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基于智慧教学有效数据分析的3+3+3教学模式

2021-12-04黄菁

考试周刊 2021年85期
关键词:智慧教学精准教学教学模式

文章系福州市教育信息技术研究课题《智慧教学有效数据采集分析与应用研究》(编号:FZDJ2019A20)的主要研究成果。

摘要:世界公共卫生环境的特殊加速了教育教学的信息化进程。一线教师对智慧教学的使用和探索达到了前所未有的广度和深度。通过智慧教学有效数据分析,形成更为个性化,更富有创造性和开放性的教学模式进行推广和应用,促进精准教学,提升学生综合素质和能力。

关键词:智慧教学;有效数据分析;精准教学;教学模式

2019年至今的特殊公共卫生环境是全球教育信息化程度的分水岭,直接打破了传统线下教学为主,线上教学为辅的格局。无论主动还是被动,一线教师都被卷入智慧教学的洪流。互联网信息技术在教育教学领域的使用达到了空前的广度和深度。严格说,特殊时期前的智慧教学是片面的,大部分教师局限于课堂上对部分平台功能的应用,课后布置作业也只是通过QQ、微信等进行文本展示。特殊时期线上教学则成了刚需,面临新的挑战:线上如何干预学生学习状况;如何完成教与学所有流程。智慧教学的真正优势在于强大的数据收集处理功能,基于有效数据分析进行规律性的探索和研究,才能制定有前瞻性的教学策略,形成具有效益的教学模式,保留有价值的教学资源。

一、 大数据为教育教学服务是智慧教学发展的必然

研究伊始,我们利用问卷星对全校师生进行了调查。统计发现:87.5%教师希望能以数据为依据进行分层教学;84.38%教师对希沃云平台、智学网、钉钉、腾讯等软件或平台功能相对熟悉;但仍有78.12%教师对智慧教学有效数据采集手段不了解。90.63%教师在教学中关注最多的是学生的学习数据统计;100%教师希望课堂细节数据分析能对教学产生指导意义;79.38%学生希望老师根据自己的基础进行提问;95.7%学生希望智慧教学呈现更丰富有趣的课堂;93.9%学生希望老师能依据自己的程度和理解水平来推进教学;98%学生只关注成绩和排名这两个学习数据,对其他数据并不了解。数据显示,师生对智慧教学有效数据的应用处于极粗浅的阶段,但对此抱有极大的期望和兴趣。

二、 探寻数据背后的规律,形成教学模式为教学服务

我们选取好中差三个层次学生作为样本,建立档案,追踪成绩。利用大数据分析结果对他们的学习进行干预,形成了较有实效的3+3+3教学模式。

前三:学前摸底,短板弥补,课前预备。

收集学生的起点数据。起始年段缺乏学生的过往资料,只能通过摸底考或入学考数据分析,形成学科和能力分布图。部分了解学生知识基础、能力和当前学习状态,建立初始档案,采取预防措施。数据分析结果以雷达图展示,可以直观看出学生学科成绩是否均衡。如果显示均衡但成绩普遍偏低,属学困生,课程设计和教学应立足基础,放慢速度,多加关注与监督;如果显示学生有偏科现象属中等生,需对薄弱科及时弥补,巩固基础同时培养能力;显示均衡且成绩较高的学生属优等生,着重思维训练,形成可持续发展能力,提高综合素质,可以适当加快教学进度,提高课程难度。

类似的还有基于数据产生的能力分布图,涉及新课标要求的观察能力、记忆能力、创新思维能力、想象能力和实践能力五个方面。以数学学科为例,若学生观察能力较弱,在教学中就要有意识地培养学生。如在对式的学习中引导学生观察结构;在图形学习中让学生观察图形特点,展开类比联想;在规律题中让学生观察各构成元素的內在联系等。新课改后,中高考越来越注重创新思维能力的考查,但这又是大多数学生的短板。智慧教学在这方面具有得天独厚的优势。如设置图形的操作环节,让学生积极实践,直观体会图形的性质和变化;通过希沃和Hi的游戏、竞赛等功能让学生获得沉浸式体验,积极参与课堂活动;借助蒙尘、橡皮擦等功能方便变式训练,培养学生的创新思维;又如记忆能力,可以通过智慧教学中的思维导图、知识网络结构图提高学生记忆水平。

非起始年段数据更为丰富。智慧教学平台如智学网,能记录学生所有考试成绩,分析总结个人或班级知识点掌握情况,教师根据数据分析,围绕学生设计每节课、每章节的切入点、教学重难点、训练题型的难易度、测试重点,充分体现以人为本,以学生为主体的教学理念。

中三:课堂反馈,及时调整,因材施教。

智慧教学环境下教师和学生的行为数据提供了丰富的研究素材。通过频繁序列和聚类算法分析教师和学生行为数据,我们发现了不同教与学的模式。教学成绩优秀教师的共同模式是以练代讲,主张精讲多练,精心挑选体现本节课核心知识的练习,总结常见题型,系统启发学生思维。而教学成绩不佳的教师教学模式以讲代练,学生实效差甚至厌烦,练习无重点,长此以往学生学习兴趣大打折扣,厌学弃学。通过对教师教学习惯和行为数据分析,为教研活动和课堂教学提供良好的建议,去其糟粕,取其精华,保留形成好模式加以沿用。

基于智慧教学大数据可以了解不同学生群体和个体学习行为的模式性与差异性。学业成绩优秀或上升的学生,共有课堂学习模式是上课专注度高且持久,对所学内容有浓厚的兴趣,有很强的思考力和行动力,主动发言和参与教学活动次数较多,答题量大反应速度快,错题少,愿意接受挑战克服困难。学业成绩低或下降的学生反之,上课精神涣散,无法专注课堂,懒惰畏难逃避学习任务。了解学习者发展规律,就能为学生提供清晰的学习线索与行为引导。

智慧教学平台即时收集学生在课堂中答题和学习花费的时间及错题的情况,教师根据数据分析定制和调整教学行为。使用Hi授课反馈器数据能迅速反映每个学生知识点掌握和应用情况,监控学生是否走神,敦促学生参与课堂活动,由答题数据产生的柱状图反映了全体学生掌握情况。

如果正确率95%教师可以课后个别讲解。若正确率低于50%,教师应马上查找原因,当堂进行针对性讲解和知识点补充。hiteach软件可以显示回答正确的学生的信息,选人讲解、二次选择等功能既能提高薄弱生学习兴趣和接受度,又有利于优生对知识的深入理解和表达。

hiteach的积分榜和希沃软件中的竞赛数据,能激发学生合作竞争意识,促进学生参与课堂活动。数据分析表明,游戏形式的课堂活动对低学段或学力较低的同学有非常大的吸引力。不同教学目标应采用不同游戏形式,如概念辨析可以用判断对错,趣味分类;需要思考锻炼思维的用选词填空或知识配对;而思维含量少要求熟能生巧,快速反应的知识点(如计算)则可用分组竞争;希沃新增的趣味选择游戏是多人参与的课堂活动,能扩大学生的参与面,激发学生合作意识和集体荣誉感。根据系统记录中学生在智慧课堂活动参与人数,反馈时间和反应速度等行为数据,老师可以调整师生活动的比重。如数据好,可以精讲多练;数据水平居中,应根据学生反馈和正确率调整讲课和学生活动比重;数据差,则要及时解决疑难,补缺漏保证学生有效学习。

所有智慧教学系统都具有直播、交互、实时评价功能。如希沃云课堂,腾讯,钉钉,cctalk,classin等都能实现双向互动。根据学生举手、回答的次数、反应速度、正确率等数据,教师可以对学生的课堂学习状态进行干预。对活跃度低的学生点名提问,随机挑人作答或抢答,刺激学生融入课堂;通过学生合作学习,同侪互助,带动和帮助学困生克服学习困难;通过智慧课堂的点赞或表扬数据可视化,激励学生参与课堂活动。

结合课堂反馈数据,教师可以利用线上海量题库制定适合学生程度的随堂测试,或基础或提升,让每个学生获得自身最大发展。而课测正确率和学生完成速度等基础数据又是教师制定后续课的教学起点、教学设计、教法学法的重要依据。

复习或讲评课中基于有效数据的分析和研究更为重要。通过错误统计分布图、高频错题等我们对学生错误的共性有所了解,有的放矢精准讲评,分析错因进行类型题或综合题训练,实行精准教学,提高教学效益。

网课期间,部分学生缺课旷课不交作业,智慧教学后台详尽记录了学生出入课堂和有效听课时间,统计学生迟缺交作业的次数。教师及时反馈数据,通过家长监督、视频回放等措施挽救了部分孩子。

智慧教学数据分析成果将为学生提供某科目全面、具体、个性化的学习内容、环境、模式,促进学习效率的提升。

后三:个性作业,预测干预,开放共享。

大数据分析能及时发现波动生。通过数据分析帮助大幅进步的同学归纳总结该阶段的学习经验,及时帮助大退步的学生寻找问题所在,干预临界生防止学生成绩进一步恶化。通过采集过往成绩,产生成绩趋势图,我们能获得学习者未来预测,及时发现学生成绩波动并对此进行预防和干预。

某生半年学习成绩起伏较大,说明在某些章节学习上存在缺漏。时间上,学生网课学习效果不佳,且学习不自觉,暑假后开门考成绩极低。内容上,学生在轴对称性质学习中存在较大漏洞,成绩急剧下滑。查看班级数据,老师发现学生的章节学习普遍存在问题,及时暂缓原有进度,通过疑难点讲解,解题指导,题型训练进行补充巩固。经过师生共同努力,学生显著进步,证明老师这个阶段采用的教学方式和手段对该生是有效的。但由走势预测该生未来仍有可能下降,教师予以表扬激发信心,同时还应继续督促孩子巩固基础,专心听讲,针对性刷题防止后续的下滑,保持其上升的势头。

班级教学中,教师主要通过分析学生学习与考试数据,研究学生学习结果与学习内容、资源、教学行为之间的关系,预测学生学习趋势。通过调查学生对智慧教学的学习满意度,微课视频点赞、收藏、评论等行为数据的统计,了解学生学习过程中的体验,以满意程度为衡量标准对课程进行修改,提高学生成绩。教师应用数据分析结果对教学行为进行调整改变,对比原来教学效果,进一步探索利用智慧教学提高教学效率的有效方法。

智慧教学时间和空间都是开放的,不仅局限于课堂。课后学生存在多样化的学习行为,如观看微课、知识胶囊,回放课堂实录,完成作业,查阅资料。基于智慧教学采集的大数据对学生学习行为进行分析,不难得到成绩上升和下降群体的规律。通过微课、知识胶囊点播数量,评论,平台与同伴交流讨论,向老师私信提问等学习行为数据分析,我们发现学生对待学习的不同态度,从一定程度上解释了学业成绩变动的原因。学生完成练习等行为数据,也能让我们了解学生学习的共有模式及路径。值得关注的是,答题速度快慢与成绩不成正比,有的同学只愿说不爱写,答题速度快但书面成绩低;有的学生偷工减料应付作业,错误率高;只有态度端正认真完成作业且速度适当的学生才能取得好成绩。对此,教师可以改变教学策略,将一些课堂口头练习改为书面作答,将某些填选题改为解答题。经过训练,学生答题无论从质量还是速度,比原来都有显著提高。

基于数据分析的智慧教学平台智能推送符合学生个人基础的作业,建立个性化错题本,精准推送适合个人发展的变式题提高题,将个性化教学理念发扬到极致。积累一定成功经验后可以建立教学资源库,将成功的课件课例,配套试卷练习、评价方式等借助互联网保留共享并能随时改进。

三、 智慧教学大数据分析应用的发展前景

大数据时代下的教育教学正处于巨大变革中。随着信息技术水平飞速提升,教师对智慧教学有效数据的研究将更加深入,越来越多数据背后的规律和成功模式将被挖掘和形成。未来的教学将更智能,更个性,更开放,更富创造性。

参考文献:

[1]何克抗.大力倡導与推行“中国特色信息化教学创新理论”[J].中国教育科学:中英文,2020(1).

[2]王梅,魏学刚.“互联网+”背景下利用课堂管理工具实施“翻转课堂”的信息化教学研究[J].教育现代化,2019(89).

作者简介:

黄菁,福建省福州市,福建省福州铜盘中学。

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