数据驱动，优化教学

来源:用户上传      作者:

　　【项目简介】
　　苏州市实验小学校的“基于数据分析的小学数学教学实践研究”是2017年江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目。该项目在小学数学教学领域，研究运用大数据理念与技术进行数据挖掘、学习分析，在大量数据的归纳与分析中找到真正影响小学数学教学有效性的重要因素，使教师全面获悉每一位学生学习的真实情况，进行更为精准、高效、适应学生学习的小学数学教学，优化教与学方式，促进因材施教。项目开展近两年来，经历了现状调查与理论学习、顶层设计与分步实施、回顾梳理与反思改进三个阶段，在数据平台构建、数据驱动教学改进等领域取得了一定的研究与实践成果。
　　摘要：大数据时代的到来使运用数据驱动教学改进成为教师教学新的关切点。苏州市实验小学校从大数据教学支持系统构建、教师教学的数据素养提升和数据分析优化小学数学教学三个维度，在小学数学教学领域研究与实践适应每一位学生的精准有效的教学，促进学生在小学数学领域的自主、主动、个性化学习，提升小学数学教学效能。
　　关键词：数据分析;小学数学;教学实践
　　中图分类号：G623.5 文献标志码：A 文章编号：1673-9094（2019）12A-0016-06
　　近年来，随着信息技术的革命性突破和泛互联网数据的急剧扩增，以“数据驱动学校，分析变革教育”的教育大数据时代已经来临。数据技术带来的教学过程实时反馈、基于数据分析的学习内容优化和满足个性化学习需求等特征，正在对传统的学校教学产生深刻的影响。运用数据技术，挖掘小学教学活动中的学生学习行为数据，进行科学的数据分析，提升教学有效性和效率，对当前学校教学的发展具有着重要现实意义。
　　苏州市实验小学校在“十二五”期間，在布鲁姆的教学目标分类学、加涅的学习条件理论和基于学习条件理论的教学设计原理等教学心理学理论指导下，开展了“学习分类、目标导向的教学设计”研究与实践，取得了初步成果，教师的教学行为更为符合教学心理学揭示的认知规律，小学数学教学也更为轻负高效。而以现代教学心理学理论和实证研究为基础的小学数学教学，一直将学生的学习结果数据分析放在重要位置。这为数据分析技术引入小学数学教学领域奠定了良好的前期基础。2017年，我校申报的“基于数据分析的小学数学教学实践研究”项目被立项为江苏省基础教育前瞻性教学改革实验项目，由此开展了以数据驱动教学改进的研究与实践。
　　一、基于数据分析的小学数学教学实践研究目标
　　本项目研究和实践的目标是运用大数据理念及技术，开发相应的教学支持系统，通过数据挖掘及学习分析，研究并实践基于学生学习需要的小学数学教学方法与程序，促进学生在小学数学领域的自主、主动、个性化学习，提高小学数学教学的有效性。
　　依据目标，我们主要从三个方面推进研究与实践工作：一是建设适应学生学习的教学支持系统，包含适应学生学习的小学数学教学资源开发实践研究和小学数学教学平台建设实践研究;二是基于提升数学学科素养和数据分析素养的教师培训实践研究;三是基于数据分析优化小学数学教学的实践研究。
　　二、基于数据分析的小学数学教学实践路径
　　近两年来，我们围绕研究目标，组建了由小学数学教师、数据技术专家、数学教学专家组成的项目组，在三个维度推进研究与实践工作，取得了以下成果：
　　（一）适应学生学习的教学支持系统建设
　　适应学生学习的教学支持系统包含两个层面：一是适应学生学习的小学数学教学平台建设，二是适应学生学习的小学数学教学资源系统开发。
　　1.适应学生学习的小学数学教学平台建设
　　建设教学平台需要具备三方面的功能：一是实时收集学生学习行为数据;二是能根据小学数学知识图谱的结构，有效整合教学资源，并根据教师的教学指令推送各类教学资源;三是对学生的学习行为数据进行量化分析并呈现。
　　（1）小学数学教学的平台架构。平台采用B/S模式（浏览器+服务器）的交互方式，B是教师端和学生端的浏览器，S是搭建在服务器上的学习平台，由教师在系统上开设课程和定制资源，学生通过终端设备的浏览器访问学习。教师可对学习活动进行组织，参与互动。平台的基础是两库一图。两库是题库和资源库，一图是知识图谱。题库实现存放各科各类的习题，内容涵盖各年级，分填空、判断、选择、简答等形式，与学科知识图谱中的知识点关联。资源库中包含一系列学习视频资源，也与知识点绑定。
　　（2）小学数学教学平台的主要模块。平台设置了多个功能模块，与核心的两库一图相对应，有资源管理、题库管理和知识图谱三大模块。教师可通过这些模块对资源、题库和知识图谱进行维护与更新。从教师端口来看，有教案管理、分组管理等模块，教师可使用这些模块进行教学方案的设计，从两库中调取习题和资源，控制学习任务的下发、暂停或撤回，对学生提交的作业进行评改，组织学生围绕某个主题或者某一个具体的问题在线讨论等。从学生端口来看，有学习任务单、在线讨论等模块，学生可在这些模块中参与学习和互动。
　　（3）小学数学教学平台的主要功能。适应学生学习的小学数学教学平台可实现的主要功能有：教案设计、教学执行、作业批改、分组管理、数据分析（见表1）。
　　2.适应学生学习的小学数字化教学资源系统开发
　　开展基于数据分析的小学数学教学实践研究，首先需要有相应的数字化教学资源，这是一项基础性工作。由于数学学科本身所具有的严谨性、逻辑性，高度的抽象性和广泛的应用性，所以数字化教学资源需要依据小学数学学科本身特点进行系统开发。主要分两步：一是依据小学数学学科的知识结构和学科特性，研究绘制形成小学数学学科的知识图谱。二是依据绘制的知识图谱，运用布鲁姆教育目标分类理论进行系统的适应学生学习需要的教学资源开发与分类。
　　（1）绘制小学数学学科知识图谱。知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的图形。小学数学各知识点之间存在着直接或间接关联，这些知识及知识之间的关联形成了立体的、网状结构的知识树。通过绘制可视化的图谱，表述小学数学知识及知识之间的相互关系，形成完整的知识体系图，这就是小学数学的“知识图谱”。这张可视化的图，呈现了小学数学知识之间的关系以及发展演进的路线，能清晰地展现每一个知识的生长点、延伸到哪里，以及相关联的知识。 　　根据小学数学课程标准，以“因数和倍数”知识点为例，我们系统整理小学数学知识绘制而成的知识图谱不仅包括知识点和知识点之间的关系（也就是每个知识点的起点知识和后续知识），还包括知识点的教学目标、所在章节，以及相对应的教与学方法说明（见图1）。
　　（2）适应学生学习需要的教学资源的开发与分类。知识图谱构建的主要目的是为了在教学平台上进行适应学生学习的教学资源建设。教学资源必须与知识点挂钩并具有梯度层次，这样才能推送给不同学习目标、不同水平层次的学生。
　　资源建设的主要内容是习题库建设和教学微视频开发。我们依据开发的知识图谱，运用布鲁姆教育目标分类理论开发了小学1～6年级完整的习题库，每一道习题与相关知识点匹配。同时，依据布鲁姆教育目标两维分类框架，将习题分为记忆、理解、运用、分析、评价、创造六个水平层次，进行习题属性标注，方便老师教学并适应学生学习的需要。在一些基础的数学知识点和重要的数学知识点上，我们还开发了教学微视频资源，供学生自主学习。
　　（二）构建运行“学、研、行”教师培训模式
　　由于以学生素养发展为核心，以大量学习数据为支持的教学，教师没有先例可循。为此，在项目运行中我们必须开展教师培训来解决这个问题。而目前教师培训普遍采用的现场专题培训、观看网络视频、网上发帖交流等方式，从实际成效上看，有利于达到的学习目标主要是记忆和理解，难以达到运用、分析、评价、创造等更高层次目标。出现这种问题的根源在于：多数培训，无论是关于新理念、新方法的专家讲座，还是优秀教师的示范课，对于参训教师而言，仍然属于事实性或概念性知识，没有亲身的实践体验。“做中学”，很难将其转化成程序性或策略性知识。为此，我们研究构建了“学、研、行”教师校本研训模式（见图2）。
　　图2揭示了在教师培训中，研究是学习与实践的桥梁，没有研究，教师难以学以致用。提高教师培训实效性的核心在于引导、促进教师在学习、实践中开展研究。所以“学、研、行”教师校本研训模式分为两个阶段：“学、研”阶段和“研、行”阶段。在“学、研”阶段，教师主要学习的是事实性知识和概念性知识;在“研、行”阶段，教师深度学习的是程序性知识、策略性知识、信念性知识等。依据布卢姆教育目标分类学，在“学、研”阶段教师主要处在对新知识的记忆、理解层次，在“研、行”阶段教师处在对新知识的应用、分析、评价、创造层次。“学、研”阶段和“研、行”阶段，是不断循环、螺旋提升的过程。
　　1.学、研阶段
　　在该阶段研训团队主要学习、研究国内外已有的理论与实践成果。为此我们开发了学、研阶段螺旋式循环提升的五步骤程序：分析需求—确定内容—自主学习—分组研修—讨论深化。
　　（1）分析需求：主要通过调研，明确参与研训教师知识结构的不足之处在哪里？其迫切需要解决的问题是什么？发现在大数据时代，教师素养发展上的具体需求。
　　（2）确定内容：在需求分析基础上，我们将培训内容定位为学习科学理论、大数据理论与技术等。书单包括《应用学习科学》《大数据时代》《技术时代重新思考教育》《如何进行个性化教学》等十余本最新的相关理论与方法方面论著。
　　（3）自主学习：教师在明确研究问题的基础上，开展自主阅读。我们强调要带着问题去读书，与现实的教学情境联系起来去读书。教师撰写个人读书笔记、读书心得、读书反思，互相交流。
　　（4）分组研修：我们将参加研训的教师按照不同的研究问题进行分组。各研究小组将前期自主学习中学到的理论与其建立联系，力求找到对研究问题的解释，以及在教学实践中验证的方式。
　　（5）讨论深化：由专家主持召开研讨会，各研训小组分组汇报学习体会，相互质疑，相互补充。随着大家充分地沟通交流、质疑问难，往往会引出更深层次的问题。这些问题会促进教师反思，并投入到新一轮的学习中。
　　2.研、行阶段
　　该阶段研训团队运用课例研修的方式，通过开展线上与线下混合式教学，使教师在研讨与实践活动中，习得新知。我们开发了研、行阶段螺旋式循环提升的五步骤程序：设计标准—集体备课—课例观摩—评价改进—迁移运用。
　　（1）设计标准：研训核心组成员，研究了教学各环节数据收集、数据分析的基本要求，使基于数据的教学改进意识全面融入教学设计中，形成了教学设计的新标准、新规范。
　　（2）集体备课：全体研训教师分小组依据新开发的教学设计标准，进行教案设计。该阶段要求各小组成员充分交流讨论，运用新学到的知识，整合线上与线下教学资源及新教学情境下的多种教学方法，设计出数据驱动教学的教案样例。
　　（3）课例观摩：各研训小组轮流开设研究课，全体研训教师参与听课活动。另外，邀请课题指导专家全程参与听课。听课后，由开课的研训小组介绍研究课的设计意图、数据挖掘与分析的方法等。
　　（4）评价改进：研究课结束后，组织开展评课活动，研训教师、各位专家发表评课意见。重点围绕数据挖掘与数据分析的有效性，对课堂产生的影响，以及教学效果等方面，开课的小组根据意见建议改进其研究课的设计。
　　（5）迁移运用：每一位参加研训的教师，把前阶段在集体研课、听课、评课中学到的知识，尝试运用到自身的教学实践中。研训小组开展小组内评课研讨活动，对该教师的研究课提出意见和建议，优化改进。
　　从目前开展的教师访谈中我们发现，这一培训模式的成效较为显著，不仅教师的教育理念得到了转变，教学理论水平得到了提高，更重要的是教师做到了学以致用。教师通过学、研、行过程，更新了自身的知识体系，掌握了数据驱动提升教学有效性的基本方式。
　　（三）基于數据分析，优化课堂教学探索
　　适应学生学习的教学支持系统建设提供了学生在线学习的机会，为收集学生学习行为数据，开展基于数据分析的小学数学教学提供了载体。项目运行以来，我们在“前置学习促学习自主”“基于数据分析的精准教学”“数据分析让思维可视化”“数据驱动下的高效课堂建构”四个方面开展了实践研究，促进了学生在小学数学领域的自主、主动、个性化学习，提高了小学数学教学的有效性。 　　1.由学习“前置”，促学习“自主”
　　“前置学习”指的是教师向学生讲授新课内容之前，让学生先根据自己的知识水平和生活经验所进行的尝试性学习，是推进学生自主学习的一种方法。不同于完成教师布置的圈画重点的预习，前置学习指向学生的“先学”，强调教师从学生已有基础出发，创设理解、探索等尝试性学习机会，设置能体现知识本质、具有研究价值的小课题或以问题形式提前呈现给学生的学习任务。
　　前置学習为学生提供了自主学习的机会，改变了被动学习的状态。通过基于数据分析的学习系统，将前置学习任务布置在学习平台上，并设置学习开始和结束的时间，或者单个任务的时间限制，学生可以随时随地自主完成学习任务、传送学习作业、开展交流与讨论。丰富的资源推送和灵活的媒体形式也为学生自主开展前置学习提供了有效支持。学生在学习平台上完成了前置学习任务，留下的学习行为和结果的数据能帮助教师及时把握他们的学习情况。通过对一阶段学习的数据进行汇总和分析，教师还能观测到学生在一阶段的学习过程中，对知识和技能的掌握情况以及学习能力、思维能力等方面的发展情况。当教师发现学生前置学习中问题的时候，就可以通过平台及时推送针对性资源，让学生自主进行补习。教师也可以根据学生情况，做出个别辅导或全体补习的决定。
　　2.通过数据分析，让思维可见
　　通过对前置学习的数据进行更小细粒度的分析，可以让教师细致把握每一位学生的学习状况，让学生的思维“可视化”。
　　以《圆的面积》教学为例，这节课的前置学习内容包括先观看平行四边形、三角形、梯形面积探究过程的视频，再完成2份前置学习单。通过对平行四边形、三角形、梯形面积的梳理和回顾，为圆的面积推导做准备，同时对可能出现学习困难的学生进行定位。教学平台呈现的数据情况分析如下：观看视频总计用时188.77分钟，平均每人用时4.39分钟。观看视频总计次数为96次，平均每人观看2.5次。据此可见，学生对平行四边形、三角形、梯形面积推导有不同程度的生疏。从前置学习反馈情况来看，平行四边形面积推导过程正确率约为91.7%，三角形面积推导过程正确率约为89.8%，梯形面积推导过程正确率约为83.9%。由此可见，对三种图形面积推导过程的熟悉程度，平行四边形最佳，三角形其次，梯形居第三，且差距较大。用字母表示圆的半径、周长及周长与半径之间的关系的错误人数为5人，应采用个别交流和辅导的形式，对前测试题进行订正，扫除障碍。学生对“用字母表示弧长”存在困难，错误率接近40% 。正确率在50%左右的学生都能发现弧长与圆周长的关系，但不能用字母正确表示两者关系。正确率低于50%的学生则不能发现弧长与圆周长的关系。
　　通过对以上前置学习数据的分析，我们对每一位学生的已有基础、存在的个性化问题有了更为准确的把握，为接下来线下学习的针对性设计提供了重要依据。
　　3.基于数据分析，实施精准教学
　　学生的学习数据来源于课前、课中和课后，对这些数据的采集与分析能够让我们开展适应学生学习需要的精准化教学。比如，在《平行四边形的面积》一课教学中，通过线上前置学习数据的分析，发现主要问题：有约三分之一的学生不具备“转化”思想;有约五分之一的学生对于求平行四边形的面积受到了长方形面积公式的干扰;对于面积概念，有个别学生是模糊的。所以，教师进行了针对性的教学设计：一是在课堂教学的一开始出示一道前置学习的题目，以交流的形式让不具备转化意识的学生能够对转化有一个初步的认识;二是将摆脱长方形面积公式的干扰作为需要突破的一个教学难点;三是对面积概念模糊的学生，在课前单独进行指导。在课堂教学中数据反馈显示：大部分学生通过课堂学习，已经对平行四边形的面积有了深入的理解，但仍有学号为16、34、38、40的这四位学生对于底乘以对应的高不理解，尤其是40号学生，她对平行四边形的底和高概念也不理解。于是教师在课堂上采取了针对性的教学措施：有意识地选择这几位学生来提问，听听他们是如何理解这些习题的，然后进行针对性的指导，帮助他们加深印象，突破难点。在课后检测中，40位学生正确率为97.5%。说明在课堂学习过后，绝大部分学生对于“转化”这个数学思想方法有了更深入的理解，掌握了平行四边形的面积的计算方法。针对那一位没有掌握的学生，教师采取了课后单独辅导的方式。
　　4.数据驱动，建构高效课堂
　　通过对学习行为与结果数据的采集与分析，可以准确把握学习者在知识与能力方面的基础，以及学习过程中是否存在困难。据此可以帮助教师对教学内容予以取舍，学生已掌握的可以“舍”，学生易掌握的可以精简，学生理解较困难的应当精心组织。如此，课堂的有效性和效率得到了提高。
　　以《分数的初步认识》教学为例，本课是“数的认识”的一次扩充。分数既可以表示具体的数量，也可以表示两个量之间关系的意义，对于初次学习的学生来说是一次质的提升，也影响着后续有关分率问题的分析和解决。教材中通常将认识几分之一、几分之几以及单位“1”的学习分成3个课时来学习，并且将重点放在对两个量之间关系的理解上，对于“量”的理解有所忽视。我们在教学中，首先对前置学习采集的学生学习数据进行分析，设置了两组练习。第一组有关“平均分”基本概念的练习正确率达到100%，说明学生已经掌握。第二组有关平均分与除法关系的练习出现了一些错误。通过对各小题错误情况的细粒度分析发现，学生对于将一个物体平均分后所表示的意义是理解的，只是没学习过分数的表示方法，对于分数的具体表示规律以及各组成部分所表示的意义不清晰。因此，由数据分析给课堂教学带来的建议是：1.无需对平均分的概念单独加以学习。2.通过各种情境沟通“平均分”与分数之间的关联，将学生从生活化的学习经验引向经验的数学化、系统化。3.将几分之一的理解与几分之几的理解进行沟通，促进学生对分数的理解。4.减少陈述性知识（分数的写法和读法等）学习的时间，主要让学生自学完成。
　　从这里可以看出，教师基于学情，对教学内容有所取舍后进行了重组，聚焦重点，抓住关键，从而提高了课堂教学的效率。 　　三、基于數据分析的小学数学实践研究的反思
　　项目立项以来，我们按计划开展了项目研究与实践工作，取得了初步成果。目前，这些成果还不够成熟，在很多方面还有待完善。接下来，我们将在以下方面继续探究：一是在数学学科整体知识结构下完善小学数学知识图谱，进一步探索资源建设和平台架构的优化。二是深度挖掘学习数据与学生发展的关系，从适应每一位学生开展数学学习、教师开展教学设计的角度，进一步完善学习平台的数据挖掘与分析功能，丰富数据及数据挖掘的内容，提升教学的精准性和学习的适应性程度。三是在目前开展实践研究的基础上，根据学习内容的类型和学习的需求，整理相应的基于数据分析的教学设计和学习改进的策略，丰富教学案例，形成具有推广价值的“基于数据分析的小学数学教学策略”。
　　责任编辑：李韦
　　Practical Research on Primary School Mathematics Teaching Based on Data Analysis
　　CHEN Gang & PENG Jian
　　（Suzhou Experimental Primary School， Suzhou 215007， China）
　　Abstract： With the advent of the big data era， application of data-driven teaching has become a new concern for teachers. Our school has constructed the supporting system of big data teaching， improved the data accomplishments of teachers’ teaching， and optimized primary school mathematics teaching through data analysis. Meanwhile， our school has conducted research on and practiced the precise and effective teaching suitable for every student in the field of primary school mathematics teaching so that we can promote students’ autonomous， active and individualized learning and improve the efficiency of mathematics teaching in primary school.
　　Key words： data analysis; primary school mathematics; teaching practice
转载注明来源:https://www.xzbu.com/9/view-15107211.htm