大數據背景下信息技術精準教學模式實踐研究（上）

王蕾

教學現場

隨著大數據在教學中的應用，信息技術教學中有關合理融合大數據的研究初見端倪。大數據與精準教學相輔相成，大數據在教學中提供了相關的數據背景，能夠通過客觀的數據解決原本模糊的概率問題;精準教學提供了教學的指向，能夠給信息技術教學提供理想的認知目標。

問題分析

精準教學模式是深度學習的重要方式，關注學習過程的精準性，強調學習效能的優(yōu)化。在大數據背景下，精準教學有了技術背景和支持材料，能夠對目標以及教學評價提供具體的啟示。通過具體的案例分析，可以對原有的教學過程進行必要的修訂，為實現精準教學提供參考。本文針對如何將精準教學與大數據有機結合，如何在信息技術學科教研活動中，體現相關要求，以提升信息技術學習力等培養(yǎng)需要的相關問題，展開探討。

● 精準教學的理論界定及與大數據的關聯(lián)

精準教學模式起源于20世紀90年代的美國，是由林斯利（Lindsley）在斯金納（Skinne）的行為學理論基礎上總結歸納出來的教學方法。最早期的精準測試曾應用于未成年人的康復治療，隨后精準測試應用于教學實踐，借助適當的工具對學生學習變化進行測量。[1]這種教學方法的主要目的是針對不同的人群，設計不同的目標，精選不同的教學內容，通過測量過程來追蹤學生的學習表現和學習效果，并提供數據決策支持，進一步分析后為后續(xù)教學提供數據參考，精準指導教學工作。隨著課程改革的深入，這一內容漸漸引起了一線教師的關注。

精準教學既是教學目標，又是達到目標的方法和過程。隨著教學改革的深入，精準教學逐步引入中小學課堂，目前已經被多個西方國家在教育領域運用，我國對此專題的研究尚處于起步階段。對于精準教學來說，認識精準是前提，設計精準是基礎，評價精準是保障。也就是說，首先要了解學生的個體狀況，精準掌握目標需求，然后在課前精準備課，接著就是在課堂上精準實施教學活動，最后進行精準評價。

精準教學采用“流暢度”來衡量學生掌握知識和技能的狀況，流暢度具有五大屬性：持久性、耐久性、穩(wěn)定性、應用性和生成性。其中，持久性是指在無額外練習的情況下，學生根據需求執(zhí)行任務的能力;耐久性是指為了滿足真實需求，學生在長時間內持續(xù)執(zhí)行任務的能力;穩(wěn)定性是指在有干擾的情況下，學生能夠繼續(xù)實施一項技能的能力;應用性是指學生將知識或技能應用于新情境的能力;生成性是指在沒有明顯的指導的情況下，學生出現復雜行為技能的能力。[2]

● 現有教學模式的困惑

在傳統(tǒng)教學模式下，信息技術教師對學生的知識掌握情況常是通過長時間的觀察來了解，無法進行個性化數據分析，如果借助問卷等測試方式獲取結果分析，則需要大量的時間和精力。即使獲取了學習結果，學習過程中的生成性狀態(tài)也無法記錄，難以進行準確的個性化數據分析。

在傳統(tǒng)教學中，達成率是考查教師教學成果的重要數據。如果通過紙質試題檢測學生知識掌握情況則不符合信息技術學科學情，且收集的反饋信息準確度不高;如果通過Web頁面獲取提交信息，因受網速或廣告的影響，難以達到既定目標。

長期以來，信息技術教學中只關注總結性評價，以學生對技能的掌握程度及最終的電子作品的達成率來考查學習效能。在此過程中，學生對技能的掌握程度成為評價的重點內容，忽視了對學生思維過程的評價，以至于部分學生照抄教師范例，沒有自我創(chuàng)新，依據傳統(tǒng)標準，卻得分較高;反之，部分學生產生較為豐富的思維過程，卻無法通過技能作品直接體現出來，影響了教師對其學習結果的評價。因此，信息技術教學需要針對思維的評價。

● 精準教學在教育大數據下的應用

1.大數據為精準教學提供即時數據支持

在信息技術教育領域中，大數據的滲透必然會帶來技術與課堂的高度融合。通過與精準教學的融合，由大數據提供精準決策，成為信息技術教學未來發(fā)展的新趨勢，對教育領域的深刻變革產生著巨大的影響。

2.大數據統(tǒng)計實現個性化分析

在大數據背景下，通過設定學習平臺，可記錄下每個學生課堂內外的學習活動情況，生成準確的個性化數據源。通過即時的數據分析，獲取學生在教學各環(huán)節(jié)中自主學習能力和知識應用能力提升的量化數值。教師及時通過數據對學習效果進行評估和預測，有針對性地提出干預意見和改進措施，根據學生特征和行為表現制訂精準教學方案，為學生量身打造適合自身發(fā)展的學習方法，以適應學生的個性化發(fā)展。

3.大數據確保精準教學的流暢度

精準教學中的最大“精準”在于教學評價，而衡量教學是否達到目標、學生是否真正掌握知識或技能，關鍵在于檢測學生學習的行為過程及其反應。基于此，精準教學引入流暢度指標，用于衡量學生的學習質量。流暢度涵蓋了“準確度”和“速度”兩個方面，也就是說，學生的學習質量既包括對知識或技能的準確掌握，也包括運用知識或技能的速度。[3]

本文據此展開相應的研究，因受篇幅限制，本篇為研究文章的上篇，重點關注目標精準化和學習預設數據的精準挖掘外。

● 信息技術學科精準化教學模式理論實踐途徑

途徑一：教學目標精準化

在基于精準化教學模式的信息技術學習中，教學目標是教學設計的重點內容，在精準教學模式下，針對信息技術教學，需要精準地解釋和描述學生掌握的知識或技能程度，將每個籠統(tǒng)的目標對應分解、細化為可以量化描述的目標。教育大數據下精準教學目標可以細化為諸如“××分鐘完成打字測試，正確率達到百分之××”的表述。經過分解量化之后，教學目標精準化使學生明確學習目標，提高自主學習能力，同時對運用知識或技能的速度作要求，符合精準教學的“流暢度”衡量指標。

（1）原設計

“鍵盤指法ABC”是信息技術學科的起始課，也是《中小學信息技術課程指導綱要（試行）》解讀文件中，“計算機基礎”部分的重要內容，因此，在各地的信息技術教材中均有所涉及。傳統(tǒng)的設計方式是教師出示鍵盤圖例，講解其中的主要區(qū)域，包括主鍵盤區(qū)、數字鍵盤區(qū)、功能鍵區(qū)、編輯鍵區(qū)、其他鍵區(qū)等，接著演示其中示例的功能鍵，再讓學生進行輸入練習，從而完成教學任務。在實際授課中發(fā)現，這種線性的“講解+練習”的形式雖然能夠滿足課時的需要，但是學生興趣索然，無法順利完成既定的指法訓練目標，且沒有后續(xù)學習的動機。

（2）思考焦點

指法訓練是技術為主的內容，其教學過程易陷入重技能、輕思維的怪圈。在傳統(tǒng)的授課中，教師純“講解”的方式，未能有效地給與學生足夠的知識建構機會，導致學生無法理解鍵盤區(qū)域之間的實際用途和區(qū)別，因而無法喚起學習動機。

（3）改進型設計

在基于精準化教學模式的教學中，需要對教學目標進行必要的精準化設計，將大目標細化為每一個具體指標，每一個具體指標與具體應用相連接，達到有目標而學、為目標而設的目的，保證學生能夠在知其然還知其所以然的狀態(tài)下，保持學習動機。建議教學過程如下：

師：同學們，隨著電子輔助器材的普及，我們在學習中經常用到APP打卡的功能，那么，你是如何在手機或者PAD上輸入文字的？

學生討論多種輸入方式（手寫、虛擬鍵盤等）;教師展示多組幻燈片，分別截選多種鍵盤，讓學生分析其中的共性，并得出鍵盤的位置是相對固定的，鍵位的內容是有一定的規(guī)律的。接著教師提出問題目標。

目標1：哪些是主鍵盤區(qū)？“主”的緣由有哪些？

目標2：哪些是功能鍵區(qū)？“功能”有哪些？

目標3：不同鍵盤中，鍵位設置有哪些規(guī)律？

學生在操作過程中，發(fā)現了主鍵盤區(qū)的鍵位是固定的，主要指向輸入頻率較高的字母;功能鍵區(qū)涵蓋了輸入中的最常見的功能，并且可以通過不同的組合擴展相應的功能。

教師根據學生的探究結果，進行“數字鍵盤區(qū)”“其他鍵盤區(qū)”的講解，并提供更多的素材，幫助學生對鍵盤區(qū)域進行甄別。

教學評析：在以上的設計過程中，學習目標從傳統(tǒng)的大目標細化為多層次的小目標，針對每一個目標點給出了具體的應用場景，學生通過具體的內容，產生遷移，推進問題探究的過程，在產生學習需要的基礎上，積極實施探究行為。通過這樣的學習過程，學生能夠深入理解鍵盤鍵位的確定方式、主要鍵位的名稱及使用狀況等內容，有效地激發(fā)了學習動機，并為后續(xù)學習打下了扎實的基礎。

途徑二：學習預設數據的精準挖掘

在基于精準化教學模式的信息技術教學中，有關學習預設的內容是教學是否成功的關鍵。在前一階段數據分析的基礎上，教師需要在課前推送前測題，目標針對精準教學的核心，精準挖掘出可能出現的前置性評價內容。教師根據數據反饋獲取學生全方位的檢測數據，對后期教學進行精準決策，及時調整課堂教學的重難點，解決學生的共性問題。

（1）原設計

“最佳路徑”是初中及小學階段機器人行走部分的內容，要求學生能夠對機器人行走路徑進行規(guī)劃，找到最為便捷或安全的路線。本課中的機器人可以是實體的機器人，也可以是虛擬的機器人，還可以是以“瑪塔”為代表的無編程機器人。教學目標在于規(guī)劃和設計最適宜完成任務的路徑，最終完成機器人到達終點的目標。常規(guī)設計中，一般采用“設置起點和終點→教師講解機器人行走方式→講授機器人模塊的編寫方法→學生操作實踐→教師輔導糾正錯誤→總結實驗過程”的教學過程。在實際教學中，學生按部就班，能夠模仿教師進行操作，但是路徑選擇單一，缺乏自我的創(chuàng)意，沒有出現預設的多種問題情境。

（2）思考焦點

在以上的學習過程中，“最佳路徑”的目標變成了“如何到達終點”，所以學生的關注點不是如何優(yōu)化路徑，而是如何到達終點，所以教學過程不盡如人意，也難以出現問題導向的理想狀態(tài)。究其原因，與備課中教師的預設狀態(tài)不夠準確有一定關系。因此，需要對預設狀態(tài)進行更為深入的精準定位，保證教學層次的多樣性，才能達到理想的教學目標。

（3）改進型設計

在基于精準化教學模式的教學中，前置性評價關注學生已有經驗基礎的情況，以此為平臺，進行有效的精準型學習預設，為即將開展的教學過程提供全方位的檢測數據。建議教學過程如下：

（教師統(tǒng)計前一節(jié)課中學生作業(yè)情況）

方向一：有關路徑的概念認知。

預設1：起點終點是否可調整？

預設2：到達終點后，機器人如何運動？

預設3：不能有效到達終點，可能會出現哪些問題？

方向二：有關優(yōu)化的方案種類。

預設1：方案單一→教師提供幫助，協(xié)助學生規(guī)劃到達目標的一種路徑。

預設2：方案可選→教師提供評價意見，協(xié)助學生選擇更為優(yōu)化的一種路徑。

預設3：方案較多→教師提供篩選意見，協(xié)助學生提出評價標準后，選擇優(yōu)化路徑。

方向三：有關基礎概念的掌握情況。

預設1：無基礎→教師引導學生學習相關概念，結合書本進行認知解析→嘗試繪制目標實現過程圖。

預設2：有初步的基礎→教師考查學生的基礎情況，鞏固認知概念→建立路徑實現過程圖→嘗試初步實驗。

預設3：有較好的基礎→教師提供拓展素材→提供多項選擇，給學生頭腦風暴的機會，優(yōu)化目標實現過程→嘗試在實驗中調整路徑。

教學評析：本課的設計主要是在于前置性評價的過程，將精準教學融入其中，突破了單一路徑的限制，將教學重點從課上改為了課前。在本課之前，根據學生已有基礎，以及對基礎路徑的掌握情況，進行后續(xù)學習的調整。教師采用分步給出學習資料，促發(fā)學生多樣式地思考自我的學習過程，并最終找到多種解決方式。在此思維過程中，學生的活動不只是自我的單一認知，而是依靠教師的資源供應進行深層的自我規(guī)劃和設計，讓整體思維呈現出積極主動的狀態(tài)，保證了良好的教學效能。

本文系大數據背景下信息技術精準教學模式實踐研究的第一部分，通過具體案例的分析，厘清了信息技術學科中精準教學的應用模式，以及大數據的有效踐行方式。精準教學共分為五個層次，在下一期的專欄文章中，將針對精準檢測教學目標、個性化精準施教途徑、信息技術精準教學考評機制等論點，進行相關闡述。