依托数据驱动的信息科技线上精准教学

张瑜 朱春辉

[摘   要]基础教育已经迈入数据驱动教学的新时代。为了实现信息科技学科线上精准教学，教师必须发挥学科优势，依托数据驱动，巧用数据共享，创新在线教育场景;妙用数据平台，助力在线学情分析;善用数据驱动，精准定位学习内容;活用数据对比，有效优化评价方式。

[关键词]数据驱动;信息科技;精准教学

基础教育已经迈入数据驱动教学的新时代。信息科技学科教师必须发挥学科优势，依托数据驱动，用信息化为教学赋能，实施信息科技线上精准教学。这是教育数字化转型背景下，一线教师所面临的最重要课题。数字赋能时代已经到来，教师要主动拥抱数字技术，以引领数字化学习为核心，实施数据驱动的精准教学。

一、巧用数据共享，创新在线教育场景

教师应充分利用数字技术，积极探索信息科技在线课堂的数字化应用，巧用开放共享、数据互通的在线软件，实现多生在线协作学习、协同编辑的教育新场景。

例如，在“生活中的好帮手——‘探秘自动门”一课，为了激发学生的兴趣与潜能，教师选用金山文档在线编辑功能，创设了完善自动门系统的开放性活动。学生以小组为单位，联系生活中的空调系统原理，设计优化简易自动门系统的过程与控制流程。通过赋予小组实时编辑协作的权限，促进学生团队协作，赋能生生数据共享，精准满足学生实时交互的探究需求。小组内分工如表1所示。

二、妙用数据平台，助力在线学情分析

新冠肺炎疫情在影响正常教学开展的同时，也促使在线教育得以加速发展，在线课堂的数字化资源更丰富，但是因为无法亲临学生身边指导，教师无法像传统线下课堂那样及时了解学生学习情况。如学生的学习态度、遇到的问题、是否或如何解决问题等。

随着教育数字化的发展，越来越多的数据平台常态化应用于教育教学。数据平台具有强大的统计分析功能，可以对各类数据进行信息采集、信息存储、信息加工和信息表达，实时、准确、全面地反映学生可以在线课堂的学习状态。疫情期间，很多平台向中小学免费开放“在线课堂”功能，比如学生在线签到、在线答题、家校本、查看直播数据等。教师可以利用数据平台，精选智能应用工具，通过大数据驱动，及时了解学生线上出勤、在线答题、使用数字化设备、观看直播时长等情况、精准分析在线课堂学情，实时动态参与学生学习过程，更好助力在线课堂的教与学。

例如，在“走进冬奥会，一起向未来——变量的使用”一课中，为了实时了解学生在线课堂学情，精准分析学生在编写程序的过程中遇到的问题，教师选用了钉钉平台的家校本智能应用工具，设计了“我做程序设计师”的个性化作业，要求学生用Scratch变量编写“冰墩墩滑雪”益智游戏。学生可以使用“家校本”中的拍摄功能，以在线图片形式记录编程过程中的学习情况，分享自己遇到的困惑或编程过程中思维的火花（见表2）。教师可以在线观查学生的操作界面，精准助力学生解决编程问题，或选用学生优秀的动态生成性资源作为在线课堂素材助力教学;学生可以使用“家校本”中的录音功能，以在线语音形式记录编程过程中遇到的困难、解决问题的心得等，教师在课堂中能够听到学生真实的想法，从而能够精准干预学生在线学习过程，以达成高效课堂。

三、善用数据驱动，精准定位学习内容

传统课堂上，教师通常会结合自身教学经验开展课堂教学，无法根据每位学生的动态生成性资源设计个性化学习活动。数据赋能时代，教师可以利用大数据实现个性化教学，即用数据分析在线课堂中学生的个性化学习需求，找准每位学生学习的支撑点，以学定教，设计个性化学习内容，精准指导学生科学地自主学习，并提升数字素养。

1.巧设关联问题，动态生成题库，高效个性学习

利用数据驱动，教师可以非常便捷地获取不同学生在课堂中的个性化表现特征，基于大数据因材施教，为每一位学生提供个性化、针对性的学习资源，促进学生数字素养的提升。

例如，为了帮助学生巩固信息科技基础知识，教师利用问卷星平台的题库功能，结合思维导图，设计关联性问题，实施差异化教学，开发适应学生需要的数字化资源，实时分析学生对基础知识的掌握情况，并在此基础上动态生成题库，便于学生个性化学习。在专题学习中，针对思维导图中每一个知识点，有规划地设计关联性的三道选择题。如果第一个知识点的题目1学生答错了，那么题库将推送该知识点的题目2;如果学生答对了题目1，将进入下一个知识点的学习;如果第一个知识点的题目2学生答错了，将继续推送该知识点的题目3;如果第一个知识点的题目2学生答对了，那么题库将进入下一个知识点的学习;无论第一个知识点的题目3学生是否答对，题库都将进入下一个知识点的学习。以此类推，直到所有知识点推送完毕，结束专题学习（见图1）。

2.精设答案解析，聚焦基础知识，强化错题学习

教师可利用数字技术，结合问卷星平台，精心设计信息科技专项练习的答案解析，助力知识测评，使学生及时获得学习反馈;重视数字化平台生成的个性化错题集，促进学生从错误中学习。

3.提供视频资源，精准定位内容，助力自主学习

微视频是助力信息科技学科教与学的重要手段。教师要找准学生的最近发展区，在微视频中对基础知识进行分类讲解，对关键的操作步骤、操作方法进行醒目标注，使学生能够灵活地结合微视频进行自主探究，精准定位学习内容，挖掘潜能，提高在线课堂时效，达成教学目标。如教学“自定义动画的设置”时，学生通过“嫦娥奔月”“夸父逐日”等资源的学习，自主探究“路径动画”，发展思维品质。

四、活用数据对比，有效优化评价方式

教学评价是信息科技教学的重要组成部分，是对学生学习效果的检验，也是学生之间相互学习的过程，又是在线课堂教学中不容忽视的互动环节。对学生在线学习情况进行评价，应关注动态数据，活用数据对比，围绕信息科技学科的核心素养进行，要及时开展并突出评价的激励和引导作用。

1.运用数据对比，实现即时性评价

针对在线课堂实施过程中跟踪反馈的大数据，如学生的在线回答数据、作品展示数据、小组协作数据等，教师可运用平台的数据统计功能，将数据进行可视化对比，以图像形式生动表达数据的作用与价值，用具有感染力的口头语言或肢體语言，对学生在线活动完成状况进行即时的激励性评价。评价方式可以多样化，要注重鼓励性、激励性、发展性。适切的即时性评价，可促进学生自主学习、合作学习、探究学习。

2.透过数据分析，实现表现性评价

表现性评价是注重过程的评价，教师透过在线课堂的数据，可分析学生在完成作业时的表现，合理评价学生已经取得的学习成就。在线活动中需要学生思考、讨论、设计与创作的互动环节，其实就是从知识、能力、情感等方面的表现来评价学生在线课堂的动态学习过程。教师通过精心设计活动的表现性评价标准，可以优化学生的在线学习过程。如教学“自定义动画的设置”时，通过“选动画对象”“画运动轨迹”“说设计理由”“模拟动画”等趣味小活动，用数据观察学生对“规划”概念和路径动画作用的理解程度，评价学生“做”的能力。表现性评价既可提升在线活动的反馈效果，又能优化学生在线活动的学习进程，促进学生在活动的体验中发散思维，孕育创新。

3.关注数据统计，实现总结性评价

利用问卷星平台的投票、金山软件的实时协作等数字化功能，可结合学生在线作品展示，实施数据统计，评估学生在线作品，开展学生成果的总结性评价。学生结合数据反馈，在线交流作品的优缺点，由此引发学生开展更深层次的学习和作品优化。数据能客观、具体、全面地记录学习过程，基于数据驱动的总结性评价有助于发掘学生潜质，激发学生兴趣，提升学生素养，促进学生可持续发展。

总之，教育数字化转型，对教师提出了更高的要求。教师要及时更新教育理念、变革教育模式，以数字化全方位赋能教育教学综合改革。

（责任编辑 郭向和   校对 姚力宁）