试论基于教育大数据的因材施教

沈志斌 王玉家

摘 要：如何实现班级授课环境下的因材施教，一直是学者与教师们在不断探讨的难题。大数据技术可以通过学情数据采集，配合人工智能，为个性化、多样化教学奠定了基础，因材施教便有了抓手。

关键词：教育大数据；因材施教；精准教学

作者简介：沈志斌，无锡市辅仁高级中学，江苏省物理特级教师、江苏省首批教授级高级教师、苏州大学教育学硕士生导师（江苏 无锡 214123）；王玉家，江苏省梅村高级中学教师。（江苏 无锡 214112）

中图分类号：G40-057 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2018）31-0020-03

学校是工业化的产物，意在批量培养各种各样的产业工人，班级授课制是其典型的操作模式，它强调的是统一、齐步走，难以照顾到学生的个别差异，这种模式从一开始就和因材施教相互矛盾。如何实现班级授课制环境下的因材施教，至今为止，未见非常成功的案例。教育部部长陈宝生指出：“课堂革命必须始终坚持以学习者为中心，为不同层次、不同类型的受教育者提供个性化、多样化、高质量的教育服务”。大数据技术通过学情数据采集，结合人工智能，为个性化、多样化教学提供了技术支撑，因材施教便有了抓手（见图1）。

一、学情诊断是因材施教的前提

长期以来，我们的校本教研关注最多的是教学过程和教学内容，对学情分析的关注却远远不够。PCK理论指出，一个成功的教师必须同时拥有扎实的学科知识（可传授的知识）、丰富的学科教学知识（一种实践性知识）和精准读懂学生的知识（见图2）。

套用这三种知识分类来看，长期以来我们关注最多的是学科知识，以学科教学专业杂志的论文统计来看，70%左右的论文还只是属于学科知识层面，例如一个问题的商榷、一个习题的多种解法等；涉及学科教学知识的文章约占20%，例如新课如何引入、难点如何化解等，通常以案例的形式出现；涉及精准读懂学生的论文很少，究其原因是若要读懂学生，必须进行问卷调查、数据统计，并提出教学决策，这种调查工作量巨大，而且文章会占用很多版面（见图3）。

二、常态化有痕数据采集

教学过程中的作业、问卷和测试是最常态化的学情诊断环节，教师主要是通过手工画“正”统计来完成的，这种统计方式占用教师大量的宝贵时间。近年来出现了网上阅卷系统，使统计效率极大提高，但是网上阅卷存在致命的缺陷，就是纸面没有批改的痕迹，这对教学带来很大的不便，很难通过网上阅卷系统实现学情数据的常态化采集。江苏省梅村中学通过“高中生学业诊断与评价改革的行动研究”的省级课题，历时五年多，采用校企合作的方式，开发出“极课大数据系统”（以下简称“系统”），成功地解决了学情数据的常态化有痕采集难题，使教师的工作方式进入一种新的状态。

系统采用二维码识别学生的身份，每次作业、问卷和测试时，学生只需粘贴自己的二维码即可。作业、问卷和测试卷可由WORD文档一键导入系统，并给每个题目赋分、赋知识点，系统自动生成PDF文件，打印后分发给学生。主观题与客观题合在一份作业纸上，大大节省了用纸成本。客观题系统自动批改，主观题教师手工批改，然后通过数据采集仪，自动扫描采集数据。实践表明，五十份作业、问卷或测试卷，一分钟即可采集完成，极大提高了教师的工作效率，数据采集的正确率为百分之百，2015年12月26日《无锡日报》作了专门报道：“一个班学生作业一分钟完成诊断”（见图4）。

三、数据驱动的精准教学

1. 多维度学情数据报表。与学情相关的所有数据保存在云端，通过手机、平板和电脑可以随时随地查阅。（1）学情报表：学情表格、分数段分布、试题难度与区分度、年级大题均分对比表、年级小题均分对比表、小题做答详情表、知识点均分对比表、班级小题答错名单。（2）学科追踪：班级作业或测试得分率趋势图、班级知识点情况（薄弱知识点）、学生分层（优秀、中等偏上、中等、中等偏下、较差）。（3）学生追踪（对关注的学生进行跟踪分析）（4）往期学情（作业、测试），凡经过系统采集的数据自动进入校本题库（见图5）。

2. 数据驱动的精准纠错。课堂教学的第一环节是要对上一次的作业或测试进行纠错性教学。日常教学中，我们不难发现，很多教师还是按照题号的次序进行评讲，这种教学行为没有教学重点，效率低下。从提升课堂教学效率来看，必须抓住典型性错误，离散性错误课堂上无需评讲。利用系统提供的学情综合报表，所有教师都可找到评讲的重点。通过数据驱动的精准评讲提升了評讲的效率、从而增加了新课教学的时间，整体提升了课堂教学的效率。

3. 数据驱动的精准辅导。在班级授课制环境下，无论教育技术多么先进，无论教学方式如何改变，教师的教学定位永远是针对大多数学生。一次课堂教学，由于教师的原因或是学生本身的原因，必然有少数学生未能真正掌握相关知识。因此，课后的个别辅导是必需的，但课后辅导只是课堂教学的补充，亟待解决的是课堂教学中那些非典型性错误、或称为离散性错误问题，通过系统提供的逐题分析，能够查看到每个题目有哪些人出错，以及其作答的图片（系统在数据采集时保留了作答有错误的图片）、错误的归因，从而可以实现精准的个体辅导，实现因材施教（见图6）。

4. 个性化教学资源推送。不难看出，数据驱动的精准教学和精准辅导，主要是从教师教的角度去提升教学的效率和质量，但如何站在学的角度，让数据更好地为学生的学习服务。系统开发了“一键导出错题”的功能，学生只需在手机APP或电脑中下载平时收入的错题，再打印出来，极大提升了错题整理的效率，让学生实现在反思中学习。

笔者认为，大数据最大的价值在于个性化教育资源的精准推送。通过常态化的有痕数据采集，一方面让系统中形成了一个庞大的学科题库；另一方面，系统掌握了每个学生的学业情况，知道了每个学生的薄弱点，通过一定的算法，就可以为每个学生定制并推送个性化的学习资源，如一个习题、一份作业、一份测试、一个微课或一个辅导教师。这样就能够更好地破解教师一对多的难题，更好地使学校教育走向因材施教。这个设想在2017年的暑假已经成功在实现，江苏省梅村中学的两个年级的数学暑假作业实现了系统自动推送，每个学生的暑假作业都不相同，未来教学资源的个性化精准推送将进入常态化。

提升教育质量，首先要提升国家课程的质量和效率，当一所学校还是在靠延长时间获取质量的时候，素质教育是很难实现的。如果在不增加教学时间投入的同时，还能够提升国家课程实施的质量，那么教师就有足够的时间和空间让学生全面而有个性的发展。通过“全覆盖、常态化——依托极课大数据开展精准化教学”的应用实践，较好地实现了学校教育中的因材施教，教师的信息化素养、数据意识、学校的教育质量得到了明显的提升。目前，这项教育改革已经共享并惠及到全国三千两百多所基础教育学校。

责任编辑 张 婕