數據驅動的化學試卷講評課精準教學策略研究

代艷紅

摘要：試卷講評課是一種非常重要的課堂教學形式。傳統試卷講評課的授課，教師從改、統、備都耗時費力，也有可能導致講授時重點不突出，難點不到位;對學生易錯點把握不精準，反饋訓練針對性不強。如何在大數據支持下開展內地西藏班化學試卷講評課精準教學？作者以武漢西藏中學九年級一節化學試卷講評課為例，以數據驅動精準教學，并對試卷講評課精準教學的實施和價值進行探索，創新理念，形成操作性強、效果明顯的實施策略。

關鍵詞：數據驅動;試卷講評課;精準教學

文章編號：1008-0546（2021）03-0044-04 中圖分類號：G632.41 文獻標識碼：B

doi：10.3969/j.issn.1008-0546.2021.03.010

一、引言

試卷講評課是中學化學課堂教學中一種非常重要的教學形式，更是決勝中高考的關鍵環節。通過試卷講評可以幫助學生及時掃清認知盲點、突破重點、攻克難點、彌補弱點;幫助學生明確考試要求、掌握考點、提升素養、提高能力;對知識體系的建構、能力的培養、應考實戰經驗及學習信心的提升都是十分重要的。傳統試卷講評課的授課，教師從改、統、備、練都耗時費力，有可能導致講授時思路簡單、重點不突出、難點不到位，一講到底，錯題的反饋訓練針對性不強、個性化程度不高，課堂效益不高。

“精準教學”是奧格登·林斯利（Ogden Lindsley）基于著名心理學家斯金納的行為主義學習理論的基礎上提出的精準教學方法，以生為本是精準教學的關鍵，提供給學生個性化指導與幫助，減負增效提質，全面提升學生的核心素養。

人工智能、大數據等技術逐步運用于教學中，正改變著教育形態、構建新型教學生態、促進教學結構變革、重塑教學流程。教育大數據為精準教學提供了強有力的技術支持，教學形式由傳統經驗型轉變為數據指導型?！熬珳省背蔀檎n堂教學的必需，“精準”是課堂教學的價值所在，是教學效益的標志，是教學雙邊活動、知識與技能、思維與習慣、內容與方式、目標與結果的“同步”和“對應”。精準教學受到同行們越來越多的關注，目前，研究正處在初級階段，研究方向主要集中在基于精準教學的教學活動設計、教學決策等方面，涵蓋的學科方向有限，涉及的課堂教學實施策略單一[1]。涉及到藏族學生的精準教學模式研究更是不多見。那么，如何展開數據驅動的內地西藏班化學試卷講評課精準教學？本文將以武漢西藏中學九年級化學一節試卷講評課為例，以數據驅動精準教學，希望通過技術與教育的融合，引發教育理念的創新，形成操作性強、效果明顯的試卷講評課精準教學實施策略。

二、數據驅動的試卷講評課精準教學實施框架

數據驅動的試卷講評課是以大數據為基礎，經過對學情的精準分析、對考查目標的精準定位、對考查內容的精準選擇、對課堂教學框架的精準設計、對學生課堂表現的精準評價，從而不斷完善精準教學決策，使教學過程和結果可量化、可視化、可控化。數據驅動的試卷講評課的前提是全面采集測試數據，核心是科學精準的數據分析，包括數據的精準挖掘、學習表現的精準評價和基于數據的精準教學策略的干預[2]（圖1）。

1.精準選題，診斷盲點

試卷講評課前，教師根據考點，依托資源庫，精準選題，編制試卷。組織學生測試后，統一掃描上傳，系統自動批改選擇題，教師手動批閱主觀題，系統自動統計數據，形成教學質量分析手冊。通過數據，教師能詳盡地了解全體學生的得分情況、小題得分率、知識點的掌握情況、知識點盲區，還可以跟蹤了解每一個學生各階段的學習情況。本次考試的范圍是人教版九年級化學走進化學世界、我們周圍的空氣、物質構成的奧秘共三個單元的內容，涉及到的知識點及得分率見圖2a通過對應知識點的得分率可知，學生在分子的定義和性質、儀器的連接、用微觀符號表征的方法解決問題、過濾的方法及應用等知識點掌握得較好，正確率達到85%以上;而用分子、原子的角度解釋宏觀現象、化學性質和物理性質的辨別得分率相當低，錯誤率達到70%。針對學生的知識盲點，教師要注意調整課堂教學策略，整合優質教學資源，給予學生個性化輔導，提升學生學習化學的興趣，形成化學學科思維能力和解題能力。針對個性問題，教師一般采用將講解過程錄制成微課，推送給個別同學;針對共性問題，教師可以在課堂上集中進行講解，并實時生成微課。生成的微課可通過智慧課堂平臺推送到學生終端，學生可以在課后反復觀看微課，直至完全學懂弄通。

2.精準講解，突破難點

本次月考試卷卷面共30道題。根據圖3九年級月考小題得分情況可以看出難度系數在0.4以下的有8、22兩題;難度系數在0.4～0.8的有3、4、7、10、11、14等15個題;難度系數在0.8以上的有1、2、5、6等13個題。課堂上，前15分鐘讓學生以獨學、群學的方式自主解決個性化問題。獨學：學生可以通過在終端上查看錯題解析、教師推送的微課等方式，自主糾正錯題——難度系數在0.8以上的題。群學：以學習小組為單位，采取在獨學的基礎上，做錯的同學給組內其他同學講解自己失誤的原因，看完解析、微課后的收獲，組內合作解決錯題——難度在0.4～0.8的題。與此同時，組內其他同學認真傾聽，并及時提出意見和建議。再用15分鐘，集體解決共性問題——難度在0.4以下的題，以教師講解為主。講解過程中，充分利用數據優勢，A選項選擇率為零，即不用講解，可著重講解B、C選項。整個講解過程中實時錄制微課，便于推送給學生課后復習鞏固。最后15分鐘，由大數據精準推送個性化反饋練習，以供學生查漏補缺。

通過這種小組內同伴互助合作、教師精準化指導的方式，高效的課堂教學效益得以實現，增強了學生學習化學的積極性，提升了學生的交流合作能力，形成了化學學科思維能力。

3.精準輔導、完善薄弱點

大數據帶給教學的影響不僅僅在課堂上，課外也能充分發揮其優勢。系統可以根據測評數據對學生推出個性化習題訓練，旨在幫助學生舉一反三，實現觸類旁通。如圖4所示，本次化學月考試卷的第十題，題目本身難度不大，但正確率很低，只有42.85%。本題涉及的知識點原型是人教版九年級上冊第二單元“我們周圍的空氣”課題1空氣中的實驗2-1。本題考查的是通過過氧化氫溶液在二氧化錳作催化劑的條件下分解產生氧氣，造成密閉容器內壓強的改變，判斷紅墨水的運動狀態。這是一道物理和化學相結合的題，由于九年級學生初學化學不久，對化學知識還沒有透徹地掌握，不具備解決這種理化知識綜合題的能力，因此造成得分率偏低。教師在課堂上對該題作了詳細講解，并演示了實驗，且用智慧課堂平臺將實驗同屏在教室的大屏上，整個講解過程及實驗過程全部錄制成微課。很多學生表示能聽得懂，但有經驗的教師都知道，聽得懂不代表能做出來，因而舉一反三顯得極為重要。課后，系統又推出了幾道同類型的題目（如圖5所示）幫助學生鞏固基礎、升華目標。

三、數據驅動的試卷講評課精準教學的價值

1.深化教學改革，實現師生共贏

傳統教學以教師為中心，由教師主導，而學生被動接受。這種教學有利于教學活動的順利實施，但不利于凸顯學生的主體性，發展學生的主動性和創造性。而數據驅動的試卷講評課精準教學模式將課堂幾個要素與信息技術相結合，構成整體，形成合力，打造新型課堂教學模式。在這種新型課堂教學模式下，對教師的現代教育技術、理念、對大數據處理及應用能力有了更高的要求?；瘜W教師在這種高要求下，會督促自己不斷更新理念、主動學習、提升教學能力。

利用教學大數據，教師能夠更精準地掌握學情，制定精準的教學目標和計劃，并且能通過校內年級數據了解本班特點、與其他班的差距;與同學科教師集體教研，不斷吸收同行經驗，找到合適教學方式，提升自己的教學經驗與專業水平。

數據驅動的試卷講評課精準教學模式，不僅將教師從費時耗力的改、統、備、練中解脫出來，而且將學生從繁重的題海戰中解脫出來。不僅實現了學生的主體地位，而且在合作交流中增進了師生感情、生生情誼，還培養了學生優秀的品質，激發了更高級的思維。

2.優化教學過程，實施精準干預

數據驅動的試卷講評課精準教學模式研究指依托科大訊飛暢言智慧課堂系統，實現及時的師生交互;依托科大訊飛大數據教研中心，銜接課前備課教研、課后作業鞏固，采集日常全景數據，形成教學認知能力分析與認知診斷結果，開展同步教學;依托常態教師錄播系統與課堂行為大數據采集、流媒體服務系統，采集學生課堂行為，便于開展精準教學實踐研究，為教學決策和精準干預提供支持。

精準干預實現精準教學、達成有效教學效果的必要手段。在大數據環境下，教師依托智慧課堂系統，教師與學生之間可以實現實時溝通，并且溝通記錄可以保存下來方便及時查詢。根據大數據采集到的學生課堂行為，可以幫助教師判斷學生能否順利達成教學目標、完成學習任務。對于不能達成目標的學生，需要教師及時給予精準干預。這樣，就可以實現面向每一位學生的發展。具體操作是針對學生的個性問題和共性問題分別進行精準干預：針對個性問題，通過終端，實施實時點對點的干預糾正;針對共性問題，則通過班級公告、班級空間予以統一干預糾正。教師對學生實施的精準干預是一個反復的工作，而采集日常全景數據，形成教學認知能力分析與認知診斷結果同干預一起，形成了一個閉合回路，這個閉合回路幫助學生達成教學目標以及掌握全部技能。

3.優化教學策略，提高教學質量

中央高度重視中小學生課業負擔過重的問題，教育部印發了《中小學生減負措施》，社會各界也廣泛呼吁做好減負工作?！皽p負”不是讓學生沒有學習負擔，而是“增效提質”，要講求實效，提高效率。將大數據精準教學應用于教學中，能有效地減輕學生過重的課業負擔，提高教學質量，使學生的素質得到提高。學生學習的大部分時間都在課堂上，因此，課堂成為了減負增效提質的主陣地。數據驅動的試卷講評課精準教學模式的科學性、針對性更強，能有效地減少無用功。教師根據精準的數據分析，及時調整、優化教學策略，選擇合適、豐富的教學資源，推送給學生個性化、針對性強的作業，讓學生從繁重的課業壓力中解脫出來，學習效益更高。

筆者通過近五年的實驗，不斷嘗試將數據驅動的精準教學與化學學科不同課堂模式相結合，收獲了意想不到的效果。內地西藏班大多數學校八年級就開設化學課程，而我校九年級才開設，從時間安排上就處于劣勢。即便在這種情況下，近五年的中考中，我校實驗班的化學成績一直穩居全國內地西藏班前列。2020年，在武漢市疫情如此嚴重的情況下，我校一直堅持了數月的線上教學，筆者將數據驅動的化學試卷講評課精準教學模式運用于線上教學中，取得了相當好的效果，學生的學習完全沒有受到疫情的影響、學習效率完全沒有打折扣。在剛剛結束的全國內地西藏班（校）一?？荚嚠斨?，實驗班的化學成績又是名列前茅。

四、未來的展望

數據驅動的精準教學給教育帶來了挑戰也帶來了機遇。隨著信息技術智能化的逐步升級，人工智能對教育主體交互行為數據的分析逐漸精準，數據驅動的精準教學將更加成熟，教學效果會更好。學校教學結構正面臨著深度變革，學校信息化水平也在不斷提高，教師的信息化思維能力也在逐步加強。我相信，更多的老師會體驗到大數據、人工智能給教學帶來的便利。未來已來，教育將更加精彩。

參考文獻

[1]尹奎.國內外精準教學模式發展研究綜述[J].科學大眾（科學教育），2019：29（9）：161-162

[2]萬力勇，黃志芳，黃煥.大數據驅動的精準教學：操作框架與實施路徑[J].現代教育技術，2019：29（1）：32-38