浅析智慧课堂中的生物课教学评价优势

施炜

摘  要：利用智能设备可以实现学习全过程数据的收集、存储及分析，使教学评价有据可循，并覆盖全体学生，而且能够做到过程与结果并重，连续完整。文章基于教育大数据视角，结合智慧课堂中教学评价活动的转型，阐述了智能教学环境下利用智能设备开展教学评价的优势。

关键词：高中生物;智慧课堂;大数据;教学评价

基于智能终端和无线网络的智慧教学，作为一种先进的教学模式在全国各地被推广。如果教师只是利用先进的智能设备进行传统的“灌输式”教学，那么所谓的智慧教学将有名无实。充分利用智能设备、无线网络及智慧教学软件搭建智能化的教学环境，优化传统教学模式，才是智慧课堂的真谛。笔者尝试在智能教学环境下利用智能设备开展高中生物课教学评价，取得了较好的效果。

一、收集数据，为教学评价提供依据

在智慧教学环境中，学生的学习过程能够被智能终端完整地记录下来。笔者所在学校给学生配备了平板电脑进行数字化学习。课前，教师会将微课、教学相关资料及配套练习题发送给学生，引导学生进行自主学习。学生学习完微课内容后，会自主完成相关练习检测学习成果，并在互动讨论区参与讨论。课上，学生利用平板电脑回答教师提出的问题，并拍照上传课堂活动成果，如将自己制作的DNA双螺旋结构模型、设计的实验方案、得到的实验结果等拍照上传。课后，学生利用平板电脑完成教师布置的作业。学生考试的试卷也会经过扫描上传到数据库中并记录下来。在整个学习过程中，利用平板电脑可以记录和生成学生在学习过程中产生的所有学习行为数据，这就为教学评价提供了原始的数据支撑。

二、分析数据，使教学评价覆盖全体学生

教师通常会在完成一个知识点的教学后，利用提问来检验学生对这部分知识的掌握情况。但是由于课堂时间有限，只能随机抽取部分学生回答问题，而这样的随机调查难免会以偏概全，甚至使教师做出错误的判断，继而对教学有效性产生不利影响。

例如，在完成人教版《普通高中教科书·生物学2必修》中染色体组的概念的教学后，笔者随机抽取两名学生回答相关问题。这两名学生准确给出了答案，让笔者认为全班绝大部分学生掌握了这一概念，继而开始了新知识点的教学。而在后期的测试中，笔者发现很多学生对染色体组的概念并未完全理解，于是只能在测试后对该知识点重新进行讲解。这与课堂上针对学生的学习难点进行及时答疑解惑的教学效果差距明显，而且对学生后续学习单倍体、二倍体、多倍体的相关知识点也产生了不利影响。然而，在智慧教学环境下，每名学生都可以利用手中的平板电脑将自己的答题情况上传至教师端，教师不仅可以立刻看到正确率，还可以看到每个选项的选择比例及具体学生名单，这样就可以及时了解全体学生对知识点的掌握情况，進而调整教学策略，使教学活动更加灵活、精准，满足绝大部分学生的学习需求。

三、分析学习信息，使教学评价连续、完整

在传统教学中，通过课堂观察、作业和测验所获得的学生的学习信息是非线性的，且不同来源的信息难以有效整合，不同数据中隐含的信息连接被割裂。在这种不连续数据之上获得的分析结果只能解释某些特定的问题，缺乏完整性。然而，智慧教学软件能够全程自动记录学生的所有学习信息，包括微课观看次数及时间，课堂提问回答情况，讨论区发帖、跟帖情况，作业和测试情况等。智慧教学软件通过时间序列分析、聚类分析等手段，对学生的学习数据进行深度挖掘，构建学生的学科知识地图，并能够输出每名学生章节学习情况的分析诊断报告。教师可以根据诊断报告向每名学生发送个性化、量身定制的学习资料包，以提高学生的学习效果。

四、运用智能设备，评价中过程与结果并重

在智慧课堂的教学环境下，学生在学习过程中可以充分利用平板电脑的拍照、录音、录像、即时通信等功能，及时向教师或同学分享学习成果、提出学习难点，可以便捷地参与学习群的讨论。教师也可以随时监控到每个学习群甚至每名学生的学习情况，对学生的学习过程进行评价并如实记录。

例如，学生可以在互动讨论区就某一学习问题进行讨论，发表自己的观点，并相互合作寻找解决问题的方法。教师通过浏览讨论区的帖子，不仅可以了解学生对知识点和基本技能的掌握情况，还能侧面了解学生的学习能力、学习态度、学习兴趣、情感、态度与价值观等信息，这就能使教学评价做到过程与结果兼顾，评价的结果也更加准确、完整。

五、结束语

综上所述，智慧课堂中智能设备、无线网络及教学软件的使用，给教学评价的方式、方法、过程等方面带来了突破性的改变。教师科学利用智慧课堂中产生的各类数据及分析结果，使教学评价从主观、片面走向了科学、完整。随着大数据技术在教育教学领域中的不断深入应用，数据在教学评价环节中必将起到越来越重要的作用。因此，读懂数据及数据背后蕴含的信息，并能够根据信息形成行之有效的评价策略，是大数据时代下教师必不可少的一项能力。

参考文献：

[1]李葆萍，周颖. 基于大数据的教学评价研究[J]. 现代教育技术，2016，26（6）.

[2]张静. 基于大数据分析的课堂教学评价策略[J]. 电子技术，2021，50（8）.