围绕C7创建数据分析微模型的文本阅读资料内容：《基于大数据分析的精准化教学》（林厚从）；与自身学科相关的数据分析模型相关文献。提交作业：提交一条学习心得。《基于大数据分析的精准化教学》（林厚从）学习心得我积极参加继续教育远程培训学习，按照培训的要求在网上搜索了《基于大数据分析的精准化教学》（林厚从）以及与自身学科相关的数据分析模型相关文献。我认真地阅读和学习，并联系教学实际，感觉收获颇多，受益匪浅。《基于大数据分析的精准化教学》（林厚从）这篇论文中指出只有全面深入分析学情，找准“最近发展区”，开展针对性的教学活动，才能提高教学的有效性。以此为出发点，探索和建构了基于大数据分析的精准化教学模型，主要包括真实全面的数据采集、精准科学的数据分析以及精准高效的教学活动。这三个方面层层递进，环环相扣，形成了一个基于大数据的分析的精准化教学模型。一、真实全面的数据采集通过数据采集，可以获得学生学习过程中最鲜活、最丰富的真实数据，如学生解答的痕迹、教师批改的痕迹等。数据是基础，也是核心。只有采集了学生学习过程中常态化的大量数据，教师才能说“了解”每一位学生，才能看到学生发展进步的动态过程，进行客观理性的学情分析和学生学业水平评估。数据采集可以使用“线上数据采集”和“线下数据采集”两种方式相结合。线上数据采集“电子数据”，主要通过数字化在线课堂教学平台以及学习终端设备，记录学生在线课堂上的提问互动4
、习得反馈、在线作业等情况，生成相关学习数据。如果把平时的“线下作业”也做成“在线”方式，那也可以实时采集到学生的作业反馈数据。线下数据采集“纸质数据”，主要通过记录学生每一次作业、每一周练习、每一次考试的解答痕迹，反应学生课后学习及学习效果的全过程。线下数据采集有两种模式，一种是对于日常大量的作业采用“先批后扫”的数据采集模式，在不改变学生和教师原有的学习和工作模式基础上，进行常态化的数据采集，甚至可以保留教师的批改痕迹和学生的订正痕迹。另外一种是通过网上阅卷系统在不改变学生原有作答模式的基础上，对学校的大型考试采用“先扫后批”的方式，实现集中的网上阅卷，同步实现考试数据的采集分析，其缺点是改变了教师的工作方式，同时学生试卷上也没有留下任何痕迹。二、精准科学的数据分析对于教师来说，需要精准分析每一位学生的学习数据并进行学情追踪，帮助找准课堂教学的起点、重点和每一位学生的薄弱点，开展精准教学；需要精准分析知识点和重难点掌握情况的数据、学生成绩分布情况、得分率较低题目的归因等，提出有效的教学建议。对于学生来说，需要精准分析自己的学习现状，分析错题及自动添加到私人错题库中，提出个性化的课后复习计划和作业建议。对于家长来说，更多地是关注孩子的考试结果或学业现状，如每次考试的班级年级排名、优势学科和薄弱学科分析、每一个学科的薄弱知识点分析、历次考试的动态跟踪(进步、退步)、学习评估和后继学习建议等。同时，根据常态化的课堂和课后作业数据分4
析，给孩子作出合理化的、针对性的学习建议，如时间安排、方法指导等，从而提高学习效率，减轻学业负担。三、精准高效的教学活动有了精准的大数据分析，帮助学生更好地了解自己，也帮助教师更好地了解每一位学生，从而做到有的放矢、因材施教，开展精准高效的教学活动。1.选好教学起点教学的起点至关重要。起点过低、过高都会影响到整节课的教学效果。以往主要靠教师的个人经验，基于大数据的精准分析，使得教学起点的选择更加科学。2.把握教学重点正确把握一节课的教学重点，精心设计并开展突破性教学，是一节课成败的关键之一。教学重点不一定完全照搬教参，而要根据具体学校、班级、学生的基础和能力，做适当调整。可以通过对学生预习过程的数据采集与分析，更好地服务于课堂教学。3.针对性的课堂提问课堂提问和师生互动也是课堂教学的重要环节。什么时候互动、提什么问题、让哪位学生回答等，都会对课堂的教学效果产生一些影响。教师要更多地关注知识点和重难点掌握情况的数据分析、学生成绩分布情况、得分率较低题目的归因分析等，有针对性的进行课堂互动和提问。4.个性化的课后作业当前学生学业负担较重的一个重要因素是所有学生做同一样的作业，很多学生做了“不该做”4
的作业。根据学生学习过程中分析得到的差异性数据，教师完全可以布置不同层次、不同类别、不同难度的作业，因材施教，实现个性化的课后作业，切实减轻学生的学业负担。总之，在信息技术飞速发展的时代，教师应该成为“研究型”的教师，应该针对时代的发展，有效地利用大数据，让大数据为教育教学服务。在今天后的教学中，我会更加合理地利用信息技术，创建数据分析微模型，提高数据分析效率，从而开展精准高效的教学活动，真正实现“减负、增效、提质”，更好地为学生服务，为教育事业贡献力量。4
