大數據精準分析下的學生學習數字畫像實踐研究初探

1引言

隨著教育數據的指數級增長，利用大數據構建學生學習的“數字畫像”成為提升教學質量、促進學生全面發展的關鍵.初中數學作為基礎學科，精準的教學干預關乎學生數學核心素養的培養.我校地處城鄉邊緣地帶、片區生源較差，傳統“一刀切”的教學效果有限，本研究通過構建精準數字畫像，推動因材施教落地，提升學生學習效率與效果，

2理論基礎與技術框架

2.1教育大數據理論和數字畫像

教育大數據為個性化學習提供了新的視角.教師可通過分析學生行為數據識別學生個體差異、定位學習難點.本文所探討的“數字畫像”（DigitalPro-filing），是利用大數據收集分析學生數學學習行為與表現數據后，形成的多維度、個性化的可視化綜合評價模型.借助堅知果、知幾、洋蔥學園等平臺，收集學生學習習慣、知識掌握程度、問題解決能力、課堂參與度等信息，然后將這些復雜數據轉化為直觀、易理解的圖表或描述性標簽.這種畫像不僅包括學生的成績統計，更能深人挖掘學習過程中的細節，如學生對特定知識點的理解難點、學習效率的波動以及對不同教學方法的反應等.進而助力教師調整教學策略，同時學生也能自我反思，明確自己的強項和待提升之處.簡而言之，“數字畫像”是一種以數據為基礎描繪學生個體學習特征和需求的數字化表達方式[1].

2.2人工智能在線學習平臺概述

人工智能在線學習平臺是學生行為和表現數據的來源，以下幾種平臺展示了其在不同教學環節中的應用潛力.

知幾在課后診斷環節有著強大的數據分析能力，可迅速分析作業和測試數據并精準定位學生在數與代數、平面與幾何、統計與概率等知識模塊的知識盲區，細致地呈現知識點雷達圖.

堅知果適用于課前預習，通過自然語言處理和機器學習技術識別并解答學生在閱讀教材或觀看視頻教程時可能產生的疑惑點，教師可據此制作微課、PPT推送到教學平臺供學生課前學習.

洋蔥學園作為學習資源庫，提供動畫講解、分層練習等多樣化的學習材料，該平臺可根據學生能力推薦適配資源.另外，我校的多種輔助平臺憑借特有優勢也可作為補充，如希沃的數學畫板支持課堂實時繪制函數圖象、模擬幾何變換兼具即時反饋功能;還有GeoGebra5可用于代數幾何演示，企業微信等平臺可用于高效整合數據

3 過程與方法

3.1數學教學中的學生學習數字畫像構建

數字畫像的構建主要依托于我校“一主多輔”的大數據平臺模式（如圖1），其中“主”為智慧未來教室，而“輔”為各大數據學習平臺，主要整合堅知果智慧平臺、知幾、洋蔥學園、希沃在線畫板、GeoGebra5等多平臺數據

3.2基于人工智能平臺的數據采集

人工智能平臺圍繞課前、課中、課后三個教學環節，課前通過平臺登錄頻次、學習分布時間、課前測等采集學情，有助于教師設計分層任務，滿足不同層次學生的學習需求；課中人工智能課堂管理系統記錄學生在課堂上的提問、回答問題的情況以及小組討論的參與度、在線畫板的操作情況等，這些數據能夠揭示學生的課堂活躍度和合作學習能力、解題思路的演變過程和空間想象力的發展[2]，為分析其課堂學習提供了依據；課后通過精準化作業和測試成績來追蹤學生在數學學習模塊的進步與困難，如班級的章節學情（如圖2）、易提分知識點（如圖3）、學生歷次班級排名（如圖4）等，進而構建班級的整體 畫像，方便教師查看分析.

圖2整體畫像（班級的章節學情診斷）

3.3基于人工智能平臺的數據分析

（1）人工智能平臺通過聚類分析、情感分析分組學生，設定知識掌握評價指標，進而對于不同層次的學生進行畫像分析，這對于設計差異化教學計劃至關重要[3]，例如：

進步顯著組的數字畫像顯示，該組學生對于抽象概念理解迅速，但在幾何證明題上耗時較長.平臺對于他們的學習習慣評價高，表明學生具備良好的自主學習能力，然而在線畫板記錄顯示其空間想象能力有待加強.針對該組情況，教師增加了抽象立體幾何的可視化教學內容，錄制針對性講解視頻，并推薦他們借助在線畫板的動態演示來加強理解，

基礎薄弱組學生的畫像揭示了他們在基本概念理解上的困難，尤其是整式相關運算及乘法公式變形的相關題型，雖然基礎薄弱組的學生學習態度積極，但是平臺數據顯示成績較為穩定無明顯提升.因此教師采取分層教學法，先幫助學生鞏固基礎知識，然后讓他們利用知幾推送的定制化習題來反復練習，并即時反饋.

（2）人工智能平臺通過分析教師每一節課的教學行為時序識別教學中的盲點和優勢

圖3整體畫像（易提分知識點）

圖4整體畫像（歷次班級排名變化）

智慧未來教室不僅是對課堂互動數據、學生反饋和教學效果的綜合評估，而且教師能夠根據評估反饋及時識別教學中的盲點和優勢，比如發現講解速度與學生吸收能力的不匹配，或是某些教學方法的低效[4].在本案例中，智慧未來教室統計分析了教師每一節課的教學行為時序，教師可以對比不同階段的教學行為時序和教學效果，從中分析得出效果最好的教學行為時序，今后可以有意識地按照這種最優的教學行為時序來教學.

3.4基于人工智能平臺數據分析后的教學策略調整

（1）針對性教學：依據學生的學習數字畫像，教師對課程內容進行模塊化重組，針對進步顯著組強化幾何證明的邏輯訓練，為中等穩定組設計提高問題解決能力的挑戰性任務而對基礎薄弱組則實施了基礎知識的鞏固與拓展計劃.

（2）互動模式創新：在課堂教學中，教師充分利用希沃白板等智能工具并通過互動問答和小組合作的虛擬畫板功能增強課堂互動性.

（3）個性化輔導：借助知幾、堅知果等智能平臺為每位學生生成個性化學習路徑和資源推薦，有效彌補學習短板.

4 成效與經驗

4.1從“統一教學\"到\"精準育人\"的突破（1）學生學習效能的分層提升，實現“各美其美”

進步顯著組、中等穩定組、基礎薄弱組三組學生的“學習難點捕捉準確率”“興趣點匹配度”以及學生對自身學習風格的認知清晰度（通過自我評估問卷）都得到提升，實現了“從被動接受”到“主動規劃”的轉變.

（2）教師教學能力的迭代升級，實現“靶向優化

教學精準度顯著提升，數字畫像將教師對學生學習問題的“經驗判斷\"轉化為“數據佐證”，使教學難點定位從“模糊感知”細化為“具體分支問題”，針對性教學設計得以有效性提升；師生互動質量優化，人工智能輔助下的“問題設計分層化”使課堂互動從“少數學生回應”變為“全員適配參與”，課堂師生交流、生生交流頻次顯著提升.

（3）教學模式的智能化轉型，實現“技術賦能”

構建“數據驅動”的閉環教學鏈，即“數據采集（課堂行為、過程性作業、測試結果）一畫像生成（整體/類群/個體）一策略調整（個性化教學）一效果反饋（數據再分析）”的閉環形成，使教學從“經驗主導\"轉向“數據 + 經驗雙輪驅動”.

4.2技術服務教學的可復制路徑

技術工具的價值是“減負增效”，需服務于“教學目標”.

“一主多輔”平臺的整合要“做減法”：以智慧未來教室為核心載體，聚焦“課堂互動數據實時采集”“教學行為時序分析”等核心功能，輔助平臺需明確分工，避免教師陷入“多平臺數據割裂”的低效勞動.

人工智能與教師的角色需“互補協同”：人工智能承擔“數據采集、規律識別、基礎反饋”等重復性工作，教師聚焦“教學設計、情感互動、思維引導”等創造性工作，形成“技術提效 + 人文賦能”的合力，

4.3 閉環迭代——形成螺旋上升的教研生態

通過“數據采集 $$ 畫像診斷 $$ 策略優化 $$ 實踐反饋 $$ 數據維度更新”的數學教研迭代升級循環，每輪閉環后，根據反饋補充數據采集維度.

優化畫像模型，沉淀學科專屬策略庫（如初中數學“代數運算薄弱組”的分層訓練模板、“幾何探究組”的合作任務設計指南），最終實現“數字畫像驅動精準教學，教學實踐反哺畫像迭代”的良性循環，推動初中數學教研從“經驗驅動\"向“數據驅動\"轉型.

5 反思與未來展望

本次研究雖取得顯著成效，但也暴露出在技術融合、數據倫理、師資培訓等方面的待解決問題.未來研究應進一步深化對大數據算法的優化以確保學習畫像的精準性；探索更多智能化工具來減輕教師負擔的同時提升教學效率；在此基礎上加強跨學科合作，促進教育心理學、信息技術與教育實踐的深度融合，為構建更加公平、高效、個性化的智能教育生態系統奠定堅實基礎.

6 結束語

本研究通過實施大數據精準分析下的學生學習數字畫像實踐，不僅驗證了其在初中數學教學中的有效性和實用性，還深刻揭示了個性化教學的巨大潛力.研究發現，教師利用學生數字畫像能夠精確識別學生的學習需求與障礙，通過定制化教學策略顯著提升了學生的學業成績、激發了學習興趣并增強了他們的自主學習的能力.這種基于數據驅動的教學模式促進了教育資源的高效配置有望實現教育公平性的實質性進步，為每位學生提供了適合其特點的成長路徑.

參考文獻

[1]朱丹璇，李靜恒.數字畫像技術在高職財經專業人才培養中的應用研究[J].太原城市職業技術學院學報，2024（1）：117-119.

[2]王楠.精準施教：將“數字畫像”運用于學情分析[J].教育傳播與技術，2021（2）：27-32，39.

[3]封星月.框架·標簽·應用：基于數字畫像的課堂教學評價[J].重慶電力高等專科學校學報，2024，29（1）：69-74.

[4]劉冬萍.基于教師專業畫像的學習路徑研究[D].長春：

東北師范大學，2022.

作者簡介賈雪偉（1987—），女，山東濟寧人，中學二級教師；主要從事初中數學教學研究工作，參與的教研組案例“基于精準教學的作業大數據平臺融合創新應用模式”在煙臺市基于信息化的新型教與學模式探索教育案例評選中被評為一等獎.