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G4基于数据分析的学情诊断总结

随着教育信息化2.0时代的到来，如何以教育大数据建设为驱动，深化信息技术与教育教学应用融合，推进教育信息化工作创新，成为当前教育信息化发展有价值的研究。现阶段，各校使用网上阅卷系统阅卷已经非常普遍，也会利用测试数据进行适当分析研究，但很多时候还停留在最高分、最低分、均分、方差等冰冷ex据中。本文将从一线教学视角对基于教育大数据下如何提升数学教学的精准性做了一些积极的实践尝试和思考。

1.更新教学观念，跳出唯成绩论

大数据技术的运用，让教师开展有质量的素质教育有了更好的抓手，从对学科均分的关注，逐渐转变为对学科日常教学和有效学习方法的关注。以数学为例，用好基于学情的大数据分析，可以帮助教师纠正两个认识误区。

2.找准成绩提升路径，走精准化教学之路

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。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 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。 教师了解所授班级与其他班级的差距，同时，还能聚焦到具体是哪一题和其他班级的差距有多大，对教师后期的教学调整和提升有着明确的指引。

个体数据转化用。基于大数据的个体数据分析，能够清楚地看到学生考试中的具体问题，为其后续学习指明了方向，也提供了有力的策略支撑。如果问题中有知识点的漏洞，就补充学科知识;如果问题是解题方法和策略问题，就进行强化训练，提升解题能力;如果是本身的答题规范和书写规范的问题，就可以有针对性地进行专项训练。

班级数据教研用。通过基于数学考试数据的对比分析，不难看出学生的共性错误，帮助教师精准备课，提升课堂教学的针对性，也可以通过个体数据的分析，找准学生个体的问题，提高学生学习的高效性和教师辅导的精确性。作为一个班集体来说，还可以通过几次数学考试数据的前后对比，来研判班级学生的数学学习状态，强化对学生的课前、课中与课后管理，为学生成绩的整体提升做些有意义的理论分析和实践研究。

在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的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。

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