基于大数据的高中数学精准教学探讨论文.docx

基于大数据的高中数学精准教学探讨

摘要：本文基于智慧课堂大数据的学情诊断分析，以学生的数学学科核心素养为核心，利用教学大数据探讨高中数学精准教学策略，提升学生的数学学科能力。

关键词：高中数学、精准教学、数学学科能力；大数据分析。

引言：随着互联网技术的快速发展，大数据赋能教学管理服务方式的不断创新，大数据技术在基础教育领域的应用不断发展和推进。大数据技术在实现教育教学数据汇聚、科学化教育管理决策、过程化教学管理、学生个性化教学服务等方面将发挥越来越重要的作用。

一、教学大数据技术在学校精准教学范式上的应用分析

我校依托智慧课堂运用大数据技术，围绕学情分析、精准教学、个性化辅导等展开一系列探索，积累了许多宝贵的经验。大数据驱动下精准教学体系改变了传统的学校管理和教育教学模式，是当前学校面临的巨大挑战也是促动学校教育教学高质量发展的新机遇。

（一）教学大数据的范围和处理技术

教学大数据包含对学生学习数据和教师教学数据的收集、清理、挖掘和分析、结果展示、预测和预警等。教学大数据收集强调多来源的自然收集，包括结构化数据和非结构化数据等，力求规模大并且不造成结构性不足。教学大数据收集完成后，需要教学专家和技术团队深度合作，对数据进行必要的清理，由教学专家决定剔除不相关的变量，由技术团队按照教育元数据标准进行格式化和标注，以便更好地挖掘和分析。通过建立相关的统计模型还可以应用于验证数据挖掘的结果，对目标进行总结、描述和预测。

教学大数据关注教学数据的系统性和完整性，尤其是基于智慧课堂的学生学习行为和学习结果的数据，特别是结合其结构化和非结构化数据，从而使基于教学大数据的学情分析成为可能。借助智慧课堂平台收集教学大数据、处理教学大数据研究学情、探讨精准教学策略。

（二）教学大数据对学生学情的精准判断，细化问题

利用教学大数据精确判断和细化研究学生的学情，不仅意味着研究学生的认知特点和起点的特征，而且研究学生的情感特征，甚至是学习方式、学生的社会因素和物理特性。另外学情的研究也应该伴随教学的整个周期，即包含课前、课中、课后三阶段。

研究学情是用来收集和分析数据及精细化研究学生学习的特点。他们如何学习？他们的学习习惯是什么？什么是他们的学习兴趣？他们的成绩如何？精准教学就也应该在此基础上设计教学方法，指导学习方法和完成教学目标。

在传统教学情境中，学情分析主要由教师主导，通过教师的观察和经验获取来实现。但这种分析缺乏数据支持，不精准也不及时。以教学大数据为背景，借助智慧课堂教学平台对学生数据进行自动、智能、全面地收集，结合大数据清洗、挖掘分析、结果呈现等技术，在智慧课堂的课前、课中、课后三个环节分析研究学情指向精准教学探讨。

课前环节教师依托学校智慧课堂平台备课系统集体备课，制作以新课标为依据，以新教材为基础，以新高考为主线，配合微课、图文说明、教学投票测试等教学活动，服务学习者自主学习的数字化资源包，学生利用学科自习时间借助平台推送的数字化资源包进行自学，提交问题解答便于平台进行课前的学情诊断。

课中环节学生在教师引导下进一步自学并参与合作学习任务。教师在此过程中通过教学大数据对学生学习行为进行分析，借助智慧课堂平台记录学生在自主学习及合作学习过程中提交的数据，在充分掌握学情的基础上对学习行为进行干预。在教学大数据的支撑下对学生学习成果得以快速收集与反馈，教师可以更加便捷地组织学习活动进而做到精讲精练。

课后环节教师对课堂上学生学习数据进行总结分析，根据不同学生的需要推送相应的学习资源及课后作业。学生借助智慧课堂平台数据自查学情进行补偿学习，如有疑问可以及时在线提问方便老师快速给予答疑解惑。

借助教学大数据课前研究学情，课堂上精准干预学生学习行为并做到精讲精练。在课程结束后使用定量和可视化的分析维度进一步细化学习分析，进行教学反思和教学改进进而精准辅导、布置个性化作业。教学大数据对学情判断准确有效，减轻了教师的工作负担、提高了教学效率，做到精准教学。

（三）教学大数据技术的未来发展

基于已建立的教学大数据分析和挖掘结果，提取反映学生学习绩效的多维学生行为特征，可建立预测学生学习行为的层次模型。利用历史教学数据训练出基于决策树的学生预警模型，也可为学生行为提供预警。这样可以帮助教师及时发现学生学习和生活中的异常情形，实现传统教育从应急后指导向预警前指导的转变，做到精准教学、提质增效。

二、利用大数据技术提升学生的数学学科能力

学科能力的培养是建立在对学科知识掌握的基础上的，任何学科知识的测试问题都对应着相应学科能力的考核和评价。如何借助教学大数据进行精准教学培养学生的运算能力、推理能力、空间想象能力、数据分析能力、数学抽象和概括能力、数学模型的思想或者数学建模能力。这是基于知识、基于能力之上的一个综合素养的问题。它既注重数学关键能力，也含有