2024年10期
基于大数据的初中数学试卷讲评课策略研究
【关键词】 ；
【正文】 摘 要：随着科技发展，人类进入大数据时代，利用大数据分析和解决问题已经成为趋势。将大数据分析应用于数学复习课能有效提高课堂效率。本文结合初中教学，简要分析了大数据的概念，并结合教学实践，从不同方面对基于大数据分析下的数学复习课教学进行了深入研究，并提出基于大数据分析下的数学试卷讲评课教学策略。
关键词：大数据；初中数学复习课；策略研究
一、大数据与教学
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
传统的教学中，数据的收集和整理是一项庞大的工程。有经验的老师会通过作业的批改反馈出学生们对某个知识的掌握程度，但这仅能大概反应出全体学生的大致掌握情况，不能准确得出每道题的得分状况，更不能准确分析到学生个人。教师也会通过阶段性检测来反映学生的学习状况，但大多数情况下，同样得分的学生掌握知识状况可能是不同的。
大数据技术不是因为其庞大的数据信息受到追捧，而是人们可以通过对这些含有意义的数据进行分析从而得到有用的信息。在大数据软件的帮助下，教师将每个学生的作业和阶段检测情况以数据形式存储，再通过软件快速得出某个知识点全班的掌握情况，甚至可以准确到某位同学。而这些数据的积累，可以帮助教师和同学在复习阶段更有针对性和准确性。
二、大数据在数学复习课的应用
2020年以来，笔者所在学校致力于大数据分析下的课堂精准教学实践研究。学校利用某公司研制的基于互联网的家校平台，结合学生日常作业以及教学评价，通过知识点地图和优质题库资源的智能化进行教学辅导，为教师和学生提供简单易用的系统操作和更加全面完善的资源服务。通过大数据分析充分挖掘作业的价值，通过基于云服务的PC及移动终端综合方案为每一名教师和学生提供针对性教和个性化的信息环境与服务，实现人人皆学、处处能学、时时可学。
在平时的教学过程中，通过软件可以实现把每个同学的作业情况记录在班级数据库中。教师可以清楚看到每道题目的得分率，错误学生名单。从题库中选取相应知识点的题目，发送给学生，让其巩固。经过日积月累，这些错题就可以成为班级复习的资料或者某个同学自己的“错题本”。，而在复习阶段，教师可以做到有针对性的讲解，学生也可以进行准确的练习。让复习真正成为每一个学生查漏补缺的好机会。
三、基于大数据分析的试卷讲评课
试卷讲评课是重要的课型，但也是最难出效率的课堂。试卷讲评课要避免两种做法，一是从头到尾逐题讲解，没有重点；二是对答案，就题论题，浅尝辄止。在大数据的帮助下，可以有效避免以上错误，让试卷讲评更加精准、有效。
1、利用大数据软件收集整理数据
要做到有的放矢，把试卷讲深讲透，首先必须广泛收集试卷信息，仔细分析答题情况。因此，讲评课前的准备工作十分重要。传统手段下为了做到对成绩、对学生、对试卷心中有数，每次测验后教师要对数据进行准确的统计。除了要统计全卷的平均分，班级的最高分、最低分，及格率、优秀率、低分率之外，还要统计每个知识板块的得分率，工作量大，往往不能及时完成。但是在大数据软件下，只要将试卷扫描，短时间内就可以得到以上信息。而且更加详细更加准确，教师甚至可以根据自己需要添加统计项目。
2、应用软件功能分析比较数据
通过数据分析和比较，教师可以从每题的班级得分率来判断学生知识点掌握情况，发现教学中薄弱环节；还可以通过学生典型错误来推测错误原因，发现学生学习思维漏洞，明确学生在各个板块的劣势，更好地指导以后的教学。还可以同类班级的横向比较，也可以结合平时作业的完成情况分析学生一段时间内的学习情况（每次作业数据都是保留在数据库中）。
3、结合数据信息确定教学方案。
大数据统计、分析和比较的根本目的，是对得分率低的试题认真查找失分原因，发现教学中的漏洞和不足，并确定讲评的知识重点和板块重点，做到有的放矢。得分率较高题目，可以个别单独讲评；得分率比较低的题目，说明以学生现在状态很难理解可以不讲。得分率在半数左右的题目是重点讲解和训练的对象。重点知识的讲评就是纠正错误，纠正学生答题中各种错误的同时，对错误率高达50%以上的试题要重锤敲打，重点讲透，反复训练，教给学生正确的思维方法。
四、大数据的几点优势
1、作业反馈及时。
学生常常只重视试题对错，而不重视反思。原因之一是作业和试卷反馈相对滞后。如果不能及时讲评，学生就会忘记做题思路，数学解题能力得不到提升。而在大数据帮助下可以很快统计信息，及时讲评取得良好讲评效果。
2、讲评更有针对性，选题更具典型性。
作业和试卷中一些错误率高，能体现本阶段专题教学重点的试题是老师讲评重点。在大数据的统计和分析下，老师能准确找出此类型题目。还可以根据学生答题情况，对某些易错题精讲，甚至变式训练，以增强学生敏锐的识别和判断能力；对能体现本阶段教学内容的试题，应讲好其基本解题思路、答题策略，选取典型例题反复练习。
大数据为我们的教学带来了很多好处。学习本身是一个不断尝试和试验的过程，数据时代已经开始了，我们希望用最好的教学方式让所有人得到更好的学习经验，这就要利用大数据。未来已来，大势已至，教育大数据的发展以破解当前教育面临的实际问题为导向，其系统功能也必须随着实际应用而升级。比如构建教育科学决策支持服务系统和个性化学习服务系统，真正能实现随时随地学习、主动高效反馈。加强大数据在课堂上的应用，鼓励教师探索基于大数据的学科教学新方法、新思路，更好地发挥数据技术的优势，提高课堂教学质量。
参考文献：
[1]杨正洪．大数据技术入门[M]. 北京：清华大学出版社 2016：15-18
[2]维克托·迈尔·舍恩伯格. 用大数据改变未来的学习和教育. 世界教育信息[J] 2014 （12） 25-28
[3] 郑建海．大数据：驱动未来教育的新引擎. 中国教育报[N] 2018（12）
本文是江苏省教育科学“十三五”规划2020年度初中专项课题“基于智慧教育技术平台的初中课堂精准教学实践研究”（项目编号：E-b/2020/07）阶段性成果。
作者简介：王娟（1983—），女，硕士研究生，南京市鼓楼区优秀青年教师和中学教学先进个人，多篇文章发表或获得省市一、二等奖。
关键词：大数据；初中数学复习课；策略研究
一、大数据与教学
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
传统的教学中，数据的收集和整理是一项庞大的工程。有经验的老师会通过作业的批改反馈出学生们对某个知识的掌握程度，但这仅能大概反应出全体学生的大致掌握情况，不能准确得出每道题的得分状况，更不能准确分析到学生个人。教师也会通过阶段性检测来反映学生的学习状况，但大多数情况下，同样得分的学生掌握知识状况可能是不同的。
大数据技术不是因为其庞大的数据信息受到追捧，而是人们可以通过对这些含有意义的数据进行分析从而得到有用的信息。在大数据软件的帮助下，教师将每个学生的作业和阶段检测情况以数据形式存储，再通过软件快速得出某个知识点全班的掌握情况，甚至可以准确到某位同学。而这些数据的积累，可以帮助教师和同学在复习阶段更有针对性和准确性。
二、大数据在数学复习课的应用
2020年以来，笔者所在学校致力于大数据分析下的课堂精准教学实践研究。学校利用某公司研制的基于互联网的家校平台，结合学生日常作业以及教学评价，通过知识点地图和优质题库资源的智能化进行教学辅导，为教师和学生提供简单易用的系统操作和更加全面完善的资源服务。通过大数据分析充分挖掘作业的价值，通过基于云服务的PC及移动终端综合方案为每一名教师和学生提供针对性教和个性化的信息环境与服务，实现人人皆学、处处能学、时时可学。
在平时的教学过程中，通过软件可以实现把每个同学的作业情况记录在班级数据库中。教师可以清楚看到每道题目的得分率，错误学生名单。从题库中选取相应知识点的题目，发送给学生，让其巩固。经过日积月累，这些错题就可以成为班级复习的资料或者某个同学自己的“错题本”。，而在复习阶段，教师可以做到有针对性的讲解，学生也可以进行准确的练习。让复习真正成为每一个学生查漏补缺的好机会。
三、基于大数据分析的试卷讲评课
试卷讲评课是重要的课型，但也是最难出效率的课堂。试卷讲评课要避免两种做法，一是从头到尾逐题讲解，没有重点；二是对答案，就题论题，浅尝辄止。在大数据的帮助下，可以有效避免以上错误，让试卷讲评更加精准、有效。
1、利用大数据软件收集整理数据
要做到有的放矢，把试卷讲深讲透，首先必须广泛收集试卷信息，仔细分析答题情况。因此，讲评课前的准备工作十分重要。传统手段下为了做到对成绩、对学生、对试卷心中有数，每次测验后教师要对数据进行准确的统计。除了要统计全卷的平均分，班级的最高分、最低分，及格率、优秀率、低分率之外，还要统计每个知识板块的得分率，工作量大，往往不能及时完成。但是在大数据软件下，只要将试卷扫描，短时间内就可以得到以上信息。而且更加详细更加准确，教师甚至可以根据自己需要添加统计项目。
2、应用软件功能分析比较数据
通过数据分析和比较，教师可以从每题的班级得分率来判断学生知识点掌握情况，发现教学中薄弱环节；还可以通过学生典型错误来推测错误原因，发现学生学习思维漏洞，明确学生在各个板块的劣势，更好地指导以后的教学。还可以同类班级的横向比较，也可以结合平时作业的完成情况分析学生一段时间内的学习情况（每次作业数据都是保留在数据库中）。
3、结合数据信息确定教学方案。
大数据统计、分析和比较的根本目的，是对得分率低的试题认真查找失分原因，发现教学中的漏洞和不足，并确定讲评的知识重点和板块重点，做到有的放矢。得分率较高题目，可以个别单独讲评；得分率比较低的题目，说明以学生现在状态很难理解可以不讲。得分率在半数左右的题目是重点讲解和训练的对象。重点知识的讲评就是纠正错误，纠正学生答题中各种错误的同时，对错误率高达50%以上的试题要重锤敲打，重点讲透，反复训练，教给学生正确的思维方法。
四、大数据的几点优势
1、作业反馈及时。
学生常常只重视试题对错，而不重视反思。原因之一是作业和试卷反馈相对滞后。如果不能及时讲评，学生就会忘记做题思路，数学解题能力得不到提升。而在大数据帮助下可以很快统计信息，及时讲评取得良好讲评效果。
2、讲评更有针对性，选题更具典型性。
作业和试卷中一些错误率高，能体现本阶段专题教学重点的试题是老师讲评重点。在大数据的统计和分析下，老师能准确找出此类型题目。还可以根据学生答题情况，对某些易错题精讲，甚至变式训练，以增强学生敏锐的识别和判断能力；对能体现本阶段教学内容的试题，应讲好其基本解题思路、答题策略，选取典型例题反复练习。
大数据为我们的教学带来了很多好处。学习本身是一个不断尝试和试验的过程，数据时代已经开始了，我们希望用最好的教学方式让所有人得到更好的学习经验，这就要利用大数据。未来已来，大势已至，教育大数据的发展以破解当前教育面临的实际问题为导向，其系统功能也必须随着实际应用而升级。比如构建教育科学决策支持服务系统和个性化学习服务系统，真正能实现随时随地学习、主动高效反馈。加强大数据在课堂上的应用，鼓励教师探索基于大数据的学科教学新方法、新思路，更好地发挥数据技术的优势，提高课堂教学质量。
参考文献：
[1]杨正洪．大数据技术入门[M]. 北京：清华大学出版社 2016：15-18
[2]维克托·迈尔·舍恩伯格. 用大数据改变未来的学习和教育. 世界教育信息[J] 2014 （12） 25-28
[3] 郑建海．大数据：驱动未来教育的新引擎. 中国教育报[N] 2018（12）
本文是江苏省教育科学“十三五”规划2020年度初中专项课题“基于智慧教育技术平台的初中课堂精准教学实践研究”（项目编号：E-b/2020/07）阶段性成果。
作者简介：王娟（1983—），女，硕士研究生，南京市鼓楼区优秀青年教师和中学教学先进个人，多篇文章发表或获得省市一、二等奖。
- 【发布时间】2021/11/5 20:16:42
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