[摘要] 大数据的概念从2008年提出就逐渐开始得到广泛的认同和利用，本文就利用大数据对初中物理学科总复习的指导、促进作用进行一些探讨。
[关键词] 大数据 中考物理总复习 改革
大数据是技术发展、信息化社会的产物，在各行各业中发挥着重要作用。教育是一个长期过程，现代教学关注学生的综合素养，但是由于教育的时间战线长，让教师难以精准的把握每个学生的具体情况，很难实施有针对性的高效教学。为了实现精准教学、尽量让每位学生都能发挥潜能、得到最大化的发展，需要在教育过程中引入大数据技术来帮助教师记录学生历史发展轨迹，利用分类统计的原理发现问题，从而指导教师进行有针对性的教学。
大数据与中考物理学科的总复习进行优化是基于我对大数据技术的应用体会基础上产生的具体的操作办法，以下具体进行阐述。
为什么要优化？旧式的中考总复习大概分为三个阶段，第一个阶段是按照教材进行地毯式的知识点的复习，旨在对知识的唤醒和巩固。第二个阶段大致是在熟知知识点的基础上进行题型的训练备考，第三个阶段是能力训练和查漏补缺。传统的复习中都不可避免的出现教师对学情把握不准的情况，为了不出现遗漏，地毯式的知识和题型的轰炸不可避免，这样做耗时、耗力、效果也不见得好。在总复习阶段，老教师的复习效果明显好于年轻教师，我们把这种情况归结为“经验”。但是“经验”是建立在长时间从事教学工作的基础上，年轻教师不具备这样的条件，而大数据可以快速清楚的为教师展现出学情，可以为年轻教师同提供“经验”，这就是大数据的优势。
优化的目标。利用大数据技术快速获取“经验”的根本目的就是根据不同知识点和不同学生个体的特点，通过教师对问题的思考设计好教学内容进行精准、高效的教学活动，节约学习成本。
优化的具体做法。我把初中三年做为一个教学循环整体的角度来看，引入大数据技术需要经历以下几个过程。首先要解决的问题是数据的采集，其次是对数据的整合分类汇总，最后是分析数据、找到问题产生的原因和解决问题的方案。这三个步骤中前两个属于技术问题或者叫做客观因素，第三个属于教学的方法、手段问题或者叫做主观因素，客观因素为主观因素提供依据，主观因素的目标就是解决客观问题。
一、采集数据是核心
应用大数据技术前提是要由数据，核心就是采集数据。数据越多、越全面，能够提供的信息就越有价值。为了能够记录学生完整的发展轨迹，需要从学科的起始就进行数据的采集，数据应该具有时间上的完整性和结构上的完整性。即要有大量的、长期的、有整体规划的、较强针对性的数据。
1.数据时间上的完整性是指从学科的起始就对学生发展轨迹进行记录，主要体现在按教学进度进行的数据采集。分为短期数据、中期数据和长期数据。短期数据是指按教学进度进行的实时数据采集，可以对我们的教学提供实时依据，进行实时的教学调整；中期数据是指在一个学段内的学情数据，比如一个章节、一个学期这样的一段时间中的数据，由于物理学科的特点，章节间或板块间内容并无相关性，中期数据可以看出学生的强弱项，反应出学生的个体差异；长期数据就是以上数据的综合，将物理两年的数据汇总，可以快速、清楚的看到学生的知识整体结构情况，是在初三总复习前最重要的参考数据。
2.数据采集需要保证结构上的完整性是指需要对每个学生、每个章节、每个重要的教学环节进行有规划、有目的、分类明确、强针对性的大量的数据采集。具体的讲就是每次的测试、甚至每次的作业情况都需要记录在案，要有明确的知识、技能、方法、能力的分类统计，这些数据的准确性、针对性将构成未来中考前的总复习可信度非常高的参考信息。
二、对数据的整合、分类汇总是条件
采集的大量数据需要利用统计学的原理进行分类汇总，其科学性、全面性决定了数据能够发挥作用的大小。我觉得以下分类办法是十分有效的，首先是对学生个体的学习轨迹的逐一分析，其实这个过程并不繁琐，因为从数据展现出来很多学生的发展轨迹是差不多的，能够体现一个班级、年级的整体性问题；其次我喜欢对比不同班级间的差异，有时候会发现即使同一位老师、同一个知识点、同样的教法，不同班级在个别问题上会体现出差异很大的结果，这个现象非常值得思考，它一定和“人”有关，要么是教师在授课时微小的差别造成的，要么就是班级间学生的差异的造成的；第三我会对每个知识点、题型进行正确率的统计、对比，也能够快速的了解到不尽人意的之处；第四我会把男生女生分开统计，经常会看到非常明显的性别原因造成的学习效果差异，同时也很容易发现特殊的、可以继续加以培养的对象；第五我把不同章节进行正确率的统计对比，根据不同难度的学习内容学生的整体正确率来决定教学的整体难度。以上包括了时间、空间上的数据统计，考虑了知识本身和学习知识的人的统计，能够比较客观、全面的把握学情，从而发挥出大数据对教学活动指导功能。
三、找到问题产生的原因和解决问题的方案是关键
找到问题产生的原因和解决问题的方案就好比“把脉”和“对症下药”，是对中考复习进行优化的关键。我设计的中考总复习方案分三步走。
第一步，在对长期数据进行修正的基础之上，变被动为主动的查漏补缺。这里包含的两个内容，一个是“修正”，另一个是复习方式的变化。要进行“修正”是因为之前的数据中产生的问题可能发生变化，由于时间的原因，学生对之前的知识可能发生向好或者向差的方向发展，就需要对之前的数据进行修正。我的办法是利用第一轮复习的时间，首先让学生通过阅读和查阅复习之前的知识，通过课堂练习来检验复习的效果，结合之前积累的数据对问题进行修正，同时这个过程也就把老师带着学生进行地毯式复习变成了学生的主动学习，教师要做的就是查漏补缺。但需要强调的是，这一轮复习的内容仅限于教材上的知识和方法，既对基础的强化。我进行过测算，大概这样做会节约三分之一的时间。
第二步，进行针对各种题型的训练。这个步骤依然采用先自学，然后精准解决问题的办法。老师可以将各种题型给学生提前思考，并利用大数据技术进行统计，对于解答不好的题型进行深入的讲解和再次训练。学生在这个过程中可以避免海量的、不必要的、重复性的习题训练，又可以获得针对性的解题方法和能力的提升。
第三步，进行针对中考难度较高的流行、前沿题型的训练。具体的操作办法以19年成都中考最后一题为例进行说明。这道题可以进行拆解，让学生先求物体在水中的状态，然后对倒入水后进行分段计算，最后再考虑多种状态下的分类计算。运用大数据技术对每个步骤进行统计，找准无法解题原因，便于有针对性的进行攻坚战。
综上，利用大数据技术完全可以解决“经验”不足的问题，可以避免重复性的、无意义的劳动，做到学生自主学习、教师精准教学、实现高效课堂的目标。学会应用大数据，用好大数据技术，一定会给教学带来不断的进步和革命。