摘 要：大数据时代的到来为精准教学提供了有力的技术支撑，有助于教学从直觉、感性时代向客观、理性时代转变。精确的数据支撑，有助于教师精准研判学情，实现课前教学设计科学化；有助于教师精准评估教学过程，实现课中师生同频共振；有助于教师精准定位学生学习需求，实现课后练习辅导个性化；最终帮助不同学生都实现共同基础上的差异化发展。
关键词：大数据；精准教学；智学网
随着教育现代化信息化的推进，人工智能与大数据为精准教学提供了基础性条件。今年初春，突如其来的疫情打乱了我们正常的教学步骤，倒逼着我们开展线上授课与辅导，教学方式的转变也让我体会到大数据支撑为教学带来的便捷，体会到如何基于学生的共同发展与个性化需求，开展更加精准的教学。下面以我校采用的智学网平台为例，谈谈我对精准教学的粗略体会。
一、课前教学设计科学化
教学设计就是课堂教学方案的计划与设想，通常是根据课程标准的要求，并结合教学对象的特点来确定的。一般包括教学目标、重难点、教学方法、教学步骤、时间分配等，如果能够将教学中多种要素科学安排，合理排序，对实现精准教学必然发挥着基础性作用。
（一）精准把握学情是实现教学设计科学化的前提。要使教学设计科学合理首先要解决的问题是，明确教学对象的需求，即学生目前的学习状态如何，知识储备如何，思维起点如何。学生作为教学主体，传统的教学中其形象一直模糊的，教师无法精确定位学生的思维现状和知识水平，只能依靠教师的经验来判断，具有较强的主观性。在信息化时代教师若借助大数据，分析学生的学习水平，能力水平，对教学对象进行具体分析，有助于教师更加精准了解学生。教师可以从学生高中入学时，就对学生的化学学习能力进行量化记录，根据学生平时上课表现、作业情况，系统会随时更新数据，有效掌握学生前一阶段的化学学习能力，根据数据中反映的问题进行针对性设计教学环节，帮助学生实现化学知识的有效衔接。例如：在设计原电池原理的教学时，我知道这一内容与学生氧化还原的基础知识密切相关，如果学生对氧化还原基础知识掌握不好，势必会影响原电池原理的教学，我查看了我所任教的其中一个班级学生对氧化还原的本质及相关概念掌握情况（图1）所示，
可以看到，该班级这一知识的掌握率是82.43%，明显低于88.0%的年级段掌握率，因此我在这个班级教学设计时，有意加强了氧化还原基本概念的复习。教师在进行教学设计和教学安排时，要考虑的首要因素便是学生的学情，对学情的分析不能妄加猜测，若将学生能力过高估计，教学设计过难，则可能会造成学生理解困难学习压力大，甚至出现厌学的情绪。若将学生能力过低估计，教学设计过于简单，则不能激发学生的学习积极性，不但课堂教学效率大打折扣，同时也耽误了学生宝贵的学习时间。因此教学设计既不可拔苗助长，也不可随意降低，依据大数据提供的学情分析让课堂教学设计科学化。
（二）精准确定教学方法是实现教学设计科学化的关键。教学设计确立的教学目标是教师期望教学活动后学生能达到的学习结果，那么如何才能达成教师期望的这一结果，必须精准确定“如何教”。教学方法的选择通常是教师在准确理解课程标准内容的基础上，结合教材内容和学生的实际情况确定的。在没有大数据支持的情况下，教师一般是根据自己的教学经验来确定教学目标和教学的重难点，从而确定教学方法。现在则可以借助大数据来分析前几届学生对不同知识点，不同能力要求的掌握情况，为教师精准确定教学方法提供了可靠的依据。比如通过大数据反馈，我发现前几届学生在知识点掌握环节上，对有机物分子中哪些原子共线或共面的问题得分率较低，说明学生对分子的空间构型掌握困难，还可能会影响到同分异构的书写。我在教学设计时，就想办法采用更好的教学辅助手段，帮助学生突破这一难点，如采用电脑软件模拟有机分子的空间结构，帮助学生提高空间想象能力，再结合例题来突破这一教学难点，从而使教学设计科学化，达到精准教学的目标。
二、课中教学师生同频化
教师在进行教学时常常会存在一个疑惑，自己明明把课堂教学过程设计得条理非常清晰，内容也很丰富，分析讲解到位，但经常感觉学生与教师不能同频共振，课堂教学效果远不如预期。其中的一个原因就在于教师的认识与学生的接受存在一定的距离与偏差。
（一）精准“侦查”学情，实现师生“同频”。在传统课堂教学中，教师主要依靠观察学生的课堂反应，学生的课堂提问来反馈课堂教学效果，课堂设问也是依靠某几个学生回答，或者集体回答时不同的声音来大致推断学生掌握的程度，由于缺乏可量化，可视化的数据支撑，课堂教学效果的判断容易出现主观化倾向，如果有大数据的支持结果就不一样了。比如我在利用智学网线上教学化学平衡时有这样一道例题，例题：一定温度下在容积为2L的恒容密闭容器中，通入3mol A气体和2molB气体发生反应3A（g）＋B（g）2C（g）＋2D(g)，反应经过5min达到平衡，此时生成1 mol C，正反应速率（v正）和逆反应速率（v逆）随时间(t)的变化如图2所示。下列说法正确的是
A．平衡后反应物A与B转化率相同
B．t2＝5min，平衡时3v正(A)＝2v逆(D)
C．t2～t3，各物质的浓度相等
D．0～t2，用A表示的平均反应速率为0.15 mol·L－1·min－1
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我在智学网教学平台直接设置答题卡如图3，
学生在做题以后将答案输入电脑，教师在平台随时能看到已经有多少学生完成了答题，学生的答题情况精确统计并反馈给教师，每个选项有多少学生选择如图4所示一目了然，错选B答案的学生占了46%，说明反应速率之比等于化学计量数之比有近一半学生还没有真正掌握，没有学生错选A答案，说明关于转化率的计算基本没有问题，可以不用再多费时间分析讲解，错选C答案的学生占5%，说明关于平衡状态的概念与判断个别学生没有掌握。有了这样精确的数据支撑，教师对课堂教学效果了然于心，教师确定重点分析讲解的内容，恰好能解学生之困，析学生之惑，实现师生同频共振。再比如我在醛类的性质教学时，让学生书写2-甲基丙醛与新制的氢氧化铜溶液反应的化学方程式，学生书写以后拍照上传答案，我选择了学生几个典型错误答案如图5所示呈现给学生，让学生找错误。
醛基、羧基错误表达为CHO-、COOH-，有机结构中多氢或少氢原子的问题，这个反应必须在碱性环境中进行，而学生没有注意故反应物中漏写NaOH，还有漏写沉淀符号等，这些正是教师想给学生强调的地方，让学生帮同学“找茬”也正是提醒他自己不要犯这样的错误。这样做的优势，一是能让教师准确的把握学生哪些地方容易犯错，二是学生对他们自己所犯的错误更感兴趣，比教师敲黑板强调效果好得多，对提高课堂教学效果，实施精准教学很有意义。而且课堂上师生之间的每一次互动智学网教学平台还能精准地记录，并将结果实时反馈给教师，不仅为教师课堂教学策略的调整提供依据，而且为下一步实施精准教学提供可靠的依据。回归到常规教学模式我们同样可以使用iPad在课堂中完成一样的操作。
（二）.巧借“同频”资源，助力课堂“共振”。利用大数据教师可以找到学生最近感兴趣的话题，比如歌曲、游戏、电影、电视等为我所用，将相关资源应用到化学课堂教学中来。我在上有机化合物的获得与应用时，给学生听李政华老师演唱的歌曲《还记得吗，你还学过化学》，其中有一段歌词是“有机最难的不是方程式，一类物质它有它共同的性质，官能团、反应条件、你得记牢，剩余部分无论啥样咱都照抄。甲烷它是个正四面体，乙烯它由那双键连起，苯环那是什么东西，是那大π键把碳连在一起”。这对帮助学生理解有机化合物的结构，有机化学方程式的书写都很有帮助。再比如《笑傲江湖》电视剧有这样一个片段，令狐冲依靠死人骨头中形成的鬼火在黑暗中击败强敌，这个点我应用到磷化氢的自燃，磷化物性质的教学，学生学习兴趣十分浓厚。利用大数据找准学生感兴趣话题，并将相关知识结合课堂教学内容，与学生实现同频共振，提高学生的学习兴趣，实现教学方法的最优化。
三、课后练习辅导个性化
没有大数据的支持，要在课后练习与辅导环节做到精准难度很大。长期以来，教师一直想解决能否根据每个学生不同发展情况实现个性化练习与个性化辅导的问题，但由于受技术及资源的限制，一直难以实现。通过这次利用智学网线上教学，利用智学网这样的平台让我看到了曙光。
（一）从作业批改中寻找个性化问题。传统的作业批改，学生答题情况教师常采用画“正”字的方式来统计，耗时且效率低下，一般教师还不能常年坚持。这次线上教学我们利用智学网答题卡，学生可先在纸质稿上答题，然后将答案上传到智学网答题卡，客观题直接录入答案，主观题拍照上传即可。进入常态化教学以后，我们一样可以先发给学生纸质练习，只需要制作一张答题卡，学生在答题卡上答题以后，教师需先批改主观题，然后通过扫描仪录入系统，一个班级的试卷一般一分钟左右可以扫描完成，客观题系统自动批阅，系统马上就可以给出所有题型学生的答题情况报告，并自动记录学生对各知识点的掌握情况。这样既可以避免以往网上阅卷系统虽能快速采集数据，但学生答题卷上缺少批改痕迹，对学生订正错误带来的不便，又克服了传统试卷批阅后数据统计与记录的困难。比如某一次学生的答题详情（部分截图）如图6所示，
每一道题学生的平均分，得分率，高频错题一清二楚。学生答题情况如图7所以，困难题用红色标记题号，较难题用黄色标记，一般难度题用蓝色标记，较易题用绿色标记，为教师提供足够精准的信息来确定需要辅导的内容。这是班级学生需要共同辅导的问题，对某一个学生又有哪些个性化问题呢，如图8所示徐菱锾同学，这次作业她的成绩在班级排名12、总得分76/100、客观题得分32/48、主观题得分44/52明明白白，在答题详情中哪些题目有失分，根据失分比例分别以红黄蓝绿标记题号，教师对这位同学的个性化问题了若指掌。智学网系统不仅轻松为教师提供了精确的统计数据，为精准教学提供数据支撑，还对学生的学习情况随时在系统中记录，为常态化有痕学情数据采集奠定了基础。
（二）从动态分析中实施个性化辅导。课后辅导是课堂教学的补充，为不同发展程度的学生提供必要的帮助，那么谁需要辅导呢，他的那些方面需要辅导呢，利用上述方法经过一段时间的数据记录，系统便会自动对学生化学学习情况进行动态分析，生成学生前一段时间化学学习能力的纵向对比结果，如图9所示，哪些学生成绩下降需要辅导，哪些学生成绩有波动，哪些学生需要重点关注，系统会给教师很好的建议。各知识点还可以通过班级学生的横向对比，如图10所示“根据键能计算焓变”这个知识点，班级学生中得分率在0.85—1的占22%，0.7—0.8占8%，0.6—0.7占37%，0—0.6占33%，而且哪些学生得分率低都有显示，一看便知这个知识点哪些学生需要辅导。根据知识点关联错题如图11所示，经过教师甄别后可以添加所需要的题目完成组卷，亦可以一键导出错题，推送给全班学生或某个学生，从而实现个性化辅导。课后辅导除了推送个性化的练习之外，还可以因人而异录制微课、微视频个别推送，大大提升个性化辅导的精准性。依靠大数据帮助教师对学生实施个性化的练习、个性化辅导，可以做到练习一人一练，辅导一人一策，有效的避免辅导和练习“一刀切”现象，这种作业布置和辅导形式，可以满足不同学习能力学生的差异化发展的需求，从而实现精准教学。
总之，大数据时代的到来，已经为精准教学提供了有力的技术支撑，教育教学工作不能再凭教师的直觉与经验。教师应积极利用大数据资源为精准教学服务，为课前教学设计，课中教学策略选择，课后练习辅导等各个环节，提供精确的数据分析，为教师作出客观理性的决策提供依据，实现精准教学目标。
参考文献：
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