一、解决的主要问题

教育信息化2.0行动旨在利用大数据赋能精准教学，也更好地赋能了每一个学生的素养生长。审视我们的常态课堂：教学目标，笼统、不精准，有的单纯重认知目标，导致高效课堂、核心素养培育成为空话；教学活动，碎片、浅表，不同程度地重结论轻亲历过程，导致学会学习、深度学习成为空谈；教学评价，模糊、与目标不匹配，甚至缺失，导致教与学缺乏有效评估。针对问题分析与归因，我们主张在课堂学习中通过智慧平台、大数据技术等信息技术真实采集学生的学习信息，并进行初步处理得到一个有分类、可视化的数据，以便教师能够进行精准施策，就可以解决以下主要问题：

1.解决学情分析不准确，数据汇总慢的问题。

纸质问卷、手动记录等，不仅效率低下，还容易出现数据丢失或错误的情况。数据汇总慢的问题成为制约学情分析效率和准确性的重要瓶颈。

2.解决教学活动碎片化、浅表化的问题。

教学活动如今常呈现出碎片化、浅表化的现象，内容零散，缺乏深度挖掘，且往往过于侧重结论的传授，而忽视了学生亲历知识形成的过程。这种教学方式使得“学会学习”和“深度学习”仅仅停留在口号上，难以真正落实。学生缺乏系统的知识构建和深入地思考练习，难以培养出真正的学习能力和创新思维。

3.解决评价模糊或者缺失的问题。

评价标准不明确，使得教师和学生都难以准确把握教学成效。评价内容与教学目标脱节，无法有效反映学生的学习进展和教师的教学效果。更有甚者，一些教学环节完全缺乏评价，导致教与学处于盲目状态，无法及时调整和优化。

二、解决问题的过程和方法

（一）研究过程

第一阶段（2021年6月—2021年8月）：准备阶段。通过文献研究，搜集资料，撰写课题申请书；建立研究网络，制定研究计划。

第二阶段（2021年9月—2022年3月）：启动阶段。

召开开题论证会议，聘请专家对课题方案进行论证，进一步完善课题研究方案。开展坚知果AI智慧课堂及问卷星等软件使用的培训，邀请企业技术团队进校对教师进行一对一的使用问题反馈，并对数据分析优化改进策略进行了探讨。收集整理有关资料，进行归纳整理，建立资料库，以备查用。将课题分为技术保障组和课堂实践组，技术保障组负责与企业对接，保障智慧课堂组卷系统及网络扫描、数据分析等功能，课堂实践组探索如何在课前、课中、课后三环节借助智慧课堂系统的精准分析功能来完善备课、调整课堂施策的策略；各学科提炼关键能力，制定评价指标，设置观察点，用于动态评价。

第三阶段（2022年4月—2024年8月）：实施阶段。课题实施分为课前、课中、课后三个阶段，验证研究内容的可操作性。首先课题选择五年级的语文、数学、英语三个学科进行试点，通过课前的学情分析反馈调整教学设计，通过课中的练习反馈调整课后关注重点，通过课后的作业反馈调整教学实施策略。每个学科通过阶段交流、归纳总结，不断积累最终总结出以大数据驱动为核心的“三段六步六助”教学模式。验证各学科设置的观察点能否对学生进行精准评价。

第四阶段（2024年9月—2024年7月）：总结阶段。对数据资料进行总结，针对不同学科教学过程中的差异项，完善以大数据驱动为核心的“三段六步六助”教学模式及大数据驱动下动态评价体系，形成课题研究成果，并进一步推广。

（二）研究方法

本研究综合运用了多种研究方法。为了确保研究的全面性和准确性，我们主要以行动研究法为主，同时结合文献研究法、实证研究法、问卷调查法、课堂观察法以及经验总结等多种方法，从而更为全面、深入地探讨基于大数据的小学精准教学的实践。这些方法相互补充，共同为我们提供更为丰富、可靠的实证资料，以利用大数据促进课堂教学和学习模式的改变。

三、成果的主要内容

（一）形成了基于大数据全周期学情精准分析体系

结合大数据分三环节对学生的学情进行全周期的精准分析。课前，基于大数据对学生的学习基础预测分析。借助问卷星、AI智慧课堂组卷功能等进行前测，了解每一个学生的原有知识积累，精准把握学情，找准新课教学的起点。依据学情、课程标准为学生的学习制定精准适切的学习目标。课中，通过实时收集学生的学习数据，如课堂参与度、问题回答情况、在线测验成绩等，教师可以即时了解学生的学习状态，便于教师即时调整教学策略以满足学生的即时学习需求。课后，通过收集和分析学生的学习行为数据，教师可以对教学效果进行精准评估。这些数据包括课后作业完成情况、在线复习情况、测试成绩以及学生对课程的反馈意见等。

（二）构建以大数据驱动为核心的“三段六步六助”教学模式

该模式通过大数据分析优化教学过程，分为探学、合学、省学三个阶段，精准捕捉学生的学习轨迹，通过优化学习过程来促进学生的深度学习和素养发展。“三段”分别指思维工具撬动下的探学、合学、省学三个学习阶段；“六步”分别指学生亲历探学中的自学、质疑，合学中的探究、分享，省学中的检测、反刍六步学习经历；“六助”分别指教师基于学生的探学结果提供问题、情境、工具、资源、评价、延展六项帮助，助推学生的学习走向深入，实现了因学定教、顺学而导、以评促学，做到精准目标、精准教学、精准反馈，促进学生素养生长。模式的建构促使课堂结构发生变革和教师角色发生转变，有效解决以往以教为主、忽视学生亲历知识产生过程、碎片教学、浅表学习等问题，实现主动学习、真实学习、深度学习，实现育人本位、课程立意、学为中心。

（三）建构了大数据驱动下的动态评价体系

大数据驱动下的动态评价旨在解决传统方式对学生学习行为评估模糊或者缺失的问题，通过动态的评价使学生学科关键能力有所提升。动态评价首先依据课程标准和学校的育人目标来提炼学科关键能力，研发精准的评价标准，建立可测量的观察点。学生、教师、家长等评价主体实施客观地评价，采集真实的学生信息。借助平台呈现的形象化结果，教师回溯分析，调整教学计划，进行针对性教学，对个别学生采取个性化指导；学生根据评价结果自我激励、及时改进；家长得到评价结果后及时对学生进行教育。评价系统定期评估并确定关键能力，调整评价标准，指导教师更加精准化教学。经过动态评价及精准施教，促使学生的学科关键能力得到发展，核心素养得到提升。

四、实践效果及反思

（一）实践效果

基于大数据的精准教学课堂有效地提升了学生各科的关键能力。让数据驱动教学，教师实时调控教学策略从而实现分组教学和个性化辅导。同时提升教师数据素养，助力教师专业成长，帮助学习者自我调节。课题组成员撰写3篇论文并成功发表，涵盖大数据个性化教学、科学课堂精准探究、课堂变革。同时，信息化教学新模式案例获评市级一等奖。团队提炼出以大数据驱动为核心的“三段六步六助”教学模式，并在全校推广，6位教师凭借该模式获电教优质课奖。此外，英语组与数学组分别成功结题省级、区级课题。学校4篇关于教育信息化改革与成效的新闻报道亦在媒体发表，展示了学校在大数据驱动下的教学创新与发展。

（二）实践反思

在大数据背景下，课程内容的设计需要更加精细地考虑学科知识的内在逻辑与学生的认知水平。尽管大数据能提供丰富的学生学习数据，帮助教师更准确地把握学生的学习状态和需求，但课程内容的设计仍受限于学科本身的复杂性和深度。教师需要投入大量时间和精力，在遵循课程标准和学科目标的同时，利用大数据分析的结果，设计出既符合学生实际又能激发其学习兴趣的教学内容。（烟台开发区第四小学 崔丹丹）

本文系烟台市教育科学“十四五”规划2021年度一般课题“基于大数据的小学精准教学的实践研究”（课题批准号：YJGHYB145119）的阶段性研究成果，（课题主持人：王波 崔丹丹）