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大数据时代下高中化学精准教学初探

2022-01-10李磊李丽旭

安家(校外教育) 2022年3期
关键词:精准教学高中化学大数据

李磊 李丽旭

摘要:当前,以互联网、大数据、人工智能迅速发展,传统的教学方式已经不能满足学生的学习需要,在新课改的前提下,智慧课堂逐渐融入了学生的学习生活中,精准教学成为教育工作者研究的热点。精准教学立足学生需要,精准定位教学目标、精准施教、精准评价。不仅改变了教师教育教学观念,提高教学能力,提升老师信息化素养,打造了学科教师成长共同体,而且满足了学生的个性化探索,提高了学习效率,实现了以学生为中心的学习,达到了培养综合素质人才的目的。本文就如何利用数据反馈,在智慧课堂中达到精准教学进行了初步探索。

关键词:大数据  高中化学  精准教学

中图分类号:G4 文献标识码:A

在核心素养的背景下,素质教育归根结底是个性教育。当前,以互联网、大数据、人工智能为代表的信息技术快速送代并日益渗透到社会生活的方方面面,精准教学成为教育工作者研究的热点。精准教学立足学生需要,精准定位教学目标、精准施教、精准评价。基于数据分析的智慧课堂精准教学改变了传统课堂教与学的方式,真正做到了将课堂、课后和课前以信息化的方式演示给学生,从课本理论、实践技术和具体应用解释着知识的要点,智能化的教学手段一定程度上也减轻了师生的教与学的负担,激发了学生的学习兴趣,实现了学生的个性化学习。

一、精准定位教学与评价目标

制定教学目标,对教学起着至关重要的作用。目标是灵魂,目标是方向。目标越清晰,达成目标的路径也就越明了。那么如何确定精准的教学与评价目标呢?

1.认真钻研教材,是教学目标确定的首要依据:制定教学目标必须以《大纲》为准绳,以教材为依据,明确所教的内容在整个高中化学教学中所处的地位和作用,合理确定教学目标的达成程度。结合教学实际,认真钻研每堂课的教学内容,准确把握教材内容,制定的教学目标才能突出重点,抓住关键点。

2.深入了解学生,是评价目标确定的必要依据:学生是否具备了学习新知识必须的条件,学生到底掌握了哪些要求掌握的知识,有多少学生没有掌握?哪些知识学生可以自己学会,哪些知识需要教师去教?哪些地方可以作为学生的亮点出现?只有对学生有了相当准确、深刻的了解,才能制定出切实可行的教学目标,从而真正体现精准教学的原则。

二、精准施教

1.课前:学情前测,建立基本概念。

教师通过学习平台推送学习任务(课件、微视频等),并选择适合学生学情同时满足知识点要求的基础知识题目,学生自学后完成学情前测。学生做题之后系统会将错题整合至云作业后台,同时学生在做题过程中及做题后的相关行为都会被记录下来,并形成数据和图表,教师可根据数据图表判断学情,以此来初步诊断学生对基本概念、基础知识的了解和掌握程度,同时为教师课堂上的知识把握提供精准的数据支持,实现先学后教、以学定教。

2.课上:精准施教,实现基本概念的认识进阶并及解决问题。

课堂上在教师的主导下学生小组自主学习,解决共性问题。通过小组汇报诊断并发展学生实验探究的水平和对所学知识的认识进阶。课堂的最后运用所学理论知识讨论生产生活中的一些实际问题。诊断学生对一些生活问题的认知水平及解决实际问题的能力水平。诊断并发展学生对化学价值的认识水平(学科价值视角、社会价值视角、学科和社会价值视角)。

3.课后:个性化智能推送,实现学生的个性化学习。

以云作業为平台,以课前、课中、课后为时间线,通过数据反馈教师一方面可以精准管理班级,另一方面能够个性化推送微课程、测验、文档资源、讨论、直播等学习任务上传至平台。学生完成相应任务后,平台会自动将学生的错题根据题型、难度和错误率等方面进行统计,并以数据、图表等形式呈现。教师根据反馈的信息制定针对每个学生的个性化错题集。同时,大数据针对学生个人错误率情况智能化的推送相关漏洞知识点的错题,真正实现了专为学生定制的个性化智能推送。

三、精准的学习评价

传统的学习评价关注知识的外在价值,评价多以学生参与学习的某个时间段为参照对学生进行总结性评价,评价维度局限于对纯粹客观知识的掌握。数据零散化、评价过程破碎、过程性评价缺失。大数据支持下的评价则结果和过程评价并行,还能实现多种评价方式共存。

1.评价过程动态掌握。学生完成考核后,立刻可以得到一张直接生成的评价成绩单,反馈及时有效,家长在手机上也可以掌握学生的评价进度,另一方面教师也能够根据反馈及时调整自己的教学计划。

2.积累数据体现过程性。通过系统收集,学生的评价数据能够进行积累,通过对数据分析,不仅可以根据数据中呈现的实际情况实时调整教学活动,而且通过数据发现新的学习方式和学习模式,从而及时被归纳总结。

基于数据分析的化学智慧课堂精准教学的研究,一方面构建了多元、个性化、动态的精准评价体系,另一方面为学生打造随时随处随想随学的泛在学习环境,利用碎片化时间灵活学习,同时利用基于网状知识图谱和大数据引擎为基础的自适应学习模块,满足学生个性化探索,提高学习效率,实现以学生为中心的学习,达到培养综合素质人才的目的。

参考文献

[1]张西林.智慧课堂在高中化学教学中的应用[J].赢未来, 2017(16)

[2]柯孔标.大数据时代下精准教学的探索与实践[M].杭州:浙江教育出版社, 2020

本文系河南省教育科学规划课题《基于数据分析的高三化学智慧课堂精准教学的实践研究》(课题批准号:2021YB1064)

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