格以及擅長領域.借助這些信息，教師可以有針對性地調整和定制教學內容，使其更符合學生的個體差異和需求.這不僅有助于提高學生學習的針對性和深度，更能激發學生的學科興趣，實現教育資源的精準分配，從而最大化地提升教學效果.

（二）教學過程實時性反饋

在大數據技術的支持下，教師可以實時收集和分析學生的學習數據，及時了解學生對特定知識點的理解程度和掌握情況.這一實時性的反饋使教育者能夠調整教學策略，有針對性地解答學生的疑惑，及時糾正錯誤.通過不斷調整教學過程，教師能夠更好地滿足學生的學習需求，提高教學效果，同時使學生在學習過程中獲得更加個性化和貼近實際的指導，推動高中數學教學朝著更為精準和有效的方向發展.

（三）學習結果精準化預測

借助大數據分析技術，教師可以分析學生的學習歷史和行為數據，從而更準確地預測每名學生在未來的學習中可能面臨的難點和挑戰.這種精準的預測不僅有助于及時調整教學計劃，提前解決學生可能遇到的問題，還能為學生提供個性化的學習建議和指導，從而提高學習效率，最終實現數學教學的個性化、差異化目標.

（四）學習資源智能化推薦

基于大數據分析的支持，教師可以更加個性化、智能化地推薦適合學生水平和興趣的學習資源，包括教材、練習題、視頻等.這樣的智能化推薦不僅提高了學生獲取信息的效率，也使學習更加貼合個體需求，最終促使學生成就感提升，實現學習資源的精準分發和智能化利用.

二、大數據技術支持下的高中數學精準教學的實施原則

（一）學生主體性原則

主體性原則強調將學生置于學習的核心地位，充分尊重并激發學生的學科興趣和學習動力.通過大數據技術，教師能夠更加全面地了解學生的學科認知、學習過程和反饋信息，從而更好地滿足學生的學習需求.這種以學生為主體的教學理念有助于激發學生的學習潛能，促使其更加積極地參與學科學習，從而提高教學效果.

（二）知識系統性原則

系統性原則強調將數學知識呈現為一個有機、系統的整體，通過大數據分析學生的學科數據，教師可以更準確地了解學生的知識結構和掌握情況.借助這些信息，教師能夠有針對性地調整教學內容，確保學生對數學學科的學習不僅深入、全面，而且具備良好的系統性，從而助力學生進行整體理解和掌握，為他們更高層次的學科學習打下堅實的基礎.

（三）實施差異性原則

差異性原則強調因材施教，根據每名學生的學科水平、學習風格和需求制定個性化的教學計劃.因此，教師要借助大數據技術分析學生的學情，靈活調整教學策略，滿足學生差異化的學習需求，從而提高教學的針對性和實效性.這種有針對性的差異化教學能夠更好地促進學生的發展，從而實現在相同教學環境下每名學生都能取得更好成績的目標.

三、大數據技術支持下的高中數學精準教學的實施策略

（一）精準數據分析，掌握基本學情

為確保高中數學有效開展精準化教學，教師可以先借助大數據技術的應用，全面了解學生的基本學情.對此，教師可以在課前設置簡單的線上測試，涵蓋單元不同知識點和難度層次.教師也可以分析學生之前的學習表現，并收集學生的測試表現數據，以了解學生的知識與能力水平.教師還可以進一步對學生的測試數據進行深入分析，在此過程中，需要關注學生測試耗時的分析，觀察每名學生完成測試所用的時長，以了解其對知識點的熟練掌握程度.同時，教師要重視對所考查知識點的分析，將這一數據與學生的成績結合起來，準確把握學生學習的薄弱之處.

以教學人教A版高中數學（以下均為此版本）“集合與常用邏輯用語”單元內容為例，在學習了“集合的概念”這節課后，教師可以設置一些線上測試題，檢測學生對新知識的接受能力.比如，設計下面幾道集合的定義與表示的題目.

1.請用列舉法表示下列集合：

（1）大于1且小于7的整數；

（2）A={x|（x-1）（x+2）=0}；

（3）B={x∈Z|-3<2x-1<3}.

2.用適當的方法表示下列集合：

（1）二次函數y=x2-4的函數值組成的集合；

（2）不等式3x≥4-2x的解集.

然后，教師將這些測試結果進行系統收集與分析，關注學生的解題速度、準確率，以及對不同類型題目的應對能力，從而發現學生對集合概念的理解深度、解題能力以及應用能力的強弱.通過大數據技術的支持，教師可以迅速獲取并比較每名學生的測試表現數據，辨別出學生在“集合的概念”方面的理解程度和解題能力，洞察到每名學生的學科特點、擅長和不足之處，形成對整個班級學情的全面了解.這有助于教師在后續的教學中有針對性地進行個性化輔導，為學生提供更貼近其實際需求的知識講解和練習.

（二）細化教學方案，提高教學實效

在精準分析了學生的學習情況后，教師可以制定更為細致的教學方案，從而更加有效地應對學生的差異化需求，提升教學的實效性.在具體實踐中，教師可以根據學生在測試中表現出的問題，有針對性地調整教學內容和難度：對于知識點掌握較好的學生，可以提供更深入、具有拓展性的學習內容，以激發他們的學科興趣.而對于存在薄弱點的學生，則可以采用更加詳細、具體的講解和練習，幫助其更好地理解和掌握知識.這種細致的個性化安排可以更好地激發學生的學科興趣，增加他們學習的主動性，從而提高教學實效.

以教學集合單元中后續的“集合間的基本關系”與“集合的基本運算”章節為例，通過上節課最后的簡單測試，教師已經初步掌握了全班學生的學情.接下來，教師可以基于學生的測試表現和個體差異，更為細致地制定教學方案.對于那些對“集合概念”理解較好的學生，教師可以鼓勵學生自主學習集合的關系與運算的理論知識，并提供更豐富的例題和實際問題，鼓勵他們運用所學知識進行分析和解決.在這個過程中，教師要注意及時為學生解答疑惑，助力他們攻克難點.而對于那些在“集合概念”測試中表現較差的學生，教師可以通過圖示、實物演示等更詳細、具體的講解，幫助他們夯實基礎，確保對“集合間的基本關系”有清晰的理解.通過設計這種細致化教學方案，教師可以更好地滿足學生的差異化需求，提升教學的實效性.

（三）個性目標引領，實施分層教學

針對學生的差異化學情，教師可以制定不同的學習目標，并實施分層教學，以更好地滿足個體學生的學習需求.因此，教師可以將學生分為不同學習層次的群體，根據其學科水平和學習風格的不同進行分組.對于每個層次的學生群體，可以拆解相應的學習目標.這樣的分層教學能夠更好地滿足學生個體差異，確保每名學生都能在適宜的學習環境中得到發展.在分層教學中，教師要注意設置一些進階的問題，以引導不同層次學生的思考與發展.

以教學“平面向量及其應用”單元內容為例，該單元整體的教學目標是要求教師引導學生掌握平面向量的相關表示方法及運算規律，讓學生能夠基于平面直角坐標系的準確構建，提升想象思維，培養數形結合的能力.在分層教學中，教師要根據不同層次的學生群體制定相應的學習目標.比如：對于基礎水平的學生，學習目標可設定為熟練掌握向量的基本概念和簡單運算；對于中等水平的學生，目標可包括深入理解三維空間中向量的應用，熟練掌握向量的坐標表示方法；而對于高水平的學生，可以設定更高層次的目標，如解決更復雜的向量運用問題，深入探究向量的幾何意義.此外，在教學過程中，教師可以設計一些具有啟發性的問題.比如：對于基礎水平的學生，可以設計進階問題“在解決平面向量運用問題時，如何合理選擇坐標系以簡化計算”，這樣的問題可以引導學生思考坐標系選擇的原則，激發他們對問題的更深層次理解；對于較高水平的學生，可以提問“如何利用向量表示平面圖形的邊、角，進而解決簡單的幾何問題”，引導學生思考平面向量作為數形結合的典型特征，以及它具有的幾何意義.這樣的分層設計可以促使不同層次的學生參與到問題解決的過程中，激發他們的主動學習興趣，提高整體學習效果.

（四）整合過程數據，完善多元評價

新課標鼓勵評價既要關注學生學習的結果，更要重視學生學習的過程，構建多元化的評價體系，以發展核心素養.而借助大數據技術，教師可以收集學生在學習過程中的各類數據，包括參與度、作業完成情況、互動表現等.通過對這些過程數據的綜合分析，教師可以更全面地了解學生在數學學科中的學習狀態和表現.同時，整合過程數據還能反映學生的學科發展軌跡，揭示他們在學習中的亮點和潛在問題.

以教學“空間點、直線、平面之間的位置關系”章節內容為例，教學評價一方面要考察學生對平面基本性質的掌握情況，另一方面要考察學生對知識關聯性的解讀情況.在具體評價中，教師可以通過在線教學平臺或課堂工具，記錄學生在課堂中的參與情況，包括回答問題、提出疑問、參與討論等，這些能夠反映學生在學習過程中的主動性和積極性.同時，在線上課堂中，教師也可以收集學生的互動表現，如學生之間的討論、合作解題情況等，這些提供了學生在協作與交流方面的數據，反映學科素養的一部分.整合這些過程數據有助于揭示學生的學科發展軌跡，提供更全面的學生畫像.通過對學習過程的多方位評估，教師能夠更加全面、深入地了解學生的學科素養，為個性化的教學提供更有針對性的建議.

（五）基于信息反饋，設計精準作業

在新課標的理念下，傳統的“一刀切”的作業方式很難滿足學生個性化的學習需求.因此，在大數據的支持下，教師可以全面分析學生的學習歷程和表現，包括測試成績、錯題分析、學習軌跡等，深入了解每名學生的學科強項和薄弱點.基于這些信息反饋，教師可以選擇具有針對性的學科內容和難度，提供有針對性的訓練.

例如，對于“隨機事件與概率”這節內容的作業設計，教師要基于學生課上的學習表現與學情報告等，設計個性化精準作業.針對掌握一般的學生，可以設計一些概率計算題目，涉及多步驟的事件發生概率計算，以提高他們對概率知識的理解能力，如：“從長度為1，3，5，7，9的5條線段中任取3條，求這三條線段能構成一個三角形的概率.”針對實際問題理解較好的學生，教師可以設計一些與日常生活相關的概率問題，讓他們通過應用概率知識解決實際場景中的問題，培養他們的實際應用能力，如：“某人有4把鑰匙，其中2把能打開門，如果隨機地取一把鑰匙試著開門，把不能開門的鑰匙扔掉，那么第二次才能打開門的概率有多大？如果試過的鑰匙又混進去，第二次才能打開門的概率又有多大？”針對思維敏捷、能力突出的學生，教師可以設計一些需要進行深度思考的概率問題，要求他們建立概率模型，或者從實際生活中找到復雜的應用場景進行分析，如讓學生探討一個中獎的概率模型，或者通過大數據中收集的實際場景，讓他們應用高級概率理論解決問題.

通過這種差異化設計的概率作業，教師可以更好地滿足學生個性化的學習需求，提供精準的訓練，促進學生的全面發展.

結 語

在大數據技術的引領下，高中數學精準教學呈現出嶄新的面貌.通過深度分析學生的學習數據，教師得以更全面、個性化地了解學生的需求，實現精準教學.同時，大數據賦能的信息反饋、分層教學、多元評價等策略也為精準教學提供了有力支持.這不僅推動了教學方法的創新，也為每名學生的數學學科發展提供了更精準的引導，助力其更好地發展綜合素養.未來，隨著科學技術的不斷發展，大數據技術將繼續在教育領域發揮潛能，為教學提供更加精細化的支持和指導.

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