基于数据分析的学情诊断学习小结

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基于数据分析的学情诊断学习小结

学情分析是运用现代教学设计理论产生的,是教学设计系统中影响学习系统最终设计的重要因素之一。学情分析通常被称为“教学目标分析”或“学生分析”。研究学生的实际需要、能力水平和认知倾向,为学习者设计教学,优化教学过程,更有效地实现教学目标,提高教学效率。 学情分析是教学目标设定的基础。没有学情分析的教学目标,往往是空中楼阁,因为只有真正了解学生的已有知识经验特点和认知心理,才能确定学生在不同领域、不同学科,不同的学习活动与最近的发展区(已经达到的发展水平与可能达到的发展水平之间的区域),并从知识、技能和能力方面说明是近几年教学和学习目标的发展区。学情分析是教学内容分析(包括教材分析)的基础。没有学情分析的教学内容往往是零散的或无目的的,因为只有针对具体的学生才能确定内容的重点、难点和关键点。 学情分析是教学策略选择和教学活动设计的立足点。没有学情分析的教学策略往往是教师一厢情愿的自我表现。没有学生的知识和经验基础,任何解释、操作、实践和合作都可能难以实施。总之,学情分析是“以学生为中心”、“以学习为导向”教学理念的具体落实。

那么我们该如何落地与实际教学中呢?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。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、突出问题上加大研究;另一方面,让学生们学习更高效,在自己出现的薄弱点上,做到点对点训练与快速提升。 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。前测数据备课用。 教师十分清楚基于学情的有效备考是上好课的关键所在。为了提升备课的精准度和有效性,教师可以进行一个前测的学情诊断,来判断学生对所学知识的掌握情况,较为精准地收集学生的学情数据,让教师在课前对知识、题型的讲解进行有效筛选,提升课堂教学的有效性,助力有效教学的实施。 作业数据辅导用。基于数学学科特点,常态化的跟踪训练是数学学习质量反馈的有效途径。教师往往只是对作业进行批阅,在极少数情况下进行错误统计后的讲解。而大数据应用的一个重要途径就是答题对错数据,便于对学生进行点对点的辅导。通过数据分析,可以知道哪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 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。 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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