因材施教：用数据读懂学生是前提

发掘教育大数据教育应用的新方向...



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【以技术力量推动教育创新】

在学校教育中，数据是教学改进最为显著的指标，这些数据主要是考试成绩（也包括入学率、出勤率、辍学率、升学率）。大规模、长期的测量、记录、存储、统计、分析这些教学数据、获得海量数据是教育大数据。

教育大数据必然需要长期的测量和统计分析。但大数据可以在教育领域做什么呢？

本篇文章将通过江苏省梅村高级中学的的基于教育大数据的学生学业诊断的探索应用，发掘教育大数据教育应用的新方向。

读懂学生是因材施教的前提，学业诊断是读懂学生的重要途径，传统学业诊断耗时低效，是一种落后的生产力。采用光电技术、云计算技术、大数据技术与传统教师批改相结合方式，开发出极课大数据（基础教育大数据精准教学系统），覆盖全国上千所中小学，实现了基础教育学业诊断的变革。依托极课大数据，使精准化教学、差异性教学、个性化教学成为可能。

1.1 因材施教缺乏抓手

因材施教是教育的基本原则，笔者参加江苏省校长培训班，某专家报告强调了因材施教，茶歇时请教专家，中国何所学校或何人因材施教做得特别好，我想去取经，专家回答不上。前日，阅读《人民教育》某专家撰文“论因材施教”，指出，因材施教最早是孔子提出，孔子时代的教育形态实则为私塾制，该文最终得出结论：在当今班级授课制条件下，要实现因材施教，简直是天方夜谭。笔者参加江苏省第一批人民教育家培养工程，请教我的导师，上海华东师范大学课程研究所所长崔允漷教授，班级授课制环境下，如何实现因材施教? 崔教授很有艺术地回答说，沈老师，你课堂提问张三，而提问李四，你肯定是经过思考的，学校开设针对学优生的提高课程及学困生的辅导课程、分层作业等都体现了因材施教的思想。班级授课制带有工业化、大生产的烙印，教师教学定位于大多数学生，比如是70%或者是80%的学人生能够接受，要在课堂教学中真正实现因材施教确实是一个十分困难的事情。

1.2 学业诊断是因材施教的基础

如何在实际教学中最大限度地实施因材施教?笔者认为，实施因材施教的前提是教师要读懂学生，随着教学改革的不断深入，教师的教学研究正从《课程标准》的研读、教材教法的研究，逐步转向对学生的研究。而读懂学生的途径是学业诊断，课堂上教师通过察言观色、师生互动来诊断学情，课后教师批改学生作业和试卷，通过文本和学生对话，实现对学情的诊断，并且这种诊断是教师工作中的高频事件。

为了更好地了解学情，通常教师会作一些诊断分析，传统的诊断方法是采用划正的方法，如图1所示，通过划正统计，教师掌握了每个题目的差错情况，教师内心有一个标准，比如超过20%的同学出错，下一节课应该实施补救性教学。

1.3 传统学业诊断的弊端

几百年，这种传统诊断方式未发生改变，教师为了划正化去很多的时间，有数据统计表明，划正统计一个班的作业（以50人为样本），大约要耗时一个小时，划正统计一个班级的考试卷耗的时间就更多。归纳来看，传统诊断方法存在的弊端有以下几个方面。

一是：划正统计虽然是一种简单劳动，但它将耗费教师大量的时间；二是：诊断的精准度低，教师虽然划正统计了出错学生的人数，但一般不会记录是哪些学生出错；三是：诊断的跟踪性差，划正统计是点状诊断，缺乏对学生个体的线状跟踪分析，使诊断的教学价值大为降低。

1.4 学业诊断的变革国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)对信息技术高度定位，指出“信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视”。2010年江苏省启动基础教育百校数字化学习，指出要通过数字化，切实有效、方便快捷地实行学生学业成就的全面、即时、精确的过程性、多样性与多维性采集和评价，并且能及时反馈，促进教与学的改善，促进学生健康成长。2011年以来，我校以江苏省规划课题“高中生学业诊断与评价改革的行动研究”为抓手，积极探索基础教育学业诊断的革新，学校创意、与公司合作，开发出“极课”系统，采集基础教学学业小数据，形成学业大数据库，基于大数据分析，实现因材施教。

2.1 数据来源

基础教学学业数据包含国家课程实施中的作业、练习、考试数据、以及涉及学生非智力因素，如调查问卷等数据。项目初始阶段，重点采集作业、练习、考试等数据，因为这些数据每天都在发生，与教师日常工作，学生每天学习紧密联系。

2.2 采集系统采集系统分为硬件和软件两个维度。硬件采用极课阅卷仪，可以与传统网上阅卷硬件设备通用。软件系统融合了图像设别技术、云计算技术、互联网技术、云存储技术等多种现代技术。与传统网上阅卷做大的区别是，本系统可以不改变教师的批改习惯，通过教师先纸质批改，再扫描采集数据，因而卷面留有痕迹，这种痕迹也是一种教育资源，它不需要象网上阅卷那样必须依靠庞大的信息技术人员辅助，使数据采集很方便地融合到教师日常工作中。具体操作如下：学生二维码

为有效识别学生身份，为每个学生设计了二维码，每次作业、练习、考试、调查问卷，学生需在规定区域粘贴条形码，采用二维码识别身份后，可以支撑考试试场混编，数据采集时，系统将学生自动归并到相应班级。

标准化题卡

为便于机读采集学业水平数据，必须设计专门的答题卡。分作业和考试两种标准化的答题卡供教师选用，如图2所示，教师只需将题目复制在相应的题号下，就能自动生成电子作业、练习或试卷，打印后样稿后油印，印刷用纸就是学校平时印讲义的纸张。双项细目表

作业、练习及考试卷，教师需制订双项细目表，含知识点、题型、分值、能级要求等，这样做一方面有利于提升命题质量；另一方面方便数据统计、多维度分析及错题本的生成。

批改方式

尊重教师传统批改习惯，客观题可以用自动采集，教师可以不批改，主观题可以打叉、打勾、划线、写批语等传统方式，但赋分及错误分类等需在对应框内做个记号。

扫描录入数据

批改好的纸质答题卡，通过扫描仪及极课教育软件将数据扫描录入到电脑，如图5所示，通常50份答题卡的扫描录入时间约为1分钟。录入的数据包含每个学生、每一个题目的得分情况等。

2.3 反馈系统 数据反馈系统包含极课教师软件、极课学生软件和极课家长软件，这三种软件都分设计算机版和手机APP版。极课教师软件，通过模板形式，支撑教师十分方便地编制作业、练习、试卷，同时具有扫描采集数据功能，查看相关数据报表，跟踪薄弱学生，下载高频错题等多种功能。极课学生软件，具有查阅自己的作业、练习、考试、数据跟踪、教师的批改情况、下载自己的错题本、通过手机拍照上传假期作业等功能。家长通过极课家长软件可以随时了解孩子在校的作业、练习、考试数据及跟踪情况。3.1 数据驱动式集体评讲

每次采集后，系统提供一份诊断报告，如图4为高三物理一轮复习阶段性检测的诊断报告。该报告给出了每个选择题的正确答案、错误人数、高频错误选项；填空题的错误人数；计算题的得分率。传统评讲作业或试卷，有些教师从头讲到尾，这种做法一是没有重点，而是往往时间不够，评讲质量低。

有了诊断报告，教师可以快速、精准定位评讲重点，提升评讲质量。教师依据一定的质量标准，以50人样本为例，得分率临界值为70%，那么选择题、填空题错误超过15人的应该评讲，计算题得分率低于70%的应评讲。 依据这样的标准，对诊断报告进行检索，教师很快找到符合标准的共有13处（如图框标注所示）,这就是课堂评讲的重点，并且对于选择题评讲时，首先要评讲的市高频错误选项，如图三角标注处，双击该处可以查看是哪些学生出错了，这一功能在传统手工统计诊断时几乎是不可能实现的。3.2 数据驱动式个性化辅导

系统具有强大的数据挖掘功能，提供最新的学业成绩单、可以按照学号排序、从高分到低分排序、从低分到高分排序，教师可以快速查找学业困难学生，判定是否实施数据驱动的个性化辅导。从长时段来看，学生个体接受教师个性化辅导的机会并不多，因此，教师在实施个性化辅导前应充分备课，主要包括：

一、查看学业困难学生作答情况，分析作答错误的成因，系统数据采集过程中能够自动保存作答错误的图片，如图5所示， 使得这一工作变得非常简便。



二、查看学业困难学生学业档案，实施动态跟踪，有些错误源于学生新课教学时对概念或方法未掌握，到综合练习或考试时出错，实施个性化辅导时必须帮助学生回到教学的原点，方能收到较好的效果。

三、查看学业困难学生学业作业动态跟踪图线、考试跟踪图线，分析两种图线的差异性，有些学生作业质量不断上升，而考试成绩不断下降，这很有可能是平时作业缺乏独立思考引起的。

四、查看学业困难学生知识点掌握情况，如图6所示，通过常态化采集作业、考试数据，系统自动生成学生较薄弱的知识点或方法图表，通过数据驱动，指导学生在今后的学习中应该注重对薄弱知识点或方法的学习。3.3 数据驱动式个性化学习整理错题本，学会知识管理

每个学生都是一个鲜活的个体，不同的学生经历着不同的学习过程，有着不同的学习体念，随着学业的不断积累，其自身的知识结构也不相同，尤其是知识和方法的缺陷不相同。

通过极课大数据，常态化采集学生的学业数据后，系统自动记录着每个学生的这种缺陷。依据艾宾浩斯遗忘理论，为了与遗忘作斗争，及时复习十分重要，每周或每月，学生通过极课大数据系统下载自己的错题本并订正，学会知识管理，就是一种很好的个性化学习方式，错题重做的习惯即是一种很好的学习能力。

个性化假期作业

假期作业是令学生和老师头疼的事情，一方面学生需要做大量的统一的作业，另一方面开学后又没有大量的时间来批阅这些作业，从而造成假期作业有些流于形式，作业效果不佳。如何解决这个问题?利用极课大数据系统下载学生个体的高频错题，实施错题重做，是最简单的一种方式，由此，每个学生的假期作业不再相同。另一种方式是通过极课大数据系统的超强计算功能，在题库中选择与学生薄弱知识点和方法对应的题目，通过推送的方式发给学生作为假期作业。为了弥补假期作业缺少教师即时辅导的缺陷，对于高频错题，平时教学中可以通过制作微课的方式，上传到极课大数据系统供学生参考。

3.4 数据驱动式校本题库

在日常教学中，几乎所有的学科需要配置一本同步练习，以强化学生对知识的训练。教学实践中不难发现，很多学校使用同样的同步练习，这就造成了不同的认知水平的学生做同样的练习，练习的针对性较差，为了改变这种局面，部分学校着手建设适合本校学情的题库，通常的做法是购置一个题库软件，教师逐步将“看中”的题目添加在题库软件中，从而形成校本题库，这种题库的质量依赖于教师的专业眼光，是经验型的题库，或者说是一个题堆。通过极课系统，教师每次将作业或试卷进行采集，将题库建设工作与教师日常教学结合起来，经过一轮的教学实践，校本题库自然建成，这种题库带有属性，如每份作业、试卷、每个题目的难度、区分度等等，在新一轮教学中，教师可以查看上一轮训练的相关信息，作取舍或修补，从而进一步提升教学的针对性。

【本文素材取源于江苏省教育科学“十二五”规划立项课题“高中生学业诊断与评价改革的研究”。本项目入选2015年度无锡市基础教育前瞻性实验项目。】

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