G4基于数据分析的学情诊断

基于数据分析的学情诊断总结随着教育信息化2.0时代的到来，如何以教育大数据建设为驱动，深化信息技术与教育教学应用融合，推进教育信息化工作创新，成为当前教育信息化发展有价值的研究。现阶段，各校使用网上阅卷系统阅卷已经非常普遍，也会利用测试数据进行适当分析研究，但很多时候还停留在最高分、最低分、均分、方差等冰冷数据中。本文将从一线教学视角对基于教育大数据下如何提升数学教学的精准性做了一些积极的实践尝试和思考。一、基于联考数据诊断下的教学策略分析良好的教学效果源于有效策略的选择，好的策略也依赖于较为精确的问题。智学数据平台给教与学提供了有力的数据支撑，通过前期的数据诊断，教师能够提高教学的精准性和学习的高效性。1.精准化讲评试卷通过数据分析，教师能够更好地分析考试情况，做到心中有数。教师在评讲前，要先进行有关的成绩统计、分析和处理（包括每一题的正确率、平均分、最高分、最低分、优秀率、及格率等），以此来确定本班学生对知识的掌握情况。然后对答卷进行客观的分析：一是对试卷的分析，二是对学生答题的分析。从而找出试卷中学生错误率较高的试题或典型的错误，分析其出错原因，也包括掌握知识性失误和技能性的失误，这样不仅切合学生学习的实际，而且有的放矢。这是提高评讲质量的前提。2.个性化答疑辅导在试题讲评时，教师选择高频错误点和得分率较低试题进行课堂集中讲评。但对于个别学生出错的试题，也不是置之不理，教师可以利用课堂间隙，走到对应学生身边，进行点对点答疑与指导。这类问题出错点往往都在个别地方，很容易完成快速解答，让个性化辅导落到实地。同时，在解答题的讲评后给学生一定的订正与总结时间，利用这个时间，教师可以走到个别学生身边，结合学生的答题卷与得分，进行现场精准分析与交流，达到快速完整的分析与反思。这种个性化答疑辅导，既能够减少学生课下再去答疑的周期，节省了时间成本，也能够实现师生全面交流。相比课下再答疑，辅导没有打折扣，甚至更高效。3.最优化跟踪指导通过考试数据分析，教师可以知道本次考试班级学生相应知识掌握的总体情况，反思自己的课堂复习是否到位，特别是日常的训练讲解是否精准。通过对个别学生的答题进行分析，可以较为准确地知道每个学生在哪些知识点上存在问题。通过对收集的问题进行一些归类与分析，可以有效地提出完善的方式。如对于概念、定理、公式等问题不清楚的同学，可以安排课下的知识点、公式或知识体系的完善类作业;对于三角函数与三角形解答题出现问题的同学，可以安排进行课后的题型与拓展的总结性训练，以最短的时间来完成解题能力提升训练。对于解析几何和导数部分的解答题，考虑到是一轮复习阶段，在课后训练安排上注重基础题型的训练与总结，确保每位同学能完成第1问。基于学情的训练分类指导，一方面能快速完善知识、方法，提升解题能力，另一方面个性化的后期学习指导对学生学习信心的培养非常有价值。二、基于大数据学情诊断的应用1.更新教学观念，跳出唯成绩论大数据技术的运用，让教师开展有质量的素质教育有了更好的抓手，从对学科均分的关注，逐渐转变为对学科日常教学和有效学习方法的关注。以数学为例，用好基于学情的大数据分析，可以帮助教师纠正两个认识误区。一是题海战术是学好数学的有效办法。在没有进行有效的学情诊断前，很多教师都会选择简单粗暴的教学策略，大量刷题，尤其在紧张的高三复习阶段更是如此。随着高考改革与试题命制特点的变化，试题对学生能力的考查越来越重要，这种能力很难通过简单重复的刷题得到有效提升，精准教学就变得非常重要。二是做好难题是获得高分的关键。对于这一观点很多学者颇有争议，笔者认为，中考数学100分的试卷中有65分左右的基础分，中等以上难度的试题占比实际很小，如果学生能拿到基础分，在提升题上再有些突破，这才是每个学生数学学科备考的有效策略。通过前面联考成绩分析，不难发现，基于大数据的学情诊断给师生提供了各自努力的方向。一方面，可以让课堂教学更精准，在共性问题、突出问题上加大研究;另一方面，让学生们学习更高效，在自己出现的薄弱点上，做到点对点训练与快速提升。2.找准成绩提升路径，走精准化教学之路衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力;耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力;稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力;应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力;生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力。基于大数据诊断的精准化数学教学的实践，笔者认为可以从以下几个方面着手。前测数据备课用。教师十分清楚基于学情的有效备考是上好课的关键所在。为了提升备课的精准度和有效性，教师可以进行一个前测的学情诊断，来判断学生对所学知识的掌握情况，较为精准地收集学生的学情数据，让教师在课前对知识、题型的讲解进行有效筛选，提升课堂教学的有效性，助力有效教学的实施。作业数据辅导用。基于数学学科特点，常态化的跟踪训练是数学学习质量反馈的有效途径。教师往往只是对作业进行批阅，在极少数情况下进行错误统计后的讲解。而大数据应用的一个重要途径就是答题对错数据，便于对学生进行点对点的辅导。通过数据分析，可以知道哪位同学在哪一题上出错，进一步调出原卷，就可以诊断出具体出错的原因是什么，从而为教师进行个别化辅导提供强有力的技术支撑。考试数据补差用。通过考试来检测学科教学效果，是目前对学科教学进行效果评价的一个很重要的途径。基于大数据的数学考试数据分析，能帮助教师了解所授班级与其他班级的差距，同时，还能聚焦到具体是哪一题和其他班级的差距有多大，对教师后期的教学调整和提升有着明确的指引。个体数据转化用。基于大数据的个体数据分析，能够清楚地看到学生考试中的具体问题，为其后续学习指明了方向，也提供了有力的策略支撑。如果问题中有知识点的漏洞，就补充学科知识;如果问题是解题方法和策略问题，就进行强化训练，提升解题能力;如果是本身的答题规范和书写规范的问题，就可以有针对性地进行专项训练。班级数据教研用。通过基于数学考试数据的对比分析，不难看出学生的共性错误，帮助教师精准备课，提升课堂教学的针对性，也可以通过个体数据的分析，找准学生个体的问题，提高学生学习的高效性和教师辅导的精确性。作为一个班集体来说，还可以通过几次数学考试数据的前后对比，来研判班级学生的数学学习状态，强化对学生的课前、课中与课后管理，为学生成绩的整体提升做些有意义的理论分析和实践研究。在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的研究与实际应用不容乐观。而在大数据环境下，学生学习行为的自动测量、自动记录、高效分析与精准预测均已成为现实，使得精准教学突破了传统教学环境下的操作困境，为下一步的应用、推广提供了强有力的支持。