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G4基于数据分析的学情诊断总结

吴某某

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。

一是题海战术是学好数学的有效办法。在没有进行有效的学情诊断前，很多教师都会选择简单粗暴的教学策略，大量刷题，尤其在紧张的高三复习阶段更是如此。随着高考改革与试题命制特点的变化，试题对学生能力的考查越来越重要，这种能力很难通过简单重复的刷题得到有效提升，精准教学就变得非常重要。

二是做好难题是获得高分的关键。对于这一观点很多学者颇有争议，笔者认为，高考数学150分的试卷中有120分左右的基础分，中等以上难度的试题占比实际很小，如果学生能拿到基础分，在提升题上再有些突破，这才是每个学生数学学科备考的有效策略。通过前面联考成绩分析，不难发现，基于大数据的学情诊断给师生提供了各自努力的方向。一方面，可以让课堂教学更精准，在共性问题、突 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。 位同学在哪一题上出错，进一步调出原某某，就可以诊断出具体出错的原因是什么，从而为教师进行个别化辅导提供强有力的技术支撑。

考试数据补差用。通过考试来检测学科教学效果，是目前对学科教学进行效果评价的一个很重要的途径。基于大数据的数学考试数据分析，能帮助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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