基于大数据的高中文言虚词精准教学研究*
——以虚词“所”的教学为例
2020-11-04韦玲珍杭州学军中学海创园学校浙江杭州311121
韦玲珍(杭州学军中学海创园学校,浙江杭州 311121)
一、基于大数据的精准教学契合高中文言虚词教学的实际
准确理解文言虚词,是学生文言文学习中的难点。这一方面由于虚词类型众多,基本功能在于语法和语气,学生往往很难准确说出词义;另一方面则源于理解虚词对语境的依赖性强,需要较强的文字感受力和较完备的语法知识。这些导致学生觉得文言虚词的意义不可捉摸,难以言传。但学习规律告诉我们,越是难以准确描述的知识越需要在细读慢悟、不断累积的基础上寻求理解突破,需要通过大量的语言实践来获得。所以,文言虚词的学习过程除需要数量充足的训练材料、广阔的选材覆盖面外,还要精准把脉学生学习状态,精准调控学生学习过程,而大数据的兴起无疑为此带来了机遇。
从微观上看,大数据及其所依赖的各类智能系统使学习可视化,能帮助人们清晰精准描述学生个体或群体的学习,对大至年段、班级,小至学生个体的知识缺陷和学习习惯进行精准而细致的分析。这有利于对症下药,使虚词教学在教学目标确定、教学环节设计、教学过程推进等方面更加清晰可控。从宏观上看,大数据的横向比较或更大区域背景下的审视,有利于实现对知识能力获得过程的有效调控,对学习效果和习得结果的精准得当评价,并在学情诊断、效果检验、效能标准等方面提供及时有效的助力。
二、基于大数据的高中文言虚词精准教学的实施
基于这样的认识,笔者所在教研组从教学目标、教学过程、教学评价三个维度出发,设计了基于大数据的文言虚词精准教学模式(基本结构如图1),并结合虚词“所”的教学展开了实践研究。
图1
(一)精准化教学目标的确立
教学目标是教学设计的逻辑起点,也是检验教学成败的重要依据。以往,虚词教学目标常常比较模糊,如“对文言虚词进行归类整理,掌握本文重点文言虚词的常见用法”。在这一表述中,如何归类整理、重点的标准是什么、什么程度算常见等都是模糊的。
教学追求精准化,首要的是教学目标精准化,即对教学目标进行清楚解释、清晰分解,并以量化方式精准描述。每条教学目标都转化为对应的问题,每个问题则分解、细化为可以量化描述的小问题。[1]确立文言虚词的教学目标,就应当说清有多少量的文言虚词,重点虚词以何为标准、具体指哪几个词,这些词应该掌握到何种程度。这样,既有对知识或技能本身的具体说明,又明确了运用这些知识和技能的场景和速度要求。
关于文言虚词,《2020 年浙江省普通高考考试说明》(以下简称《考试说明》)要求掌握“常见文言虚词在文中意义和用法的理解”。常见文言虚词指“而、以、其、之、于、且、也、则、焉、乃、者、与、所、为、因、乎、若、何”等。虚词“所”出现在常见范围之内,而且近些年颇受命题者的青睐。2011 年、2012 年、2016 年、2018年这四年的浙江高考语文卷,虚词“所”都是考查对象。《考试说明》在“考核目标与要求”中指出:“理解,指领会并能作出简单的解释,是在识记基础上高一级的能力层级。”这就意味着,要能指出一定语境下虚词“所”的词性、词义,能清晰区别语句中的句法意义。明确了这样的教学目标,我们才可以开始设计虚词“所”的精准化教学。
(二)层级化教学过程的设计
传统教学及教学分析以班级为对象,因而教学活动是群体性的、统一的。但在大数据背景下,我们完全可以优化传统的教学过程,实行知识能力层级化、学习过程个体化。
1.知识能力的分层分级
所谓层级化,就是对知识能力进行分层分级。高考范围内的18 个重点虚词,有些词兼具实词和虚词两种词性,所以知识能力的第一层就是能区分是实词还是虚词,然后才是要求说出一定语境中的词义,并进一步准确判断词性,更高要求则是理解虚词的语法功能和表达作用。如虚词“所”,细究其意义和用法,就能发现主要有两个类型三种词性,这样不妨把学习目标分解为四个小目标:(1)能准确说出“所”字是单用还是固定结构,是实词还是虚词;(2)能准确说出“所”字的运用类型和词义;(3)能准确判断语句中“所”字用法的词性类型;(4)能准确区分“所”字结构充当的语句成分。这些目标分别从构成、词义、词性、语法功能等角度对虚词“所”进行理解,引导学生经历从识记到理解的过程。
接着是对学生的学习过程进行分层分级。文言虚词的学习,其课堂常态是随文而教,然后在某一专题进行综合整理。这样,知识涉及的范围从单篇课文扩展到整个专题,乃至整个高中学段的教材。但此时学生还只是达成了学业水平考试的要求,而高考要求则是能准确理解课外文段中虚词的词义和用法。因此,后面几个环节就不再是简单的知识归类梳理,而是知识的迁移和运用,能力要求从识记、理解上升为分析、综合和运用。分层分级后,智慧校园平台能清晰呈现学生的知识能力水平和薄弱环节,教师可据此选择针对性的教学内容、教学策略,进行针对性的训练和引导。学生可以据此选择适合的资料进行学习和检测。
知识技能实行分层分级后,自然也对资源平台提出了精细化要求。对于虚词“所”,我们通过文档中的搜索功能,将苏教版普通高中课程标准实验教科书《语文》中84个含有“所”字的语句,浙江省历年高考语文卷中、近10年全国其他高考卷中、近5年全国各地高考模拟卷中有关“所”的题目,汇集成材料库。然后根据课内教材、高考真题、模拟题对它们进行分类,建设成学考系统、高考系统2个资源群。再根据“所”的词义、词性、语法功能进行第二次分类,总共形成6 个小群落。资源题库的题型,有连线题、填空题、单项知识能力选择题、复合知识选择题等,以满足对学生知识熟练度和应变力的不同层次要求。
2.学习过程的个性自主
个性化、自主化是学生学习在精准化教学框架下的必然特征。由于学习目标的明晰化、层级化,学生就能像打游戏通关一样,选择适合自己的学习内容逐层进行学习,只要获得了一定层级的通关能力,就可以自然地进入下一层级的学习,而不必顾虑教师的教学计划和其他同学的进度。这样,学习就能真正实现个性化。在我们的教学中,有学生对照老师列出的“所”字用法总表,直接研究84 个教材内“所”字用法资料库,一研究完就以满分通过综合测试。还有学生抓住学情自测题和高考真题,来回研磨了三遍,也就大功告成了。这样就大大减少了重复训练,增加了学生的自主学习时间,使学生的学习成为一种目标明确、过程个性的成长历程。
同时,这也使学习成为学生的自主行为。学生在启动学习之初,需要教师的教学提供一定的智力支撑,但后期的学习则完全可以自主开展活动,教师只要借助测评结果引导学生发现问题,并为其提供学习建议就行了。学生自主完成测试,然后查看分析并进行整理或巩固知识。这样,每个学生可根据自己的学习能力和学习时间,自主地安排文言虚词的学习进程,真正实现学习过程的个性化。
3.教师的精准化调控和互动
精准教学,其核心要素还包括对学生学习过程精准调控、精准辅导。在大数据环境下,师生之间可以借助通信设备、学习平台和智慧校园系统等,实现跨越时空的沟通,并且其沟通记录可以追溯查询。学生学习行为通过数据的测量、记录得到呈现,教师可由此判断学生是否顺利达成教学目标,若未达目标也可清晰了解问题突破的关键点在何处,从而着手进行有效的教学调控或学习干预。
由于教学目标的层级性和资源库的分层建设,学生做的每道题和每一个选项都有对应的知识能力界定。因此,智慧校园平台会根据学生答题情况,自然生成个性化的知识点学业曲线和知识能力雷达图。例如某次巩固练习批改后,我们发现雷达图空缺最大的是“所”字结构语句成分的判定,于是立刻从资源库导出5组典型语句进行强化。这样就能精准把握学生学习中存在的障碍,并通过课堂教学、平台互动或通信设备进行集体教学或个体辅导。
从教学操作看,教师可按照班级中的特殊问题和普遍问题的分类,以班级为单位进行相应的教学调控。历届学生的普遍共性问题作为课堂教学中的重点内容,特殊问题则作为课堂教学中因境而化的随机环节,个别学生的特殊问题则可借助通信工具即时进行点对点的纠正。从学习层面看,多数学生身上反映出来的普遍问题,可通过教学平台予以统一纠正,并通过对学生的学习训练过程进行测量、记录,在更精准高效的引导中形成学习的循环迭代,直至全部学生达成教学目标。所以,教学调控和师生互动是贯穿始终的工作。
(三)全面化教学评价的精准
在大数据环境下,教学评价也正从模糊走向精准。正如对于虚词“所”的综合测评,我们提出的要求就是:3 次综合测试,均能在15 分钟内完成30道设有“所”字用法考查的随机复合型选择题,且达成度95%以上。这样一来,教学评价也自然走向了精细化。
传统教学对学生的评价只能依据最终的测试结果,用平均分、中位分等作为评价标准,最多附加上平时的测验成绩和教师的大致印象,对学生作出模糊的学习水平评定和学习态度判定。这样不仅结论不精准,而且对学生的真实学习水平和真实情况缺乏必要的描述。但大数据背景下,教师能清晰完整地记录学生的学习发展过程,准确呈现每一阶段的水平和状态,甚至能以高精的实时技术,全面记录学生的即时反应,使师生对学习过程的了解更精准细致。
例如,为充分了解学生对虚词“所”的认知,我们在板块导学案中设置了如下考查题:
下列各项中“所”的用法,与“吾妻死之年所手植也”一句相同的一项
A.某所,而母立于兹。(《项脊轩志》)
B.岂敢盘桓,有所希冀。(《陈情表》)
C.夜则以兵围所寓舍。(《指南录后序》)
D.若属皆且为所虏。(《鸿门宴》)
此题意在通过训练提醒学生关注“所”字用法,并初步了解学情。精准作业系统的批改结果显示,此题学生正答率仅37.43%,选择A或D 的学生竟然有15 人。这表明学生对“所”字的用法了解不多、理解不深:未能区分实词和虚词,未能区分“所”字结构的结构成分,未能辨析“所”字结构在语句中的功能。同时,这也暴露出一个群体性的学习薄弱点,即借助语言句法推断虚词用法的能力偏弱。
因此,基于大数据的教学评价能实现全员、全过程、全方位的实时评价。而且,大数据使知识和能力实现精细层级化后,学习发生的每一过程点均清晰可见,每一个学生个体的状态都一目了然。学生的学习情况通过智能教学系统的自动监控、分析,可实时反馈给所需要的人员,教师、学生、家长都可查询并生成可视化评价报告。[2]教师根据学生的班级整体情况调控教学,可对学生未来一段时间的学习表现进行预测,并根据预测结果提出改进建议或对策,也可综合分析学生各阶段的学习表现,对比参照群体或系统数据,客观科学地评价学生群体和个体的水平。所以,大数据下的评价是全面的、精细的,做到了评价的精准化。
三、实践成效与反思
经过近一个学期实践,文言虚词的精准教学基本成型,我们建设了16 个常见虚词资源库,完成了12 个高考高频虚词的精准教学。从假期作业和开学后的学习检测看,文言虚词题各班的正答题在76.9%~92.4%,平均正答率81.9%,较之前有了明显的进步。同时,学生对词性知识、语法功能知识的掌握以及对虚词语境的推断能力,都得到了提升。
但实践中,我们也遇到了一些困惑。首先,资源库建设的工程量非常大。由于没有与教学需求一致的现成资源库,所以全部资料的搜集和试题编制基本是人工操作;知识能力的分层,资料的分组分库,也是一个浩大的工程。其次,由于没有进行是否为高频知识点、是否为典型例句的区别,训练材料中不能杜绝重复和低效的试题,无形中增加了学生负担。再次,目前的智慧校园功能不够齐全,作业批改缺少快捷方式,成绩数据处理和分析费时较多。
此外,我们还需要进一步论证所设计教学路径的推广能力。在语文教学中,文言虚词是知识数量少、知识结构最清晰、能力要求层次中等的语言知识板块。对其进行分层级分系统的研究和教学是可行的。但这样的方式是否能适应现代文阅读、作文等主观性极强的语文知识板块,即如何增强现有模式的应用广度,这些还有待于我们在实践中继续探索。