韦玲珍（杭州学军中学海创园学校，浙江杭州 311121）

一、基于大数据的精准教学契合高中文言虚词教学的实际

准确理解文言虚词，是学生文言文学习中的难点。这一方面由于虚词类型众多，基本功能在于语法和语气，学生往往很难准确说出词义；另一方面则源于理解虚词对语境的依赖性强，需要较强的文字感受力和较完备的语法知识。这些导致学生觉得文言虚词的意义不可捉摸，难以言传。但学习规律告诉我们，越是难以准确描述的知识越需要在细读慢悟、不断累积的基础上寻求理解突破，需要通过大量的语言实践来获得。所以，文言虚词的学习过程除需要数量充足的训练材料、广阔的选材覆盖面外，还要精准把脉学生学习状态，精准调控学生学习过程，而大数据的兴起无疑为此带来了机遇。

从微观上看，大数据及其所依赖的各类智能系统使学习可视化，能帮助人们清晰精准描述学生个体或群体的学习，对大至年段、班级，小至学生个体的知识缺陷和学习习惯进行精准而细致的分析。这有利于对症下药，使虚词教学在教学目标确定、教学环节设计、教学过程推进等方面更加清晰可控。从宏观上看，大数据的横向比较或更大区域背景下的审视，有利于实现对知识能力获得过程的有效调控，对学习效果和习得结果的精准得当评价，并在学情诊断、效果检验、效能标准等方面提供及时有效的助力。

二、基于大数据的高中文言虚词精准教学的实施

基于这样的认识，笔者所在教研组从教学目标、教学过程、教学评价三个维度出发，设计了基于大数据的文言虚词精准教学模式（基本结构如图1），并结合虚词“所”的教学展开了实践研究。

图1

（一）精准化教学目标的确立

教学目标是教学设计的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。以往，虚词教学目标常常比较模糊，如“对文言虚词进行归类整理，掌握本文重点文言虚词的常见用法”。在这一表述中，如何归类整理、重点的标准是什么、什么程度算常见等都是模糊的。

教学追求精准化，首要的是教学目标精准化，即对教学目标进行清楚解释、清晰分解，并以量化方式精准描述。每条教学目标都转化为对应的问题，每个问题则分解、细化为可以量化描述的小问题。[1]确立文言虚词的教学目标，就应当说清有多少量的文言虚词，重点虚词以何为标准、具体指哪几个词，这些词应该掌握到何种程度。这样，既有对知识或技能本身的具体说明，又明确了运用这些知识和技能的场景和速度要求。

关于文言虚词，《2020 年浙江省普通高考考试说明》（以下简称《考试说明》）要求掌握“常见文言虚词在文中意义和用法的理解”。常见文言虚词指“而、以、其、之、于、且、也、则、焉、乃、者、与、所、为、因、乎、若、何”等。虚词“所”出现在常见范围之内，而且近些年颇受命题者的青睐。2011 年、2012 年、2016 年、2018年这四年的浙江高考语文卷，虚词“所”都是考查对象。《考试说明》在“考核目标与要求”中指出：“理解，指领会并能作出简单的解释，是在识记基础上高一级的能力层级。”这就意味着，要能指出一定语境下虚词“所”的词性、词义，能清晰区别语句中的句法意义。明确了这样的教学目标，我们才可以开始设计虚词“所”的精准化教学。

（二）层级化教学过程的设计

传统教学及教学分析以班级为对象，因而教学活动是群体性的、统一的。但在大数据背景下，我们完全可以优化传统的教学过程，实行知识能力层级化、学习过程个体化。

1.知识能力的分层分级

所谓层级化，就是对知识能力进行分层分级。高考范围内的18 个重点虚词，有些词兼具实词和虚词两种词性，所以知识能力的第一层就是能区分是实词还是虚词，然后才是要求说出一定语境中的词义，并进一步准确判断词性，更高要求则是理解虚词的语法功能和表达作用。如虚词“所”，细究其意义和用法，就能发现主要有两个类型三种词性，这样不妨把学习目标分解为四个小目标：（1）能准确说出“所”字是单用还是固定结构，是实词还是虚词；（2）能准确说出“所”字的运用类型和词义；（3）能准确判断语句中“所”字用法的词性类型；（4）能准确区分“所”字结构充当的语句成分。这些目标分别从构成、词义、词性、语法功能等角度对虚词“所”进行理解，引导学生经历从识记到理解的过程。

接着是对学生的学习过程进行分层分级。文言虚词的学习，其课堂常态是随文而教，然后在某一专题进行综合整理。这样，知识涉及的范围从单篇课文扩展到整个专题，乃至整个高中学段的教材。但此时学生还只是达成了学业水平考试的要求，而高考要求则是能准确理解课外文段中虚词的词义和用法。因此，后面几个环节就不再是简单的知识归类梳理，而是知识的迁移和运用，能力要求从识记、理解上升为分析、综合和运用。分层分级后，智慧校园平台能清晰呈现学生的知识能力水平和薄弱环节，教师可据此选择针对性的教学内容、教学策略，进行针对性的训练和引导。学生可以据此选择适合的资料进行学习和检测。

知识技能实行分层分级后，自然也对资源平台提出了精细化要求。对于虚词“所”，我们通过文档中的搜索功能，将苏教版普通高中课程标准实验教科书《语文》中84个含有“所”字的语句，浙江省历年高考语文卷中、近10年全国其他高考卷中、近5年全国各地高考模拟卷中有关“所”的题目，汇集成材料库。然后根据课内教材、高考真题、模拟题对它们进行分类，建设成学考系统、高考系统2个资源群。再根据“所”的词义、词性、语法功能进行第二次分类，总共形成6 个小群落。资源题库的题型，有连线题、填空题、单项知识能力选择题、复合知识选择题等，以满足对学生知识熟练度和应变力的不同层次要求。

2.学习过程的个性自主

个性化、自主化是学生学习在精准化教学框架下的必然特征。由于学习目标的明晰化、层级化，学生就能像打游戏通关一样，选择适合自己的学习内容逐层进行学习，只要获得了一定层级的通关能力，就可以自然地进入下一层级的学习，而不必顾虑教师的教学计划和其他同学的进度。这样，学习就能真正实现个性化。在我们的教学中，有学生对照老师列出的“所”字用法总表，直接研究84 个教材内“所”字用法资料库，一研究完就以满分通过综合测试。还有学生抓住学情自测题和高考真题，来回研磨了三遍，也就大功告成了。这样就大大减少了重复训练，增加了学生的自主学习时间，使学生的学习成为一种目标明确、过程个性的成长历程。

同时，这也使学习成为学生的自主行为。学生在启动学习之初，需要教师的教学提供一定的智力支撑，但后期的学习则完全可以自主开展活动，教师只要借助测评结果引导学生发现问题，并为其提供学习建议就行了。学生自主完成测试，然后查看分析并进行整理或巩固知识。这样，每个学生可根据自己的学习能力和学习时间，自主地安排文言虚词的学习进程，真正实现学习过程的个性化。

3.教师的精准化调控和互动

精准教学，其核心要素还包括对学生学习过程精准调控、精准辅导。在大数据环境下，师生之间可以借助通信设备、学习平台和智慧校园系统等，实现跨越时空的沟通，并且其沟通记录可以追溯查询。学生学习行为通过数据的测量、记录得到呈现，教师可由此判断学生是否顺利达成教学目标，若未达目标也可清晰了解问题突破的关键点在何处，从而着手进行有效的教学调控或学习干预。

由于教学目标的层级性和资源库的分层建设，学生做的每道题和每一个选项都有对应的知识能力界定。因此，智慧校园平台会根据学生答题情况，自然生成个性化的知识点学业曲线和知识能力雷达图。例如某次巩固练习批改后，我们发现雷达图空缺最大的是“所”字结构语句成分的判定，于是立刻从资源库导出5组典型语句进行强化。这样就能精准把握学生学习中存在的障碍，并通过课堂教学、平台互动或通信设备进行集体教学或个体辅导。

从教学操作看，教师可按照班级中的特殊问题和普遍问题的分类，以班级为单位进行相应的教学调控。历届学生的普遍共性问题作为课堂教学中的重点内容，特殊问题则作为课堂教学中因境而化的随机环节，个别学生的特殊问题则可借助通信工具即时进行点对点的纠正。从学习层面看，多数学生身上反映出来的普遍问题，可通过教学平台予以统一纠正，并通过对学生的学习训练过程进行测量、记录，在更精准高效的引导中形成学习的循环迭代，直至全部学生达成教学目标。所以，教学调控和师生互动是贯穿始终的工作。

（三）全面化教学评价的精准

在大数据环境下，教学评价也正从模糊走向精准。正如对于虚词“所”的综合测评，我们提出的要求就是：3 次综合测试，均能在15 分钟内完成30道设有“所”字用法考查的随机复合型选择题，且达成度95%以上。这样一来，教学评价也自然走向了精细化。

传统教学对学生的评价只能依据最终的测试结果，用平均分、中位分等作为评价标准，最多附加上平时的测验成绩和教师的大致印象，对学生作出模糊的学习水平评定和学习态度判定。这样不仅结论不精准，而且对学生的真实学习水平和真实情况缺乏必要的描述。但大数据背景下，教师能清晰完整地记录学生的学习发展过程，准确呈现每一阶段的水平和状态，甚至能以高精的实时技术，全面记录学生的即时反应，使师生对学习过程的了解更精准细致。

例如，为充分了解学生对虚词“所”的认知，我们在板块导学案中设置了如下考查题：

下列各项中“所”的用法，与“吾妻死之年所手植也”一句相同的一项

A.某所，而母立于兹。（《项脊轩志》）

B.岂敢盘桓，有所希冀。（《陈情表》）

C.夜则以兵围所寓舍。（《指南录后序》）

D.若属皆且为所虏。（《鸿门宴》）

此题意在通过训练提醒学生关注“所”字用法，并初步了解学情。精准作业系统的批改结果显示，此题学生正答率仅37.43%，选择A或D 的学生竟然有15 人。这表明学生对“所”字的用法了解不多、理解不深：未能区分实词和虚词，未能区分“所”字结构的结构成分，未能辨析“所”字结构在语句中的功能。同时，这也暴露出一个群体性的学习薄弱点，即借助语言句法推断虚词用法的能力偏弱。

因此，基于大数据的教学评价能实现全员、全过程、全方位的实时评价。而且，大数据使知识和能力实现精细层级化后，学习发生的每一过程点均清晰可见，每一个学生个体的状态都一目了然。学生的学习情况通过智能教学系统的自动监控、分析，可实时反馈给所需要的人员，教师、学生、家长都可查询并生成可视化评价报告。[2]教师根据学生的班级整体情况调控教学，可对学生未来一段时间的学习表现进行预测，并根据预测结果提出改进建议或对策，也可综合分析学生各阶段的学习表现，对比参照群体或系统数据，客观科学地评价学生群体和个体的水平。所以，大数据下的评价是全面的、精细的，做到了评价的精准化。

三、实践成效与反思

经过近一个学期实践，文言虚词的精准教学基本成型，我们建设了16 个常见虚词资源库，完成了12 个高考高频虚词的精准教学。从假期作业和开学后的学习检测看，文言虚词题各班的正答题在76.9%～92.4%，平均正答率81.9%，较之前有了明显的进步。同时，学生对词性知识、语法功能知识的掌握以及对虚词语境的推断能力，都得到了提升。

但实践中，我们也遇到了一些困惑。首先，资源库建设的工程量非常大。由于没有与教学需求一致的现成资源库，所以全部资料的搜集和试题编制基本是人工操作；知识能力的分层，资料的分组分库，也是一个浩大的工程。其次，由于没有进行是否为高频知识点、是否为典型例句的区别，训练材料中不能杜绝重复和低效的试题，无形中增加了学生负担。再次，目前的智慧校园功能不够齐全，作业批改缺少快捷方式，成绩数据处理和分析费时较多。

此外，我们还需要进一步论证所设计教学路径的推广能力。在语文教学中，文言虚词是知识数量少、知识结构最清晰、能力要求层次中等的语言知识板块。对其进行分层级分系统的研究和教学是可行的。但这样的方式是否能适应现代文阅读、作文等主观性极强的语文知识板块，即如何增强现有模式的应用广度，这些还有待于我们在实践中继续探索。