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智能诊断 对症下药

 

  • 作者:付郧华
  • 学校:湖北省武汉市经济技术开发区实验小学
  • 学段:小学
  • 学科:数学

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  今日,是互联网+的风云时代,智能家居、智能手机、智能商务无处不在。而大数据的智能统计运用到电子商务之中,更是促使商品零售业有了翻天覆地的变化。对于大多数人来说,能够直接体会互联网+,体会大数据带来的巨大作用的可能就是淘宝。从自己海搜所需要的商品,到现在淘宝首页上的“有好货”、“爱逛街”、“好品质”、“有特色”、“超实惠”等等这些五花八门的推荐,再到打开淘宝,会自动弹跳出热门推荐,而这些热门推荐一定和自己前一天登录淘宝搜索的物品有一定的关联。这就是淘宝强大的数据收集以及快速的大数据分析所带来的针对用户浏览量以及浏览过程进行分析其喜好、近期需求而推送的相关联信息,从而为消费者节省挑选货物、比较货品的时间,也为卖家推销了商品,看似没有多大的技术含量,但它却是建立在大量的、相互关联的互联网数据基础上的大数据统计与分析的结果,其威力绝对不可以小觑。
  我们常说做事要用“数据说话”。大数据智能统计与分析不仅在商务运作中发挥出色,在越来越多的领域都有着举足轻重的作用。比如,现在的天气预报愈来愈准确了,墨迹天气发布的天气预报基本与当天气候变化相当,从原来预测三天,到现在15天之内都能预测,甚至可以精确每小时,我们可以随时看到天气变化的变化情况,这就是强大的互联网+时代数据统计分析的效果。同样,这样的大数据统计分析应用到教师的教学之中,通过智能诊断,教师对症下药,无疑会为教师插上一对腾飞的翅膀!
  一、智能统计寻盲点
  教学方式的重大变革,学生要想成为学习的主体,意味着教师在备课时要投入更多的精力,要详细的了解学生已经会了什么,还需要会什么,哪些新知是学生可以通过迁移获取的,哪些知识是教师必须要教授而不能通过学生交流获得的。以往是靠老师的经验进行预设,现在可以通过数据分析统计帮助老师目标定位学生知识盲点,在授课前有针对性的进行备课。

  如,在教授人教版四年级上册《计算工具》一课时,学生已经在二年级学习过算盘的相关知识,经过了一年的时间,学生到底还有多少知识储备?且学习这部分知识的信息量又巨大,想在课堂上面面俱到显然不现实。在以往的课堂中可能更多的是通过PPT的演示以及讲解进行授课,学生听,老师讲,课堂多数为灌输式。现在,我首先根据授课内容的不同,将需要掌握的知识通过视频录制,制作成微课(图1),发布到课前导学,同时配以一套课前导学单同时发布给学生,学生通过进入电子书包,观看微视频并依据导学单的提示进行学习,随后完成导学单中的相应习题并发布。在此过程中充分利用互联网,通过班级论坛构建一个微小的网络课堂,组织学生针对自学时的疑难问题进行讨论,借此观察学生掌握的程度,同时也可以激发学生反复研究的兴趣,提升了研究的广度和深度。

图1
  还可以在平台的统计一栏中看到导学单中学生各题回答的数据统计情况(图2),针对错误率较高的题目给予诊断性的评价,真正实现课堂上学生会的不教,学生不会的通过引导、交流、释疑的方法突破,实现课堂从孩子需求出发。大数据的智能统计与迅速反馈,更好的协助教师调整授课中的重难点,使课堂教学更加符合学生的需要,有效提高课堂效果。
图2
 
  二、智能统计夯错点
  教学完毕以后,学生究竟掌握了多少,重难点是否全部理解与消化,只能通过批改作业,运用经验进行判断,这种判断往往是不准确的,有些学生可能就在老师的估计中遗漏了。
  以笔者目前所带四年级电子书包实验班课堂表现、课后作业大数据统计为例:
  1.从全班正确率中发现各章节内容掌握总体情况
  如图3为一个月全班学生完成相应学习任务之后的课后作业的正确率。从此图看到,有两个章节的正确率是63%和67%,这两个章节的内容均涉及解决问题,且有一个章节是有关面积的知识,同时也能看到与面积相关的单元公顷的知识,学生掌握情况比较好,这意味着学生在计量单位换算中问题不大,在运用面积的相关知识解决问题中是没有完全理解和掌握的。

图3
  再通过调取此章节,通过观看相关习题可以准确“把脉”,依据“把脉”的症状,开出相应的药方,也可以根据不同孩子的情况,针对性的出三个层次的题目。对于失分率较高的这部分孩子以夯实基础知识点为主,考查基础知识是否过关;针对灵活题出错的孩子,推送一些变式练习;针对掌握较好的孩子,推送一些综合性练习题目,提升孩子解决问题的能力。这样三个层次的练习是基于智能诊断基础上的,针对性强,不同层次的学生真正做到有需要,学生做的有兴趣,也有成功感,更为后面的教学奠定坚实基础。
  2.针对问题,追根溯源
  当然,“专家坐诊”也是必须的。这在日常教学中,恐怕是老师最心有余而力不足的。以目前的智能数据统计来看,针对问题的追根溯源,可迎刃而解。通常先观察全班正确率(图4),看看哪些章节或哪套习题掌握的不好。
图4
  再调用数据统计习题的错误率(图5),寻找问题症结集中处。
图5
  最后针对问题(图6,图7),追根溯源。

图6
图7
  第一题正确率得分率很低时,查看问题出现在哪些学生(图8),原因是什么。
图8
   有时会发现同一套题目中同类型的题目对与错的学生统计名单调出来,一眼就能发现同时错误的学生(图9,图10)
图9
图10
  往往出现同样错误的学生,都是在这个知识的理解上出现了问题,借助智能统计,老师对于学生未能掌握的知识一目了然,再进行巩固、讲解,往往会起到事半功倍的效果。
  信息化的今天,通过大数据的智能诊断,促使教师不断的对比、反思。把脉数据异常的学生,帮助教师找到促进学生内在学习动机的措施、不足以及努力的方向,从而更好的因材施教,真正体现课标要求,促使不同的学生有不同的发展。