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大数据背景下中职学生数学学习能力提升的实践与研究

发表时间：2021/8/13 来源：《教学与研究》2021年8月上作者：叶昌勇

[导读] 大数据背景下的中职数学数字化教学方式是教育现代化的教学热点。

四川省泸县建筑职业中专学校叶昌勇

摘要：大数据背景下的中职数学数字化教学方式是教育现代化的教学热点。依据大数据技术对学生进行科学的知识测试，在得出精细化的诊断结果后，通过智能诊断等形式的大数据分析，学生可以快速地对数学知识进行查漏补缺，实现高效学习，教师可以为学生个体量身定制补救教学策略，实现“因测施教”和“因材施教”，进而有效提高中职学生数学学习力。
关键词：大数据；中职学生；数学学习能力
        在大力推进职业教育的背景下，中职学生在主动学习方面，还存在如学习意识不强、学习动机缺乏、学习方法低效等诸多问题，而这也正是职业教育亟须解决的问题。提高中职学生学习数学的积极性、效率、质量，以及数学学习能力，是中职数学教学的重要任务。
        一、结合大数据技术进行中职数学学习力研究的意义
        2019年，国务院下发的《国家职业教育改革实施方案》指出，适应“互联网+职业教育”发展需求，要改进教学方式方法，充分运用现代信息技术，推进虚拟工厂等网络学习空间建设和普遍应用。
        二、大数据背景下中职学生数学学习力提升的实践
        在对中职学生数学学习力提升进行实践与研究的过程中，笔者始终将研究工作与数学教学实践工作紧密结合，同时根据工作情况不断地修正研究成果，再运用研究成果指导、改进数学教学工作，为以后的数学教学工作提供了更优的教学实施方法、实施策略和组织方案，极大地推动了数学教学工作。笔者主要从以下几个方面进行了中职学生数学学习力提升的实践。
        （一）借助大数据，培养中职学生主动学习数学的兴趣
        1.引入多媒体，激发中职学生学习数学的兴趣
        利用多媒体进行课堂导入，吸引学生的注意力。巧妙成功的导入，不但能激发学生浓厚的学习兴趣，而且能激活他们的探索精神和求知欲望，有利于创设更优良的学习情境，让学生在轻松愉悦的氛围中学习知识。
        2.应用大数据，改善中职学生的学习行为和习惯
        通过应用大数据对学生学习的全程进行跟踪反馈，以准确、多维度的方式评价学生，以利于学生建立正确的自我认知。学生根据学习系统的反馈不断调整学习行为，对数学知识进行查漏补缺。在学业进步的同时，学生的学习方式也能够得到进一步的改进。教师不断探索提高学生学习数学兴趣的办法，逐步帮助学生形成良好的学习习惯。
        3.运用微课资源，充分调动中职学生学习的积极性
        运用微课资源，使形象思维与抽象思维适时转化，增加教学的趣味性。对较抽象的数学图形、概念等，都可以充分利用微课资源辅助教学，巧妙地化静为动，将平面知识转化为三维知识，将抽象知识具象化，大大降低学生学习数学的障碍。利用微课资源，可发挥多媒体的技术优势，实现对动态过程的描述，将抽象理论直观化、生动化、形象化。还可以充分利用微课资源可回放的特点帮助学生巩固所学知识，争取达到理想的教学效果。
        （二）引入智能诊断学习系统，助力中职学生高效学习
        引入智能诊断学习系统，学生通过知识检测生成诊断报告，根据诊断报告制订最合理的改进计划、确定最优的教学补习方案。通过教师的精准辅导或学生定向自学，有效弥补了学生的学习缺陷，学生的学习成绩得到了快速提升，真正实现了“轻负担、提质量”。

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        1.引入智能诊断学习系统，对学生的学习情况进行精准评测
        智能诊断平台中的测试题是基于学习者不同的知识结构、学习水平和能力来设计的，可以对学生的知识掌握情况进行智能跟踪。
        例如，学生在平台进行测试的时候，平台会让学生先做知识点A的题目，如果做对了，就表示学生对知识点A及其下面包含的各子知识点已经掌握，平台就会推送其他知识点的题目；如果做错了，平台会推送与此知识点的各子知识点相应的题目，这些子知识点的题目学生可能有的做对了，有的做错了，那么为了精准地找到学生的问题所在，平台会对学生做错的子知识点继续推送多个子知识点题目。这样一直进行下去，就能精准地找到学生的知识短板或技能缺陷。
        智能诊断平台可以根据学生个体的学习情况进行自由组合派卷和测验，系统可动态选题，并可以根据学生之前的答题情况以及所在群体特征等自动智能派发相关或者后续衔接试题，记录学生学习及知识掌握的轨迹，快速、精准地提供学生学习诊断报告和个性化学习方案，极大地提高了学习效率。
        2.借助数据分析系统，得到个性化的知识图谱
        基于智能诊断平台，某学生在平台上完成了“集合”这一节相关测试后，就会生成一张自适应智能匹配的精准雷达诊断图。此图精准地将“集合”这一节分解成16个小知识点，该学生通过检测后就可以精准地诊断出他对于知识点的掌握程度，通过此图教师就能够快速、精准了解到该学生对本节知识点的掌握情况。
        3.根据智能诊断结果进行大数据分析，生成学生学习诊断报告
        通过对学生掌握知识点情况的分析，智能诊断平台利用科学测量统计方法，会立即对该学生形成可视化、个性化的精准评价诊断报告。教师通过课堂智能化教学实现了对学生学习数据的智能采集和分析。智能化教学最明显的特征就是将知识内容分成了多个详细的节点，每个节点知识点讲解后，教师可发送题目对学生进行即时测试，智能诊断平台根据学生测试结果的相关数据信息，自动形成对症下药的个性化错题集。教师还可根据整体答题情况有选择地分别对学生进行重点讲解、单独辅导，有效提升了教学的针对性，使教学目标更明确。
        4.巩固学习智能推荐，量身定制补习路径
        智能诊断平台能精准地找出学生学习的薄弱环节，帮助学生快速地针对自己的薄弱知识点加强针对性的训练，还可以协助教师对学生的学习情况进行精准评估，以便教师更精准地进行个体辅导或组织复习。
        （三）依托大数据分析，助推精准教学的实施
        利用互联网技术构建大数据背景下的教学反馈系统，以技术补充经验，对学生的学习过程如作业、考试、互动等进行分析，了解学生在数学学习中的知识缺陷、发现其能力特长，重点对个别知识掌握不牢和方法运用不当的学生进行辅导，实施学生个性化作业的精准推送，进行跟踪补测。同时挖掘班级共性知识薄弱点与教学重难点，快速、精准定位，讲评重点，突破难点，真正做到精准教学。
        三、小结
        借助大数据的先进教学平台及其产生的数据成为高效教学的重要依托。智能诊断教学的实施打破了传统教学环境下教师主导、学生从属的关系模式，建立起以大数据为动力，以信息数据为纽带，以学生高效学习为中心，有教师精准辅导，甚至有家长参与和社会关注的新型开放的“生态”课堂。
参考文献：
[1]陈苏俊,袁爱莲.探索基于大数据背景提高中职生学习效能的研究思路[J].电大理工,2016(4).
[2]李雪梅.大数据时代背景下课堂教学模式改革分析[J].信息与电脑(理论版),2017(7).