实施数据驱动型精准教学的探索与实践

基于在数据驱动型精准教学实践中遇到的数据采集工作量大、周期长，数据采集场景覆盖面不足，教师进行数据采集意愿不高，数据分析运用能力不强等问题，大冶市实验高中（以下简称“大冶实高”）经过持续的探索，形成了一些能切实推动精准教学开展的解决方案。

降低数据采集工作量，缩短数据采集周期。在日常教学中，每次各大学科的数据采集量通常明显小于大型联考，一张答题卡的面积足以容纳这些数据。通过综合各个学科数据采集的需求，我们设计了所有题目均为7个选项的通用答题卡，提前批量印制发放给学生，需要时学生直接使用手上现成的答题卡即可，降低了前期准备工作量，也缩短了数据采集的周期。

主观题的批阅也是导致数据采集工作量大、周期长的一个重要原因。通过引入以“空”为单位的有痕阅卷，对于易于区分正确与否的作答由学生间互评，其他则由教师评阅，不仅能降低工作量还能让学生关注各种易错可能，同时让学生能在第一时间获得反馈。

多样化数据采集方式丰富数据采集场景。课堂内的实时数据采集是最困难的，此时可采用举手（牌）展示获取，可以很快知道学生错误率较高的题目。教师需要知道学生错选了哪个选项，就可以让学生伸出一个指头表示A，两个表示B……教师通过扫视即可知道学生选哪些选项比较多，也可以换成在纸板上写出答案然后举起。

英语学科的听力训练比较特殊，全部为选择题，而且听力训练频率很高，可以选择使用通用答题卡和手机阅卷（如答题卡助手）相结合的数据采集方式，一个学生用手机扫描答题卡，手机屏幕显示分数，另一位同学将该分数红笔誊写到答题卡上。学生能很快获得分数的反馈，教师也能获取详细的作答数据。

示范引领与效率提升破解教师低意愿。教师参与数据驱动型的精准教学的意愿不高，原因之一是对精准教学的价值认识不足，可以通过个别学科先行开展精准教学，取得较好的教学效果后，充分利用示范引领作用提升教师的参与意愿。学校生物学科率先开展数据驱动型的精准教学，高考学科成绩明显高出同类学校，致使其他学科越来越多的教师尝试数据驱动型的精准教学。

利用数据分析模板及“闭环题库”，提升数据的分析和运用能力。由专业人员开发数据分析模板，普通教师只需要知道如何套用模板，该模板分析的数据有什么作用即可。

精准教学最为重要的一个手段就是补偿训练，实际教学中经常碰到这样的场景，教师发现学生某一个知识点存在较大漏洞，教师想让学生对该知识点进行一定量的补偿训练，此时如果有现成的以知识点为单位配套的典型例题、课堂训练题、课后训练题、补偿训练题的题库，问题便迎刃而解。由于该题库贯穿整个教学始末，构建了教学闭环，故笔者将其称为“闭环题库”。

利用思维导图来提升教学的系统性和结构性。学校生物学科在开展数据驱动型精准教学的过程中，充分发挥思维导图的优势，利用师生共同构建本节知识思维导图的方式进行小结，以知识间的关联提升教学的系统性和结构性，避免开展数据驱动型精准教学可能导致的知识割裂问题。

创新数据分析方式，巧妙突破教学堵点。对于县域普通高中，主观题的作答是多数学生的薄弱点，学校在探索实践中引入了新的分析方式。学生对主观题进行自评，采集并将学生自评得分与教师评阅得分进行比较，找出分差较大的得分点，分析学生该得分点的作答，最后进行有针对性的指导和训练。实践证明，这种数据分析方式，有力推动了教学堵点的突破。

（本文系湖北省教育科学规划重点课题“基于‘思维导图-闭环题库’的数据驱动型生物复习模式研究”的研究成果，项目编号：2020JA144）

责任编辑/李慕绚