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信息2.0提升工程G4基于数据分析的学情诊断总结
2022-06-04 | 阅:  转:  |  分享 
  
G4基于数据分析的学情诊断总结在此次教师信息技术提升工程2.0的学习过程中,我选择了G4基于数据分析的学情诊断。学情分析通常被称为“教学目标
分析”或“学生分析”。研究学生的实际需要、能力水平和认知倾向,为学习者设计教学,优化教学过程,更有效地实现教学目标,提高教学效率。
为什么要学情分析学情分析是教学目标设定的基础。没有学情分析的教学目标,往往是空中楼阁,因为只有真正了解学生的已有知识经验特点和认知
心理,才能确定学生在不同领域、不同学科,不同的学习活动与最近的发展区(已经达到的发展水平与可能达到的发展水平之间的区域),并从知识
、技能和能力方面说明是近几年教学和学习目标的发展区。学情分析是教学内容分析(包括教材分析)的基础。没有学情分析的教学内容往往是零散
的或无目的的,因为只有针对具体的学生才能确定内容的重点、难点和关键点。学情分析是教学策略选择和教学活动设计的立足点。没有学情分析的
教学策略往往是教师一厢情愿的自我表现。没有学生的知识和经验基础,任何解释、操作、实践和合作都可能难以实施。总之,学情分析是“以学
生为中心”、“以学习为导向”教学理念的具体落实。一、传统教学评价中存在的不足数学教学需要经历“传授新课—巩固落实—阶段检测—学情诊
断”的完整闭环,并且环环相扣,逐渐深入。学情诊断是教学中不可或缺的重要环节,它是对前一个教学周期教学成果的检测验收,是新周期教学调
整的重要依据。然而,在教学实践中,教师对评价反馈普遍重视不够,或者受技术条件限制,尚存在诸多不足。具体表现:过于强调评价的甄别与选
拔功能,忽视诊断与激励功能;过分关注结果而忽视过程;做成绩统计与分析时,以名次排位为主,对学生个体的进步与成长关注不够;在大班额现
状下,很难给学生提供全面的学情诊断、个性化的学习建议和因人而异的作业练习。随着新课改的推进,传统的评价模式已很难适应“以人为本,发
展个性,尊重学生主体地位,促进学生自主、全面发展”的教育要求。新的学情诊断模式呼之欲出。二、学情诊断中遇到的困难我校历来重视数学教
学评价反馈,一贯致力于研究并开展发展性评价,即运用多种科学的评价手段诊断教与学的问题,分析问题,激励评价者与被评价者改进、完善,以
评价促进发展,包括学生的发展、教师的发展和课程的发展。在探索新模式、新方法的路上,我们也遇到了一些困难。(一)沿袭传统,问题凸显。
一直以来,数学学科的阶段性测试题目主要来源于命题教师的日常积累,包括教材、教参、教辅、自己积累的往年各种试题等。测试时教师需自行录
入排版打印。因数学试题中符号繁多,图形复杂,选题、录入耗时较多。批改试卷后进行的成绩登记统计工作一般是教师召集各班课代表配合完成—
—用计算器加出学生个人总分并计算班级平均分。由于数据过少,大量教与学的反馈信息被忽视。事实上,即使两个学生分数相同,这两人的数学基
础、学习能力、测试表现也会存在巨大差异。比如甲学生的代数、逻辑推理能力强,但是图形感知、空间想象力弱,而乙学生可能恰好相反;再如甲
学生的基础、计算功底较好,基础题完成较好,对难题直接放弃,对能力(爬坡)题完全没有思路,而乙学生的思维水平较高,对能力题完成较好,
但做基础题时经常失分XXX学生之间的巨大差异靠简单的分数高低比较是无法体现的。然而有时教师只能依靠经验和感觉就整体进行粗略的评价,
对学生的指导缺乏针对性,不能满足学生的个性化需求,导致教学效率和效果大打折扣。(二)探索遇阻,进退两难。随着技术的进步,新技术向教
育不断渗透,教师专业化成长加速。目前,我校数学学科教师普遍能够熟练应用一些统计软件(如Excel、SPSS等),而且比较重视“用数
据说话”。在评价反馈环节,一般都会应用教育统计和测量的专业知识以及统计软件的强大功能进行更加细化的学情分析。达成共识后,数学教师自
发组成兴趣小组,利用业余时间交流应用统计软件新功能的心得,分享应用所学新技能优化、细化教学评价和学情诊断的实践案例。大家在互相学习
中共同进步,大大提高了数学教学评价反馈环节的科学性和有效性。例如,我校高一备课组应用Excel软件对全年级学生的期中、期末考试成绩
进行细化分析,以发现班级差异,为下一周期实施差异化教学提供依据(起点、重点、速度、难度等会呈现差异)。各备课组应用SPSS软件逐班
逐题分析,主要关注考题的难度、区分度等指标。科学应用辅助软件有利于提高教师命制高质量试题的能力并完善优化校本题库。虽然我们所做的教
学评价精细化探索较之传统的教学评价取得了长足进步,丰富了反馈信息,更好地利用了评价的诊断与激励功能,然而我们也遇到一些需要破解的难
题。例如,批改试卷结束后教师要召集各班课代表逐人逐题录入分数(某次考试需要录入的数据量为27条/学生,全年级近2万个原始数据),还
要自己编制程序按需进行数据加工以生成各种图表。如此繁冗枯燥的工作完全要依靠人工手动完成,势必会耗费大量精力,给教师本就繁重的日常工
作又增新负担。另外,完成后期数据整理分析、图表信息解读等工作,要求教师具备足够充分的统计学知识,“门槛太高”不利于向其他学科推广。
我们的探索一度陷入进退两难的困境,大家迫切希望新技术能把教师从数据的汪洋中解放出来!学情诊断在教学环节中起承前启后的重要作用。传统
教学中,教师一般通过经验评价学生学习情况并做辅导。文章针对教学中的痛点需求,通过探索应用数据分析进行科学测评和精准教学及个性化辅
导,结合实例阐述了数据分析在学情情诊断、命题开发、评价反馈方面的优势。如今人工智能和大数据等前沿技术对老师教学有很大的影响,人工智能与大数据改变教育也不再是遥不可及之事。我们可以利用大数据帮助老师统计分析学生的学习情况、考试分数对比、易错题整理等等帮助老师减负增效、精准教学、实现小学教育的“教学相长”,全面提升教学效率。
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(本文系燕虞昊原创)