郑立坚
广东省陆丰市玉燕中学 516545
【摘要】：基于网络技术的飞速发展，我们正在尝试将网络技术中的大数据分析引入到教育教学中来。在笔者的学校，已经能够通过大数据精准教学系统对考后数据分析，形成报告，并且能够有效抓取学生的薄弱知识点、班级共性错题等，从而实现了对学生学习的有效的干预，促进了教与学的共同进步。本文结合实际，简要论述基于大数据环境下的学业分析与诊断系统的应用，还望能够对大家有所启发。
【关键词】：精准教学；大数据环境；学业分析
引言
对于学生和教师来说，考试似乎是一个永恒的话题，难以绕过去。考试不是单纯的为了考而考，考试成绩能够有效的反映出教和学中的一些问题。因而，对于考试情况的分析就显得尤为重要。就目前来说，我们对考试成绩的分析较为常规，对于教学的改进无法提供充分的参考。这可以说是传统教育中一个始终无法解决的问题，立足于大数据环境，则能够对学校各学科的测试，以及对学生考试情况中的各种数据进行科学的分析和诊断，进而不断优化与改进，促进学生的发展，促进整体教学质量的提升。
一、大数据支持下的精准教学
大数据时代的到来，“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”成了我们教育教学的一种隐含的标准。就目前的趋势来看，大数据将给教育带来革命性的变化，教育大数据使“经验式”的教学模式变为“基于数据的精准”的教学模式，改变传统的课堂教学和学习，实现学生个性化的学习。
20世纪60年代基于斯金纳的行为学习理论，奥格登·林斯利提出了精准教学理论。最开始，其目的在于通过设计测量过程来追踪学生的学习表现和支持数据决策，以便“将科学放在学生和教师的手中”。后来发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架。作为精准、系统的评估方法，精准教学兼容于各种教学策略，可对任何学科、任何学段的教学进行评估。
我国的精准教学研究仍然处于起步阶段。研究者分别从信息化教学改革的角度，结合智慧学习分析了精准教学的基本理论与模式设计，提出了基于递归思想的精准目标确定方法；从理论引入的角度，介绍了精准教学的基本概念、操作流程及其应用价值；翻转课堂下的精准教学模式及其实践策略；借助数字媒体技术，通过提取人脸表情和体态特征对学生进行精准关注，这实际上是精准教学衍生出来的技术方案。本论文基于大数据环境下的学业分析与诊断系统，专注于学生各学科学习测评数据的分析，进而对于教与学进行精准的把控，真正促进学生的发展，实现个性化教学。
二、基于大数据环境下的学业分析与诊断系统的应用
1.借助大数据精准教学系统，提高学科教研效率
在中学阶段，学生也就已经要面临着各种大评小测。测评是对学生一段时间内学习情况的检验，并且通过分析年级，或班级的整体测评数据，能够分析测评情况。但是在以往，对于测评数据很难分析年级学科总体情况，大都只是测评完之后，教师通过年级各班级平均分高低的对比简单得出优与差的结论。对于年级学科总体情况的分析，需要学科教师具备一定数据比较与数据分析能力。但现实情况是很多数据难以采集和难以分析，教师没办法获取测评后的有用数据不足以支撑其对全年级的测评数据进行深入的分析。缺少了这一环节，测评所能起到的意义就小了很多。
大数据精准教学系统是将采集的测评数据与质量分析模块相关联，不仅可以分析全年级某次测评中的平均水平（如图1），且还能够分析出年级对学科知识点掌握率、未掌握班级数等情况（如图2），帮助老师精准掌握年级的整体情况。
图1 学科测评年级平均水平分析图
.png)
图2 学科测评年级知识点掌握分析图
通过大数据精准教学系统多次进行测评后，累积出数据报告，年级学科组长通过读取以上报告，直观的知道本年级各班平均水平与学生在学科某些知识点的掌握程度情况，因此，需要调整年级学科教研计划，优化教学过程，需要着重点对平面直角坐标系中点的坐标等知识点进行强化，集体研究解决方案，提高教研效率，有针对性的进行教学安排，进一步促进教学效果，提高教学质量。
2.运用数据对症下药，助力学生个性学习
每个学生都是独一无二的个体，因此每个学生在学习上面临的问题也大不一样。拿数学学科来说，首先，每个学生所处于的层次是不同的，有数学能力强的，有数学能力薄弱的。有的是对数学概念了解的不够深入，有的是计算能力差。我校所使用的大数据精准教学系统，通过学生测评，能够获取到某一阶段学生个人具体对学科知识点掌握程度（如图3），老师可以一目了然的掌握到每一位学生的薄弱程度；系统还能够记录学生对某些知识点个人得分率与全年级平均得分率进行对比（如图4），方便老师对学生进行个别指导学习；同时系统还能根据学生答题情况形成个人错题集（如图5），方便老师对学生错误点进行指导教学，学生也可以通过查看自己的错题本，明白自己的不足，从而调整自己的学习方法。
图3 学生知识点掌握情况分析图
.png)
图4 个人得分率与年级得分率分析图
.png)
图5 学生个人错题本
如此一来，就真正实现了具体问题具体分析，借助大数据系统的强大的分析能力，将目标瞄准到每一个个人，真正实现对症下药，因材施教，帮助学生改善现有学习问题，真正有效促进学生的学习，提高学习效果。
3.运用学业分析与诊断系统，助力学校质量分析，提升整体教育质量
学校教学水平提高，离不开数据分析，学校是培养人才、传授知识和实践知识的场所。学校的各种教学、教研及教学实施活动蕴藏着丰富的信息资源。学校教学管理中的决策与控制，如教学计划的编制、教学组织指挥、教学质量控制、教学评估等，都是以大量的数据为基础来实施的。决策过程中不断产生新数据，而对学业大数据的处理和挖掘对于学校教学管理具有关键作用。因此，学校应积极挖掘数据报告，优化课程教学实施计划。
图6 学科均衡性分析
.png)
图7 学科学业分层对比
比如某年级某阶段学科均衡性分析（如图6），整体来看，2班、6班、8班、9班、10班、16班、1班、7班、3班、5班、11班、4班、12班、13班、15班、19班学科较为均衡，要注重在个别学科上的提优上;14班、18班、17班学科均衡性较差，注意学科的均衡发展；比如某班级各学科学业分层对比（如图7），数学、英语、物理、化学 历史、生物优秀档人数多于年级平均水平，表现较好，建议加强推中提优工作。在整体的报告中，学校领导能够对各个年级、各个班级，以及全校学生的情况有一个清楚的认知，进而能够做出更科学的教学实施决策，提高整个学校的教学质量。
结束语：
总而言之，大数据技术属于比较前沿的技术，在教育领域的应用方兴未艾。精准教学是教育领域正在追求的未来教育形态，体现“有教无类”的公平教育，体现“因材施教”的多样化教育，体现“人尽其才”的高质量教育。
【参考文献】：
[1]顾云锋，吴钟鸣，管兆昶等.基于教育大数据的学习分析研究综述[J].中国教育信息化，2018（7）：5-10.
[2]周庆，肖逸枫.基于数据挖掘技术的高校学生学业预警分析[J].中国教育技术装备，2018（6）：42-45.