基于数据驱动的智慧课堂精准教学模式研究

［摘 要］ 随着人工智能、大数据等信息技术被广泛应用于教育领域，数据驱动下的数字技术与教育深度融合，大数据赋能智慧教育评价体系，将进一步规范教学评价工作。通过智能化、科学化的评价体系研究与实践，实现精准教学的目标，借助课程教学目标达成度分析，实践并验证课堂精准教学模式的可行性和适用性。

［关 键 词］ 数据驱动；智慧课堂；精准教学模式

［中图分类号］ G642 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 2096-0603（2024）30-0０33-04

一、引言

（一）研究的背景和意义

2016年以来，中央及地方教育行政主管部门相继出台了一系列政策文件，为智慧教育的发展创造有利条件。智慧教育逐步被教育领域及社会接受，得以迅速发展，同时，国家教育部门着眼于教育信息化发展趋势。工业和信息化部等十部门印发的《5G 应用“扬帆”行动计划（2021—2023 年）》明确指出，“探索 5G 在智慧课堂、全息教学等场景融合应用”是未来教育发展方向。

伴随着智慧教育理念的普及，教育信息化2.0 行动计划的发布以及“课堂革命”的号召，越来越多的教育工作者关注到，如何构建智慧课堂以有效促进学生智慧素养的发展，通过课堂数据积累，本研究旨在建立智慧课堂模型，分析智慧课堂系统的关键要素及其内在结构，为智慧课堂的模式构建和实践提供参考。

（二）研究的内容

1.提出智慧课堂的内涵

智能课堂的核心在于“以智慧为教育目标，发挥课堂改革的引导作用”和“充分利用信息技术对课堂教育的创新影响”。智能课堂的定义可以概括如下：教师建立“以学生为中心”的教育结构，有效利用信息技术改革教学设计，组织和支持以解决问题为导向的学习活动，从而有效促进学生工具性思维、价值观念思维和改进性思维的和谐发展。这样的教育系统不仅注重学生知识的获取，还关注其综合能力的提升和智慧的发展。

2.基于智慧课堂的精准教学模式模型的构建与验证

为了构建并验证基于智慧课堂的精准教学模式模型，本研究采用了多种研究方法，包括文献分析法、课堂观察法和归纳法等。通过这些方法，研究者收集了课堂系统的构成要素，并对这些要素进行分层指标设置。

在理论基础上，本研究综合了问题解决学习理论、情境认知与学习理论、课堂环境理论、信息技术与教学整合理论以及个性化教学等智慧教育教学应用模型。同时，研究还融合了国外的 5E 理论模型（Engage，Explore，Explain，Elaborate，Evaluate）与7E教学模型（Elicit，Engage，Explore，Explain，Elaborate，Evaluate，Extend），进行了智慧教育教学模式的优化与再设计。

通过课程教学实践验证智慧课堂精准教学模式设计的科学性及合理性，在实践中剔除课堂教学中的弱关联因素，实证模型各要素之间的影响关系，进一步改进 2P-7E 教学模式。

二、智慧课堂及精准教学的研究现状

（一）智慧课堂的研究现状

关于智慧课堂的含义，不同研究视角有不同的理解。站在教学视角，有学者认为，智慧课堂是传授知识、启迪智慧的重要教育场域，其根本价值在于将知识转化为智慧[1]。也有学者认为，智慧课堂是以学生智慧发展为核心的综合素质培养的场域，其根本任务是开发学生的智慧[2]。可见，这里的智慧课堂是相对于知识课堂而言的，强调师生的智慧发展，关注课堂中促进学生智慧体系建构的教学方式[3]。就技术而言，有学者提出，智慧课堂是智慧教室硬件设备与智能数据分析系统等软件资源共同创设的虚实混合的课堂。也有学者提出，智慧课堂是以先进的教学、学习等理论为指导，以适宜的信息技术和学习资源为支撑，以数据分析和挖掘技术为基本方式建构学习任务，进而创造智慧力提升的学习环境[4]。

在技术维度上，高校智慧课堂强调通过技术赋能，以互联互通、开放共享、时空融合等互联网思维，全面系统地改造学习基础环境设施，促进教学模式的智慧升级[5]。这种智慧升级不仅仅是技术的应用，更是教育理念和教学方法的创新。

综上，本研究将高校智慧课堂界定为：融合数字技术及创新思维培养，通过数据分析，建立学习者画像，实现学习者全面且个性发展的学习维度。

（二）精准教学的研究现状

精准教学是一种旨在满足不同层次学生学习需求的教学方法。它利用大数据技术进行教学决策，确保教学活动过程的监测和评价具有精准性。精准教学的核心在于数据驱动，通过技术手段记录并分析学习者的学习数据，识别学生的学习规律和需求。基于数据分析结果，教师可以做出更客观、科学的教学决策。

当前，精准教学能够更好地贯彻和实施教育的个性化和差异化，精准提供针对性的学习支持。

因此，精准教学作为一种现代化的教学方法，在数据驱动和个性化教学方面具有显著优势。然而，要实现真正有效的精准教学，需要与教育学视角相结合，充分发挥教师和技术的双重智慧，确保教育过程的科学性、客观性和人文关怀。这样精准教学才能更具教育价值，为学生的全面发展提供有力支持。

三、智慧课堂精准教学模式设计

数据驱动的教学模式是指基于大数据分析和人工智能算法，通过对学生学习数据的收集、处理和分析，为教师提供精准的教学指导和决策支持。该模式充分利用了教育信息化的优势，实现了个性化、差异化的教学，提高了教学效果。智能化评价体系是基于数据驱动的教学模式的重要组成部分。通过分析学生的学习数据，智能化评价系统可以对学生的学习情况进行全面、客观的评估，为教师提供精准的教学反馈和指导，同时激发学生的学习动力和积极性。

（一）数据驱动的智慧课堂精准教学模式构建

1.教学目标的设定和达成度分析方法

在实践过程中，需要先明确课程教学目标，并通过数据收集和分析，评估学生对这些目标的达成度。通过与传统教学模式进行对比，可以验证基于数据驱动的智慧课堂精准教学模式在提高学生学习效果方面的优势。

2.数据采集与处理方法

精准教学模式的实施离不开一系列关键技术的支持。这些关键技术包括学习数据的采集与处理、数据挖掘与分析、智能化评价算法等。通过合理应用这些关键技术，可以实现对学生学习过程的全面监测和评估，为教师提供精准的教学指导。

（二）智慧课堂精准教学模式的框架设计

5E教学理论模型的重要理念是坚持学生在教学活动中的主体作用，以学生为中心，让学生主动学习、积极思考，自我成长；7E模型在此基础上增加了拓展和交流；以上两个模型均没有考虑教学设备的多样化及学生的个性化。

基于国外的 5E 理论模型与 7E 教学模型进行了智慧教育教学模式的优化与再设计，创新性构建了2P-7E 智慧课堂精准教学模型，以智慧学习环境、资源以及活动为构建要素，构建了包含情境导入（Engage）、新知学习（Explore）、详解分析（Explain）、精准解答（Elaborate）、拓展练习（Extend）、过程评价（Evaluate）、智慧课堂（Environment）、经验积累（Experience）为内容，融合问题驱动（Problem）及个性化驱动（Personality），对教学内容与教学细节做出了精准教学模式设计（见图1），以保证智慧课堂教学过程的顺利开展。

四、智慧课堂精准教学模式实践与验证

（一）课程目标设置及评价依据

根据教学大纲的课程目标进行拆解，按照大纲课程评价依据和成绩比例，设置过程性评价及终结性评价各指标的占比及目标分值（见表1）。

（二）课程目标达成情况分析

1.学生总体达成情况分析

如图2所示，课程目标3未达成目标期望，达成值为0.52，低于目标期望值0.70，说明学生薄弱环节在于课程目标3，反映学生对工程计量与计价识图、计量及规则的理解与应用是弱点。

其中课程目标2达成值最高，达成值为0.74，整体达成情况良好，说明：学生对于课程的基础性知识掌握度较高，熟悉工程计量与计价的几种模式；具备数字化运维的基础知识，掌握从建设工程项目的基础到上部结构、从内部装修到外部装修、从工程施工前到工程整个过程中影响工程造价的因素，并能系统综合考虑到报价中。

2.学生个体达成情况评价

图3清晰反映了课程目标1、课程目标2、课程目标3个体学生达成情况，可以看出部分学生未达成预期目标期望，总体达成率为72%、74%和52%，每个目标对应哪些学生个体未达到目标期望，对上述学生进行针对性指导。

（三）智慧课堂精准教学模式的可行性和适用性评估

基于数据驱动的智慧课堂精准教学模式可以根据学生的学习数据，为教师提供个性化、差异化的教学指导。通过分析学生的学习特点和需求，教师可以针对性地调整教学策略和方法，提高教学效果。

五、结论与展望

（一）研究结论总结

针对基于数据驱动的智慧课堂精准教学模式的班级，进行教学效果评估和分析，可以直观评估该教学模式对学生学习成果的影响。与传统教学模式对比，进一步验证该模式的可行性和适用性。

智慧课堂能够帮助学生验证学习效果，新旧知识的连接和归纳总结，实现自我反思和评价，让学生学后有成就感。智慧教学的数据分析、数据统计能精准、全面、直观地呈现上课数据，让教师的教学更加量化，同时学生也能够互相感知彼此的差距，实时精准地了解课堂的基本情况，从而能够主动地参与到智慧课堂中，探索属于自己的学习方法和学习路径。

（二）研究的不足和改进方向

1.设立精准化教学目标不足

当前教学目标的设定通常依据课程目标，而课程目标则依托于人才培养方案对学生能力培养的要求。然而，这些目标往往比较单一和抽象，难以具体指导教学实践。教师需要了解社会和行业对人才的具体需求，分析相关职业岗位的要求，确定学生需要具备哪些具体技能和知识，为每位学生形成可量化的指标信息，记录学生的特长和不足。通过数据分析，明确每个学生的优点和需要提升的方面，帮助教师对学生进行精准定位。根据学生的实际情况和社会需求，设定具体的、个性化的教学目标，将学生实践能力提高作为教学目标的出发点，并且应更符合学生个体特点。

2.优化教学过程

传统教学过程的教育理念、教学资源和教学目标应全面优化，优化后的教育理念将学生置于教育的核心地位，关注学生全面发展，强调个性化学习和自主学习。利用人工智能、大数据等技术，将教学活动由课堂延伸到课外，实现线上线下的有机结合，通过智能教学平台，接收、保存、使用和分析教学数据，实现资源的集成和共享，利用智能教学平台，实时监测学生的学习进度和效果，及时反馈和调整教学策略，确保教学目标的达成。

（三）对智慧课堂精准教学模式未来发展的展望

通过对智慧课堂精准教学模式的研究和实践，明确了数据驱动下的智慧教育对教学评价体系的重要作用。智慧课堂精准教学模式通过个性化教学和智能化教学工具的应用，可以更好地满足学生的学习需求，提高学生的学习效果和学习动力。课程教学目标达成度分析方法为教师提供了科学的评估工具，帮助教师了解学生的学习情况，调整教学策略和教学资源。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，智慧课堂精准教学模式将进一步完善和推广，为教育教学提供更加科学、智能的支持。

参考文献：

［1］ 付达杰，唐琳.基于大数据的精准教学模式探究［J］.现代教育技术，2017，27（7）：12-18.

［2］ 邢丽丽.基于精准教学的混合式教学模式构建与实证研究［J］.中国电化教育，2020（9）：135-141.

［3］ 李洪修，刘笑.数字化背景下高校智慧课堂建构的技术之维［J］.高校教育管理，2023，17（5）：81-89，124.

［4］ 姚瑶.D职业培训学校智慧教育应用研究［D］.北京：北京交通大学，2022.

［5］ 杨鑫.智慧课堂模型构建研究［D］.长春：东北师范大学，2019.

◎编辑 栗国花