大數據驅動下的小學語文教學干預策略

小學語文教學干預應遵循針對性、啟發性、互動性和適應性原則，通過大數據驅動，實施精細化、個性化、學習習慣和碎片化學習干預策略。具體而言，教師應利用核心素養發展曲線、人工智能技術、大數據分析等手段，精準把握學生學情，制定教學計劃，向學生推薦學習資源，優化學生的學習習慣，幫助學生管控碎片化學習時間，從而提升教學品質和學生的學習效果。

小學語文教學干預對提升學生的語文學科核心素養具有重要影響。本文探討了教學干預應遵循的原則，并詳細分析了大數據驅動下的多種教學干預策略。在“雙減”政策背景下，如何有效利用大數據資源，實施精細化、個性化的教學干預，成為當前小學語文教學的重要課題。

一、小學語文教學干預的原則

在小學語文教學中，教師實施教學干預應遵循以下原則：第一，遵循針對性原則，深入了解學生的個體差異，從學生的學習習慣、能力、興趣以及“最近發展區”出發，聚焦學生在閱讀、寫作、口語表達等方面的薄弱點，為其量身定制教學干預策略；第二，遵循啟發性原則，不僅要幫助學生糾正不良學習方式，更要引導他們思考新舊學習方法之間的差異，激發他們的求知欲和好奇心，采用提問、探討等方式，鼓勵學生主動思考、積極探索，并制定具有針對性的啟發策略，幫助其順利解決問題，提高學習效率；第三，遵循互動性原則，鼓勵學生積極參與課堂活動、勇于表達個人觀點，及時提供反饋和指導，通過開展合作學習活動，讓學生在探討、寫作等互動中不斷提高整體學習水平；第四，遵循適應性原則，既要避免過度干預限制學生的自主性，也要防止支持不足影響其學習效果，通過精準把控干預時機與程度，并根據實際情況靈活調整教學策略，以此提升干預效果。

二、大數據驅動下的小學語文教學干預策略

（一）基于核心素養發展曲線實施精細化干預

語文學科核心素養發展曲線能夠直觀反映學生在語文學習中語言應用能力、文學鑒賞能力和語言思維能力的動態變化趨勢。該曲線為教師提供了分析學生階段性能力水平和發展需求的科學依據，使其能夠更加精準地制定教學方案。因此，教師可依托國家中小學智慧教育平臺等大數據資源，通過深入分析和拓展教材內容，收集并整理學生的學習數據，生成可視化學情診斷報告，精準掌握學生的認知基礎、興趣愛好和學習難點，為后續調整教學策略提供數據支撐。

以《少年閏土》教學為例。為全面評估學生的學習情況，教師從“語言構建與運用”“思維發展與提升”“審美鑒賞與創造”“文化傳承與理解”四個維度繪制語文學科核心素養發展曲線，具體實施如下。

在“語言構建與運用”曲線中，教師通過課堂提問、字詞聽寫等方式，記錄并評價學生對《少年閏土》中字詞句的積累掌握情況。如，在講解本課生字詞時，教師發現部分學生對“猹”“祭祀”等字詞的讀音和含義存在理解困難，于是在對應曲線中詳細記錄了這一情況。同時，教師結合學生在日常作業、寫作練習中的語言運用能力，系統分析其在這一語文素養方面的不足。如，在人物描寫習作中，教師發現很多學生缺乏對人物外貌、動作、語言等細節的描寫，語言表達較為平淡，并將這一問題記錄在對應曲線中。

在“思維發展與提升”曲線中，教師通過課堂討論、問題引導等方式，觀察學生在分析《少年閏土》人物形象和故事情節時的思維表現。如，在討論閏土和“我”的人物形象時，有些學生能夠迅速抓住人物的主要特點，但也有一些學生的分析較為片面，缺乏深入思考。教師將這些情況記錄在曲線中，為后續有針對性地進行思維訓練提供參考依據。

在“審美鑒賞與創造”曲線中，教師引導學生賞析《少年閏土》中優美的語句和段落，如“閏土月下刺

猹”經典場景描寫。在賞析過程中，教師發現一些學生雖能初步感知語言與意境之美，但難以用準確的語言表達個人審美體驗。于是，教師將這些典型問題記錄在對應曲線中，為后續審美鑒賞與創造方面的專項訓練提供參考依據。

在“文化傳承與理解”曲線中，教師結合課文中的農村生活與民俗文化等描寫，引導學生了解當時的社會背景和文化特色。在課堂提問和小組討論環節，教師發現學生對一些傳統民俗文化的了解較為匱乏，于是將這一現象記錄在對應曲線中。

教師通過從以上四個維度對學生的語文學科核心素養發展情況進行評估，有針對性地擬定后續教學實施方案，并在關鍵節點提供有效的干預指導。

（二）個性化干預需依托人工智能系統

在小學語文教學中，教師應合理利用大數據分析技術，依托人工智能輔助教學系統，結合學生的實際學情，對其實施更加個性化的指導。然而，部分語文教師因教學任務重而難以抽出時間和精力系統化地評價每個學生的“最近發展區”，并提供有效的干預方案。因此，教師可以利用智慧教育平臺、人工智能工具等輔助教學系統，基于學生的歷史學習數據（如課堂表現、作業質量、測驗成績等），智能生成學習能力評估報告。隨后，由人工智能系統制定精細化的干預方案，精準匹配每個學生的學習需求。如，人工智能系統可以自動為學生推薦課文、練習題、閱讀材料等適配的學習資源，并根據學生的學習進度和反饋動態調整學習計劃。

同時，人工智能系統可以輔助前期所繪制的核心素養發展曲線，評估學生在四大核心素養方面的表現，并在關鍵節點提供精細化的干預和指導。此外，人工智能系統還能根據學生的反饋，評估其當前學習狀態，持續優化素養發展曲線中的動態描述，為后續深層次的干預和評估學生學情提供有力支持，從而有效提高教學質量。由此可見，人工智能系統可以充當虛擬老師的角色，對學生進行個性化干預和指導，使教學干預更加精準、高效。

以《少年閏土》預習作業為例。人工智能系統通過智能分析，精準捕捉到有些學生在字詞預習過程中，對“秕谷”“獾豬”等詞語存在理解偏差；還有些學生在概括課文內容時存在明顯誤差。這些學習數據都被系統完整地記錄下來，并可視化呈現。人工智能系統通過分析這些學習數據，對學生的各項學習指標進行全面評估，包括字詞掌握能力、閱讀理解能力、寫作表達能力等。根據評估結果，系統為每個學生制定了精細化的干預方案。如，對于那些字詞基礎薄弱的學生，系統智能推送了一系列針對性的字詞練習資源，如字詞的讀音、寫法、釋義以及在句子中的運用等，并且以趣味游戲的形式呈現，激發學生的學習積極性；對于閱讀理解能力有待提高的學生，系統智能推送了與《少年閏土》主題相似的拓展文章，引導學生進行對比閱讀，培養他們的閱讀分析能力。

在學習過程中，智能系統還會根據學生的學習進度和反饋，動態調整學習方案。如在字詞練習中，當系統檢測到學生在某個知識點上連續多次出現錯誤時，會自動增加相關知識點的練習量，并提供詳細的解題思路和講解視頻。再如，當學生在閱讀拓展文章時，能夠快速準確地回答出問題，系統會認為該學生已掌握這部分知識，進而推送難度更高的閱讀材料，以此滿足學生不斷提升的學習需求。

（三）學習習慣干預借助大數據分析

糾正學生錯誤的學習習慣是教學干預中的重要環節。教師應利用大數據技術，精準分析學生在學習習慣方面的不足，并提供有針對性的干預和指導。具體實施如下：首先，教師利用在線學習平臺和智能教學系統，收集學生的語文學習數據，從作業質量、課堂參與度、測驗成績等多維度指標，評估學生的學習情況；其次，通過家長反饋、教師觀察等方式，了解學生在家中和課堂上的學習行為特征，如閱讀習慣、自主安排學習時間、制定復習策略等；再次，將收集的數據進行整理和分析，并提取關鍵學習習慣指標，如學習時間、學習頻率、學習專注度等；最后，利用數據分析技術識別學生的學習習慣模式，發現潛在的學習問題和改進空間。基于數據分析結果，可以建立學生的學習習慣評估模型，對學生的學習習慣進行量化評分和分類，將其分為積極、一般、消極三類，為后續的教學干預提供依據。同時，結合學生的學習成績和表現，診斷學生在學習習慣中存在的問題，并分析問題產生的原因，如家庭環境、個人興趣、教學方法等。整合以上信息制定有針對性的干預方案，從習慣干預的角度出發，有效調整和優化學生的學習習慣，提升他們的學習品質。

以《少年閏土》自主學習為例。為全面了解學生的學習習慣，教師結合家長反饋、日常觀察等方式收集相關信息。匯總家長反饋：有些學生在學習《少年閏土》時，僅依賴課本內容，沒有主動閱讀拓展文章；還有些學生雖有一定的閱讀習慣，但閱讀速度較慢，且不善于做讀書筆記。教師日常觀察：有些學生在課堂上容易被窗外的事物或其他同學的小動作所吸引，注意力難以集中；還有些學生在自主學習時，缺乏合理的學習計劃，學習效率較低。教師通過整合與分析這些數據，提取出學習時間、學習頻率、學習專注度等關鍵學習習慣指標，借助數據分析技術，對學生的學習習慣模式進行了識別。如，通過分析作業提交時間，發現有些學生習慣在晚上臨睡前倉促完成作業，學習時間安排不合理；通過課堂注意力檢測發現，有些學生的學習專注度較低，難以維持高效學習狀態，并發現其潛在的學習問題和改進空間。基于分析結果，教師構建學生學習習慣評估模型，將學生分為積極、一般、消極三類。將那些在學習《少年閏土》過程中能夠主動預習課文、積極參與課堂討論、按時完成作業并善于總結的學生，歸為積極類；而那些學習態度不端正、作業經常拖延、課堂參與度低的學生，則被歸為消極類。這一分類為后續的教學干預提供了科學依據。

同時，教師結合學生的學習成績和表現，對學生在學習習慣方面存在的問題進行診斷，并深入分析問題產生的原因。如，一些學生成績不佳緣于家庭環境嘈雜，缺乏良好的學習氛圍，導致其在學習時無法集中注意力；還有一些學生對語文學習缺乏興趣，覺得《少年閏土》這類課文枯燥乏味。針對這些問題，教師制定了以下干預方案：對于學習時間安排不合理的學生，幫助其制定詳細的學習計劃，合理分配每天的學習時間；對于缺乏閱讀習慣的學生，推薦一些與《少年閏土》主題相關且有趣的課外書籍，并鼓勵他們定期分享閱讀心得；對于注意力不集中的學生，則與家長溝通，共同營造安靜的學習環境，并在課堂上采用多樣化的教學方法，吸引學生的注意力。

（四）碎片化學習干預融合大數據技術

在“雙減”政策背景下，學生碎片化的學習顯著增多。在小學語文教學中，教師不僅要把控學生的課堂學習時間，還要引導其對課后碎片化的學習時間進行精細化管控。傳統學習模式主要由學生自主安排，缺乏教師的精細化干預，導致學習效果不佳。具體表現為：學生在碎片化學習時間內通常以走馬觀花的形式，無規律、無節奏地接收大量文本信息，難以形成系統化的知識體系。為改善這一狀況，教師可以利用大數據技術對學生的碎片化學習進行干預。具體實施如下：依托新媒體平臺、智能學習系統等發布模塊化學習資料，確保每類資料都圍繞某個專題核心內容，能夠在一分鐘的短視頻時間內呈現核心知識，以供學生進行高效學習。在教師的實時管控下，學生可以利用課余時間，隨時拿出手機觀看短視頻資料，學習知識，而學習內容則由教師決定。教師可以將多個知識點進行系統化分解，生成各類短視頻學習資料，并投放到線上學習平臺，以供學生自主學習。此外，基于大數據分析與評估學生的學習趨勢、偏好和習慣，教師可以為其精準推送適宜的學習資料，提供精細化的干預指導。總之，教師通過系統整合碎片化學習資源、制作短視頻、科學規劃碎片化時間等方式，對學生的學習過程進行有效干預，幫助學生高效利用碎片化時間，提高他們的學習品質，促進知識的結構化積累。

三、結語

綜上所述，小學語文教學干預應結合大數據資源，實施精細化、個性化的教學策略，包括深入了解學生學情、制定精準的教學計劃、推薦合適的學習資源、優化學生的學習習慣、充分利用碎片化學習時間等，有效提升學生的學習品質和語文能力。未來，隨著大數據技術的不斷發展，小學語文教學干預將更加高效、精準。

注：本文系山東省淄博市教育科學“十四五”規劃2024年度立項課題“基于大數據的小學語文學情多維度診斷與教學干預研究”（課題編號：2024ZJY048）部分研究成果。