为纵深推进教育数字化战略行动，深入发展智慧教育，促进智慧教育领域经验总结和互学互鉴，加强优秀案例分享和国际传播，在教育部科学技术与信息化司指导下，“智慧教育示范区”创建项目专家组秘书处与教育部教育信息化战略研究基地（北京、华中、西北）开展了智慧教育优秀案例征集活动。

经过申报或推荐、案例撰写培训和修改、专家遴选、公示等环节，共确定324个智慧教育优秀案例，其中区域发展类74个、学校实践类226个、解决方案类12个、研究成果类12个。

本期为您带来研究成果类智慧教育优秀案例：大数据赋能精准教学行动体系的构建与实践

原文标题：大数据赋能精准教学行动体系的构建与实践

原文作者：宋怀彬 吴中林 何兴明 马红艳 、四川省教育科学研究院

左凌慧、四川云数赋智教育科技有限公司

 

一、构建“四级”全域大数据采集、管理和应用体系

截止2021年中旬，共建成1个省级中心，21个市(州)级数据中心，71个区(县)级数据中心，1475 个学校数据中心(图 1)。目前，数据中心开发了2项专利和28项软件著作，共采集分析2000余万份考试作业数据，精细标注46万份试卷、876万道试题，创建3.2万个微课，数据资源库已经全面建成，大数据运用已进入常态化实施和深入推进阶段，惠及教师、学生、家长260余万人。

 

图1 四级大数据中心

二、创建支撑项目运行的专用平台

项目组聘请了全国知名专家朱德全、李政涛、刘涛作为首席专家，成立了平台开发专家委员会。在多次调查、研讨与尝试的基础上，确定了平台建设与运行方案，最终创建了:多层级、跨区域精准教研平台、网络智慧评课平台、作业管理与预警平台以及个性化学习平台。

三、构建大数据精准教学的操作体系

基于对大数据教育力的理解，通过大量的实践研究，项目组构建了基于“1个核心，4个基本观点，4大操作模块”(简称“1+4+4”)为内容的大数据精准教学操作体系。

(一)大数据驱动的精准教学操作策略

通过前期38所学校的试点实验，总结提炼后，形成了“诊·研·教·评·学”五步精准教学模式(见图 2)，并在205所学校得到了成功应用。

 

图2 “诊·研·教·评·学”五步精准教学模式

学情诊断: 专家指导制定整体规划，建立资源库，学科组研究确定诊断方向和双向细目表，系统自动生成学情诊断材料，教师灵活选择诊断方式(课前、课中或纸质、网络)，形成学情诊断数据和分析报告。

教学决策: 学科组全面研究学情诊断报告，详细了解班级、学生、知识结构的实际情况，分析学习共性问题和差异问题，精准判断能力水平和重难点问题，并对目标、情境、策略、方式、手段、评价、反馈、矫正等进行精准决策和规划。

课堂实施: 在课堂实施过程中，教师根据系统即时生成的数据，及时发现问题、纠正错误、及时优化教学方式或手段、及时精准的针对问题和解决问题，充分发挥大数据在课堂教学过程中“即时”“精准”“高效”“智能”的功能。

评价反馈: 管理者、指导专家和教师通过网络评课系统与智慧课堂系统，运用系统数据和报告，区域联动进行数据分析与共享，应用数据对教师教学行为、学生学习行为进行诊断、评价，及时反馈教学过程，优化和矫正教学行为。

个性支持: 根据教师和学生的教学行为大数据，系统能微观精准地判断学生个体的知识、能力和方法等方面存在的问题，自动进行问题归类、错因分析，还能根据学生学习特点和发展需求，推送具有针对性的学科或综合阅读材料及变式、拓展、提升问题等个性化学习资源，形成个性化的精准作业，实现精准辅导。

(二)大数据驱动的精准教研操作策略

以四川省教育科学研究院网络教研平台为枢纽，各级教研利用省级平台联合或者独立开展教研活动，实现了省、市(州)、县(区)、校之间的网络与数据融通。省市(州)县(区)三级教研员与一线骨干教师“上下联动、四级协同”，建立了包括市、县级区域研究和学校研究的多层级、跨区域、网络式精准教研结构体系(见图3)。带动了全省基层区(县)和学校的教研热情，并取得了一定的教研成果。

图3 多层级、跨区域精准教研结构体系

省级层级: 省教研科研部门成立网络教研网校，负责全省网络教研的总体设计、活动规划和管理，并对全省教研进行全面指导。 

市州层面: 负责落实省级教研工作的总体安排，指导和监督区域教研活动的开展，并根据需要开展独立的或区域联动的教研活动。 

县区层面: 具体组织学校教师积极参与教研活动，协助学校申请教研活动区域主会场，监督网络教研活动的实效开展。 

学校层面: 根据学期教研工作安排，提前做好参会的准备工作，确保全程参加，及时总结反思，勇于在教学中实践创新。

(三)大数据驱动的精准评价操作策略

项目组以教与学监测大数据为支撑，从四个维度构建了针对学校的精准教学评价模型，分层分类进行校级、班级、备课组、学科教师立体式教学监测质量评价体系。

在智慧课堂及评课系统的支持下，自动收集并生成教学过程中学生的表现和教师的评价大数据，供教师本人、其他教师、学校管理人员、专家等不同群体使用，实现不同人群对课堂教学的评价。

学校数据经过系统整合，形成区域(省、市、县)数据资源，通过数据分析应用，教研部门研判教育教学真实问题，开展精准教研;教育行政部门监管教学行为，进行有效的决策管理，以促进精准教研，实现精准教学，促进教师专业发展。

(四)大数据驱动的精准管理操作策略

课题组依托省、市、区(县)、校四级大数据中心，实现“多层级、多区域”数据融通，进行多视角对比分析，经过多次研讨及实践探索，提出了“决·行·督·评”精准管理模型(见图 4)。精准管理模型是一种智能循环交互系统，教育主管部门可进行实时教育监督和教育评估，既能从宏观把控整体情况及变化趋势，还能微观甄别出区、校、年级、班级、教师、学生的成绩和问题，对出现的问题能“对症下药”，推动教育生态良性发展，真正实现教育管理由宏观到微观、定性到定量的精准转变，较好地解决了“信息孤岛”“数据的关联和价值挖掘不够”“精细化管理不足”等问题。

图4 “决·行·督·评”精准管理模型

 

作者：宋怀彬 吴中林 何兴明 马红艳 左凌慧

来源：2023年度智慧教育优秀案例