基于学习分析的音乐教学模型及应用研究

王鶄

一、问题提出

移动互联、大数据、云计算的逐渐普及拓展了教育、教学的宽度与深度，培养学生的高层思维能力已成为重要的教学目标。然而，教学计划的概念和技能被认为是对教师的巨大挑战，开发有效的教学策略已经成为一个重要的课题。传统教学由于缺乏对受教育者的特点和个性差异的充分了解，无法为其提供促进学业成绩和情感沟通的支持性学习环境。

学习分析技术和大数据技术为高质量有效教学提供了支持性学习环境支撑，通过对学生学习过程性数据的分析，教师不仅可以观测学生呈现的基本特征，还可以根据观测有效预测学生下一步所需要的知识点以及有针对性的教学形式，进而实现规模化下的多样化、个性化教学。同时，大数据可以记录学生的学习过程，并根据对学习过程的分析，了解每位学生的学习习惯、学习偏好等。总体上看，大数据对课堂教学的深刻改变主要是经验教学模式的“去魅”，转而依赖海量数据，对学情进行教学分析，促使教师在教学过程中实现从教师自身的有限理性判断转向对学生个体全过程学习的数据分析。教师只需要有一台可以接入互联网的计算机或移动终端设备，便可以真正认识每一位学生，从而实现因材施教，达到传统课堂很难达到的效果。

音乐学科属于经验性教学模式为主导的学科，学科的教学体系缺乏数据标准化研究作为学科优化改良的科学依据。因此音乐学科教学需要更加科学、客观的测评标准和更加具有学科特点的教学场景构建。“以学定教”和“精准教学”的教育理念越来越受到一线音乐教师的认同。但是，在实际教学过程中，教师对学情分析的重视和应用还比较低。如何把学情分析应用在音乐教学实际中？基于上述问题，本文在精准教学的理论基础上，将基于学习分析的精准教学应用于音乐学科教学，设计了基于学习分析的音乐学科教学模式并开展实证研究。

二、基于学习分析的教学模型研究综述

（一）学情分析相关研究

学情分析是教学活动的基本环节，教师课前对学生的学情进行分析，能够深入全面地了解学生的基本情况，帮助教师对教学内容进行取舍、选择科学合理的教学方法以及确定有针对性的教学起点。W·迪克在论述“学情分析”时就提出，教学设计除了要明确教什么的基本问题外，还要对学习者和学习的情境进行分析。赵振旗、吴银银以及安桂清、杨小军等都对教学的学情分析问题进行过论述，他们不仅提出了进行学情分析需要考虑的因素还提出了要实现有效教学，需要在教学实施前系统考虑学生的学习基础、能力水平等因素，强调学情分析要与具体的教学内容相匹配等。陈隆升在梳理了115个学情教学设计的案例后，还提出了课堂教学循环圈模型。

（二）以学定教相关研究

“以学定教”作为一种教育理念，一直以来受到广大教师的广泛认同。杨福海在1994年第一次提出以学定教的理念，他指出“我们必须树立‘以学定教‘以学评教的观念”。杜威的“儿童中心论”就强调兴趣和现实情况分析是儿童是学习的基本前提。奥苏贝尔强调：“如果我不得不将教育心理学还原为一条原理的话，我将会说，影响学习的最重要的因素是学生已经知道了什么，我们应当根据学生原有的知识状况去进行教学”。鲍银霞阐述了以学定教的基本内涵和实现途径，他指出，以学定教是指教师根据学生的成长需求、学习准备等设计和实施教学活动，从而达到提高学生学习效率的根本目的。曾秀梅基于以学定教的视角，对高中地理课堂的教学策略展开了研究。

（三）精准教学相关研究

精准教学需要教师了解学生，经常评估学生进度，以确定是否、何时为学生的需求做出回应。精准教学是一种高效的知识与技能的教学方法，它可以促进各类学习者取得学业进步。信息技术使教学能够更加全面、迅速和精准地让学生的学习行为“留痕”，为教师对学习者的学习状态进行分析提供了数据基础，为进一步进行有效教学提供了数据基础。这使得教师专注于教学设计与个性化干预，使学习者能够获得更优质的学习服务。彭红超、祝智庭从“测量”“记录”和“决策”三要素入手，认为精准教学的核心机制是以测辅学。

三、基于学习分析的音乐学科教学模型设计

音乐学科教师以往教学更多的是依靠直觉和经验进行教学，虽然能解决教学实际过程中的很多问题，但是教师面对的学生众多，性格、习惯各异，无法对所有学生进行全面的了解。表现在教学计划阶段依赖主观经验，在教学互动阶段缺乏教育机智，在教学反馈阶段缺少评价诊断，这些问题的存在不仅对学生的学习效果大打折扣，对教师的教学水平的提高也有负面影响，不利于教学质量的提升。本文在学情分析、以学定教、精准教学等理论基础上，结合音乐学科的特点，将学习分析技术与音乐学科融合，设计基于学习分析的音乐学科教学模型。

基于学习分析的音乐教学模型，融合了基于大数据的精准学情诊断、个性化学习行为分析和智能决策支持技术，通过“数据分析—特征发现—智能干预”一系列操作，将学生学习、教师教学信息可量化，发现问题，诊断知识缺陷，实现科学决策，促进学生个性化发展。基于学习分析的音乐教学模型主要包括课前学情问题分析、课堂设计和课程精准实施等方面，如图1所示。

（一）基于音乐学科素养的课前学情问题分析

基于音乐学科教育数据，教师可以依据学生课前测试数据分析结果，发现学生对前面知识点内容的掌握情况以及对本课堂内容的理解程度，诊断学生在学科知识点、基础知识掌握领域的学情，有助于教师在知识与技能方面精准备课，制定教学目标;教师也可以依據学生在课堂上表现的大数据，例如学生的讨论情况、回答问题积极性等，了解学生的性格特征、情感态度，判断学生是内向性格还是外向性格、是积极乐观的态度还是消极被动的态度。教师也可以依据单元测试、期中、期末等标准化考试分析数据，知晓班级学生整体学业状况、学生的整体做答情况、学生的学业进步情况、个别学生的答题情况等;掌握包括知识掌握情况、能力情况、学习方法、情感态度等内容的学生音乐学科素养情况，有助于教师根据学生音乐素养全面制定教学目标;教师也可以依据学生在课后资源练习、错题本中进行的针对性的练习路径，时刻了解学生学习情况的变化，动态调整教学目标。总的来说，教师可以基于这些大数据，精准了解学生学情，进而制定可实现、合理以及针对性的教学目标，满足不同层次学生的不同需求。

（二）融合智能决策与教师数据素养的课堂教学设计

传统教学过程中，教师只能通过班级学生整体成绩、反复查阅学生的试卷大体情况或者以往教学经验，才能模糊了解到班级学生在知识点的掌握情况，无法实施个性化教学。为实施个性化教学，进行客观、公正的教学，教师基于学习平台中的考试成绩、试卷分析等数据、以学生知识点的掌握情况为标准进行分类教学。例如，测试中试题得分率低但是标准差不大的题目意味着全班很多同学在这一知识点掌握不足，需要教师给予重点关注。针对这种情况，基于学习分析的课堂教学设计在数据智能决策的基础上，融合数据决策和教师数据素养，教师根据数据决策分析结果，可以对全班进行详细讲解，分析失分原因，并通过测试提升、巩固知识;测试中试题得分率高但是标准差大的题目意味着有部分学生未能熟练掌握这一知识点。针对这种情况，教师可以把在某一个知识点有问题的学生集中起来，然后对这些学生进行知识训练和深度讲解或者进行个别辅导，再通过测试来深化学习，从而实现分类教学，满足不同学生的学习需求。

（三）基于学生发展模型的课程精准实施

教师依据学生的年龄特征、智力发展水平等因素，制定统一的教学目标、教学内容、教学方式以及课后辅导，每个学生按照统一的标准学习相同内容，结果每个人都是机械、被动地接收教师所传授的内容，没有获得最适合自己的教育。大数据时代下，教师可以监控学生的学习行为，发现学习过程中的不足并随时给予帮助与指导，提高学生独立学习的能力。例如，学生利用班级得分情况、学生个人知识点得分情况数据来诊断自己的学习情况，自我把握知识薄弱点、学习优势，教师指导学生设定个性化学习目标、学习计划;教师利用试卷各题得分情况、学生的答题情况，判断是在知识点掌握上还是认知能力上存在问题，进而给予指导;学生利用错题重现、精准化资源推荐准确掌握知识薄弱点、改善学习方法上，教师可以适当给予学生自主学习时间;布置个性化的课后作业，并制定合理评价量表，让学生对课后作业、错题重做的学习情况进行自我评价、反思，给学生创造自主学习机会，提高的学生自主学习能力。

四、基于学习分析的音乐学科教学模型应用

根据基于学习分析的音乐学科教学模型，本文从课前学情问题分析、课堂设计和课程精准实施方面设计了实现路径，并在试点学校与实验班级任课教师共同开展了教学案例应用实证，选择五年级上学期音乐课程歌曲《茉莉花》为案例进行设计。

（一）学习者分析

本次教学对象为五年级学生，已具备一定的课前自学能力，并且学生在日常生活中经常接触到iPad，能够熟练操作iPad的基本功能，在课前老师也对学生开展了教学相关的操作培训，因此能够确保课堂活动的顺利进行。

（二）教学内容分析

江南民歌《茉莉花》是小学五年级音乐教学中的重要内容，教学目标：一是学唱《茉莉花》;二是能够用正确的口型唱《茉莉花》;三是学习用正确的呼吸及连音、断音演唱《茉莉花》;四是学习用强弱快慢的方式表现《茉莉花》的情感。

基于课前学情进行课堂教学设计中，教学流程为先进行课前学情问题分析，通过对学生的学情分析，教师可进行课堂教学设计。

（三）课前学情问题分析

教师在课前制作了用于学生课前自学的PPT，其中包含授课内容的重点曲段、歌曲时代背景等相关问题，目的是让学生了解歌曲内容所涉及的辅助知识点，这样有利于学生掌握相关背景知识，更好地理解歌曲本身。最后设计了一个表格让学生填写词曲中的关键词以及背景、情感表达词语，用于培养学生快速阅读查找有效和关键信息的能力。而后，学生还需要完成教师根据授课内容设置的检测题目，包括阅读情况、乐谱练习、弹唱练习以及情感体验等内容模块的习题。阅读情况部分主要检测学生对歌曲时代背景、歌曲本身等的理解情况;乐谱练习部分主要是检测学生对识谱等基本音乐知识的掌握了解情况;弹唱练习部分主要是让学生掌握基本的弹唱技能和技巧，等等。学生完成学习任务单后，教师可进行学情分析，然后根据基于学情分析的教学模型进行个性化教学。

（四）基于学情的精准教学实施

教学目标的调整和确定。基于学情分析，了解学生在相关知识模块的掌握情况，确定教学的重点、难点和课后练习的关键点。

教学内容的调整和组织。根据课程所涉及的知识点，结合课前学生学习检测情况，确定教学内容的重点部分、关键部分等，再进行有效的课堂教学。

教学重难点的确定和解决。本节课的教学重难点是：一是了解歌曲的产生背景;二是掌握《茉莉花》歌曲的情感表达方式。因此，课堂设计上让学生以一场Fashion Show的形式来描述《茉莉花》的场景图。通过这个环节让学生找到歌曲的重点场景，所以通过检测发现，部分学生对乐谱的掌握还不是特别准确，针对这些问题，成为本节课需要重点强调的部分。针对学生归纳音乐情感表达的能力较弱这一问题，则课堂上重点讲解歌词，进行训练，特意延长学生自行体会情感表达的时间，总结情感表达方法，增强学生音樂欣赏能力。

教学方法的实现。考虑到学生在归纳音乐情感方面的能力较弱的问题，有针对性的设置课堂训练内容，提供相似难点的歌曲，供学生练习。

五、结语

本文提出了基于学习分析的音乐教学模型，并基于此模型以五年级音乐课程为例进行了教学设计。在教学实施过程中，教师将学习分析贯穿始终，首先是课堂教学设计建立在课前学情分析的基础之上。另外，将学习分析应用在课堂教学的师生活动过程中，通过充分互动，推动课堂教学的有效展开，并最终实现教学目标。同时，教师在将该教学模型应用于实际教学时，需要注意系统本身存在的技术和操作等问题。最大限度减少技术因素对教学的不良影响，以达到最好的教学效果。