☉山东省淄博市周村区王村中学 郑学涛

☉山东省淄博市周村区王村中学 孟凡刚

☉山东省淄博市周村区王村中学 王延山

信息产业化的快速发展使智能终端进入课堂成为必然趋势，医院、银行、餐厅等公共场所人工自助服务平台的大量使用，也使得智能终端的熟练使用必须成为学生的核心信息素养之一.班级授课制中课堂评价（Classroomassessment）是教师为了判断学生的学习情况、了解自己的教学效果、促进学生的有效学习而开展的对教师与学生教与学信息的采集、分析和利用活动［1］.笔者所在学校自2015年以来探索、实行基于数据分析下的一对一精准课堂教学，经过近三年的努力，形成了一套适合本校学生特点的成熟的信息化教学模式.课堂中一个重要环节是基于数字化的课堂观察平台，借助互联网、大数据技术将观课者的观察数据、主要行为记录等通过后台运算直接以可视化的成果呈现给授课教师，为课堂教学的评估提供清晰的评估证据.这一过程融合了多元主体（授课教师、观课者）间的多维互动，使教学评价融合在教学过程中，不仅是对教学过程的评价，更是对教学成果的评价，将“教—学—评”过程一体化.授课教师及教学设计者可根据生成的统计图表，诊断课堂偏差行为，为下一节课制定矫正方案.同时课堂执教者可依据评估结论重新设计教学方案，重塑教学行为［2］.本文呈现的是基于数据分析下一对一数学精准课堂的课堂检测环节与传统课堂下的课堂检测相比的优势所在，其内涵是如何进行数据分析以精准地获取学困点为教师教和学生学提供方向支撑和内容支撑，让接下来教师的教和学生的学更加具有针对性和目的性，希望对读者有所帮助.

一、学校模式简介

基于数据分析下的一对一精准课堂的基本流程是：由教师在上一课结束时下发资源包（微课、学习任务单）并布置本节课课前预习任务，学生通过网络平台接受指令后在课前进行自主学习，回到课上学生则首先汇报自己的学习成果（10分钟），然后教师和学生一起解决学生在课前学习中产生的困惑（15分钟），接着进行课堂检测（10分钟），最后进行课堂小结和课堂测试的问题处理（10分钟），课堂结束时教师布置下节课的预习任务.在课堂检测环节，学生自带智能终端登录学校购买的网络平台进行答题，学生提交后，平台自动对学生的解答情况进行统计分析，呈现具体数据供教师和学生参考，而教师则根据数据及时了解学生的学困点和不足之处，以便及时调整课堂教学，学生则根据数据自我调整学习的步伐，进行查缺补漏.数据分析的价值是让课堂教学目标更清晰，让学生对自己的学习情况了解得更全面、彻底，从而有效避免了教师全凭自己多年的教学经验臆断学生困惑的弊端.经过一段时间的实践和立足于实践的研究，笔者所在学校已经发展了一套基于数据收集、数据分析，根据分析结果进行精准教学的教学模式，使教师和学生的信息素养得到提升.

二、基于数据分析的一对一精准教学的优势

1.数据分析能够帮助教师及时了解全班学生整体学习情况

与以往单凭教师的教学经验预设教学活动、实施教学计划相比，智能终端收集的学生课堂学习行为（主要是完成度、完成时间）、学习效果（主要指正确率、订正率和反思率）的大数据提供的分析结果能够较准确地反映学生的成长情况，对学生的成长及班级整体舆情做出预测，以及根据预测结果采取针对性的措施，具有一定的科学性.例如，笔者在执教鲁教版数学九年级上册“解直角三角形”一章“正弦函数”一课时，课堂检测环节共有五个题目.教师可通过智能平台的教师端观察学生的完成情况，以第一题选择题为例，全班49人中44人提交答案，正确答案为A，饼状图显示正确率为93%，其中选择B答案的有2人，选择C答案的有1人，无人选择D答案，且能够清晰地显示出选择错误答案的学生姓名.得出数据之后，教师可以通过平台直接与出错学生发起对话，让这三名学生自查出错原因，并及时改正.教师也可以根据后台数据选择性讲解习题，还可以根据学生情况快速筛选让部分学生听教师的讲解.而且后台数据不但能够向教师提供全班学生每个题目的提交率、正确率，还能向每个学生提供他所完成的五道练习题的总体正确率及在班级整体中的排名，数据分析的利用打破了传统“教师——单个学生”提问和回答的空间界限，将传统课堂的“主导”和“主体”之间单一时空变为在同一节课中多个并行时空共存的形式，任何学生都可以根据自己的解答情况同教师乃至座位远离自己的同学发起对话，这无疑提高了课堂练习的效度和信度，使得课堂检测真正达到训练的效果，也使教师的教学更加有的放矢.

2.数据分析使教师对重点学生进行及时关注成为可能

《义务教育数学课程标准（2011年版）》指出，教师在教学中关注个体差异，注重因材施教，提高教学活动的针对性和有效性.在课堂中，教师尤其要重点关注所教学科的学困生.传统课堂下，教师在学生完成课堂练习之后，想要了解学困生的学习情况，只能走到该生面前查看学生的练习本，也只能同时对一名学生的完成情况进行点评，想要在同一节课中同时关注几个学生的课堂检测情况几乎不可能，而借助智能平台，教师不但可以通过数据分析结果快速找到本节课的学困生，还可以随意查看任何一名学生的解答情况，只需通过教室内的智能平台教师端就可以将某几个学生对一个题目的解答情况展示在全班学生面前.例如，在练习中有这样一道习题：已知∠α为锐角，且求∠α的度数.数据分析显示，在提交答案的44人中，只有66%的学生答案正确，经教师筛查后发现，平时教师重点关注的大部分学困生或者做错或者并未提交答案，再调取这些学生的做题痕迹，发现他们的错误存在一个共同点：由于不知道sin10°的值，所以不知接下来如何计算.从分析结果来看，这10人没有整体思维意识，滥用分配律的计算形式导致计算失败.而此时教师采取的教学措施是：强调逆向思维，首先思考哪个角度的正弦函数值是出错学生回答，接着教师让学生观察两个等式，发现α+10°=60°，则α=50°，教师强调要把α+10°看作一个整体，并且强调分配律对于锐角三角函数不适用.教师讲解完毕后要求学生写出正确的解题过程和解题反思，教师也可以根据订正率及时掌握学生对错题的修改情况.

3.数据分析能够最大限度地实现个性化错题整理

心理学研究也认为，错误应该被积极地看待，因为错误是儿童思考的结果［3］.在传统课堂中，教师很难统计出哪个题是学生普遍存在问题的，这需要教师让学生举手示意，有时学生碍于面子不举手，造成教师的调查失真，也不利于教师发现自己真正的教学失误点在哪里，而智能终端后台提供的数据是最真实的，例如，在课堂中发现这样一个练习题：在△ABC中，∠C=90°，已知3a=4b，则sinA=______.本题为最后一题，题目的正确率较低，根据数据指向分析学生出错的原因主要有两点：第一，一部分学生不知道如何利用“3a=4b”这个条件，丝毫没有设参数解决问题的思维和习惯；第二，一部分学生虽然能够设出a=4k，b=3k，但忽略了应用勾股定理求斜边.教师采取精准教学措施：首先引导学生将乘积式3a=4b换成比例式，然后引导学生设出两直角边为a=4k和b=3k，最后引导学生使用勾股定理求斜边.这是本节课的重、难点，完成讲解后，教师让学生通过智能平台把该题收入错题集，并让出错的学生和未及时提交答案的学生及时反思，第二天发现，一部分学生写出了完整的解答过程，有些学生自己制作了简易的微课，分享到班级空间中，有些学生则找出了几个相同类型的习题，他们都实现了自己的个性化学习，教师给这部分学生发红花以示奖励.其实，数据的可量化范围是比较大的，学生的学习目标达成度、学生对待知识的兴趣和态度、学生对待数学问题的情感，都可以通过数据间接反映出来，比如，学生完成练习题的时间、题目完成正确率都可以以数据的形式呈现，让数据的醒目形式为学生的学习服务，最大限度促成学生的个性化学习.

4.数据分析能够形成及时反馈，促成全观教育的达成

课堂评价的具体做法不只是诊断出学生的学习缺陷，为教师改进教学提供可靠证据，还可进一步引导学生参与课堂评价［4］.智能终端收集的数据不仅仅用作告知学生做该题目时出现了错误，还在于引导学生思考为什么会产生这样的数据，接下来要干些什么，当学生全面熟悉这种教学模式并具有一定量的数据积累之后，教师就可以凭借数据包全面研究学生的学习过程和学习行为，记录和跟踪学生的学习痕迹以促进学生良好学习习惯、优秀品质、积极态度的养成，通过学生留下的网络痕迹，教师可以抓住一切可以利用的教育机会对学生施加积极的影响，让学生感受什么是终身学习，并将寓教于乐的传统理念充分倾注在教师和学生、家庭和学生、学校与学生、学生与学生之中，从而实现全息全观的教育.例如，有学生将30°的正弦函数值同正切函数值相混淆，而记忆混淆更深层次的原因是该生在自学环节中并未认真观看教师提供的微课，他将课本粗略阅读一遍就开始尝试解决问题，随着学习的深入暴露出了这样的问题，而教师除了要让学生调整学习方法、端正学习态度，还可以引导学生通过智能平台回看在学习“三角形”一章时学习过的定理“在直角三角形中，30°所对的直角边等于斜边的一半”（微课），引导学生加强对知识之间的联系性的认识，让学生将数学知识放在整体中看待.

三、数据分析下一对一精准课堂的经验

1.教师如何选择课堂检测中的习题

关于习题选择的余地是比较大的，教师可以使用网络平台内部题库中的题目（当然要进行筛选，不可直接调用），还可以使用教师自己添加的题目，即题目的新鲜程度、信度、效度都可以通过预设达到教师需要的效果，但为了能在课堂上快速收集数据，题目类型要以选择题、填空题、判断题为主，解答题和证明题则需要学生在纸上手写拍照上传平台，再由教师批阅，这种形式与纸质作业无异，这也是目前所选用的智能平台尚未解决的问题，因此教师在设置题目时如无特殊需要应尽量选择客观题，若有选择主观题的需要，则只能在课上收集，课下再在平台教师端批阅.当然，教师也可以在课堂上使用多屏互动，同时显示多个学生对同一个题目的不同解答，也可以将学生的正确答案与错误答案进行对比，这也要求教师具备一定的数据分析能力，只有及时的数据分析才能在有限的课堂时间内采取精准教学措施，从而提高课堂效率.

2.数据的内涵和使用方式

数据只是一种表象，它只精确地显示出存在问题的学生的数量和对于某个问题尚有疑问的人员名单集合，至于为什么会出现问题和疑惑，则需要教师根据数据进行下一步分析，数据的价值是让教师通过了解解题时出现的问题、存在疑惑的学生的人数占总人数的比例，及时了解学情，给教师和学生敲响警钟，这时教师要通过跟进询问具体学生的行为和表现分析学生出错的原因，挖掘数据内隐关联与“特征—结果”之间的普遍规律，例如，教师可以通过做题时间分析学生是否有充足的时间进行数学思考，学生在家完成前置作业时是否认真观看了微课.教师还可以通过查看学生其他学科上课过程中留下的学习痕迹判断学生的整体学习情况，乃至联合其他学科教师进行合并诊断，然后根据诊断结果确定下一步的精准教学措施和改进措施，而且数据也不是完全否定教师的教学经验，而是辅助教师将多年积累的经验更加合理、合情地发挥出来，从而切实提高课堂效率.此外，教师还要防止数据的富态化，简单的数据垒砌不能带来什么，要及时地、合理地对数据进行分析和整理，并积极使用数据分析结果对学生进行诱导.

3.数据分析下的激励措施

在教学中，激励机制是教师将教学目标转化为具体学习现实的连接手段，是学习模式得以延续的根本保证.通过激励措施，能够使学生的行为更加规范、更加固定化.在三年的教学实践中发现，移动终端智能平台使用之初，学生兴致盎然，而一段时间之后会出现一个消极怠慢的时期，这时教师可以发挥平台评价功能，终端上的软件所具有的辅助教师评价的功能能够在一定程度上激励和督促学生完成任务.例如，学生每做对一道题，教师可以给学生发红花以示奖励，教师也可以根据全班的答题情况给予整体评价，除了教师可以看到后台数据，学生也可以通过平台看到自己与其他人的检测正确率，还可以互赠红花，家长亦可以登录与学生绑定的账号进行查看，对学生近期的学习情况、作业、课堂检测情况留言鼓励.

诚然，需要指出的是，教师和学生使用智能平台上课对网络环境的要求较高，否则会影响数据收集的质量，而教师也不是在每节课都使用智能平台进行课堂检测，智能平台与纸质作业相结合的方式才能切实提高教学的精准度.

四、结束语

新课标同时指出，现代信息技术的作用不能完全代替原有的教学手段，其真正的价值在于实现原有教学手段难以达到甚至达不到的效果.无论技术如何智能，机器永远是冰冷的，无法传递教育本应传递的人文关怀和情感共鸣，因此需要教师明确的是，人工智能可以为细致、准确地了解学生提供便利，也可以在无形之中让教师成为教学中的专制者，有必要对此保持一份警惕.对于后者，则需要教师建立正确的学生观、技术观，学生作为具有自主性的人，需要通过教学得到进一步的发展而非受到压制.在教学中运用人工智能不是为了维护教师的绝对权威，而是为学生的自主发展提供更多的途径［5］.因此教师要借助数据分析这一手段，摆正自己组织者、合作者、引导者的角色，真正让数据分析更加真实、有效，切实提高课堂检测环节的效率，让冰冷的数据助推数学火热的思考.