基于“监测数据”,推进小学数学“精准教研”的实践

[摘  要] 基于“监测数据”深入推进“精准教研”，能有效改进、促进、推进学生的数学学习。基于学科的“监测数据”，教师要及时跟进，积极分析数据，推进精准教研;要积极寻找“质量短板”，弥合学生学习裂缝;要深入研读监测报告，结合具体数据分析，研究、探寻提升学生学业质量、效能的方法、措施，形成基于数据的教学改进方案并积极进行实践。

[关键词] 监测数据;精准教研;小学数学

对义务教育学校学科教学进行监测，对学校学科教学具有导向、调节、监控、促进等功能。学科教学监测的结果可以从两个方面展开：一是定性评价，二是定量评价。其中，定量评价是基础，定性评价是在定量评价基础上的话语描述。学科监测的维度很广，涉及学生的学习能力、课外阅读、减轻负担、学科联盟等方面。基于学科的“监测数据（包括大数据和子数据）”，教师要积极寻找“质量短板”，并研究具体的精准教学对策，以期能改变教学现状。通过监测，让评价能发挥出最大的作用，对学生的数学学习推进形成最大效益。笔者以小学数学学科“监测数据”为例，试谈“监测数据”在推进小学数学“精准教研”等方面的作用。

一、有效谋划：设计“精准教研”策略

对学科数学进行监测，当然会受到监测工具、监测指标的制约。在一定的监测理念、监测实践之下，围绕监测数据，教师要进行整体性、系统性、结构性的谋划，进而实施顶层设计“精准教研”的策略。2022年，笔者在学校数学学科监测的基础上，形成了一份监测报告。该报告包括两个方面：一是“学生数学学习结果”，二是“学校数学教学状况”。这两个方面的评估构成了报告的整体。其中，对“学生数学学习结果”的评价，主要包括“学业表现（内容维度、认知维度、能力指标等）”“学习情感态度（学习兴趣、自信心、学习焦虑等）”。

根据监测数据，笔者从学生的数学学业成绩、学业表现水平、学习兴趣、学习自信心、学习焦虑、课时达标率、工作日数学作业时间、周末数学作业时间、对数学教师的喜爱程度、数学教师课堂管理等方面进行整体性、系统性的分析。在整体分析的过程中，笔者发现：对于一些有难度的“星级问题”，学生的认知、思维力度不够，由此建构了相关的“培优”策略;对于不同的学生，采用了统一化、标准化的作业样态，导致学生学习效能降低。基于此，笔者积极实施“分层作业”，对作业进行“优选”“研磨”，从而形成对学生数学学习的真正减负。以“作业减负分层”为例，在每一节数学课后教师都会设置“分层作业”。笔者将作业分为基础题（A类题）、中档题（B类题，融入变式回练题）和提高题（C类题），由易到难编成“阶梯式题组”。同时，作业量进行区别对待：A层学生必做A类题，选做B类题;B层学生必做B类题，选做C类题;C层学生必做C类题，选做B类题。实践证明，这样的作业分层设计有效激发了学生对数学作业的兴趣，调动了学生对数学作业的积极性。“牵一发而动全身”，作业分层设计这一小小举措撬动了学生整体性学习效能的提升。

根据监测数据，要改进学生的数学学习，就要善于寻找“精准教研”的突破口，而“分层作业设计”就是教师精准施教的一种方法、一种策略、一种路径。当然，根据监测数据，不同的学校、不同的教师可以寻找到不同的策略、路径、方式和方法。但无论是哪一条路径，都应当是切实有效的。

二、范式改进：推动“精准教研”实践

对学生学业水平的监测，不是“为了监测而监测”，而是“为激励而监测、为需求而监测、为成长而监测”。基于对学生学业水平监测数据的分析，教师不仅要善于寻找突破口，快速提升教学研究效能，更要从长远上着眼，建构适合学生、匹配学生数学学习的教学范式。相较于“寻找突破口”的谋划，这种从根本上改变学生学习方式、学习样态的活动，更能提升学生的数学学习效能。

在每一个范式环节，笔者都设计了“精准教研”的策略。以自主学习的精准教研策略为例，传统的自主学习时部分教师往往做“甩手掌柜”，对学生缺乏针对性、实效性的引导。而笔者学校的数学教研组教师对学生自主学习实施精准化教研，形成了“五把利器”：一是要求学生“圈”，即让学生将关键信息圈一圈，学会有效提取信息;二是要求学生“画”，即让学生借助画图等策略帮助理解题意、理清关系;三是要求学生“试”，即提倡学生用多种方式尝试解决问题;四是要求学生“标”，即在某一环节出现疑难或者其他问题，引导学生用红色笔标注记录;五是让学生“帮”，即教师特别为学困生准备了温馨小提示，助力学困生的有效自学。这样的精准教研让学生不仅知道“学什么”，更知道“怎样学”。学生从“学会”走向“会学”，其学习力在不断生长拔节。实践证明，借助精准化的教研，学生能有效把握学习重点、有效突破学习难点。在精准教研之后，笔者以六年级的“稍复杂的分数应用题”相关题目来进行“再检测”，结果发现学生无论是在分析能力表现、运算能力表现、推理能力表现，还是在问题解决能力表现等指标上，都获得了进步。较之于原先统一的监测，再测的各项指标数据均比原来的高。为了改进教学的范式，笔者还采用了“S-T”分析方法，即通过“观察”或“录像资料”来记录相关的数据，并做出精准的数据研判。

设计精准教研策略，笔者采用了“双融合”的策略，即将“课堂实践”与“延时服务”融合，将“课堂教学”与“课题研究”融合。为此，笔者采集数据、聚焦问题，开展有效的教学诊断。根据诊断结果，笔者构建数据分析模型，由此精准研制了一个个“微课题”。笔者还采用学科教研组长、教师、学生多重角色联动的方式对学生学情进行精准化的调研，对监测数据进行精准化的分析，形成相关的教研操作策略，不断丰富、完善教师的教学范式。实践证明，从学生的学习活动入手，从教师的教学范式入手，能有效提升教学质量、优化教学生态、改进教学行为。

三、群体互助：优化“精准教研”路径

基于对监测数据的考量，笔者发现，数学学科是最容易形成两极分化的学科。为了弥合学优生与学困生之间的差距，笔者不仅创设了“学科联盟”互助学校、互助班级，更在每一个班级中提倡一种“群体互助”。群体互助既包括教师对学生的助力，又包括学优生对学困生的助力。学优生对学困生的助力，主要表现为“兵教兵”“兵强兵”。笔者主要阐述微观层面的群体互助。微观层面的群体互动，让课堂真正成为一种名副其实的互动、交流、互助课堂。这种互动、合作、交流，不仅体现在小组互助合作上，更体现在全班互助合作上。

笔者在监测之后，基于对监测数据的研究，主要研判哪些学生是真正的“学困生”，哪些学生是虚假的“学困生”（因为态度等问题表现）。这就是教师对学生具体学情的一种研判。对于真正的“学困生”，教师要进行精准“扶贫”，采用一种“群体互助”的方式：要给数学学习弱势群体单独“开小灶”，从而促进数学学习“弱势群体”学业水平提升;要发动“学优生”，引导学生群体之间开展小组合作、全班互动;让“资优生”“A+生”与学习“弱势群体”结成“一对一”的“互帮对子”。在学生的群体互助过程中，教师要善于从“学优生”那里收集一些关于“学困生”的数据，进行系统性的分类研究，从而让自身的教学实践更精准。正是基于宏观与微观相结合的互帮、互助，学生群体之间抱团发展，从而实现了让“每一个学生的学习都在场、都不掉队”的精准教研初衷。实践证明，有了这种群体之间的互助，学生的“差异系数”变小了，学生的成绩普遍提升了，学生的数学学习呈现出一种良好的态势。在互助的过程中，教师不仅要引导学生合作探究，更要引导学生自觉反省、发问，从而促进学生的认知、思维的不断进阶。

基于“监测数据”的精准教研，教师要在学生的作业设计、教学方式以及学生的互助合作等方面开展深入研究。实践证明，通过精准教研，学生对于一个个知识点“领”得更透、“悟”得更深了。在精准教研过程中，笔者深入研读监测报告，结合实际具体分析影响学生数学学习质量、效能等关键要素，让学校、教研组、教师开展多级研究。教师要注重解决监测中发现的相关问题，形成基于数据的改进方案，采取有力措施提升学生的数学学习质量、水平。

在全校数学教学研究小组推行精准教研，让学校学生的数学学业表现达到中等及以上水平比例为100%，高于全镇6.5个百分点，高于全市15.2个百分点。精准教研让学校的数学课堂成为“活的课堂”、成为“实的课堂”。有了监测数据的支撑，笔者所在学校的数学教学效能获得整体性发展、提升。基于“监测数据”，深入推进“精准教研”，及时跟进学生的学态，教师“一直在路上”，也将“永远在路上”。带着一种“未完待续”的持续研究、实践的姿态，每一位数学教师都应当作一个思想者、行动者，不断助推学生数学学习的持续升级，让学生的数学学习迈向崭新的、更高的台阶。

基金项目：江苏省第十四期中小学教学研究重点自筹课题“基于监测数据推进小学数学精准教研的实践探索”（2021JYJC14-ZB19）。

作者简介：周俊（1979—），本科学历，高级教师，从事小学数学课堂教学和研究工作。