基于大数据诊断推进个性化学习的精准教学实践研究

汪孝泉

摘   要：在信息化、大数据时代背景下，突破传统经验型教学，走向数据指导型教学成为学校教育教学改革的趋势。本文在精准教学困境中找到大数据诊断与个性化学习的融合之道，借助大数据的诊断，根据学生个性化学习的特征，开展精准教学实践，实现教学质量的提升，促进学生的个性化成长。

关键词：数据诊断;个性化;精准教学

引言

随着信息技术的迅猛发展，在大数据的驱动下，传统教育与传统教学正发生改变，教育开始呈现全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习的特征。而新高考综合改革的来临，为迎接“3+1+2”的高考模式，分层走班、个性化培优更为必要，如何突破当前教学的瓶颈，实现因材施教、精准教学，这就需要改变传统的经验模仿型教学，走向数据指导型教学。借助多元数据分析、诊断，根据学生个性化学习发展需要，开展精准教学实践。

1  数据平台强支撑，精准教学寻突破

1.1  精准教学及困境

精准教学，是由美国学者Lindsley根据Skinner的行为学习理论提出的一种教学方式，旨在通过对学习过程的精确测量来把握学生学习的程度，以制定科学、精确的教学决策[ 1 ]。

在传统教学过程中，由于以教师为主导地位，忽略了学生的主体地位和个性差异，而造成学生只是被动地接受知识，精准性较低;同时，由于缺乏信息技术的支持，教师获取学生学习过程数据的途径有限，笔纸记录的形式不利于数据的分析，更不利于形成图形化、可视化的数据结果。因此，学生学习过程数据的匮乏加之分析技术的单一，一方面使教师无法全面了解学生的真实学习情况，另一方面也在一定程度上影响了教学的精准性和有效性，尤其在复习课或讲评课上出现了以下三种情况：一是平均用力，虽看似全面，但实则缺乏深度;二是讲解就题论题，可用资源泛而不精;三是只讲不练，讲评效果无法评价。

1.2  数据支撑寻突破

大数据及人工智能大发展，为教学过程“数据化+智能化”提供全新方案。在信息技术的支持下，各种数据得到及时记录与储存，尤其信息技术渗透于教育，应用于教学过程，使得教学的空间不再仅局限于课堂，学生的学习场域也无限扩大，而学生学习过程（包括课前、课中、课后）的各类数据也有了被记录与分析的可能，这样教师就可以突破原先根据经验假设设计教学内容的瓶颈，实现对数据的全面、精准、迅速分析，做到精准定位教学目标，精准设计教学内容，精准评价学生学习表现，让课堂成为精准教学的载体，让差异化教学及个性化教学成为可能[ 2 ]。

2  学情诊断求多元，精准教学重智能

随着教育信息化战略的推进，学校进入智慧化校园时代，以学生为主体的教学过程更加凸显。在智慧化校园里，教师借助大数据技术进行数据诊断、精准反馈，从而实现学生个性化学习的可能，为精准教学智能化带来契机。

2.1  多元数据收集

多元数据收集为实现个性化学习提供全面数据依据。为更好践行“以生为本”的教学原则，正视学生个体学习差异性，教师可以利用大数据技术对不同学生的学习行为数据进行及时、多方收集，形成学生学习数据库，为组织差异化教学内容和个性化学习提供科学依据，让教学过程数据化。如借助问卷星、UMU等智能平台，收集课前学习行为及学习程度，了解不同学生的学习差异与困惑;使用智能批改阅卷，将网络阅卷与手阅相结合，通过手阅卡，既不改变批改习惯，保留批改痕迹，又发挥智能阅卷优势，利用大数据与人工智能进行数据统计。多元大数据的收集，对学校而言，可以为教学评价提供客观的评价依据;对教师而言，可以更全面地分析学生学习行为及学习结果，对学生知识点学习状态进行跟踪，为后期精准教学数据分析提供科学的数据依据;对学生而言，可以精准找到自己学习的知识薄弱点，让自己的学习更有目标与方向，为实现个性化学习提供了精确的数据依据。

2.2  多元数据诊断

多元数据诊断为优化教学内容提供精准数据支持。借助信息技术智能化，收集的多元数据可以得到科学的分析统计，教师可以通过对所有数据的分析诊断，制定面向学生个性化学习的教学模式设计。

2.1.1  多元数据诊断，精准目标设定

多元数据采集后，系统会生成本阶段班级、学生的相关大数据，根据大数据的分析结论，对班级、个体学生在学习过程中出现的问题進行综合分析，在横纵对比诊断中，根据学生已有知识与能力、认知结构与风格、学习动机与态度等，建立学习者模型，分析学习者的特征及影响教学目标达成的因素，设定符合学生个体差异的教学目标。

2.1.2  多元数据诊断，优化教学设计

多元数据分析获得对学习者特征的准确把握，设定精准教学目标，在目标指导下，优化精准学习教学活动设计。如根据课前学案学习行为数据，明确知识薄弱点，设计差异化活动，提高学生差异化学习的参与度，让学生掌握认知水平内的知识;根据智能阅卷系统数据诊断，明确班级共性错误知识点，设计错题共性分析的专题讲评，在精准教学中挖掘学生的认知结构和学习增长点。

2.1.3  多元数据诊断，精准内容推送

通过多元数据分析诊断，发现学生在学习过程中存在的问题，立足学习者的特点，推送个性化学习资料帮助学生实现个性化学习。如智学网系统根据学生每次考试错误的知识点为学生研发了个性化学习的错题本，并以知识点为标准推送相关练习，强化薄弱知识点的学习，提高学习效率。同时，教师也能借助智能平台，在课前为学生推送课前学习的任务、学习微视频、知识检测练习等，在课后推送分层化、个性化学习资源，实现精准教学课前知识定位与课后知识内化。

2.1.4  多元数据诊断，精准教学评价

传统教学评价更多依靠单一的成绩为评价标准，多元数据诊断，不仅有学习成绩趋势分析，更有学习特性分析，将教学评价方式由原先的结果性评价转变为过程性评价，更注重对学生学习过程和学习行为的评价，更能客观呈现教与学的过程，使教学评价更加全面、精准。

3  精准教学显成效，个性学习促发展

在大数据学习环境中，秉持“以生为本”的教学原则，面对个性化学习，凭借大数据的精准分析诊断，设定教學目标，优化教学设计，精准推送学习资源，客观精准评价教学，让智慧校园师生共生智慧。

3.1  数据把脉助备考

数据把脉，了解学情，调整教学，对症下药，助力备考。我校教师基于智学网系统大数据，开展课前高效备课、课中精准讲评、课后布置个性化作业练习的精准教学。通过深度挖掘数据价值，一方面打破了传统讲评课就题讲题教学以经验为主、平均用力的僵局，借助智能分析，实现精讲精练，课上集中讲解班级共性问题，并对典型题开展举一反三练习，大幅度提升了教学效率。同时也让复习针对性更强而不再盲目，历次学情汇聚，智能统计高频错题，可视化的知识点掌握情况反馈，助力复习高效。

3.2  数据分析助成长

数据统计，色块分析，明确对象，导师辅导，助力成长。我校各年级各阶段考试都进行分层色块成绩分析，分析各科、各班、各学生的成绩现状，对各层次学生进行跟踪，明确各类学生（尖子生、希望生和临界生）的学习现状。同时，找出每一位学生薄弱的科目，并以此确定此学科教师为其导师。导师可根据学生的成绩数据分析，总结其成功的经验，找出问题和差距，对其进行有针对性的私人订制辅导。通过大数据的引领，使目标明确，借助导师制，让教师更有全局的观念，将个人局部的追求融入到团队的总体目标中去，关注学生的个性化学习，抓好学生的学科平衡，以达到最佳总分效益。

总之，大数据诊断下面向个性化学习的精准教学实践，让教学质量得以提升，让学生主体学习意识得到增强，但数据驱动下的精准教学也对教育提出了更高的要求，不仅需要提高大数据支持设备与技能，更要不断更新教育教学观念，提升教师的网络教学能力和数据处理分析能力，为学生个性化学习提供更优质、便捷、精准的教学。

参考文献：

[1]万力勇，黄志芳，黄焕.大数据驱动的精准教学：操作框架与实施路径[J].现代教育技术，2019，29（01）：31-37.

[2]张忻忻，牟智佳.数据化学习环境下面向个性化学习的精准教学模式设计研究[J].现代远距离教育，2018（05）：65-72.