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G4基于数据分析的学情诊断总结

学情诊断在教学环节中起承前启后的重要作用。传统教学中，教师一般通过经验评价学生学习情况并做辅导 。文章针对教学中的痛点需求，通过探索应用数据分析进行科学测评和精准教学及个性化辅导，结合实例阐述了数据分析在学情情诊断、命题开发、评价反馈方面的优势。

一、传统教学评价中存在的不足

数学教学需要经历“传授新课—巩固落实—阶段检测—学情诊断”的完整闭环，并且环环相扣，逐渐深入。学情诊断是教学中不可或缺的重要环节，它是对前一个教学周期教学成果的检测验收，是新周期教学调整的重要依据。然而，在教学实践中，教师对评价反馈普遍重视不够，或者受技术条件限制，尚存在诸多不足。具体表现：过于强调评价的甄别与选拔功能，忽视诊断与激励功能；过分关注结果而忽视过程；做成绩统计与分析时，以名次排位为主，对学生个体的进步与成长关注不够；在大班额现状下，很难给学生提供全面的学情诊断、个性化的学习建议和因人而异的作业练习。

随着新课改的推进，传统的评价模式已很难适应“以人为本，发展个性，尊重学生主体地位，促进学生自主、全面发展”的教育要求。新的学情诊断模式呼之欲出。

二、学情诊断中遇到的困难

我校历来重视数学教学评价反馈，一贯致力于研究并开展发展性评价，即运用多种科学的评价手段诊断教与学的问题，分析问题，激励评价者与被评价者改进、完善，以评价促进发展，包括学生的发展、教师的发展和课程的发展。在探索新模式、新方法的路上，我们也遇到了一些困难。

（一）沿袭传统，问题凸显。

一直以来，数学学科的阶段性测试题目主要来源于命题教师的日常积累，包括教材、教参、教辅、自己积累的往年各种试题等。测试时教师需自行录入排版打印。因数学试题中符号繁多，图形复杂，选题、录入耗时较多。批改试卷后进行的成绩登记统计工作一般是教师召集各班课代表配合完成——用计算器加出学生个人总分并计算班级平均分。由于数据过少，大量教与学的反馈信息被忽视。

事实上，即使两个学生分数相同，这两人的数学基础、学习能力、测试表现也会存在巨大差异。比如甲学生的代数、逻辑推理能力强，但是图形感知、空间想象力弱，而乙学生可能恰好相反；再如甲学生的基础、计算功底较好，基础题完成较好，对难题直接放弃，对能力（爬坡）题完全没有思路，而乙学生的思维水平较高，对能力题完成较好，但做基础题时经常失分……学生之间的巨大差异靠简单的分数高低比较是无法体现的。

然而有时教师只能依靠经验和感觉就整体进行粗略的评价，对学生的指导缺乏针对性，不能满足学生的个性化需求，导致教学效率和效果大打折扣。

（二）探索遇阻，进退两难。

随着技术的进步，新技术向教育不断渗透，教师专业化成长加速。目前，我校数学学科教师普遍能够熟练应用一些统计软件（如Excel、SPSS等），而且比较重视“用数据说话”。在评价反馈环节，一般都会应用教育统计和测量的专业知识以及统计软件的强大功能进行更加细化的学情分析。达成共识后，数学教师自发组成兴趣小组，利用业余时间交流应用统计软件新功能的心得，分享应用所学新技能优化、细化教学评价和学情诊断的实践案例。大家在互相学习中共同进步，大大提高了数学教学评价反馈环节的科学性和有效性。例如，我校高一备课组应用Excel软件对全年级学生的期中、期末考试成绩进行细化分析，以发现班级差异，为下一周期实施差异化教学提供依据（起点、重点、速度、难度等会呈现差异）。各备课组应用SPSS软件逐班逐题分析，主要关注考题的难度、区分度等指标。科学应用辅助软件有利于提高教师命制高质量试题的能力并完善优化校本题库。

虽然我们所做的教学评价精细化探索较 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 分析学习进程和结果，优化教师的教学方法，改变学生的学习习惯，促进自主学习，实施开放、共享、个性的未来教育新模式，以大数据技术驱动教育转型是大势所趋。

新技术改变了课堂面貌，催生了新的教学模式，同时也带来了一系列新问题。例如：如何发挥网络的积极影响，引导学生抵御网络诱惑和干扰？如何增强学生通过网络获取、加工和传递有益信息的学习交流能力？如何指导学生根据大数据信息反馈调整后续学习，合理应用智能题库选择适合自身基础和发展需求的学习资料，在线开展高效率的自适应学习？等等。这些问题都值得广大教师深入思考，并在大胆的探索和教育创新实践中寻找答案，在完美解决上述问题的过程中实现教师、学生和课程的共同发展。

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