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。

本期为您带来学校实践类智慧教育优秀案例：依托教育大数据  促进精准教与学

 

一、精准反馈，大数据助力教师以学定教

一是依托学习数据帮助教师确定课堂教学的起点，实现教学决策数据化。学校借助大数据教学系统探索出了信息化背景下“三元五环”的校本教学范式，明确提出“三元”即课堂应体现参与、互动、发展三元素，其中“以学定教”是重要的教学思想。教师通过系统指导学生课前学什么，怎么学，并通过平台了解学生课前自主学习的动态数据（即学得怎么样了）。教师通过大数据平台提供的学生预习检测分析和学生特征档案，精准地掌握来自学生的第一手学情资料，并根据学情分析结果和学生预习检测统计反馈的情况，以学定教，确定教学目标、内容、方法等，优化教学方案设计。

 

图1：大数据背景下的“三元五环”新授课堂五个核心模块

二是依托课堂学习数据实现课堂教学的“有的放矢”和“对症下药”，实现评价反馈即时化。在大数据教学系统的支持下，课堂教学的设计、组织、实施及评估等各个关键环节，以及诸如课堂环境下对练习题的选择这样的细节都将以真实的、科学提取的大数据为基础。传统的教学反馈在即时性和指向性方面有很大的缺陷，而在信息化环境支持下的教学反馈能很好的解决这一问题。在课堂教学中，教师利用平台推送巩固练习并即时反馈收集学情数据，以此来精准识判学生对知识与技能的掌握情况，发现学生学习效果与学习内容、学习资源和教学行为的相互关系，从而调整自己的教学决策，促进学生深度学习，使得教学效率大大提高。

三是依托大数据平台进行个性化作业推送，实现课后辅导精准化。在课后阶段，传统课堂教学中的课后作业往往是教师于授课结束后统一布置，下堂课前上交至教师批阅。整个过程中，作业的批改和反馈均滞后于授课，且作业讲评也大多限于共性问题。而大数据平台支持下的课堂完全改变了这一状况，基于大数据平台重点开展个性化辅导，进行针对性教学。主要包括课后作业、微课辅导、反思评价。

四是依托学科学情数据构建基于以“学”为中心的诊断模式，实现复习课堂高效化。复习课中加入精准的诊断，犹如教学中引入了先进的检测手段。通过诊断，能更好的了解学情,使课堂更精准地指向学生的疑难点、易错点，这样既有利于梳理知识、查漏补缺,也有利于学生自主搭建知识框架，提高学生的思维能力和创新精神。依托大数据教学系统，学校对基于诊断的以“学”为中心的复习课教学模式进行实践和探索。教师通过班级的学科学情数据追踪可以了解每个班整体的知识点掌握情况，以及系统收集的班级共性错题来指导阶段性复习。新授课的数据为一轮复习提供依据，一轮复习的数据为二轮复习提供依据，避免了复习课中常见的“题海”战术，达到减负增效的目的。

二、精准分析，大数据助力学生个性化学习

一是分析个体学情实现“对症下药”。《基础教育课程改革纲要》指出，教学要“促进学生在教师指导下主动地、富有个性地学习”。但在实际教学中往往难尽如人意，一方面学校教育属于集体化学习、统一化学习，简单的评判标准，抑制了多维的思考和个性化的体验、理解和表达；另一方面学生缺少自主学习的空间和时间。大数据教学系统为每个学生提供了个人知识点掌握图谱，教师依据数据来给学生提供个性化学习指导，做到“数据分析—特征发现—智能干预”。教师还可以通过个性化作业完成报告了解学生薄弱知识点的提升情况等指标，评估个性化学习后班级的整体效益，同时系统也会呈现高频错题，帮助教师实现个性化智能讲评。

二是管理专属错题让学生“减负提质”。系统给每位学生建立了错题本，无论是阶段性测验还是周练习，系统都忠实的将错题收集归类，每一道错题不但有题目、解析、归纳点评，还有错题来源、考试类型、错题原因、难易程度、题目类型、知识点等信息，并且每道错题后还配有3个变式练习，错题本既可以导出成纸质文件也可以在线上巩固。根据学校教学安排，每个月末教师都会减少周作业的布置，让学生来巩固错题，一个学期下来，学生出现错题屡错的频率明显降低。学生从此告别“题海战术”，走上了“做‘错’题、做对题、做好题”之路。

三、精准治理，大数据助力学校质量评价

一是用数据管理建立全校质量监测和分析系统。学校借助大数据教与学系统建立了自己的教学质量分析系统。学校管理层通过系统报告中的班级成绩对比了解各分数段分布情况和各班级优劣势学科信息。根据需求，系统智能分类、统计、汇总艺术生、文化生成绩，使报告更加科学，学生定位更加清晰。通过测验质量报告，教师能了解每次测验的试题难度系数、信度、区分度等和知识点掌握情况，以此指导开展教学研究。目前，学校已经实现了校内数据连贯、资源流转，初步构建了以学习者为核心的评价体系，达到了“用数据说话、用数据决策、用数据管理”的目的。

二是用数据创新探索校本教研的新路径。传统的教研往往是经验式的，教研工作者对于教学中的问题往往是主观揣测，然后再通过一次次反复地实践来验证这些主观经验的可靠性。这种以经验为主导的教研存在着主观化、臆测式等不足，对于教育事实中存在的问题只能模糊判断。大数据为有效解决经验式低效教研的痼疾指引了方向。为进一步促进大班式教学向个性化教学的转变，学校建立了大数据精准教研中心，主要功能是让教研组通过教学质量数据和课堂观察数据相结合来进行教学研讨。其中，课堂观察数据包括教师课堂组织教学行为和学生参与行为，涉及学生学习、教师教学、教学内容和课堂文化等方面，旨在对教学质量不高的科目进行追根溯源，从经验重复转向数据实证的教研方法转型。通过大数据的收集、整理和分析，能有效确立教研主题，让研究直指现实问题，在经验的基础上增加科学性、逻辑性，最终实现教研资源、教研管理、教研行为、教研评估的转型。

四、大数据支持下的精准教学的实施保障

第一，智慧环境是前提。智慧环境的核心是建设智慧教室。智慧教室是基于人工智能、大数据、云计算等信息技术而打造的“云-台-端”智能化服务平台。学校拥有自己的数据中心、云桌面、全光网系统，以此构建智能化的课堂教学服务环境，提供资源服务、互动服务和教学工具。教学楼每个楼层均配有人脸识别式微型图书馆和移动电子阅读器，给师生提供了“时时能读，处处可读”的阅读环境。

第二，师生的数据素养是关键。一线教师不仅要培养数据素养，还要把数据素养逐渐上升为数据智慧，要培养对数据的敏感性，借助数据洞悉学生的学习状况，从而采取行之有效的方法。数据素养有助于教师更好地挖掘数据和分析满足学生的学习需求，促进教学科研决策，增强教学领导力，提高教学效率。具体包括：数据意识、数据的获取能力、分析解读数据的能力、运用数据进行教学决策的能力及数据伦理道德五个方面。

第三，优质资源供给是基础。基于四位一体的资源建设和自适应推送体系。四位一体汇聚各类优质资源，共享国家和省市数字教育公共资源，同时引进数字图书馆特色资源。依据资源的来源，可以分为三类，依次为：购买的优质资源（学校购买资源和家长购买资源相结合）：如长郡网校、智学网、101网校资源等，家长购买学生用的洋葱数学资源等；教师自创资源：学校依托云桌面构建校本数字教学资源，如基于云录播的教师课堂资源。建设并优化教学、作业和评价资源库；学生生成资源：基于数据收集汇总的个人、班级、年级、学科资源，这些都是学校教学质量的宝贵数据。同时，基于AI技术和网络学习空间人人通，探索优质教学资源的自适应推送，支持教师更好地以各类数字教学资源应用为基础组织实施教学教研，促进课堂学习模式创新和效能提升。

 

作者：龚宇 刘菲菲 李辉 石美玲  王睿智  杨兴华

来源：2023年度智慧教育优秀案例