教学研究
运用大数据技术提升数学教学过程性评价的精准性
□芜湖市弋江区教育局教研室  任忠友
教育部等五部门《关于大力加强中小学线上教育教学资源建设与应用的意见》提出：“赋能教师因材施教，充分利用大数据技术，加强对学生学习过程信息收集，精准分析学情，促进差异化、交互性教学和个别化指导。”
在传统的教学模式下，主要的教学活动就是课堂教学与课后作业。课堂教学前，教师很难精确了解学生对本节课的学习所需要的知识储备和先决技能的情况。对当天的教学成效，要等到第二天批改作业后才能大致了解。对学生学习目标的达成情况的反馈也比较滞后，大部分的做法就是进行单元检测后给出一个分数或等级的评价。哪怕是单元检测，其功能也只是呈现一个学习等级的终结性评价，而不是具有诊断、反馈、改进作用的过程性评价。
不同于终结性评价，过程性评价更注重学生在学习过程中的表现，它贯穿课前、课中、课后三个环节的始终，帮助教师了解学生的知识储备和先决技能，以便安排教学计划。经由过程性评价收集到的信息并不用于对学生的学习结果进行等级评定，而是用于教师以此为依据做出相关教学决策：对学生科学分组、制定教学设计、选择教学策略、优化教学活动等。
基于此，我们组织开展课题研究，致力于如何应用智慧教育系统，设计覆盖课前、课中、课后三个环节的过程性评价方案，为课前掌握学情、课中优化教学、课后设计个性化作业和差异化辅导提供科学的依据和有效的支撑。
一、课前导学精准掌握学情
应用科大讯飞的“畅言智慧课堂”，教师的教学终端和学生学习终端可以实现课上以及课下的线上互通、互动。
教师课前可以发布导学案到学生平板，并设定提交作业的时间，学生在平板上完成客观题作答，计算或证明题在纸上做好后拍照上传，教师就可以及时了解学生完成导学案的时间和速度。教师批改后，系统会立刻呈现导学案完成的情况，对导学案中每个问题按照学生解答情况分为较易、一般、较难、困难四个等级，基于这样的数据分析，教师对全班学生在某些知识上存在的问题了然于胸，对单个学生在某些知识上的错误也非常清楚。这为课堂教学提供了非常精准的学情分析，教师可以依据学情，对教学设计进行调整，对教学活动进行优化，对教学节奏进行掌控，可以真正实现先学后教、以学定教的教学转型。
在教学实践中，笔者认为一个精准有效的导学案应该具备准确简洁、关注基础、难易适中、突出本质的特点。导学案是学习的前置设计，应该让学生在原有知识和先决技能的基础上完成对新知识的基本认知。所以，导学案应关注基本概念、基本技能，设计正面的变式练习进行强化和反面的变式练习加以辨析，从而让学生通过预习，厘清新概念和新技能的本质特征。同时，导学案还应关注学生学习新知识所应具备的知识储备和先决技能，所以，导学案的语言、情境应该简洁明了，直指核心概念和基本技能；要能帮助学生在课前回顾必要的知识储备和先决技能；设计的问题，也不应该超过学生的平均知识水平。
二、课堂教学精准定位重难点
基于导学案的数据分析，教师掌握了学生课前预习的学习效果，在课堂教学中可以根据学情修订教学设计，选择教学策略，组织教学活动。在课堂教学中，教师通过发起随机选人、抢答、分组作答、全班作答、讨论、随堂测验等互动方式，让学生通过自主学习、合作互助、讨论答辩、自我展示等方式参与到学习中去。各种互动方式的选择，一方面是结合问题设置的难度与深度，另一方面要根据导学案中所反馈的学情，只有从这两个方面出发，课堂互动才会有较强的针对性和有效性。教师在课堂上还可给学生推送教学资源，让学生进行操作、探究，提高学生学习的乐趣和思维的品质。
只有通过对课前导学的精准把握，教师在教学设计中才能锚定学生的最近发展区，才能设计出科学有效的教学活动和富有针对性的课堂评价。而所有学生参与的课堂互动，都会在系统中留下数据，这些数据不但包括学生解决问题的正确与否、解决问题的时间长短、小组合作的参与度等，还可以呈现全班学生问题解决的正确率和平均时长等数据。这些数据不但客观反映了学生对知识的掌握程度，还从某些方面反映了学生对学习的参与程度，对学生学习的知情意行等方面进行了一定的刻画。这些数据为教师后续开展个性化的辅导和情感教育提供了有力的支撑。
三、课后辅学精准设计评价作业
初中数学的课后作业几乎是每个学生每天的必修课，作为过程性评价的重要载体，课后作业一直承担着检验学生当天学习效果的任务。传统作业的统一性、机械性一直受到诟病，但短期内难以改变。一方面，传统的课堂反馈难以让教师及时掌握学生对知识和技能的掌握情况；另一方面，可利用的作业设计比较匮乏。
在智慧教育环境下，教师可以根据课前导学、课堂学习的数据分析，了解班级和学生个体对知识掌握的程度，因此可以布置具有针对性的个性化分层作业供学生选用。在畅言教学系统中，每个教学课时都提供有题库资源，包含各种题型，每个题目都标示了难易度。教师可以根据学生的学情，将学生分为不同的小组，选定难易度不同的题目组合成作业，分组推送给学生，学生完成后提交。最后，班级整体的答题情况、全班作业完成的平均时长等数据都会沉淀在系统中。系统题库中的每个题目都关联了相应的知识点标签，这样，系统通过大数据分析，为每个学生呈现了每天的薄弱知识点，自动生成错题本，并根据班级知识的薄弱点为班级推送备课资源和微课资源，教师可用这些资源对学生进行个性化辅导，学生可用来进行自主性的补缺补差。
人工智能和大数据等现代技术对教育的赋能日益显著，借助于OCR技术（在线文字识别），甚至可以实现部分学科主观题的自动批阅，为教师提供了很大的便利，也适当减轻了教师备课、批阅作业的负担。这样，教师就应该将更多的精力用于探索如何借助智慧教育系统，有效打通原本比较隔离的课前、课中、课后这三个环节，通过数据收集、分析和反馈，科学设计先学后教、以学定教的教学过程，将课堂真正还给学生，让课堂更加公平、更有温度、更显质量。只有融入人的才智、情感、审美和创造，才能成就智慧教育。