篇一：基于大数据的精准教学
有效利用大数据实现精准教学
随着数字化时代的到来，大数据逐渐成为了各个领域的重要资源。对于教育领域来说，大数据的应用可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况、学习方法和学习成绩，从而采取更加精准的教学手段和措施，帮助学生更好地提高学习成效。本文将探讨如何有效地利用大数据实现精准教学。
一、收集学生学习数据信息
有效的大数据应用必须基于有意义的数据信息。在学校、教育机构和学生家长的合作下，应该收集尽可能全面的学生学习数据信息。这个数据信息包括学生的学习成绩、参加的课程和班级、学生做的题目和考试的答案、学生的学习时间和举办学习活动的地点等。
收集到学生学习数据信息后，需要进行数据分析。数据分析的目的是分析学生的学习方式和习惯，如学生在哪些方面存在问题、学生的学习成绩等等。这些信息可以帮助学校了解学生的学习情况，从而采用更加精准的教学措施和手段。
三、建立个性化学习模型
基于分析结果，学校可以为每个学生建立个性化的学习模型。这些模型可以包括学生的学习目标、学习计划、学习方式、学习时间和学习地点等。学校还可以采用智能调度技术将学生安排在适合他们的教学班级和课程上。这样可以有助于提高学生的学习效果。
四、实施精准教学
通过建立个性化学习模型，学校可以将学生分为不同的学习群体，再根据学生的特点设计相应的教学方案。教师可以通过分析学生的学习情况，在教学过程中采用合适的教学策略帮助学生解决问题并提高其学习成效。同时，学校也可以建立教师培训机制，为教师提供更多的教学支持和资源，帮助教师提高教学质量和有效性。
总结：
大数据的应用已经成为教育领域发展的趋势，学校应该积极推进大数据应用，促进个性化和精准教学的落实。通过收集学生学习数据信息，分析学生学习数据信息，建立个性化学习模型和研究智能化调度技术，可以为学生提供更加高效和精准的教育服务，提高学生学习效果和社会竞争力。
篇二：基于大数据的精准教学
基于大数据分析的精准化教学
基于大数据分析的精准化教学
林厚从
〔摘要〕只有全面深入分析学情，找准“最近发展区”，开展针对性的教学活动，才能提高教学的有效性。以此为出发点，我校经过多年探索，建构了基于大数据分析的精准化教学模型，主要包括真实全面的数据采集、精准科学的数据分析以及精准高效的教学活动。
〔关键词〕大数据
数据采集
数据分析
精准化教学
教学是一种目的性和意识性都很强的系统活动。通过教学使学生掌握知识、习得技能、发展智力，形成态度和相应的品质。前苏联著名心理学家维果茨基就教学与发展问题，提出了“最近发展区”之说，所谓教学促进发展，就是把可能水平不断转化为现有水平。因此，全面深入分析学情，找准最近发展区，开展针对性的教学活动，提高教学的有效性，就显得尤为重要。
教学过程中的数据无处不在。如课堂教学中某个知识点的教学及在线习题反馈，课后作业中每个学生对每个题目的作答信息，一次考试后形成的试题分析报告和成绩统计信息等，都蕴含着大量有价值的鲜活数据，但却往往被忽略。如何收集这些常态化的教学数据，并应用数学统计、数据挖掘等技术手段，进行深入有效的分析挖掘，发现规律，找到问题，既形成一些共性的教学策略，又提出一些个性化的学习建议，让数据为教学服务，就显得很有意义。这种有目的、有意识的教学数据收集与分析，可以帮助我们找准最近发展区，进行精准化教学，从而提高整个学校教学的有效性。
当前，我校“基于大数据分析的精准化教学”研究重点包括三个方面，一是真实全面的数据采集；二是精准科学的数据分析；三是精准高效的教学活动。三个方面层层递进、环环相扣，形成了一个基于大数据分析的精准化教学模型。
图1基于大数据分析的精准化教学模型
一、真实全面的数据采集
数据是基础、也是核心。只有采集了学生学习过程中常态化的海量数据，教师才能说“了解”每一位学生，才能看到学生发展进步的动态过程，进行客观理性的学情分析和学生学业水平评估。
数据采集可以使用“线上数据采集”和“线下数据采集”两种方式相结合，前者采集“电子数据”，后者采集“纸质数据”。通过数据采集，可以获得学生学习过程中最鲜活、最丰富的真实数据，如学生解答的痕迹、教师批改的痕迹等。
线上数据采集主要通过数字化在线课堂教学平台以及学习终端设备，记录学生在线课堂上的提问互动、习得反馈、在线作业等情况，生成相关学习数据。当然，如果把平时的“线下作业”也做成“在线”方式，那也可以实时采集到学生的作业反馈数据。
线下数据采集主要通过记录学生每一次作业、每一周练习、每一次考试的解答痕迹，反应学生课后学习及学习效果的全过程。线下数据采集有两种模式，一种是对于日常大量的作业采用“先批后扫”的数据采集模式，在不改变学生和教师原有的学习和工作模式基础上，进行常态化的数据采集，甚至可以保留教师的批改痕迹和学生的订正痕迹。整个流程是先将学生的日常作业或练习卷在传统批阅基础上，通过高速扫描仪采集学生作答情况以及教师批改痕迹保存至云端，教师通过手机、电脑等终端APP随时查看教学诊断云平台上收集生成的学生数据，如每个学生的作业完成情况、每个题目的做错学生名单等，学生也可以通过手机、电脑等终端APP随时查看自己的作业反馈，系统还会自动建立个人错题库，并给出个性化的补偿学习建议。另外一种是通过网上阅卷系统在不改变学生原有作答模式的基础上，对学校的大型考试采用“先扫后批”的方式，实现集中的网上阅卷，同步实现考试数据的采集分析，其缺点是改变了教师的工作方式，同时学生试卷上也没有留下任何痕迹。
二、精准科学的数据分析
一方面，常规的学生考试成绩统计如班级平均分、各分数段人数等，已远远不能满足大数据形势下教师、学生、校长的内在需求。另一方面，常态化的学生学习、考试数据是海量的、零碎的，需要专业人员根据实际需要建立数学模型，再由软件开发人员应用数学统计、机器学习、数据挖掘等技术手段，进行精准科学的数据分析，生成对学生学习、教师教学、校长决策有价值的信息。这就是我校数据分析的核心技术。
我们认为，学习数据分析应该包括不同层级。对于学校管理者来说，需要精准分析每一个班级、每一位教师、每一门学科的对比数据，全面监控学校的教学现状，适时调整学校的教学管理；对于教师来说，需要精准分析每一位学生的学习数据并进行学情追踪，帮助找准课堂教学的起点、重点和每一位学生的薄弱点，开展精准教学；对于学生来说，需要精准分析自己的学习现状，提出个性化的课后复习计划和作业建议。
1．学校整体分析
学校管理者更多地关注整个学校、一个年级、一个学科的整体发展情况，数据分析的重点在教师之间的差异性、班级之间的差异性、试卷的整体质量、考试成绩的整体分析等。图2是我校高三期初质量调研的数学试卷质量分析报告，包括试卷的整体难度、信度、区分度、效度和不同难度题目的比例等。
图2试卷质量分析
2．班级表现分析
班主任作为一个班级的管理者，更多地关注班级的整体学习表现、每一个学生的学业表现、历次成绩跟踪、班级优势学科和弱势学科等。图3为高三期初质量调研“学科配合度”分析，用来研究各个班级的优势学科、薄弱学科。
图3学科配合度分析
任课教师作为一个班级某一门学科的责任人，更多地关注知识点和重难点掌握情况的数据分析、学生成绩分布情况、得分率较低题目的归因分析等。图4是高三数学周练的考试分析报告，包括每个题目的平均分、得分率、标准差、难度、区分度和知识点说明等细目。
图4考试分析报告
3．个人学业分析
家长和学生更多地是关注自己的考试结果或学业现状，如每次考试的班级年级排名、优势学科和薄弱学科分析、每一个学科的薄弱知识点分析、历次考试的动态跟踪（进步、退步）、错题分析及自动添加到私人错题库中、学习评估和后继学习建议等。同时，根据常态化的课堂和课后作业数据分析，给出合理化的、针对性的学习建议，如时间安排、方法指导等，从而提高学习效率，减轻学业负担。图5是一位同学高三期初质量调研的成绩分析报告，包括每门学科的得分、等级、排名、总体评价和不同难度题目的解题能力，以及他的各个学科情况的雷达图。
图5学生成绩分析报告
三、精准高效的教学活动
有了精准的大数据分析，帮助学生更好地了解自己，也帮助教师更好地了解每一位学生，从而做到有的放矢、因材施教。
1．选好教学起点
教学的起点至关重要。起点过低、过高都会影响到整节课的教学效果。以往主要靠教师的个人经验，基于大数据的精准分析，使得教学起点的选择更加科学。
以新授课为例，通过数据分析系统，对学生前一节课（章节）的课后作业完成情况的精准分析，教师在备课前就已经对学生的学情有
了初步了解，可以精准备课。再通过“数字化在线课堂教学平台”的课前预习反馈、基础测试等环节的在线数据分析，教学的起点选择就
会非常精准。图6是一节有关“指数函数”的数学课前，教师通过“在线课堂”让学生预习并完成的一个基础检测题，以及得到的实时反馈数据分析图表。可以看出：班级的正确率较低，只有29%（选择ABCDE全部5个选项），选中A、B选项的人数很高（85%），而选中C、D、E选项的人数很少，尤其是E选项。分析题目发现：A选项考察幂函数和指数函数的区分，B选项考察指数函数的概念中底数的限制条件（大于0且不等于1），C选项考察指数函数的概念中自变量的限制条件（只能是x的形式），D选项考察指数函数的概念中底数及系数的限制条件（底数大于0且不等于1，系数只能是1），E选项考察指数函数的性质（单调性）。通过这些可以说明：大部分学生对于幂函数和指数函数的区别基本掌握（A选项准确率高），对于指数函数底数的限制条件基本掌握（B选项准确率高）但不会灵活应用（D选项准确率低），对于自变量的限制条件掌握不好（C选项准确率低），对于指数函数的单调性掌握的最差（E选项准确率最低）。接下来的课堂教学，教师就应该把指数函数的概念及自变量、系数的限制条件作为教学起点，逐步展开到灵活应用和指数函数的单调性分析。
图6基于在线课堂的精准数据分析
2．选好教学重点
正确把握一节课的教学重点，精心设计并开展突破性教学，是一节课成败的关键之一。教学重点不一定完全照搬教参，而要根据具体学校、班级、学生的基础和能力，做适当调整。可以通过对学生预习过程的数据采集与分析，更好地服务于课堂教学。
比如讲评课，通过数据分析系统或者“网上阅卷系统”对学生作业、考试的数据分析报告，教师对整份试卷或作业、每个题目的得分情况、得分率较低的题目归因、每个学生的解答情况等都做到了心中有数。教师讲评时，可以随时调看某个学生某个题目的解答情况、某个题目的错误分类、某个题目值得推荐的样本等，突出重点，针对性地开展教学活动，包括后续的跟进练习。图7为高三期初质量调研数学学科的数据分析，可以看出题2均分很高、得分率也很高，不需要重点讲评，而题3年级均分很低，得分率也很低，而且班级之间的差
异很大，对于大部分班级都需要重点讲评该题和相关知识点。
图7基于大数据分析的教学重点选择
3．针对性的课堂提问
课堂提问和师生互动也是课堂教学的重要环节。什么时候互动、提什么问题、让哪位学生回答等等，都会对课堂的教学效果产生一些影响。
比如复习课，我们可以借助数据分析系统和“数字化课堂教学平台”里存储的一个阶段、单元或者章节的学生学习数据和分析报告，教师在完全了解了每一个知识点的掌握情况、难点或者学生错误率较高的题目、个别学困生的问题所在等信息后，师生互动、课堂提问就能做到有的放矢。图8为一次语文课前学生在线提问的情况，教师可以根据这些信息实施精准的课堂提问。
图8对课前预习提问的学生或问题实施精准提问
4．个性化的补偿教学
学生的差异性是客观存在的。对于学习能力弱的学生，课后需要个性化的辅导答疑，对于学习能力强的学生，课后需要个性化的激励提升。借助数据信息，教师很容易掌握每一位学生的学习情况，主动开展一些补偿性教学，包括录制一些知识点或者题目的讲解微视频，推送给相关学生，指导他们自主学习，并及时进行答疑。
5．个性化的课后作业
当前学生学业负担较重的一个重要因素是所有学生做同一份作业，很多学生做了“不该做”的作业。根据学生学习过程中分析得到的差异性数据，教师完全可以布置不同层次、不同类别、不同难度的题目，因材施教，实现个性化的课后作业，切实减轻学生的学业负担。
图9个性化的课后作业
6．针对性的命题测试
学生做题，教师必然就要出题。备课组教师搜索、选择、编辑题目耗费了大量时间和精力。但由于一个年级往往是同一份作业、同一份试卷，一个教师对自己的班级相对了解，而对于其他班级却不甚了解，这样的命题针对性、有效性相对欠缺。有了大数据分析，全体学
生课堂学习、平时作业、常错试题等数据信息一目了然，命题教师可以做到轻松组题、精准命题。
四、结语
在互联网+时代，学校不应回避教育技术带来的种种冲击，而是应该思考如何更好地利用新技术，特别是将技术手段深度运用于课程、教学领域，实现对传统课堂教学的突破，以谋求更深层次、更核心领域的变革。这种变革对于当前的中国教育来说，尤其显得重要，在班级授课制背景下，精准地把握每一个学生的学习状态，为学生的学习提供精准的指导和支持，其实质是利用技术手段，把学生从被动的统一的知识接受者解放为主动的个性化的知识建构者。
同时，对于工作繁重的中小学教师特别是高中教师来说，几乎要把所有精力都用于追求高考升学率，教师的工作已经变异为简单的重复劳动，讲题、解题、练题，毫无创造性可言，“让教师成为研究者”只能成为口号。基于对大数据的采集、分析以及精准化教学，在解放学生的同时，也解放了教师自身，帮助教师摆脱了简单的机械的重复劳动，转向思考如何更好地引导、帮助学生进行学习，实现更高层次的专业发展。
当然，我们自主构建的“基于大数据分析的精准化教学模型”，只是一种尝试和探究，仍有需要完善的地方。
〔林厚从
江苏省常州市第一中学江苏省常州市教育科学研究院
213003〕
篇三：基于大数据的精准教学
大数据精准教学工作实施方案
××学校大数据精准教学工作实施方案
一、指导思想
当前，信息网络技术突飞猛进，为深入推进大数据精准教学，全面提高教学质量，把大数据、云计算等信息技术引入课堂教学，推进大数据背景下的课堂精准教学，全面提升我校基础教育水平。
二、活动目标
1.构建基于大数据的精准教学模式
大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故借助大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式，以此推动精准教学的发展、促进精准教学的应用。
（1）确立精准化的教学目标
明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程
度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式
1即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，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，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。（2）设计程序化的教学过程框架
（3）实现精准化的实时教学评判
在传统教学环境下，教学评判或为恍惚的经历判断，如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评判学生的研究表现；或为简单的分数判断，如通过时末考试成绩、期中考试成绩、总分、均匀分等来评判学生的研究结果。而在大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、研究分析技术等众多先进技术的融会应用，使得精准教学评判从伴随教学行为的开始到结束，并可以对尚未发生的未来进行精准预
2测。通过课堂大数据采集技术，如学生坐姿测量系统、眼部识别系统和噪音识别系统，来获取学生在课堂的一些生存状态大数据，比较准确地解读、分析进而判断出学生的研究情况（如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦情况等），进而根据预测结果提出相关的改进建议或研究对策。
三、工作推进
2019年开展的主要活动有：
1.制定“××黉舍大数据精准教学工作实施计划”和“××黉舍课堂精准教学评判标准”；
2.召开“大数据精准教学”推进会，全面启动“大数据精准教学”研究；
3.组织基于“大数据精准教学”的骨干教师专题培训，组织骨干教师外出研究考查；
4.组织基于“大数据精准教学”的集体备课，分学科研制精准目标、精准题、精准课例；
5.组织“大数据精准教学”网络命题、论文评比和教学视频评比活动；
6.组织“大数据精准教学”全员赛课，开展“大数据精准教学”优质课评比活动。
四、保障措施
（一）强化组织领导。“大数据精准教学”的实施主体
3是学校，校长是第一责任人，学科教研组为具体实施单位，教师为大数据精准教学实践操作者。制定推进“大数据课堂精准教学”实施方案，统筹做好整体规划和顶层设计，成立“大数据精准教学”工作领导小组和指导小组，层层发动、落实责任、各负其责、联动推进。
（二）强化培训引领。把“大数据精准教学”列入今后一个时期教研、培训工作的重要内容，开展“大数据精准教学”专题培训，提出信息化教学教师能力发展的目标，明确互联网时代教师应当具备的信息素养与技术运用能力标准，转变教师观念、提升教育理念，搭建有效的研究和培训平台。
（三）强化项目推进。明确“大数据精准教学”的改革目标和行动计划，推进“大数据精准教学”改革的重点课题项目，通过自立研讨、专题调研、项目论证、观摩研讨等多种方式有序推进。
（四）强化评价激励。利用校园网、校园微信公众号，积极宣传推进“大数据精准教学”改革的重要意义，宣传工作中涌
现的典型案例，营造教师、学生、家长支持和参与精准教学的良好氛围。
××黉舍
篇四：基于大数据的精准教学
基于大数据的初中数学精准教学
熊杰
摘要：随着时代的发展，我国已经进入了大数据时代，为了能够跟上社会发展的步伐，我国教育部门也在不断努力，以顺应时代的发展，培养学生的综合能力，体现在减轻学生的课业压力，增加教学方式与教学途径，开阔学生的视野与思维等。本文将针对大数据在初中数学课堂教学中的应用进行分析，探讨出大数据在初中数学教学中的具体实施策略。
关键词：大数据;初中数学;精准教学;应用分析
中图分类号：G633.6文献标识码：A文章编号：1992-7711（2019）16-112-1一、基于大数据的初中数学精准教学现状
初中数学对于很多学生来说，是比较抽象的学科，初中数学学习的好坏会直接影响学生接下来的学习情况和学习水平，如果教师不能选择正确的教学方法，很容易让学生之间两极分化。因此，在当前以学生为主体的教学过程中，教师应当尊重学生之间的差异与特点，认真分析每一位学生，考虑到每一个学生的发展。而现在，对于学生所掌握的数学基本知识、解决数学问题的能力以及学生之间有效的交流沟通都是不全面、不到位的，这在很大程度上影响着学生发展与进步。所以在大数据时代到来的时候，教师可以选择的教学方法，将学生分组进行合作学习，或将学生分层，进行分层教学，通过教学方式的改变与创新，让每一个学生得到公平的学习与发展机会，让学生真正的成为课堂的主人。
二、基于大数据的初中数学精准教学实施策略
1.运用大数据，因材施教
每个学生都具有自己不同的特征与学习方式，在初中数学教学过程中，教师应当有效的运用数据对学生的学习情况进行分析，从而了解学生对数学内容的掌握情况与认知水平，帮助教师选择有效的教学方法，帮助学生有针对性的提高。
例如，教师在讲解《一元一次方程》这一章节的内容时，教师在根据教材的安排依次讲解完一元一次方程的性质、解法以及应用以后，可以按照章节对学生进行课堂小测。测试的内容教师要按照内容有所选择，既要有基础题也要有提高题，既要有简单题，也要有复杂题，做到难易适中。以例题为例：简单题像解方程y-（y-1）2=2-（y+2）5，提高题可以选择两个方程的解相同求方程中子母的值，已知方程x=10-4x的解与方程5x+2m=2的解相同，求m的值。还有必要通过一些应用题做到配套练习，像某工厂有28名工人生产螺栓和螺母，每人
每小时平均能生产螺栓12个或螺母18个，如何分配生产螺栓和螺母的工人，使螺栓和螺母正好配套（一个螺栓配两个螺母）。学生答完试卷以后，教师可以将测评结果输入到电脑中，通过大数据分析，让教师了解学生对本章内容的掌握情况，根据学生的不足之处，对学生进行针对性教训，从而达到针对性的目的。通过大数据分析，可以让教师对学生更加了解，和传统的教学相比，可以考虑到每一位同学的需求，促进学生的综合发展。
2.运用大数据，进行系统的教学测评
在传统初中数学教学中，只注重知识的传授，而忽略学生真正掌握知识的多少，因此，很有必要在初中数学教学过程中，加入大数据，帮助教师进行测评分析，及时的发现学生存在的问题，并及时寻找解决问题的办法，从而建立学生系统的学习模式，促进学生数学能力的提高。
教师对学生的测试十分重要，但是在测试后，教师针对问题的讲评同样也很重要。例如，教师在针对《二元一次方程组》对学生进行测评以后，运用大数据分析，找到学生存在的问题，相较于传统的试卷分析，更有针对性。课上教师根据分析结果对需要解决的问题进行统一讲解或单独教学，做到有的放矢，合理安排。教师也可以选择一些基础题进行巩固，复杂题进行提高，像“学校环保组收集废电池，第一天收集一号电池4节，五号电池5节，共460g，第二天一号电池2节，5号电池3节，共240g，问一号和五号电池分别重多少克？”“甲、乙两件服装的成本共500元，商店老板为获取利润，决定将甲服装按50﹪的利润定价，乙服装按40﹪的利润定价。在实际出售时，应顾客要求，两件服装均按9折出售，这样商店共获利157元，求甲、乙两件服装的成本各是多少元？”讲解过后，教师同样也可以利用大數据，对学生建立一个课上课下系统的学习链，在课下为学生布置有针对性的练习，加强每个同学的薄弱之处，分层次提高学生的整体学习水平。
3.运用大数据，合理制定教学目标
在初中数学学习过程中，还有重要的一点就是要明确学习目标。只有在明确的目标带动下，学生才会根据自己的优缺点进行提高与改正。而大数据在初中数学教学中的应用，可以帮助教师和学生，制定合理的学习目标与学习计划，既帮助教师节省了教学时间，也帮助学生高效的学习。
例如，教师在讲解《二次函数》这一章节的内容时，在上课之前，教师可以运用大数据对教材内容的重点难点进行分析，从而合理的分配教学时间。首先，教师可以运用十分钟左右的时间对学习过的一次函数进行复习，然后以问题的形式引导学生进入二次函数的学习。其次，在讲解二次函数及其图像的内容时，可以运用一半的课程讲解，帮助学生打好基础。最
后，在二次函数性质及其应用的学习中，教师可以运用一节课的时间，帮助学生深入学习，并进行巩固与反思。初中二次函数的重点与难点在于学习自变量、因变量，函数的定义域及值域，函数表示法及常用函数，求二次函数解析式等。通过大数据的分析，可以清晰的树立教训目标中的重点与难点，引导学生深入学习，稳固提高。
三、结束语
在大数据不断发展的时代，我们应当有效的运用，促进学生的综合能力的提高，促进教学质量的高效提升。
[参考文献]
[1]戴颖平.大数据精准分析对提升初中数学教学效率的应用研究[A].十三五规划科研成果汇编（第五卷）[C].十三五规划科研管理办公室，2018：5.
[2]李林康.大数据在初中数学课堂中的应用分析[J].数字通信世界，2018（04）：172+202.
[3]周毅.基于大数据的初中数学精准教学[J].福建中学数学，2018（03）：35-38.
[4]马相春.基于大数据的初中数学智慧学习系统模型研究[D].东北师范大学，2017.
-全文完-
篇五：基于大数据的精准教学
基于大数据的精准教学模式探究
摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。
关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测
一
精准教学的理论方法
精准教学（PrecisionTeaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中”[2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。
1精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论
Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。
2精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）
精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而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）[7]。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[8]。
3精准教学的程序方法——练习与测量
精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图表可以精确预测学生的知识或技能何时能够达到流畅度的要求，以判定当前学生的学习表现随时间的推进是否进步明显、是否需要修改干预措施。在教学过程中，教师可以根据学生日常的练习、测量与记录情况，并通过频繁监测学生的学习行为状态采集相应的数据，以获得学生的发展情况[9]。
二
精准教学的研究现状及其应用困境
1精准教学的研究现状
国外的精准教学研究尽管已历经半个多世纪，但进展缓慢，主要集中于通过教学实验来评估精准教学的效果。如Downer[10]、Griffin等[11]的研究表明，精准教学可以显著提高学生的阅读能力；Gallagher[12]、Str?mgren等[13]在数学教学中进行了精准教学实验研究，结果表明精准教学对于数学学习困难的学生有显著作用。
我国的精准教学研究则刚刚起步。在中国知网以“精准教学”为篇名、关键词进行检索，检索日期截至2016年12月31日，所得文献仅为13篇，且论文发表时间基本都在2016年之后。具体来说，祝智庭等[14]从信息化教学改革的角度，结合智慧学习分析了精准教学的基本理论与模式设计，提出了基于递归思想的精准目标确定方法；梁美凤[15]从理论引介的角度，介绍了精准教学的基本概念、操作流程及其应用价值；张灵芝[16]提出了翻转课堂下的精准教学模式及其实践策略；郑怡文等[17]借助数字媒体技术，通过提取人脸表情和体态特征对学生进行精准关注，这实际上是精准教学衍生出来的技术方案。由此不难发现，当前我国的精准教学研究存在两大问题：一是研究总量偏少，研究者关注、跟进精准教学的研究成果不多，尚没有出现关于精准教学的国家级教育科研课题；二是研究范围狭小，研究者开展的精准教学研究主要面向小学教育中的阅读、数学等基础课程，而对于高等教育、职业教育课程缺乏精准教学研究。因此，吸引更多的研究者对精准教学进行多元视角研究，对于我国教育教学改革具有重要意义。
2精准教学的应用困境
精准教学虽不失为一种有效的教学方法，但在传统教学环境下其应用并不乐观，原因如下：
①精准教学忽略了学习行为过程与个性化发展。精准教学是通过测量获得学习行为结果，进而依据结果进行强化练习，以提升学生的学习质量，是一种典型的结果驱动型教学。这种教学方式缺乏对学习行为过程的关注，忽略了学生在这一过程中表现出来的不同个性。
②精准教学缺乏技术支撑。精准教学在操作上以测量、记录学生的学习表现为基础，以分析频率数据为基本技术。而在信息技术普及以前，精准教学的测量、记录都采取以笔和纸为工具的手工形式进行，故数据记录采集、分析以及图形化、可视化的工作效率不高。
③精准教学难以适应高校人才培养的需求。高校课堂是推进教学方法创新与实践的重要阵地，其课程种类繁多，教学主要依赖于系统的人才培养方案与课程体系；教学目标不再全是知识点的掌握，而是强调思维方法的习得。特别是一些专业课程，由于带有理论探究与应用创新的性质，很难有效测量、记录学生的学习表现，因此限制了精准教学在高校的应用与推广。
三
大数据对精准教学的影响
大数据的兴起，将数据价值推向了新的高度。大数据正在改变人类的思维方式，并以前所未有的速度引发了科技、教育、经济、军事等各个领域的深刻变革。在大数据激发的教育变革中，以测量、记录数据为基础的精准教学必将迎来新的发展机遇。
1大数据使得精准教学测量数据更为精准可行
教学管理系统、自主学习系统、慕课、微课以及学习社交平台等的广泛应用，促进了教育数据的海量增长，并预示着教育大数据时代的来临。教育大数据使得学习行为、学习状态、学习结果等各类教育信息成为可捕捉、可量化、可传递的数字存在[18]，平板电脑、智能手机、各种传感器、可穿戴式设备、射频识别（RadioFrequencyIdentification，RFID）标签等皆可成为数据自动采集器并被应用于教学的各个环节，使智慧校园、智慧课堂即将成为现实，这使得精准教学测量数据更为精准可行：一方面，大数据及其依赖的各类智能系统既可以实现学习表现自动化测量、记录及结果可视化呈现，也可以提高数据采样频率，进而提升精准教学的流畅度；另一方面，大数据的海量数据处理能力，可以让精准教学摆脱规模的束缚，实现从简单少量的小学课程拓展到所有不同类型的课程、从面向班级的实验教学拓展到面向全校的普及教学。
2大数据使得精准教学能够兼顾学生的个性化发展
在大数据环境下，学生的学习行为过程考察和个性化发展均成为可能。这是因为，学生在学习过程中的各类行为状态都可以转化为相应的数据记录，成为学习表现的分析要素。换句话说，在传统教学环境下，精准教学过度强调学习行为结果的分析，并根据结果分析来干预学习行为；而在大数据环境下，精准学习不再完全依赖于结果分析，还要考量学习行为的过程等其它要素——通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根据此结果对学生的学习行为及其学习表现进行评估和干预，可以预测学生未来的学习表现趋势，也可以为个别学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施，以保障学生的个性化发展。
3大数据使得精准教学环境更为开放高效
大数据的多样性、异构性决定了其不隶属于某一个独立的系统组织——在教育领域，大数据是跨学科专业、跨平台、跨组织的开放跨界资源，它是各类服务于教育教学工作的信息系统集成互动的产物；学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众，都可成为教育大数据的生产者和应用者。在此背景下，精准教学的主体不再限于教师和学生，教师也不再是精准教学的唯一主导者，故以学生为主体、多元参与的精准教学成为可能——学生为自己量身定做教学方案、测量数据，家长快速、全面地掌握学生的学习表现数据，教育管理者根据相关数据更好地组
织教育资源、制定教育改革的方向和措施，从而使得精准教学无缝嵌入整个教育教学体系之中。此外，在传统教学环境下，精准教学从数据测量、记录到结果分析需要一定的时间，特别是当数据量大的时候，时间消耗很大；而大数据的实时性，使得精准教学各类数据从生成到结果分析可以瞬间完成，故大大节约了时间成本。
四
基于大数据的精准教学模式构建
在传统教学环境下，教师更倾向于套用某一种成熟的教学模式，而精准教学往往被视为一种教学评估策略或者某一门课程的教学方法而非教学模式，故精准教学在应用和推广时首先便遭遇了教师这种思维理念上的阻碍。大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故利用大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式，对推动精准教学的发展、促进精准教学的应用具有重要意义。为此，本研究从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式，如图1所示。
图1基于大数据的精准教学模式
1精准化的教学目标确立
明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，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，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。
2程序化的教学过程框架设计
精准教学起源于Skinne的程序教学，故程序化是精准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架，是保障精准教学有效实施的关键。本研究设计的程序化教学过程框架，是指基于大数据实施精准教学的流程与规则，具体包括：
（1）建立大数据教学资源库，并实施个性化资源推荐
程序化教学的本质是一个输入输出系统，即输入教学资源、输出学生的学习结果。在传统教学环境下，由于教学资源有限、信息技术匮乏，输入输出系统以整个教学班级为基本颗粒，无法保障学生的个性化发展。针对此问题，本研究提出建立大数据教育资源库，以管理海量的数字化教学资源；同时，将输入输出系
统的基本颗粒由班级细化到具体的每一位学生，利用智能推荐技术，根据学生的学习特点配置不同的优质教学资源，实施个性化教学。
（2）优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录
本研究充分利用大数据技术的优势，优化传统教学过程，并在此基础上，融入精准练习、测量与记录，进行精准教学，从而为下一步的教学决策和学习干预提供支持。具体来说，本研究在操作层面进行了两类尝试：①基于翻转课堂的精准辅助教学，即以微课为内容、以微信公众号为平台，进行精准教学——首先，学生实名关注微信公众号；然后，学生点击微信公众号平台上的微课资源，并进行实时互动、练习与答题；最后，后台系统自动记录学生的学习行为，形成每个学生的学习轨迹与分析结果。②基于项目导向任务驱动的精准实训教学，即以计算机基础课程练习测评系统为平台，在传统的项目导向任务驱动教学框架内，进行精准教学——首先，学生登录系统进行实训操练，每完成一个任务即可提交，否则无法进入下一个任务阶段；待整个项目完成后，提交至系统评分；最后，系统实时精准地记录学生登录并完成每一道实训任务的时间、失分点（错误）和最终分数，形成学生的学习轨迹与错误问题域。
（3）实施精准干预
精准干预是精准教学的精髓之所在。在大数据环境下，无论是微信公众号还是计算机基础课程练习测评系统，师生之间都可以实现跨越时空的沟通，且沟通记录可以追溯查询。根据测量、记录呈现的学生学习行为，教师能够判断出学生能否顺利达成教学目标——若能达成，说明无问题；若不能达成，说明有问题，需要干预。具体来说，本研究在操作层面按照特殊问题和普遍问题分别进行了针对性的干预：针对个别学生的特殊问题，通过即时通讯工具，进行实时点对点的干预纠正；针对反映比较多的普遍问题，则通过教学博客、微信公众号、朋友圈，予以统一干预纠正。干预是一个反复的工作，而练习、测量与记录同干预一起，构成了一个循环迭代的过程，这个循环迭代直至全部学生达到了教学目标所要求掌握的知识或技能才会终止。
3精准化的教学评价与预测
在传统教学环境下，教学评价或为模糊的经验判断，如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评价学生的学习表现；或为简单的分数判断，如通过期末考试成绩、期中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术等众多先进技术的融合应用，使得精准教学评价从伴随教学行为的开始到结束，并能够对尚未发生的未来进行精准预测。如郑怡文等[19]提出了一种课堂大数据采集技术，该技术集成了学生坐姿测量系统、眼部识别系统和噪音识别系统，通过获取学生在课堂的一些生存状态大数据，可以比较准确地解读、分析进而判断出学生的学习情况（如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦情况等）；该技术具有较高的实时性，使对每个学生实施精准有效的关注成为可能。由此可见，基于大数据的精准教学评价是一种全员、全过程、全方位的实时评价。
在基于大数据的精准教学模式中，教学评价主要依赖于技术手段（包括大数据采集、教育数据挖掘、学习分析和数据可视化技术），通过各类智能教学系统
自动监控、自动分析学生的学习情况，并实时反馈给所需要的人；教师、学生、家长等可以根据自身的需求，查询并生成可视化的评价报告。预测则指综合分析每个学生在各个阶段的学习表现数据和其它系统数据（包括各个教育系统、评估系统、专家系统）后，形成数据决策支持系统，并对学生在未来一段时间的学习表现进行预测，进而根据预测结果提出相关的改进建议或学习对策。
五
基于大数据的精准教学反思
1大数据下精准教学的主体关系变化
在传统教学环境下，精准教学的实施基本是教师主导、学生参与的二元封闭系统。而在大数据环境下，教师的主导作用明显弱化，基于信息技术的先进教学平台及其产生的数据成为精准教学的重要依托；学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众，他们对数据的获取在理论上是对等的。因此，精准教学的实施必须打破传统教学环境下教师主导、学生从属的关系，而建立以数据为纽带，以学生为中心，有教师辅导、家长参与、社会关注的新型开放的主体关系。
2基于大数据的精准教学中的数据伦理问题
精准教学对学生学习行为数据的测量与记录，其本质是学习行为的数据化。尽管这些数据对于促进学生的学习有很大帮助，但不可忽视的是，数据本身并无判断能力，且数据的价值具有多元化的特点——在精准教学过程中产生的数据，其主要价值是服务于监测、评估学生的学习表现；但是，这些数据同样也可以解读出其它的信息，如学生的生理、心理特征及其可能存在的缺陷等。显然，数据的预测结果一方面有助于精准教学干预纠偏，另一方面也可能会给学生带来消极影响。如有数据显示某一学生在阅读方面存在重大障碍，这一结果就会打击这个学生的自信，从而对这个学生的学习干预乃至未来发展起反作用。怎样确保这些附带各类个性特征的数据被正确使用而避免陷入伦理困境，是当前大数据精准教学需要考虑的一个难题。
3基于大数据的精准教学中的安全保障问题
精准教学将每一个学生的学习情况予以精准记录，而这些精准记录的数据涉及诸多隐私问题。在当前开放互联的大数据环境下，银行、医院、电商平台等遭受黑客攻击、用户数据泄露的事件时有发生。精准教学理论来源于行为主义心理学，其测量记录的数据在某种程度上反映了学生的行为心理，一旦泄露并被不法分子利用，其后果不堪设想。因此，在大数据环境下能否有效保护学生的个人隐私和学习数据安全，是精准教学在应用、推广中急需解决的一个重要问题。目前，已有很多研究者从技术、制度和心理等多个角度，对基于大数据的精准教学安全问题进行了研讨。
以云计算、数据挖掘和移动互联为支撑的大数据技术，给教育教学带来了颠覆性影响。精准教学自诞生以来，便与程序、数据密不可分。在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的理论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。需要强调的是，基于大数据的精准教学模式在教学实践中的应用，不仅需要大数据的技术支持，更需要有与之相应的思维理念的跟进。
参考文献
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