数据驱动的精准教学研究

沈志斌 王玉家

摘   要：文章通过学情数据的常态化有痕采集，依据一定算法对学生画像;通过大数据技术来驱动教师实施精准教学、驱动学生实现个性化学习、驱动学校实现精准管理;同时化解了班级授课制与因材施教之间的矛盾，有效提升了学科的教学质量。

关键词：常态化;有痕;大数据;精准教学

中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2019）23-0074-03

一、问题的提出

2000多年前，孔子提出了因材施教。他认识到“知”人的重要，因此十分重视“知”学生，认真分析学生个性，充分了解学生之材，近乎完美地实现了因材施教。因材施教成为现代教育的基本原则，这也是历史上精准教学的雏形。

我国最早在1862年实行班级授课制。班级授课制是为了适应社会化大生产的需要，为培养各种各样的产业工人而产生的，它强调的是统一、齐步走。相比于孔子年代的私塾制教学，班级授课制环境下教师很难照顾到学生的个别差异。有学者这样评价当前的学校教学，一个年级就像工厂的一条流水线，不同的学生，被传授同样的教学内容，经历着同样的进度和难度，面对着同样的检测，期望得到同样的结果，受教学者的个性差异被严重忽视。2016年《人民教育》杂志刊登了文章《论因材施教》，该文通过大量分析论证后指出，在当今班级授课制条件下，要实现因材施教，简直是天方夜谭。

为了实现班级授课制环境下的因材施教，使教学更加精准有效。一种改良的路径是尝试小班化教学、分层教学、自主选科、跑班上课等形式;另一种改良的路径则是从技术与教学深度融合出发，运用数据驱动的教学范式。舍恩伯格与库克耶合著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》被认为是大数据研究的开创之作。数据驱动教学有望超越计算机辅助教学，逐步成为大数据时代的主流教学范式。随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进，数据驱动教学范式呈现出四特征：科学化、精准化、智能化和个性化。大数据技术为班级授课制环境下的因材施教奠定了基础，使数据驱动的精准教学成为可能。

二、问题变课题

为了较好地实现班级授课制环境下的因材施教，走向数据驱动的精准教学，实现教学质量的有效提升。笔者申报了江苏省“十二五”立项课题“高中生学业成就诊断与评价改革的行动研究”（2011-2015年）。明确了课题研究的路径：学情诊断、读懂学生、因材施教、精准教学、提升质量。考虑到考试（终结性学情诊断）环节已有网上阅卷系统，其数据采集和分析功能相对比较成熟，但由于相邻两次测试的时间间隔较长、没有批改痕迹、数据频度小，不利于对教学的及时干预。唯有常态化的学情数据采集，才能确保教师及时对教学中存在的问题及时干预。因此，笔者从教学五环节中的作业环节（过程性学情诊断）切入，采集每次作业的数据，通过数据分析和数据跟踪，开展数据驱动的精准教学。

然而，单靠一所学校的技术力量，要实现上述目标是很难的事。在课题研究过程初期，数据分析的软件已经相对成熟。2011年，我校邀请北京教育考试院张警鹏研究员做课题辅导，张研究员团队推荐了一个很成熟的数据分析软件，将考试的数据导入后能够提供丰富多彩的可视化分析报表，但没有解决数据的采集问题。后来，笔者与校友合作，通过校企联合，学校提出需求和实验环境，企业负责技术攻关，共同开发出“极课大数据精准教学”（以下简称极课）系统，实现了学业数据的常态化有痕采集，并完成了一轮精准教学的实验，成功实现了教学质量的有效提升，目前项目成果已辐射到全国三千多所基础教学学校。

三、数据驱动的精准教学实践成果

1.实现学情数据常態化有痕采集

没有学情大数据就没有精准教学，智慧教学没有大数据就智慧不起来。实现常态化学业数据有痕采集是开展数据驱动的精准教学的前提。传统学情数据采集采用人工“画正”统计方式，耗时低效，一般教师不能坚持;网上阅卷系统可以快速采集数据，但缺少批改痕迹，对教学带来不便。为了使学情数据有痕采集走入常态化，我们设计了“先纸质批改后扫描录入”的方案，这样既遵循传统又提高效率。具体的做法是，教师登录“极课教师端”、编制一份作业或测试卷、赋分值、选择题赋答案、赋题目的知识点、生成PDF文件、打印文稿、油印讲义、学生作答、教师批改、扫描采集数据、计算并上传云端保存。实践表明，一个班的作业或试卷，一分钟左右就可以完成数据采集上传，完成传统约四十分钟的人工统计工作，极大地提高了数据采集的效率，为常态化有痕学情数据采集奠定了基础。

2.实现数据驱动的精准教学

教师端可以看到多维度的数据分析报表：学情报告、成绩单、作业逐题分析、详细分析报表（班级学情、试题详情、年级对比等）、学生跟踪等。

（1）实现数据驱动的精准纠错

课堂教学的常态是教师必须对上一堂课作业中暴露出的问题进行补救性教学，通俗地讲就是作业讲评。目前有三种讲评形态存在：第一种是没有重点，按题号顺序讲评;第二种是教师凭作业批改时的印象选择性评讲;第三种是基于采集数据精准评讲。作业讲评是课堂教学常态化的事件，通过数据驱动的精准评讲，极大地提升了讲评的精准程度，减少讲评时间，保障新课教学时间，从而整体提升课堂教学的效率。

（2）实现数据驱动的滚动教学

每个学科都有经典的知识难点。通常教师会形成思维定势，即我们这样的生源，这个难点知识只能有这样的得分率。突破难点，需要教师有智慧地组织教学。在一轮精准教学实验中，我们就物理学科某个难点知识（系统匀加速运动中的变力问题）构成的综合问题，开展数据驱动的滚动教学实验，先后组织三次变式教学，时间跨度半年有余。实验数据如图1所示，实现了量变到质变的教学效果。实验表明，对于知识难点，教师不能指望一次性教学就能达到理想的效果，依据艾宾浩斯遗忘曲线，教师必须有课程意识，适时进行滚动教学、变式练习，一般三轮教学就可以达到较好效果。基于上述实验结论，我们将其应用到日常教学中，周末学习任务就选择一周内的高频错题进行变式作业。

（3）实现数据驱动的精准辅导

教师在备课时有个基本目标，即一堂课实施后有80%的学生能掌握就认为达标了。也就是说，教师在备课时已经将20%的学生边缘化了，因此课后的个别辅导是课堂教学的必要补充。课后辅导需要解决两个根本问题：一是谁需要辅导;二是他的主要问题是什么。利用极课数据可以方便地解决上述问题，由于在扫描录入时，所有学生的错题均被系统保存下来，教师通过查看学生的错误解答，了解其错误归因，开展精准辅导。通过常态化数据采集，系统为每个学生自动生成了学业档案，如图2所示。跟踪学生的学业发展水平，教师利用学生学业档案，可以大大提升精准辅导的效果。

3.实现数据驱动的个性化学习

（1）实现一键导出错题

每个学生都是一个鲜活的个体，不同的学生经历着不同的学习过程，有着不同的学习体念，随着学业的不断积累，其自身的知识结构也不相同，尤其是知识和方法的缺陷不相同。极课自动记录着每个学生的这种缺陷。依据艾宾浩斯遗忘理论，为了与遗忘作斗争，及时复习十分重要，每周或每月，学生通过极课下载自己的错题本并订正，学会知识管理，就是一种很好的个性化学习方式，错题重做的习惯即是一种很好的学习能力。

（2）实现个性化资源推送

长期以来，教师一直有一个梦想，就是为每个学生定制课程资源，实现个性化教学。這个梦想受技术和资源条件的限制，一直无法实现。通过常态化学业数据采集、云计算和云存储，极课可以为每个学生定制教学资源，如一份作业、一个视频、一个微课等。笔者所在学校已经完成三届学生的个性化数学暑假作业精准推送，未来将进一步扩大个性化应用场景，通过人工智能的方式为每个学科命制单元练习、期中、期末考试卷;为每个班级定制个性化作业等。

4.实现数据驱动的教学管理

（1）教学反思呈现常态化

美国心理学家波斯纳提出：教师成长=经验+反思。每次作业或考试的数据，大到总均分，小到每小题的得分率，教师可以通过电脑系统或手机APP互相查看，这使教师间的交流和反思成为常态，给教学管理带来了极大的方便，促进了教师的专业成长。

（2）学风监测呈现常态化

毫无疑问，学风与学业成就是正相关的。通过作业跟踪图线、测试跟踪图线的比较，管理者很容易发现考试与作业是否表现一致。如果表现有明显的不一致，这个班级（或学生）的学风肯定是有问题的，管理者可以及时干预。图3为实践过程中监测到的异常情况，这个班级的作业表现为年级平均水平，而考试表现均在平均水平以下。

（3）校本资源建设常态化

教学要取得好的效果，必须结合自身学校的实际。有很多带有校本字眼的概念，如校本研究、校本课程、校本资源、校本题库等。笔者曾经到上百所学校进行讲学，真正有校本题库的学校并不多，大多学校的教学依赖于教辅资料。

通过常态化数据采集，极课将每一个习题、每一份试卷都自动纳入本校题库，这样就融校本题库建设于日常教学工作中，通过一轮的实践，就建成了真正意义上的校本题库。“铁打的校园流水的学生”，教学带有周期性重复的成分，从这个意义上讲，新一轮的学科教学，我们只需在原来的基础上作一些取舍就可以了。其实外面的教辅用书，即使每年修订也只是换掉20%左右的题目，至于换掉哪些题目，标准可能只是情景的新旧。“极课校本题库”则不然，因为每个习题、每份试卷都经历过本校学生的实际演练，带有校本的数据属性（难度、区分度），这就是数据的价值。通常一个学校生源不会突变，上一轮的练习80%左右可以保留，换掉20%左右即可，至于换掉什么题目，可以依据难度、区分度来取舍。笔者所在的学校，通过三年多的精准教学实践，积累了五千多套校本作业和试卷。《国务院办公厅关于新时代推进普通高中育人方式改革的指导意见》提出：“提高作业设计质量，精心设计基础性作业，适当增加探究性、实践性、综合性作业。积极推广应用优秀教学成果，推进信息技术与教育教学深度融合，加强教学研究和指导”。通过对学生发放的调查问卷，得出的学生对作业的要求是：典型性、拓展性、多样性、分层性、个性化。我们提出了“自编课时练，提升软实力”行动计划，新学期开始，多数学科不再购买校外的纸质教辅。

四、结束语

目前，多数学校信息化硬件设施有了较好的基础，但真正能够助力教育质量提升的是软件系统的常态化应用。笔者认为，不能提升教学质量的信息化没有生命力;不能为全体师生共享的信息化没有生命力;不能融入师生日常工作学习状态的信息化没有生命力;没有大数据的支撑，智慧教育就“智慧”不起来。

参考文献：

[1]杨现民等.中国基础教育大数据2016-2017：走向数据驱动的精基准教学[M].北京：科学出版社，2018.

[2]李军.大数据从海量到精准[M].北京：清华大学出版社，2014.

[3]维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶著;盛杨燕等译.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].杭州：浙江人民出版社，2017.

[4]沈志斌，王玉家.大数据如何颠覆学业诊断[N].中国教师报，2016-10-26.

[5]沈志斌，王玉家.学校教育如何走向因材施教[N].江苏教育报，2018-3-16.

[6]沈志斌.基于大数据分析，实施个性化教学[J].中学物理，2015，33（21）：9-10.

[7]沈志斌，王玉家.学业诊断变革——以基础教育“极课学业诊断系统”为例[J].教育，2016（16）：6-8.

（编辑：王晓明）