依托大数据背景下的课堂教学改进方案（13篇）

发布时间：2022-11-18 21:40:05 来源：网友投稿

依托大数据背景下的课堂教学改进方案（13篇）依托大数据背景下的课堂教学改进方案基于大数据的教学决策改进方法研究-百度文库　　基于大数据的教学决策改进方法研究　　王惠　　【摘　　要】通过分析传统的教师教学决策面临的困下面是小编为大家整理的依托大数据背景下的课堂教学改进方案（13篇）,供大家参考。

篇一：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>基于大数据的教学决策改进方法研究-百度文库

　　基于大数据的教学决策改进方法研究

　　王惠

　　【摘

　　要】通过分析传统的教师教学决策面临的困境,从教学方案设计、课堂教学开展和教学评价反馈三个环节构建了教育大数据支持下的教学决策改进的实施流程,使教师在具体的教学实践过程中不再仅凭个人经验和主观设想,而是能够更多地依靠客观依据和实证研究结果做出科学合理的教学决策,不断提高教育教学效果.

　　【期刊名称】《九江职业技术学院学报》

　　【年(卷),期】2019(000)002

　　【总页数】4页(P7-9,4)

　　【关键词】教育大数据;教学决策;改进方法

　　【作

　　者】王惠

　　【作者单位】九州职业技术学院,江苏徐州221000

　　【正文语种】中

　　文

　　【中图分类】G420

　　引言

　　教学决策是教师在实施教学过程中的一种普遍行为，指引着教学活动的开展，对教学质量有着关键的影响。有调查研究表明教师在课堂教学中平均每两分钟就需要做出一次交互性的决策。它是教师依据已经积累的个人经验和构建的知识体系，为了有效实现教学目标，通过充分利用教学情境中的有关信息来决定优化教学方案的过

　　程〔1〕。作为教学活动具体的设计者和执行者，教师对整个教学决策过程的规划实施起着关键的引导作用，因此有效提高教学决策的科学性和有效性成为当前教育教学关注的热点。随着教育信息化的不断推进，在教学实践中广泛运用了在线网络课程、教育物联网、移动学习、教育数据挖掘和学习行为分析等新的信息技术。不断激增的教与学信息推动着教育大数据时代的到来，为推动教育模式改革、优化教师教学决策提供了良好的发展契机。在课堂实践中把大数据与课堂教学进行紧密的深度融合，借助于教育大数据的实时性、持续性、广泛性、预测性等特征以及强大的大数据分析处理技术的运用〔2〕，使教师教学决策能够在教育大数据的指引下得到有效改进，从而不断提高课堂教学质量，充分发挥大数据对教育发展的推进作用。

　　一、传统的教学决策面临的困境

　　威廉·威伦等人根据教学决策的流程设计将其划分为教学前的规划设计阶段、教学中的互动观察和改进阶段，以及教学后的评价反思阶段。在当前教育大数据的时代背景下，传统的教学决策受限于思维认识的教学模式以及技术上的数据处理的困难，面临着教学设计阶段的有效信息缺乏而不得不依赖教师的个人主观经验判断、教学实施阶段多变的情境干扰使教师无法灵活应变、教学评价阶段的方式单一带来的反馈效果低等问题〔3〕。

　　(一)过于依赖个人主观经验判断

　　教师的教育价值观和思维方式对日常的教学活动的开展有着重要的影响。固然有效的教学活动离不开教师已有经验的借鉴，但是如果过多地依赖教师的主观认识和片面判断，则容易陷入经验主义的泥潭、忽略具体教学情境的实际需求，主要体现在教学决策的机械化、不能有效确定教学目标、教学内容针对性不强，以及“粗放型”的教学方式，无法适应动态多样的教学情境〔4〕。教学决策的机械化使教学活动单调同一，教师往往生搬硬套他人尤其是专家的理论或决策实践方式，对教学目标

　　和教学内容的界定不合理，学生很难在新旧知识之间建立逻辑性关联，导致在构建知识体系时出现偏差。“粗放型”的教学方式指教师在教学中常常忽略学生已有的知识基础，通常采用“满堂灌”的方式讲授知识，教学进度不能按照学生的实际掌握情况动态调整，忽略了学生个体的认知能力和知识水平的差异性，无法做到因材施教、因势利导。面对复杂变化的教学情境，教师通常只能根据以往的教学经验做出分析判断，机械模仿他人或零散累积的教学经验也得不到系统整合，更无法让教师对教学内容的传授方式进行充分规划和设计，导致教学决策在教学设计阶段的有效性和科学性得不到有力保障。

　　(二)缺乏灵活的应变能力

　　教学情境是动态可变的发展过程，其场景的不确定性和教学对象的个体差异性要求教学决策能够根据具体的情境进行实时调整。在课堂教学中突发的教学意外、学生即时的课堂表现，以及教学目标的实际完成情况，都是教师在灵活应对多样教学情境时需要特别关注的重要元素。但是在实际的教学活动中，当教师遇到实际的教学活动偏离预定的教学设计时，教师很少能够关注学生的课堂表现，大多局限于以往教学经验的束缚，仍然按照预先的教学方案继续进行授课，而忽视了每个学生的认知能力差异和已有知识水平。此外，很多教师在教学实施过程中忽视学生的主体性和能动性，在课堂提问时因注重结果而忽视学生分析与解决问题能力的培养，因提问的覆盖面较窄、过于强调标准答案而忽略问题的探究性价值的挖掘。这种机械模板化的教学方式直接导致了知识传授时的衔接性断裂的问题，严重影响了学生的学习效率，使得教与学的目标不能如期实现。探究根本原因，主要在于教师在课堂教学中对学生的实时行为信息没有进行有效收集、分析与处理，对动态的教学情境中的有效信息把握程度不高，缺少根据教学情境变化可以随时调整决策的教学预案，整个教学过程机械单调，程式化问题严重。

　　(三)有效的评价反馈活动缺失

　　评价反馈活动是与学生成绩判定和教学改进紧密关联的一种教学行为，它强调教师要了解学生需要学习的知识信息和掌握的实践技能，并能够通过有效的教学方式传授给学生并完成知识的内化构建。因此教师应该在教学过程的每个阶段开展对教学效果的评价，特别是在完成每个模块的教学活动之后，需要对教学目标的完成情况和学生的知识掌握程度进行检查，根据反馈的教学评价结果发现当前教学中的不足，及时调整相应的教学进度和改进教学方案。但由于受到传统教学习惯的影响，教师很少能够通过主动自发评估自身的教学行为来改善教学效果，一般仅仅是在教学之后的考试检测，导致教学评价在时效性上的延迟反馈，不能帮助教师及时调整预定的教学方案；反馈信息的表示形式单一，大多表现为考试结果的分数，忽略了语言传达与行为示范的交叉使用。当前在教学评价中仍然普遍采用这些传统的评价反馈方式，不仅阻碍了教师教学能力的提升，而且大大限制了学生学习的有效性。

　　二、基于大数据的教学决策改进的实施流程

　　教育数据挖掘和学习行为分析是在教育教学领域应用大数据的关键技术，能够对采集的有关教育数据进行统计分析挖掘出有价值的信息，帮助教师根据学生的行为表现数据判断其认知能力及知识需求，了解学生个体的差异性，从而为学生定制合适的学习方案〔5〕。而且，教师可以通过使用可视化的数据分析工具来展现课堂教学的全过程，及时发现教学中的存在的问题，反思自身教学行为存在的不足，为教学决策的科学性、合理性与有效性提供实时的客观支持。通过应用大数据分析技术，教师能从大量繁杂的教育数据中挖掘出相关事物的本质关联、诊断教学问题、预测事态趋势，为教师做出科学的教学决策提供技术支持。这些教学新理念的提出和新技术的运用表明，教师在教学实践中不应拘泥于个人主观臆测、已有教学经验和未验证理论的束缚，而是需要更多地依靠客观依据和实证研究结论才能做出有效的科学决策。基于对教育大数据的有效收集和学习行为的科学分析基础上实施的教学决策流程具体可以划分为教学设计阶段、课堂教学互动阶段、教学评价反馈阶段的教

　　学决策实施。具体实施流程如图1所示。

　　图1基于大数据的教学决策实施流程

　　(一)教学设计阶段

　　教学的设计与准备是课堂教学的首要阶段。在这一阶段中教师需要对教学目标、教学内容、教学资源及学习者等教学情境中的主要元素进行全面系统的分析，设计出合理的教学方案并不断对其进行修正优化。大数据挖掘技术的快速发展和大规模在线网络课程的广泛应用，为教学活动的开展提供了多元化的支持应用服务，不仅能够及时记录在线教与学的过程化的行为数据，为制定科学的教学方案提供海量的信息来源，而且能够挖掘出动态变化的教学情境中各元素之间的内在关联，为教师做出科学的教学决策提供充分的客观依据。教育大数据支持下的教学设计偏重于对有关教育数据的收集分析处理、可视化展现及发展趋势估测。通过采集整合在线学习系统、学生信息系统、学校教务管理系统以及相关的互联网教育数据，为科学教学方案的制定提供系统化的数据支持。随着教育信息技术的不断发展，网络学习由于具有良好的灵活性逐渐成为学生当前学习的重要方式，为收集碎片化的学习行为记录创造了充分的条件。当学生通过在线学习系统进行教学资源浏览、信息分享、知识测试等学习活动时，系统会自动完成对学生的学习行为轨迹数据的收集，包括学生在线学习的时间、浏览的学习资源、课前的预习情况、互动交流等。教师可以采用定性和定量相结合的方法对采集到的教育数据进行统计分析，挖掘出学生个体的学习风格和知识掌握程度。对于比较直观的常规数据，教师凭借积累的教学经验、逻辑判断等定性预测方法就能够完成信息处理；而对于复杂的非结构化数据，教师则需要采用定量的大数据挖掘方法进行专业的分析处理，发现各教学要素之间的内在关联。然后，教师可以使用可视化的表现工具直观地观察到学生的学习过程变化和学习效果的高低情况，并且能够客观地绘制学生学习的动态发展轨迹，为教师进行个性化的干预性指导和制定科学的教学方案提供具体的客观依据。因此，在教育

　　大数据支持下的教师教学决策实施流程的教学设计阶段，教师可以通过专业的信息化技术实现对学生学习情况数据的收集和分析，为教师进行系统的学情分析、制定精确的教学目标、选择合适的教学内容、准备丰富的教学资源以及采用灵活的教学方式提供科学的决策支持。

　　(二)课堂教学互动阶段

　　课堂教学互动是对教学设计阶段成果的实施阶段，包含知识和技能的传授、课堂教学活动的推进安排、师生之间的互动交流等活动方式。传统的教学互动多是根据预先设定而不是课程的实际进展情况动态调整教学决策方案，无法实现对变化多样的教学情境的即时反应，也难以关注到学生的课堂表现及认知变化，更无法实现对特定教学问题的有效性解决和针对性的学习指导。通过运用教育大数据，教师在课堂教学互动阶段能够系统地分析学生的学习行为数据，较好地实现个性化教学。首先，教师通过使用教育大数据系统的信息采集功能，可以全面记录每位学生的学习轨迹，然后经过数据可视化工具的分析处理，为教师即时直观地呈现大量繁琐的学习行为数据。与传统课堂教学中单向传递的教学信息不同，这种形象的可视化工具可以为师生提供实时的互动性的交流支持，使教师与学生可以及时有效地审视学习过程中的动态信息。其次，这种实时性的教学决策方式在不断加强师生间交流互动的同时，也必然推进个性化的学习指导模式的发展，进一步提高教学的有效性。教师能够根据得到的数据分析信息为学生提供其所需的教学内容，深度分析学生的知识需求和学习风格，实时掌握其学习进度与知识接受情况，从而能够更好地实现教师对学生有效的干预性指导。

　　(三)教学评价反馈阶段

　　在教学评价环节，教师不仅需要了解教学目标的完成程度，还要采用多种评价方法对自己的教学活动进行反思，以实现对教学决策的有效反馈。但常规的教学评价方法在具体实施时需要花费的人力和时间成本较高，无法长期持续地进行，并且通常

　　集中在学生最终的考试结果和片面的教学数据上，忽略了对学生在整个学习过程中的全面系统性性评价，造成评价形式过于单一、评价机制死板僵化。课堂教学评价在教育大数据的支持下能够实现全过程的教学信息收集，系统地集成教与学的行为数据，由过度关注学生考试结果的单一传统评价转换为全程化的多元评价方式，全面客观地展示学生知识的内化过程。教育大数据支持的教学评价由过去对基础知识的单向传授转换为对学生知识体系构建和探究性学习能力的培养的评价，可以充分利用专业技术把学生过程中的行为数据、学习结果数据和教师、个人、同学的评价数据进行有机整合，为学生提供多视角全方位的学习效果和认知能力的评估〔6〕。教师的教学活动评价则可以通过有效的数据分析处理，帮助教师客观地了解自己的教学情况，根据学生的评价反馈数据来及时发现自身教学中的问题，并能够适时地调整和改善教学决策方案。如，可以用视频录像的方式记录教师的教学活动，实时跟踪采集教师的知识传授过程，及时向教师呈现教学方案实施过程中出现的偏差问题，帮助教师不断修正完善整个教学决策流程，为教师的专业能力提升和教学反思提供可视化的数据信息保障。

　　三、结语

　　随着云计算、物联网、学习分析和大数据挖掘等现代信息技术广泛运用于教育领域而带来各种教育应用数据的不断激增，教育大数据时代已经来临。教学决策作为教师教学活动中的重要环节，关键是教师对教学过程中多种信息要素的收集、分析、判断和教学决策方案的设计、选择与评估。教师一方面可以借助于大数据分析弄清楚各个教学要素之间的本质联系，为教学决策行为奠定合理性基础;另一方面，可以根据教育大数据的指引，为教学效果的最大化提供决策帮助。科学的教学决策要求教师凭借先进的技术工具或决策手段，在充分掌握客观情况的前提下规范教学决策流程，制定符合客观实际的教学应对措施，避免教育资源浪费及决策失误。借助于不断发展的教育数据挖掘和学习分析技术，教育大数据全面即时整合信息、准确

　　分析教学对象及科学的教学设计和合理的教学评价成为可能，为教学决策机制的优化带来了机遇，成为教师决策系统变革和创新的重要手段。

　　参

　　考

　　文

　　献

　　【相关文献】

　　〔1〕王坤.支持与实现:教育大数据对高校教师教学决策的价值所在[J].中国成人教育,2018(16):145-147〔2〕杨现民.大数据提升教师教学决策力[J].中小学数字化教学,2018(05):1〔3〕张务农.大数据应用于教学决策的可能与限度——基于教学认识论的视角[J].中国教育学刊,2017(10):64-69〔4〕张朝珍.教师教学决策研究[D].华东师范大学,2009〔5〕张鹏高,罗兰.基于大数据的教育决策支持[J].中国教育信息化,2014(19):3-5〔6〕李葆萍,周颖.基于大数据的教学评价研究[J].现代教育技术,2016(06):5-12

篇二：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>大数据时代下的教学改进策略-百度文库

　　大数据时代下的教学改进策略

　　大数据时代，教育面临新的机遇和挑战，而教育与大数据同行，促使教育教学走向科学

　　化、精确化、智能化和个性化。自2016年起，以“强化教师数据意识"和“提升教师信息

　　素养”为抓手，以“构建基于学生学习数据分析的教学模式”为目的，以“信息技术介入、教学环节反馈、学习资源推送、教学结构翻转”为改进内容，我们坚持实施了

　　“深度学习”

　　“教学重构”“课例分析”等策略，效果显著。

　　策略一：深度学习，促使教师理念转型。在信息化背景下，教师面对的最大挑战是理念

　　的转型。我们把教师深度学习的重点内容设为“新时代新的教育理念”"新时代先进的信息

　　技术”“学科核心知识”。

　　首先，大力开展学习活动，具体学习了

　　“数字化、智能化、泛在化”的课堂形式、“学

　　习资源媒体化、智能化、碎片化"的学习形式、“导学式、互动式、合作式、游戏式、泛在

　　式”等教学方式新理念。

　　其次，组织本学科教师重点学习了“问卷星”“草料二维码”“腾讯微云”“讯飞语记”

　　等新一代信息技术，能够做到将这些技术有效应用到日常汉语教学中。

　　最后，在现行汉语教材学科知识体系不够完善的前提下，我们通过多种形式帮助教师理

　　解和构建学科知识体系，掌握学科核心知识，尽可能克服学科知识的误教。

　　策略二：重组课堂，促使教学行为转型。重组课堂教学结构，就是打破常规教学形式，实施“单元目标整合”“在线监测反馈”“创新学习平台”等新型教学形式，实现“海量资

　　源一智能推送一泛在学习”。

　　单元主题与目标整合。目标整合，就是根据单元主题确定单元教学目标，根据单元教学

　　标选择每篇课文的教学重点，再确定课时F1标。一方面要做到“单元教学目标”与“课时

　　教学FI标”有机融合，另一方面要做到模块教学，即“单元集中识字”“单元集中阅读”“单

　　元拓展阅读”o

　　在线检测与适时反馈。根据“反馈效应”原理，本学科教师根据教学目标利用""问卷星”

　　等工具随时检测，将结果可视化，让所有学生获得准确的反馈信息。

　　终端技术与泛在学习。随着移动设备的普及，信息传播形式的改变，人们的生活和行为

　　习惯也随之发生了变化，越来越多的学习者开始在碎片化的时间里采用移动学习的方式获取

　　信息。本学科充分利用终端技术和微信平台进行“在线课文朗读指导”“分享学习成果”“推

　　送各种学习资源”，学生依据教师在微信群里发布质量检测答案自批“检测试卷”，随时观

　　看教师在微信群里推送的课文视频朗读、阅读单元主题类经典文章，根据需要进行泛在学习。

　　策略三：课例分析，促使教研方式转型。大数据时代教学技能提高途径是：上传课例一

　　一输入课堂实录一一参考课堂观察维度所显示的数据发现优点和不足一一针对不足进行调

　　整备课一一重新上传课例一一循环往复。

　　2017年，我们开启了

　　“基于数据的汉语课堂教学观察研究”项目，研发了

　　“基于数据

　　的汉语课堂观察量表”，借力当地教研网独有的大数据分析软件系统和优势，科学控制教学

　　改进内容和方向，促使汉语教研从经验型向实证型转变。

　　确保“课堂观察量表”的品质。“基于数据的汉语课堂教学观察维度”依据“汉语教学

　　四大改进”内容、《汉语课程标准》共设7个维度和33个观察点，力求做到观察点要具备

　　“可观察、可记录、可解释、可测量、可控制”的品质。

　　确保“数据挖掘”质量。一是力求挖掘学生学习全过程的数据，包括诊断测试、平时作

　　业、课堂表现等，对这些数据进行分析，及时调整教学策略。二是挖掘线下和线上课例中的

　　数据进行分析和反思，形成进一步改进教学的依据。

　　多年来，我们遵循“分散和集中”“线上和线下”相结合的教研原则，探究了

　　"单元主

　　题拓展阅读教学方法”“基于数据的课堂观察”“教学资源数据库建设”等新型教学形式,有力促进了

　　“观念与课堂”的双重转型，初步构建了

　　“混合型、翻转式”学科教学模式。

　　可以说，基于数据的教学改进，富有“科学性、准确性、针对性和控制性”，尤其是“集

　　中和分散、线上和线下”为一体的教研方式以及“混合式翻转型教学结构”，十分符合当前

　　“停课不停学”背景下的大规模在线教学需要。

篇三：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>大数据背景下的数学分析课堂教学改革-百度文库

　　大数据背景下的数学分析课堂教学改革

　　田萌

　　【摘

　　要】大数据时代中,数学分析的传统课堂教学面临着严峻的挑战.针对数学分析中的几个概念及定理,提出渗透数据挖掘算法思想的教学构思,促进学生数学思维发展的同时,培养学生初步进行数据分析的能力,有效提高数学与应用数学专业学生的专业素质与综合素质.

　　【期刊名称】《科技视界》

　　【年(卷),期】2019(000)013

　　【总页数】2页(P113-114)

　　【关键词】数学分析;大数据;数据挖掘;教学改革

　　【作

　　者】田萌

　　【作者单位】山东理工大学<数学与统计学院>,山东

　　淄博255000

　　【正文语种】中

　　文

　　【中图分类】G642.421

　　数学分析是数学与应用数学专业一门重要的专业基础核心课程，它具有数理逻辑强、课程体系大、课程学时长、学习困难程度高等特点。数学分析所涵括的基本概念、基本理论及基本技巧为该专业学生进行后续课程如复变函数、常微分函数、泛函分析等提供了必要的知识储备。而且数学分析的教学对于培养学生的数学计算能力、逻辑思维能力有着重要的助力作用。正因如此，数学分析教学在数学专业课程体系

　　中起到了举足轻重的作用。

　　1问题的提出

　　多年的数学分析课堂教学中，一代代的授课老师在进行学情分析和教材分析的基础上进行了诸多的教学改革，如栗艳丽探究了新时期数学分析的教学方法[1]，吴金霞等针对数学分析的教学方法和考试方法进行了探索改革[2]，张冕在网络教学平台下探索了数学分析混合式教学研究的可行性[3]，而姚玉武尝试了分层教学方式的数学分析课堂教学的实现性[4]等。这些教学改革多为针对教学内容不够优化、教学模式不够创新、考核方式不够灵活、理论与实际联系不够等数学分析教学中固有问题所进行的研究探索，部分解决了数学分析教学中的一些问题。

　　自2011年麦肯锡公司发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》报告揭开了大数据时代的序幕以来，与大数据相关的技术发展与创新现已经渗入到学习、生产、生活的方方面面。身处大数据时代，在创新创业教育背景下针对大学生进行必要的大数据思维培训是必需的。开展数据挖掘技术的课堂渗透，对于夯实学生的专业知识、提高学生的大数据分析能力、锻炼学生的实践动手能力都有着非常重要的现实意义。

　　数学分析是数学及统计学专业的主干基础课程，在当前的大数据背景下，如何在数学分析的传统教学中嵌入数据分析的思想是当前数学分析教学亟待解决的问题。传统的数学分析教学侧重理论体系的严密性和推导的严谨性，忽视了理论的现实性和实用性，容易使学生产生“数学知识是可望而不可即的空中楼阁”的错觉。适时地在数学分析教学中融入数据分析的算法思想，能使学生在枯燥的数学公式推理中看到实实在在的数学思想的体现，这将既有助于学生更好的理解数学概念与结论，又能提高学生学习数学分析的自觉性与主动性。本文将就数学分析中的几个基础概念及定理来探讨数学分析课堂中渗透数据分析算法思想的教学可行性。

　　2数学分析课程教学中数据挖掘算法思想的渗透探索

　　2.1邻域概念的延伸

　　邻域是数学分析中的一个基本概念，在后面极限与导数的定义及计算的内容讲解中，邻域的正确理解都起到了很重要的作用。数学分析的传统教学中，邻域的讲解都侧重于数据的左右邻域或空心邻域，以期望学生更好地理解极限、连续等后续概念。事实上，邻域这种思想在数据挖掘技术上的朴素实现就是K-最近邻算法（K-NN）。K-NN算法的基本思想就是“物以类聚”，简单描述为对于一个未知类别的样本点，可依据该样本紧邻的已知类别样本的主导类别来对该样本点进行类别赋值。该算法是一种惰性学习算法，能极大地节省建模时间。课程教学中，K-NN算法的引入能使学生形象的理解元素紧邻与元素本身的关系如同函数在某点处的左右极限与该点的函数值之间的关系，因此K-NN算法可视为邻域思想的一种算法实现。

　　2.2导数与梯度概念的延伸

　　导数概念是数学分析中的关键概念，求导运算作为极限思想的一个具体体现，贯穿于数学分析的整个教学过程中。利用导数的计算来寻找函数的极值是数据分析中的一个常规想法。牛顿法与拟牛顿法是求解无约束最优化问题的常规算法。其中牛顿算法是利用求解目标函数的海森矩阵的逆矩阵来实现，而拟牛顿算法提出利用近似海森矩阵的逆矩阵来简化海森矩阵逆矩阵的计算来减小计算复杂性。课堂教学中，授课中可以通过图解牛顿法与拟牛顿法的算法流程，使学生直观感受到导数在极值求解中的应用，从而加深了学生对导数概念的理解。梯度是导数在多元函数研究领域的体现。而梯度下降法与共轭梯度法则是该数学概念在数据挖掘算法中的具体实现。传统数学分析教学中，侧重于概念的讲解与计算技巧的灌输。若在课堂教学中伺机插入梯度下降法与共轭梯度法等的算法思想，并进行这些实际算法的动态演示，必极大地促进学生对梯度概念的直观理解，提高学生们学习的积极性。

　　2.3区间套定理的延伸

　　区间套定理是数学分析中实数完备性理论的一个重要内容，是六大实数完备性定理之一。数学分析的常规教学是通过多定理间的等价关系来论证该定理的正确性。事实上，授课老师可以穿插二分法、黄金分割法等经典的基于区间收缩的数值搜索算法。这类方法的思想很直接，都是在已知目标点包含于搜索区间内的前提下，依据算法设定不断缩小搜索区间的长度构造出嵌套的区间套序列，由区间套定理知搜索区间的端点最终将逼近到目标点。算法演示可以让学生直观看到区间套定理的现实应用，从而体会数学理论的现实魅力。

　　2.4高斯函数的延伸

　　在华东师范大学版数学分析[5]中，高斯函数是在二元函数的积分变换中被提及的。数学分析教学中强调的是该函数原函数不存在，从而不适用常规积分手段，继而借用极坐标转换来求解。事实上，高斯函数在数据分析领域有着广泛的应用。例如，高斯函数在支持向量机中的应用。支持向量机是由Vapnic在20世纪90年提出的一种健壮准确的数据挖掘方法，现已广泛应用于人脸图像识别、天气预测、地理图谱分析等诸多领域。基于高斯函数构造的高斯核函数是支持向量机中应用最为广泛的核函数，其原因在于该函数的单峰性、快速衰减性以及单参数的易优化性。数学分析教学中如果加入高斯核函数核心内容的讲解。为避免占用过多课时可侧重高斯核函数的相似性度量概念。建立样本点紧邻相似度高，较远处相似度低的朴素分类思想，必能加深学生对高斯函数的单峰性与快速衰减性的理解，进而增加学生学习数学的获得感。

　　2.5达布和概念的延伸

　　数学分析在讲解函数可积性条件时，会介绍达布上和和达布下和的概念，并通过达布上和和达布下和的逼近最终得出定积分的定义。各类教材都通过达布上和和下和的二维呈现来直观构建学生对定积分概念的几何解释。数据挖掘领域有着相似思想的算法理论是粗糙集理论。粗糙集理论是上世纪80年代发展起来的一门软计算方

　　法，它在分类机制上增加了不确定因素和不完备信息的处理手段。粗糙集的基底构建可浅显理解为对象肯定属于集合（达布下和），对象肯定不属于集合（达布上和的补集），对象可能属于也可能不属于集合（达布上和与达布下和的差）。粗糙集的主要思想就是利用已知的知识，对不确定或不精确的知识来进行刻画。该理论还可进一步引申于三支决策理论中。简单介绍粗糙集及三支决策理论，能让学生更好地感受数学思想的一脉相承。

　　数学分析的思想博大精深，以上我们仅选取了几点来展示数学分析中的思想在数据分析算法中的应用。我们深刻体会到古老的数学分析思想在当前的数据挖掘算法中所展现的勃勃生机。数学分析传统课堂教学与时下数据挖掘算法思想的有机结合，必能提升数学与应用数学专业学生的专业认同感，提高他们数学学习的自觉性和探索数据分析方法的主动性。

　　3总结

　　基于互联网技术的大数据时代的来临，促发了教师与学生这两类教学主体间交流、合作共进的动态转化，和课堂教学与网络教学这两类教学主要手段的重大变革。在当前大数据背景下，普及数据科学知识，需要以大数据分析为核心，依托计算机科学、数学与统计学等基础支撑学科，培养满足时代需要、社会需要的新一代人才，从而为未来国家间的角力提供必要的人才储备资源。

　　社会的需求对数学分析等传统数学课程的课堂教学提出了新的挑战，授课老师应积极转变观念，响应时代要求，树立大数据教育观念，抓住数学分析教学改革的机遇，将数据分析的思想融入课堂教学中。这需要授课老师大范围涉猎数据分析知识，积极革新知识储备，使自己具备在传统授课知识点有机贯穿数据挖掘技术的能力。这种授课方式既夯实数学理论基础又能强化学生们的学习直观，在潜移默化中帮助学生树立数据价值观，培养学生的探索创新精神，深层激发学生们的好奇心和战斗力，增强数学理论知识学习的获得感。在窥探数据科学的魅力的同时，建立起顺应时代

　　的大数据观。

　　【参考文献】

　　【相关文献】

　　[1]栗艳丽.《数学分析》教学方法的探究[J].吕梁教育学院学报,2018,35(02):108-109.[2]吴金霞,刘闯.数学分析教学方法及考试方法改革[J].渤海大学学报(哲学社会科学版),2018,40(02):138-142.[3]张冕.网络教学平台下《数学分析》课程的混合式教学研究[J].教育教学论坛,2018(18):210-211.[4]姚玉武.应用型高校数学专业分析类课程教学内容的分层与教学——以合肥学院为例[J].中国培训,2016(08):23-24.[5]华东师范大学数学系.数学分析(上、下)[M].高等教育出版社,2010.

篇四：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>基于“大数据”背景下课堂教学诊断与改进的思考-百度文库

　　基于“大数据”背景下课堂教学诊断与改进的思考

　　作者：朱国美

　　来源：《职业》2019年第08期

　　摘

　　要：长期以来，职业学校教学效率不高、学生学习主动性欠缺、教学质量偏低等问题十分突出，各职业学校根据课堂教学中存在的问题，搜集影响课堂教学质量的相关问题并展开分析、诊断、提出改进措施、实施改进计划，在一定周期内课堂教学质量持續得到提高。然而传统的课堂教学诊断与改进已经跟不上时代发展步伐，要解决教学问题、促进专业学习、强化教学活动等急需借助大数据时代的智慧。笔者认为，利用大数据平台，发挥数据资源的优势，使课堂教学的质量监控体系更加智能化，有利于提高教学管理决策的科学性、合理性，提高教师专业发展技能，促进学生职业化成长。

　　关键词：大数据

　　课堂教学

　　诊断与改进

　　1.教育部相关政策指导

　　早在2015年，教育部办公厅就发布《关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》，明确提出在全国职业学校广泛推进建立教学工作诊断与改进制度，全面开展教学诊断与改进工作。由此可见，国家从政策层面明确了职业学校教学工作诊改的内涵，将教学诊改作为职业学校提高人才培养质量，进行教学质量自我诊断与改进的重要手段。在此基础上，江苏省、南京市相继出台了关于职业院校教学诊改的相关文件，进一步将“提升教育教学管理信息化水平”“数据系统支撑”等列为教学诊改工作的重要任务。

　　2.传统中职课堂教学诊改局限

　　（1）由于信息采集手段单一，呈现课堂教学状态的方式较为传统。教师和学生双方无法全面接收整体性和个体的过程性数据、教学效果，导致教师无法判断每位学生的学习动态，仅通过回答问题次数等硬性指标判断课堂活跃度。对于每个学生不同专业、不同时段的了解缺乏统计。

　　（2）针对教学质量监控的手段存在局限性，学生行为的监控更多依赖于直观的经验判断和规章制度。对于学生学习兴趣、动机、专注度等的判断缺乏数据化、可量化的考量。

　　（3）课堂教学质量的评价手段较为单一。目前大多数职业学校都将学习评价仅限于判定式的评价方法，不同专业、不同主体、不同课程的评价标准有待建立。并且由于管理和统计方式较为传统，结果性评价集中在期中、期末，导致反馈和整改周期较长。

　　（4）整改效率低下，覆盖面狭窄。由于无法提供一个覆盖全方位信息的平台，导致课堂教学质量无法全面、客观地进行评价和分析，整改的效率总体较低。

　　3.大数据时代的价值导向

　　大数据的特点体现即大量化、多样化、快速化和高价值。大数据思维，是指对大数据的认识，对组织资产、关键竞争要素的理解。其实，数据本身的价值不大，真正的价值在于挖掘和预测能力，有利于管理的风险评估和预警监控。大数据时代，为社会生产生活和人们思维模式带来了巨大的变革，同样也为教育教学工作的发展带来了契机。随着大数据技术的成熟，通过捕捉课堂上多样的、海量的数据进行专业化处理，为职业教育课堂教学诊改创造了更加科学、客观的平台。利用大数据技术进行课堂教学诊断与改进的价值体现在：一方面，基于大数据等新兴的互联网技术，能够实现数据记录、收集、存储、识别、分析的功能，建立科学的课堂教学质量的评估模型。通过观测班级整体情况、学生个人的微观情况，实现全过程跟踪总体与个体数据，并利用分析技术来分析交互活动频率、课堂效果等变量，发现教学过程中存在的问题，为学生制定更科学、个性化的学习方法，从而改进课堂教学手段。另一方面，利用大数据平台有利于构建课堂教学质量预警机制，根据评价信息进行针对性反馈，针对不同的课堂和群体，提前进行学习方法和教学手段的干预，提高课堂教学质量。

　　随着互联网技术日新月异的发展，利用科技改善教育教学环境，提升教育质量，已是大势所趋。目前，国内外利用大数据进行教学诊断与改进均有一些实践探索。通过采集相关课堂数据指标，实现了对数据的有效利用，并开发实现了智能诊断。

　　在国际上较为知名的是位于加拿大安大略沃特卢的教育科技公司的“渴望学习”，通过监控学生学习电子化教材、提交作业、在线交流、完成测验等情况，并且通过后台数据记录与运算，最终记录、分析该生的学习数据，例如回答问题时间、操作痕迹、速度与准确率如何等。早在2012年，美国就开始实行关于教育大数据计划了。其中最有代表的“学习分析系统”就是运用大数据技术与分析手段来提高教育质量。

　　现在，在国内课堂教学中，也逐步引入大数据技术。由北京智启蓝墨信息技术有限公司开发的一款APP，能够更加智能地搜集相关信息：签到、发布信息、资源共享、创建作业任务、在线讨论等，实现即时教学互动。此外，教师还可以查看各个学生的参与活动、出勤、学习进度等情况，及时发现和解决学习过程中存在的问题。移动APP因操作简便、记录客观、反馈及时等特点，备受认可。在《中国院校第一份课堂云教学大数据报告》中，数据覆盖全国31个省份3000余所院校的中职、高职、本科院校，共计8万余个教学班次，2.3万名教师和133.2万名学生的全数据样本，公布了实施课堂移动云教学的35个数据点，从过去的“经验主义”转变为“靠数据说话”，为做好职业学校课堂教学诊改提供了客观科学的数据支撑。

　　1.建立个性化的课堂教诊改系统

　　笔者认为，由于各个学校的发展情况不尽相同，因此，应立足于各校的实际情况，建立校本化、创新性的教学质量评价体系，并形成常态化、周期性的运行机制。课堂教学诊断与改进必须以师生发展质量保证为核心，以专业和课程为载体，并在各个层面搭建起质量保障体系，例如专业层面上，根据专业的特点、就业方向、岗位职能进行合理的课堂质量标准设计。此外，在系统设计过程中，还要融入院系二级管理体系，建立以学生为主体的课堂教学评价标准，促进管理系统间的质量依存关系，构建全要素内部质量保障体系。

　　笔者任教的南京市莫愁中等专业学校（以下简称“莫愁中专”）通过开展智慧校园建设，积极开发和使用网络教学平台，如“莫愁微学堂”“文物修复医院仿真教学平台”“药品生产GMP”等，学生可以通过移动端和PC终端进行知识学习，同时后台的数据将及时反馈给教师。笔者认为，课堂教学诊改系统不应脱离教学平台，应该实现各种数据平台的整合、分析，充分发挥现有的资源优势，形成适合专业发展的一套教学评价标准，再进一步为质量改进提供了导向。针对出现问题的专业课程，组织专项督导调研，通过听课、一对一访谈，查找原因判定可行方案，提出相应的诊改方案，帮助部分教师提高教学水平。加强外聘教师教学质量管理，将外聘教师管理纳入教师管理体系。通过督导、同行听课等方式，强化外聘教师的教学责任心，提高了学校的整体教学水平。

　　2.提升师生大数据素养

　　大数据是职业学校智慧校园建设的重要一环。多年来，莫愁中专努力建设一支具有互联网思维的管理团队。无论从人力、物力、财力上都给予充分保障。学校秉持着“让使用者成为体验者和建设者”的管理理念，积极开展大数据专题培训工作，以充分发挥教师在学生成长过程中的引导作用，助推学生的专业学习与成长。在笔者看来，学校运用大数据的出发点和落脚点都在于“人”，即学校里的教师和学生。因此无论是管理者、教师还是学生，都应该加强对大数据的价值认识，积极顺应互联网环境下的学习生活的变革，通过内部培训、聘请专家、外出学习等方式，加强大数据平台使用等方面的培训。

　　3.搭建大数据管理平台

　　大数据，顾名思义，数据海量，样本足够大。数据样本既是作为课堂问题诊断的依据，又是预警与干预的重要来源。学校应建立校本基础数据中心，覆盖专业、课程、教师、学生不同主体的可量化质量标准，并定期汇总形成预警反馈报告。通过大数据管理平台，教师获取日常课堂监控数据，并对数据进行分析处理，为开展课堂教学诊改奠定基础。通过实施课堂教学诊断与改进，形成学校自主诊改的人才培养质量评价机制，保证基本办学方向正确、基本办学条件达标、教学基本管理规范，推动人才培养质量持续提高。

　　4.螺旋式提高課堂质量

　　课堂教学诊断与改进的过程是诊断，目标是改进。在开展课堂教学诊改之前需要设置任务阶段，拆分各个阶段性的目标和任务，围绕“学习标准、课程标准、教学标准”的课堂教学三标准体系，结合专家评教、督导评教、学生评教、教学检查、自我评价，将质量评估报告定期评价和反馈给教师。在每个阶段结束前，总结问题所在，调整下一阶段目标。

　　随着互联网技术的发展，大数据开启了一个前所未有的变革时代，使得翻转课堂、微课等在线方式不断兴起，加速了职业教育现代化建设的步伐。在大数据时代，职业教育工作者需要提高自身的大数据素养，应用数据平台推进教育教学改革、科学合理决策。通过大数据平台进一步提高课堂教学质量，提高职校生职业能力水平，从而更好地服务经济社会发展，将成为教育行业值得深入研究的课题。

　　参考文献：

　　[1]孙琪.大数据时代思想政治教育思维方式的现代化[J].新闻传播，2018（1）.[2]刘昌喜，曾珍.基于TQM理论的高职院校内部质量保证体系诊断与改进的思考[J].武汉职业技术学院学报，2016（4）.[3]沈正元.教育质量监控的转型[J].江苏教育，2014（19）.[4]王永丰等.高职院校课堂教学诊断与改进研究探讨[J].职业技术，2017（3）.[5]吕路平，童国通.基于五位视角的高职课堂教学诊断与改进体系构建[J].职业技术教育，2017（20）.[6]郑亚娟.大数据环境下的高职教育改革[J].成人教育，2017（3）.

　　（作者单位：南京莫愁中等专业学校）

篇五：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>大数据背景下的课堂教学改革-百度文库

　　大数据背景下的课堂教学改革

　　随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。

　　一、用大数据技术营造良好的教学环境

　　（一）大数据

　　迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。

　　对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V：

　　规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。

　　（二）大数据的特点

　　通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是Volume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。

　　首先，大数据的数据量是极其巨大的（Volume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB（1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB（lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已

篇六：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

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　　大数据背景下智慧课堂教学模式的设计

　　作者：张效涛

　　来源：《职业》2021年第10期

　　摘

　　要：本文对大数据背景下智慧课堂的优势作了介绍，详细地分析了在大数据背景下进行智慧课堂教学模式设计的具体对策，旨在为提高教学质量提供参考。

　　关键词：大数据

　　智慧课堂

　　教学模式设计

　　大数据技术的出现彻底改变了人们获取信息的方式。使用大數据技术以后，人们以前花费几个小时甚至更长时间所做的事情瞬间即可完成，这种获取知识的便利方式在教育领域得到了充分的应用和发展。借助互联网信息技术、大数据技术对高校教育进行改革已经成为当前教育改革的重要方向。实施改革后的新型教育模式能够更好地促进学生学习和发展，同时这种方式还能够增加师生之间的相互交流，提高学生的学习兴趣，在实际应用中取得了良好的效果。

　　一、智慧课堂概述

　　智慧课堂的出现彻底地改变了传统的教育模式。智慧课堂是基于大数据、云计算、智能化设备以及互联网等技术，通过多媒体教学体系将知识以高效、直观的特点展现在学生面前的教学模式。教师在设计智慧课堂教学模式时，要全面考虑课前、课中、课后三个阶段的教学工作，充分激发学生的主动性，凸显学生的主体地位，促进课堂教学创新发展。

　　二、大数据背景下发展智慧课堂的优势

　　（一）课堂教学更加具有开放性和互动性

　　与传统教学模式相比，以大数据技术、互联网信息技术为基础设计的智慧课堂教学模式更加具有开放性和互动性。一方面，在智慧课堂教学模式下，教师与学生的互动性更强，教师与学生可实现实时交流，不受时间和空间的限制，课上教师可以利用多媒体展开教学，学生可以利用微课、网络平台、微博、微信等方式进行学习。另一方面，智慧课堂教学模式更具有开放性。传统课堂上的知识仅限于课本，在智慧课堂教学模式下教师随时可以为学生提供丰富海量的知识，学生也可以自主查找各种知识，充分满足学生的学习需求，也有效提高了教学质量。

　　（二）推动课堂教学改革

　　智慧课堂教学模式出现以后，受到了越来越多教师和学生的青睐，但是它还无法完全替代传统教学模式。因此需要在大量的实践过程中不断去总结经验，不断完善智慧课堂的理论基础，从而更好地进行教学改革。

　　（三）促进教学过程评价体系更加科学完善

　　采用智慧课堂教学模式，教师不仅可以对各种教学细节进行周密的设计，还能够对教学的全过程进行监督和记录，分析和统计整个教学过程的各项数据指标。每一阶段的教学工作结束以后，被记录的教学数据可以真实、全面、客观地反映整个教学过程。教师可以根据这些数据来分析自己在教学过程中存在的优势和不足，在以后的工作中加以改进，同时也推动了教学改革。因此在大数据背景下，智慧课堂教学模式能够促进教学过程评价体系更加科学完善。

　　三、大数据背景下智慧课堂教学模式的设计

　　（一）合理选择云教学平台

　　在信息技术和互联网高度发达的今天，各种云教学平台层出不穷，每一种云教学平台的作用和特点也各有不同。教师在进行智慧课堂教学模式的设计时，要合理选择适合学生学习的云教学平台，这样才能够更好地发挥智慧课堂教学模式的优势，提高课堂教学效率。在目前比较流行的职教云教学平台上，教师和学生可以利用手机、平板电脑等工具进行交流互动。教师在这个平台上可实现课程设计的上传和下载以及各种日常的教学管理工作。但是也有某些云教学平台功能单一，缺乏开放性，只能为教师和学生提供单一的线上交流，难以与线下教学融合。云教学平台的选择会影响学生的学习效果，因此要合理选择云教学平台，以利于智慧课堂教学模式作用的发挥。

　　（二）做好课前导入

　　学习是一个循序渐进的过程。学生对知识的了解、认识、熟悉的每一个环节都需要教师进行科学的引导。在智慧课堂教学模式下，教师要根据教学目标让学生做好课前导入。为此，一方面，教师可以将教学内容制作成PPT或者是短视频，在上课前发给学生自主观看学习;另一方面，教师还可以针对所教知识设计若干问题，让学生通过学习平台上传答案。学生通过向其他人咨询或者查阅资料，预习、了解教学知识，为课堂学习奠定基础。

　　（三）做好课中教学

　　课中教学是教师教学工作的主要内容。课堂上教师必须在规定的时间内向学生尽可能传授更多的知识，因此，教师可以将教学课件导入云教学平台，让学生在云教学平台上进行学习。教师要通过观察了解学生的知识盲点，有针对性地解决典型问题从而全面提高教学质量。

　　（四）课后巩固

　　课后巩固是课堂教学的延续。它能够帮助学生有效加强对课上所学知识的理解和记忆。通常情况下课后巩固有两种方式，一种是对重点知识进行记忆，另一种是通过做题来巩固知识。

　　在大数据背景下，教师可以有效运用App、云教学平台等巩固学生课上所学知识。教师一方面可以将课堂上讲述的重点知识内容发布在云教学平台上，让学生课下学习更加有重点;另一方面可以在云教学平台上布置相关的习题，让学生利用课余时间完成，教师可以通过云教学平台对学生做题情况进行分析，及时发现学生学习过程中的不足之处，为下一步开展教学提供依据。

　　四、小结

　　总而言之，大数据背景下，各种先进的信息技术及网络技术都得到了高速发展，已经被运用到社会的各个领域中。将这些新技术运用到教育领域可以实现智慧课堂教学，有效提高课堂教学的质量。与此同时，教师在运用智慧课堂教学模式的过程中也应该做好完善详细的课程设计，精心设计课前、课中、课后多个阶段的智慧课堂等教学工作，采取有效措施来激发学生的主观能动性，促进教师与学生的互动，全面提升教学质量。

　　参考文献：

　　[1]杨光莹.“互联网+”背景下高校智慧课堂教学模式设计与应用研究——以《大学计算机基础》课程为例[D].石家庄：河北师范大学，2019.[2]许利飞.大数据环境下智慧课堂教学模式的设计与应用[D].石家庄：河北师范大学，2018.[3]王育齐，陈永恒.大数据时代背景下智慧教学模式的研究[J].中国信息化，2019（1）.

　　（作者单位：莱芜职业技术学院）

篇七：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

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　　大数据时代下的教学改进策略

　　大数据时代，教育面临新的机遇和挑战，而教育与大数据同行，促使教育教学走向科学化、精确化、智能化和个性化。自2016年起，以“强化教师数据意识”和“提升教师信息素养”为抓手，以“构建基于学生学习数据分析的教学模式”为目的，以“信息技术介入、教学环节反馈、学习资源推送、教学结构翻转”为改进内容，我们坚持实施了“深度学习”“教学重构”“课例分析”等策略，效果显著。

　　策略一：深度学习，促使教师理念转型。在信息化背景下，教师面对的最大挑战是理念的转型。我们把教师深度学习的重点内容设为“新时代新的教育理念”“新时代先进的信息技术”“学科核心知识”。

　　首先，大力开展学习活动，具体学习了“数字化、智能化、泛在化”的课堂形式、“学习资源媒体化、智能化、碎片化”的学习形式、“导学式、互动式、合作式、游戏式、泛在式”等教学方式新理念。

　　其次，组织本学科教师重点学习了“问卷星”“草料二维码”“腾讯微云”“讯飞语记”等新一代信息技术，能够做到将这些技术有效应用到日常汉语教学中。

　　最后，在现行汉语教材学科知识体系不够完善的前提下，我们通过多种形式帮助教师理解和构建学科知识体系，掌握学科核心知识，尽可能克服学科知识的误教。

　　策略二：重组课堂，促使教学行为转型。重组课堂教学结构，就是打破常规教学形式，实施“单元目标整合”“在线监测反馈”“创新学习平台”等新型教学形式，实现“海量资源→智能推送→泛在学习”。

　　单元主题与目标整合。目标整合，就是根据单元主题确定单元教学目标，根据单元教学目标选择每篇课文的教学重点，再确定课时目标。一方面要做到“单元教学目标”与“课时教学目标”有机融合，另一方面要做到模块教学，即“单元集中识字”“单元集中阅读”“单元拓展阅读”。

　　在线检测与适时反馈。根据“反馈效应”原理，本学科教师根据教学目标利用“问卷星”等工具随时检测，将结果可视化，让所有学生获得准确的反馈信息。

　　终端技术与泛在学习。随着移动设备的普及，信息传播形式的改变，人们的生活和行为习惯也随之发生了变化，越来越多的学习者开始在碎片化的时间里采用移动学习的方式获取信息。本学科充分利用终端技术和微信平台进行“在线课文朗读指导”“分享学习成果”“推

　　送各种学习资源”，学生依据教师在微信群里发布质量检测答案自批“检测试卷”，随时观看教师在微信群里推送的课文视频朗读、阅读单元主题类经典文章，根据需要进行泛在学习。

　　策略三：课例分析，促使教研方式转型。大数据时代教学技能提高途径是：上传课例——输入课堂实录——参考课堂观察维度所显示的数据发现优点和不足——针对不足进行调整备课——重新上传课例——循环往复。

　　2017年，我们开启了“基于数据的汉语课堂教学观察研究”项目，研发了“基于数据的汉语课堂观察量表”，借力当地教研网独有的大数据分析软件系统和优势，科学控制教学改进内容和方向，促使汉语教研从经验型向实证型转变。

　　确保“课堂观察量表”的品质。“基于数据的汉语课堂教学观察维度”依据“汉语教学四大改进”内容、《汉语课程标准》共设7个维度和33个观察点，力求做到观察点要具备“可观察、可记录、可解释、可测量、可控制”的品质。

　　确保“数据挖掘”质量。一是力求挖掘学生学习全过程的数据，包括诊断测试、平时作业、课堂表现等，对这些数据进行分析，及时调整教学策略。二是挖掘线下和线上课例中的数据进行分析和反思，形成进一步改进教学的依据。

　　多年来，我们遵循“分散和集中”“线上和线下”相结合的教研原则，探究了“单元主题拓展阅读教学方法”“基于数据的课堂观察”“教学资源数据库建设”等新型教学形式，有力促进了“观念与课堂”的双重转型，初步构建了“混合型、翻转式”学科教学模式。

　　可以说，基于数据的教学改进，富有“科学性、准确性、针对性和控制性”，尤其是“集中和分散、线上和线下”为一体的教研方式以及“混合式翻转型教学结构”，十分符合当前“停课不停学”背景下的大规模在线教学需要。

篇八：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

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　　大数据驱动下打造高效课堂

　　在信息化时代的今天，大数据不仅用于数据分析，还应用在教育领域中的精准教学。随着中国“核心素养”时代的到来，“以德为先，全面发展，因材施教，综合评价”的教育理念逐步深入人心。无疑，学生发展核心素养将会成为未来教育人才培养的内核，那么，精准教学如何衔接老师、学生之间的教学关系？又如何发挥其作用？

　　以大数据为依据，实现个性化精准教学

　　3月29日，发改委发布关于印发《加快培育新型消费实施方案》(以下简称“方案”)的通知。其中，方案第四条要求有序发展在线教育。加快智能技术应用，推动各类综合性的新型教育教学模式发展。探索使用更多数据化、信息化、多媒体化教学工具，改造提升传统教育模式，发展开放式、泛在式、个性化在线学习，拓展多元化的教育新场景。面向不同群体的教育需求，加快研发课程包、课件包、资源包以及共建共享课程，提升教育精准供给。

　　从该政策可以看到，国家对于发展高质量教育，实施教育大资源共享计划的决心，并通过研发、创新课程资源等方式以提升精准教学。那么何为精准教学？

　　精准教学（PrecisionTeaching）是Lindsley于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中”；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架，即指借助信息技术的发展，在精准把握课程标准和学生发展实际的基础上，精准设计目标、精选教学内容与形式、精准测量学习表现并精准应用，使整个教学过程达到可度量、可调控等精准要求，实现班级内授课的差异化教学。

　　在大数据环境下，学生在学习过程中的各类行为状态都可以转化为相应的数据记录，成为学习表现的分析要素。通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根据此结果对学生的学习行为及其学习表现进行评估和干预，可以预测学生未来的学习表现趋势，也可以为学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施，以保障学生的个性化发展。

　　精准教学中的精准包括了教师教学、教研的精准和学生学习的精准。教师根据课程标准，教科书和学生发展的实际情况，通过大数据对学生学习相关数据进行搜集和分析，聚焦课堂教学价值，在课堂教学环节中实现精心设计，包括利用图表、音频、视频、动画等技术手段，以多元化、趣味性的方式丰富教学形式与内容，从而更好地把控教学、教研重难点，在课堂中进行精炼化研习，达到对学生学情的精准把握，也对教师在教学计划的制订上给予参考，以提升教师自身教学效率与质量，实现学生的个性化教育。

　　学生借助于移动终端的教育系统，可以进行课前预习，课中的学习数据也可及时得到反馈，这样使得教师可以精准地了解每个学生的掌握情况，实现人人参与，人人被关注。课后，学生可以通过观看课堂录像进行复习，平时学生的错题也可

　　以自动被收录，以加强巩固，提高学生学习效率。精准教学的过程应该是教师和学生通过不断更新的学习数据分析，各自进行数据挖掘、诊断，相互渗透、不断以新的改进方式参与到教与学的活动中。

　　创新智慧课堂，引导学生自主探究

　　近年来，学校全面推进课堂改革，积极探索信息化在教学中的应用。不仅关注学生的学业情况，更关注学生的全面发展、学生的学习品质、质量形成的过程与成本、影响学生成长的环境因素。其不断加强教学教研、集备、赛课磨课及“青蓝工程”的教师帮扶、结对，还联合科大讯飞，打造“智慧课堂”项目创新班，通过大数据的采集、分析与学情反馈，实施精准教学。

　　学校表示，利用智慧系统，教师可以完成当堂检测，快速获取反馈，及时解决问题。更重要的是可以通过大数据，优化班级作业，生成共性错题补考，精准巩固班级的知识掌握情况。教师可以根据学生学习过程中的个性化数据，人工推送个性化的作业单，实现个人学习的精准巩固。同时，数据的积累还可以反映出学生在学科学习方面的个性化表现，帮助老师进行个性化的培养。智慧课堂中使用的平板同频教学，也让教师与学生的分享交互成为可能，有利于教师收集动态实时的数据并进行教学决策，推进精准教学的实现。鼓励学生用小组合作的方式完成课堂任务，通过组间的合作与交流，实现知识与能力的生成，教师只需在过程中适时提供点拨和指导，引导学生自主探究，从而使学生养成自主学习的习惯、终身学习的素养。

　　除了正常教学，教师还可利用在线云平台终端，题库命题、阅卷、评卷等，帮助教师全面分析评价个人、班级、年级、学校乃至整个地区的考试成绩，也可实现对科目、题目、错题数据、考试情况的详细诊断，以提高教学质量与效率。

　　在大数据背景下，要让学生真正实现个性化学习，还需要贯彻课前、课中、课后的教学精准全过程，要做到“精准教学”，就是要符合学情、生情，依托实证、数据分析，在教材解读精准、目标制定精准、课堂教学精准、反馈评价精准等方面深入解读分析，进行教学改进、优化与变革教学手段，提升教学质量

篇九：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>基于大数据的教育教学改进-百度文库

　　基于大数据的教育教学改进

　　摘要：随着科学技术的不断发展与进步，现如今我们已经进入到大数据时代，大数据成为一个最为突出的标志，并且应用的范围越来越广泛。在这样的背景下，我国教育事业的发展也必须做到与时俱进，做出相应的改进，以此适应新时代的发展。笔者针对大数据对教育教学的影响进行了探究与分析，并提出了大数据下教育教学改进的有效策略，希望有助于我国教育教学的发展。

　　关键词：大数据；教育教学；改进策略

　　大数据时代的到来，对我国教育教学造成了极其深远的影响，现如今也有很多的家长为学生选择课后网络教学，这也正体现了大数据对教育教学的影响。在大数据背景下，各个行业均面临着越来越激烈的竞争环境，人才也同样面临着日益激烈的竞争。而各类学校是培养人才的重要场地，虽然大数据对教育教学造成了一定的冲击，但是各类学校不可以一味的抵制，应该合理的进行运用，充分把握时代发展的机遇，对教育教学做出相应的改进。

　　一、大数据对教育教学的影响

　　（一）改变了教育教学对大数据价值的认识

　　与传统数据相比，大数据在信息的采集方式上和数据的应用上都与传统数据之间存在着很大的差异。而通过传统方式采集的数据仅可以体现出整体学生的水平，而很难充分体现出学生个人的水平。大数据具有的最大的优势和特点就在于可以对每一名学生的微观表现进行全面的关注。例如：某一名学生在不同学科教学课堂中出现“溜号”的次数分别是多少等。

　　（二）便于教师全面的了解每一名学生

　　大数据下，更加便于教师全面的了解每一名学生在学校的真实信息。例如：每一名学生在同一学科不同阶段考试中出现错误的对比分析，以便于教师更具针对性的教育教学。除此之外，还有助于教师结合学生的实际学习情况，选择最为适合学生、最能够被学生接受和最能满足学生个性化学习需求的教学模式，这样不仅有助于提高教师的教学效率，同时还有助于提高学生的学习效率。

　　（三）帮助学生个性化、高效的学习

　　大数据下，学生可以凭借大数据全面的了解自己的实际情况，随后具有针对性的进行自主学习，这对学生学习效率的提高很有帮助。大数据在教育领域的应用，加快网络在线教育的推广。大数据时代，教育教学的模式不可以再如同以往一样局限在任课教师讲授，学生听取，通过期中和期末考试对学生的学习情况进行测评的模式上。而是应该将大数据作为重要基础，以全新的视角审视教育教学的利弊和可行性，最大限度的满足每一名学生的个性化教学需求，以此帮助学生个性化、高效的学习，从而为学生未来的发展奠定良好的基础[1]。

　　二、大数据下教育教学改进的有效策略

　　（一）积极的转变教育教学观念

　　大数据时代的到来，在校园的每一个角落中都充斥着大数据，教师和学生的一言一行、一举一动也都可以通过大数据的实时来呈现。与传统的数字相对比，大数据的内涵更加的深刻，所反映的内容更加具有深度。例如：以某一名学生在此考试中的成绩，如果从大数据的角度对其考试分数进行深层次的分析，很容易便可以发现其中隐藏的一些数据信息，像该学生做题的顺序是否有跳跃等，这些隐藏数据信息的价值要远远高于一个整体分数所体现出的价值。传统的教育教学方式与方法，大体都是众多教育工作者和教育主管部门经过长期的教育教学经验

　　的积累，总结而来的。然而，大数据时代的到来，教育工作者必须积极的转变以往的教育教学观念，因为，传统的教育教学观念显然已经很难适应大数据时代的变化。教师必须结合学生的实际情况，制定符合时代、符合学生需求的教育教学策略，只有这样才能够收获到更好的教育教学效果。

　　（二）更新教育教学评价方法

　　教育教学评价是教育教学活动开展中必不可缺少的一个重要环节。在进行教育教学评价的过程中也应该以大数据为重要基础，更新教育教学评价方法，加强先进技术手段的应用。通过对大数据的整理和分析，从中获得每一名学生在思想和行为举止上所发生的变化，全面的了解每一名学生的自身特点，并发现每一名学生的特点，基于学生存在的不良思想和行为应该及时的指出，并帮助其进行及时的矫正。除此之外，大数据的应用，还可以促使教育教学评价由以往的结果评价转变为过程评价，通过大数据技术手段对整个教育教学的过程进行全方位的纪录[2]。例如：利用网络电子学习平台，对学生课后作业的完成情况、学生与任课教师的互动情况等进行全面的纪录。在学期末，教师可以将这些数据信息进行整理和汇总，并对每一名学生的学习情况进行总结，同时针对学生的身心发展和日后的学习提出相应的建议。除此之外，通过这些数据信息的分析，教师也应该对自身的教育教学做出反思，并进一步加强对教育教学的优化和完善，以此充分发挥教育教学评价的重要作用。

　　(三)加强个性化教育教学

　　大数据使得个性化教育教学的实现成为了可能，通过先进的大数据技术，任课教师可以全面的了解到每一名学生在教育教学中的微观表现[3]。例如：学生在不同学科课堂教学中提出问题和正确回答问题的次数，主动和同学探讨问题的情况等，这些数据信息的产生过程正是学生个体行为和现象的一个准确记录，通过对这些数据信息的整理和分析，可以很好的反映出该名学生在整个教育教学过程中的个体学习表现和状态。并且这些数据信息的采集真实、有效，是在学生完全不知情的状态下所采集到的，这些数据信息的采集只需要利用相应的设备和观测技术便可以完成，并不会对学生的正常学习造成任何的影响，因此，所体现的也是学生的真实状态。在大数据下对教育教学的评价，可以促使教师更具针对性的进行因材施教，从而实现个性化教育教学。

　　（四）提高教师的专业水平和专业素养

　　教师的专业水平和专业素养，直接影响着大数据下教育教学的改进效果。因此注重加强对教师的培养，提高教师的专业水平和专业素养，以此促进大数据下教育教学的改进[4]。各科任课教师应该积极的利用网络教研平台，加强自我学习和自我完善，积极的利用信息技术手段开展教育教学活动，不断的提高自身的信息技术运用能力。各学校应该不定期的组织各科教师进行微课、信息化教学比赛，以此提高各科教师运用大数据开展教育教学的积极性和主动性，并促使其能够更好的应用大数据。大数据时代，教师不仅需要充分的掌握课本上的知识内容，同时还要将其进行扩展和延伸，以此激发学生的学习兴趣，这就需要教师具备信息素养意识，能够利用大数据收集更多教育教学所涉及的内容。各学校还应该不定期的组织本校教师前往其他学校听取公开课，以此了解其他学校是如何在大数据下改进教育教学的，从而及时发现自身在教育教学改进中存在的不足，并及时加以改正。

　　结束语：

　　综上所述，大数据时代的到来，传统的教育教学方法显然已经很难满足现阶

　　段教育教学和学生的需求。因此，必须对教育教学做出相应的改进。大数据对教育教学产生了很多积极的影响，教师应该充分掌握大数据技术的优势，将大数据融入到自身的教育教学中，充分的满足学生对教育教学的个性化需求，以此开展更具有针对性的教育教学活动，从而提高教育教学的质量和效率。

　　参考文献

　　[1]胡艺玮.如何发挥大数据在教育教学中的作用[J].西部素质教育,2019,5(12):128.[2]陈金华,陶春梅,张旭,廖静雅.面向大数据的教育信息化持续推进模型建构[J].中国电化教育,2019(06):52-57.[3]孙陆.浅谈大数据技术与教育教学的融合应用[J].中国校外教育,2019(10):19-20.[4]幸聪.教育大数据背景下“以学生为中心”教学模式构建研究[J].通讯世界,2019,26(03):286-287.

篇十：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

tle>基于“大数据”背景下课堂教学诊断与改进的思考-百度文库

　　基于“大数据”背景下课堂教学诊断与改进的思考

　　作者：朱国美

　　来源：《职业（上半月刊）》2019年第8期

　　文/朱国美

　　摘

　　要：长期以来，职业学校教学效率不高、学生学习主动性欠缺、教学质量偏低等问题十分突出，各职业学校根据课堂教学中存在的问题，搜集影响课堂教学质量的相关问题并展开分析、诊断、提出改进措施、实施改进计划，在一定周期内课堂教学质量持续得到提高。然而传统的课堂教学诊断与改进已经跟不上时代发展步伐，要解决教学问题、促进专业学习、强化教学活动等急需借助大数据时代的智慧。笔者认为，利用大数据平台，发挥数据资源的优势，使课堂教学的质量监控体系更加智能化，有利于提高教学管理决策的科学性、合理性，提高教师专业发展技能，促进学生职业化成长。

　　关键词：大数据

　　课堂教学

　　诊断与改进

　　一、背景分析

　　1.教育部相关政策指导

　　2.传统中职课堂教学诊改局限

　　3.大数据时代的价值导向

　　二、现状分析

　　三、大数据背景下课堂教诊改的策略

　　1.建立个性化的课堂教诊改系统

　　发挥现有的资源优势，形成适合专业发展的一套教学评价标准，再进一步为质量改进提供了导向。针对出现问题的专业课程，组织专项督导调研，通过听课、一对一访谈，查找原因判定可行方案，提出相应的诊改方案，帮助部分教师提高教学水平。加强外聘教师教学质量管理，将外聘教师管理纳入教师管理体系。通过督导、同行听课等方式，强化外聘教师的教学责任心，提高了学校的整体教学水平。

　　2.提升师生大数据素养

　　3.搭建大数据管理平台

　　4.螺旋式提高课堂质量

　　四、小结

　　参考文献：

　　[1]孙琪.大数据时代思想政治教育思维方式的现代化[J].新闻传播,2018(1).

　　[2]刘昌喜,曾珍.基于TQM理论的高职院校内部质量保证体系诊断与改进的思考[J].武汉职业技术学院学报,2016(4).

　　[3]沈正元.教育质量监控的转型[J].江苏教育,2014(19).

　　[4]王永丰等.高职院校课堂教学诊断与改进研究探讨[J].职业技术,2017(3).

　　[5]吕路平,童国通.基于五位视角的高职课堂教学诊断与改进体系构建[J].职业技术教育,2017(20).

　　[6]郑亚娟.大数据环境下的高职教育改革[J].成人教育,2017(3).

　　（作者单位：南京莫愁中等专业学校）

篇十一：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

le>数据驱动背景下小学语文教育教学改进策略-百度文库

　　数据驱动背景下小学语文教育教学改进策略

　　Summary：大数据技术的发展，想要做好语文教学，数据驱动背景之下的语文教学时间探索就不断发展起来。本文探究的就是在传统语文教学方法的不足之上，确切强调起大数据背景之下的精确教学才是我国未来教学的一大发展新方向，并且积极探索适配的数据驱动背景下的语文教学策略，进而提升小学语文教学质量。

　　Keys：数据驱动；小学语文；教学策略

　　随着科技的发展，人类也经由信息时代转为大数据时代。整个大数据时代里，怎样让网络创新成果和教学实践有机结合，慢慢的互联网+教学成为了研究热点。小学语文教学怎样展开理性分析和主动应对好互联网+教育变革呢？又如何充分利用网络技术，坚持以数据分析为依托，完成分层教学，提升教学质量呢？这些都是值得思考的问题，也是下文探究的内容。笔者结合多年的教学经

　　验，针对数据驱动背景下小学语文教育教学改进策略进行深入地分析和总结，现综述如下。

　　一、数据驱动背景下小学语文教学设计的内涵

　　数据驱动背景下的教学设计，实际是仁者见仁智者见智。大体而言，数据驱动背景下的教学设计要求遵照新课改要求，运用大数据优势资源和技术，让教学计划能够科学安排好，同时注重步骤。循序渐进之下，可以让学生掌握住学到的知识，同时完成既定的教学目标。整个小学语文教学里，怎样培养好学生的理性思维极为重要，代入数据驱动，可以让学生具备良好思维处理好课堂难题。

　　小学语文充满想象力和创造力，大数据等技术应用下的多媒体介入之后，能够让课堂变得较为直观且形象。总结小学生自身的特性，可以让数据驱动下的技术应用发挥实效。在整个大数据技术等制成的课件应用中。仍需要思考小学语文教学的目的，使得小学生可以提升自己的文化素养和语文学习能力。与此同时，需要关注应用大数据等多媒体技术，扬长避短，合理优化教学成效。

　　二、当前数据驱动背景下小学语文教育教学存在的问题

　　大数据技术的应用更多的是对数据的整合和利用，这点应用到语文教学帮助极大。但是在具体技术应用和语文教学上仍旧存在许多问题，主要问题一方面在技术应用上，一方面在教学老师本身的认知和业务能力上。

　　（一）教学老师自身对数据驱动下的教学设计认知不足

　　整个教学过程里，教学老师发挥的是引领效用。他们负责的是整体规划，拟定适配的教学设计。教学老师其在教学中发挥的也是统领课堂效用。但是，小学语文教学老师在思维上仍旧是原本的形式，并没有完完全全的适应数据驱动下的教学。乃至于无法较好的完成教育教学，也无法在整个教学全过程里切实做到融会贯通。

　　（二）教学老师对于数据驱动下的教学设计业务能力不充分

　　整个小学语文教学中，大数据技术等需要深深融入其中。许多的新媒体策略也需要应用在其中。只不过小学语文教学老师更多的仍是喜欢应用粉笔和黑板扎展开语文教学。教学老师自身具备的业务技能不够完备，也无法应用到位现代技术，让学生充分感受到大数据的魅力所在。除此之外，仍有部分小学语文教学老师是掌握住了现代化实操策略，不过因为自身业务不够熟练，使得课件展示不够迅速，使得课堂在节奏上有所拖延，乃至于会有小学生秉持着观望态度，使得教学本身的计划无法达成，进而无法全方位展现课堂教学内容。

　　（三）信息驱动下的教学设计在资源上十分有限

　　在新课改要求中，强调了信息化设计改革，只不过现阶段我国软件设施应用仍处于初始阶段，电子和软件并未能完全齐备。当前教学设计更多的仍是在研究和提高之上，并没有适配的参考依据，所以教学成效也不显著。除此之外，学校在硬件设施这块，因为使用年限过长，维护起来较为吃力，有时甚至是破损比较严重，种种这些都让大数据技术应用无法有效落实应用。

　　三、数据驱动背景下小学语文教育教学改进策略建议

　　（一）数据驱动创新，充分激发学生兴趣

　　一般的小学语文教学里，教学老师更多的是以传统教学形式，如口头讲解等为主，这样的方式太过原始。教学老师可以在课堂之上融入大数据技术，利

　　用网络渗透和课文有关的内容佐助教学。如此就能够让教学质量提升，同时也可以以此种新形式激发学生的学习主动性。

　　比如教学《孔子拜师》内容的时候，教学老师可以运用大数据技术查找有关孔子的资料，包括图片和文献等，转而在多媒体上呈现给学生。与此同时教学老师也需要引导学生对孔子的生活回顾，总结当时阶段除了孔子之外，世界上还有哪些思想家出现。可能学生会提到亚里士多德和柏拉图、释迦摩尼等等。这些都可以利用数据技术查找和整合到。运用此类介绍，可以让学生加深对与孔子所处时代的了解，让其获知更为全面。编制教学多媒体的时候，教学老师需要将孔子的思想罗列出来，也可以适当延展，利用数据技术和当时时代其他的思想家们作对比，比如老子。如此就可以让学生加深记忆。足以见得，在小学语文教学中利用数据技术，能够让枯燥无味的语文知识增添许多趣味性，进而整体提升小学生语文课堂的学习成效。

　　过去是条件限制了教学，现在数据驱动之下，教学老师能够运用的教育教学手段不断增多，学生们对于课堂学习的兴趣问题也会显著提升，大数据等先进技术让小学语文课堂变得越发精彩万分。

　　（二）信息技术融合，促进改进教学教法

　　大数据技术应用之下，信息技术自身能够提升学生学习兴趣，这点毋庸置疑。同时它也能够助力教学老师改进教学教法。因为数据技术本身呈现在课堂可以呈现的信息量很大，所以既能够替代板书，也可以替代讲授，如此省去许多时间。在课堂教学中，教学老师能够以师生互动等形式，引导学生思考，让其恢复课堂主导地位，进而成为课堂主体。

篇十二：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

le>大数据精准教学工作实施方案-百度文库

　　XX学校大数据精准教学工作实施方案

　　一、指导思想

　　当前，信息网络技术突飞猛进，为深入推进大数据精准

　　教学，全面提高教学质量，把大数据、云计算等信息技术引

　　入课堂教学，推进大数据背景下的课堂精准教学，全面提升

　　我校基础教育水平。

　　二、活动目标

　　构建基于大数据的精准教学模式

　　大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教

　　师在思维理念上接受并认可精准教学，故借助大数据构建可

　　供教师借鉴的精准教学模式，以此推动精准教学的发展、促

　　进精准教学的应用。

　　（1）确立精准化的教学目标

　　明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成

　　败的重要依据。据此，精准教学的首要任务便是确立精准化

　　的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在计算机基础课程中，某一节课程的教学目标可以是

　　熟练

　　掌握十进制、二进制的换算”其中的

　　熟练掌握”便是一个模

　　糊的程度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和

　　描述——解释的基本思想是问题的分解与细化，描述的方式

　　即量化。也就是说，在精准教学中，每条教学目标应转化为

　　对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小

　　问题。如

　　熟练掌1

　　握十进制、二进制的换算

　　”可以转化为3分

　　钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题

　　5道，正

　　确率100%

　　――里的

　　熟练掌握”经分解、细化、量化后，既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的

　　速度，故与精准教学的

　　流畅度”衡量指标完全契合。

　　（2）

　　设计程序化的教学过程框架

　　精准教学起源于

　　Skinne的程序教学，所以程序化是精

　　准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架，是保障精

　　准教学有效实施的关键。程序化教学过程框架是指基于大数

　　据实施精准教学的流程与规则，具体包括：建立大数据教学

　　资源库，并实施个性化资源推荐；优化传统教学过程，融入

　　精准练习、测量与记录；实施精准干预。

　　（3）

　　实现精准化的实时教学评价

　　在传统教学环境下，教学评价或为模糊的经验判断，如

　　通过

　　优”、良”、中”、及格”差”等程度词来评价学生的

　　学习表现；或为简单的分数判断，如通过期末考试成绩、期

　　中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在

　　大数据环境下，传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术

　　等众多先进技术的融合应用，使得精准教学评价从伴随教学

　　行为的开始到结束，并能够对尚未发生的未来进行精准预2

　　测。通过课堂大数据采集技术，如学生坐姿测量系统、眼部

　　识别系统和噪音识别系统，来获取学生在课堂的一些生存状

　　态大数据，比较准确地解读、分析进而判断出学生的学习情

　　况（如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦

　　情况等），进而根据预测结果提出相关的改进建议或学习对

　　策。

　　三、工作推进

　　2019年开展的主要活动有：

　　制定“XX学校大数据精准教学工作实施方案”

　　和“X

　　X学校课堂精准教学评价标准”；

　　召开“大数据精准教学”推进会，全面启动“大数据

　　精准教学”研究；

　　组织基于“大数据精准教学”的骨干教师专题培训，组织骨干教师外出学习考察；

　　组织基于“大数据精准教学”的集体备课，分学科研

　　制精准目标、精准习题、精准课例；

　　组织“大数据精准教学”网络命题、论文评比和教学

　　视频评比活动；

　　组织“大数据精准教学”全员赛课，开展“大数据精

　　准教学”优质课评比活动。

　　四、保障措施

　　（一）强化组织领“大数据精准教学”的实施主体

　　是3

　　学校，校长是第一责任人，学科教研组为具体实施单位，教师为大数据精准教学实践操作者。制定推进“大数据课堂

　　精准教学”实施方案，统筹做好整体规划和顶层设计，成立

　　“大数据精准教学”工作领导小组和指导小组，层层发动、落实责任、各负其责、联动推进。

　　（二）

　　强化培训引领。

　　把“大数据精准教学”列入今后

　　一个时期教研、培训工作的重要内容，开展“大数据精准教

　　学”专题培训，提出信息化教学教师能力发展的目标，明确

　　互联网时代教师应当具备的信息素养与技术运用能力标准，转变教师观念、提升教育理念，搭建有效的学习和培训平台。

　　（三）

　　强化项目推进。

　　明确“大数据精准教学”的改革

　　目标和行动方案，推进“大数据精准教学”改革的重点课题

　　项目，通过自主研究、专题调研、项目论证、观摩研讨等多

　　种方式有序推进。

　　（四）强化评价激励。

　　利用校园网、校园微信公众号，积极宣传推进“大数据精准教学”改革的重要意义，宣传工

　　作中涌现的典型案例，营造教师、学生、家长支持和参与精

　　准教学的良好氛围。

　　XX学校

　　2019年

篇十三：依托大数据背景下的课堂教学改进方案

le>大数据背景下的小学数学课堂教学改进研究-百度文库

　　大数据背景下的小学数学课堂教学改进研究

　　摘要：现今时代，随着科技的进步与发展，大数据的出现掀起了人类教育史上的一次重大变革。人们通过对获得的教育数据进行挖掘和有效分析，建立了教育领域的新模型，为今后的教育教学提供了相应的有利支撑。传统的小学数学课堂也因为大数据的出现而进行有效的改进研究。本文主要论述大数据背景下的小学数学课堂教学的几点有效的改进研究策略。

　　关键词：大数据背景、小学数学课堂改进研究

　　大数据背景下的小学数学课堂改进研究意义

　　美国著名教育学家布鲁姆有这样一个掌握学习理论，在该理论中人的教育目标分成认知、情感和动作技能三个领域。在小学数学新课标中，一方面强调学生需要掌握相关的知识和技能的同时，另一方面又要培养学生的理性思维和加强培养学生的创新能力。大数据背景下的数学课堂，基于上述数学学习目标元素，从学生的年龄特点和认知情况出发，通过分析学生学习历程中产生的大量数据，能帮助教师获取学生精确的学情需求，继而制定出新型有效的学习策略，引导学生更加有效的进行数学探究式以及自主合作式学习。

　　大数据背景下的小学数学课堂改进研究策略

　　在多媒体的辅助下，创设问题情境，进行有效教学

　　所谓的问题情境，是美国心理学家奥苏伯尔等用来描述解决问题条件的术语。问题源于情境，良好数学问题情境的创设利于学生产生解决问题的必要性，是数学教学中一种常用的策略。如在一年级教学《分一分》的内容时，创设超市购物，小朋友走到超市里面的玩具和书籍两个货架的场景，学生初次感受按照一定的标准进行物品分类是很必要的。再如三年级《解决问题的策略---从条件出发》这一节，教师可以创设乌鸦喝水、司马光砸缸和曹冲称象的问题情境，从而有效引出策略这一词。

　　以儿童为本，进行有效的操作性教学

　　结合儿童的实际需求，以儿童为主体，关注他们的学习兴趣、学习心理、认知结构以及学习方法等方面。大数据分析下发现，传统的数学教学中所学的知识比较枯燥和乏味，是一种缺乏儿童活力的课堂。作为教师，应该努力地探索新的适合学生数学学习的方式，从学生的学习心理、学习兴趣、学习方法等多角度去探索和挖掘学生学习数学的能力。从生活中的实际出发，让学生发现数学来源于生活，渐渐爱上数学的学习。比如，在一年级上册数学认识图形这一教学单元，考虑到学生的年龄特点与认知经验的不足，设置了有趣的拼搭这一综

　　合与实践的课程。让学生在实际动手操作的过程中，进一步去充分了解长方体、正方体、球和圆柱的基本特征，培养他们的几何直观能力，初步发展学生的空间想象能力。学生课前准备好了自己喜爱的各种形状的积木和滚板，和老师在课堂上进行了有趣的拼搭。通过一系列的猜想、验证、交流等活动，老师在课堂上营造了活跃轻松的氛围，又创设出了有利于激发学生进行有效思考的问题情境，是一次有效的操作教学。又如在二年级上册学生认识多边形和平行四边形后，课本上给出了有趣的七巧板这个课外实践活动。让学生在有趣的拼图活动中，了解用七巧板组合图形的不同拼法，亲身感受把学过的图形中的几种聚集起来后就可以成为数学上一种有趣的“玩具”的乐趣。

　　适当变化练习方式，摒弃传统的枯燥式数字教学

　　针对一年级小朋友好动与注意力难以长时间集中在一点上的特点，在学习分与合的这一单元，一方面引导学生通过分物体的实际活动，理解并掌握10以内数的分与合的同时，另一方面不妨考虑穿插多样的练习方式。10以内的数的分与合是一年级数学学习的重要基础知识，学生应该熟练掌握。练习是重要的掌握方式之一。我们不妨针对儿童爱玩的心理特点，适当变换知识的练习方式。如可以安排对口令，设计有趣的蚂蚁回家、找好朋友等游戏环节，通过轻松的学习方式，激发学生的学习兴趣。在课外，孩子们也可以进行这类有效的数字练习。从学中玩、从玩中学。再如，在二年级上册学习完厘米和米之后，我们可以通过《我们身上的“尺”》这种学习方式，引导小朋友感受厘米和米的进一步应用。引导学生设想在没有随身带着尺，而又需要测量物体的长度大约是多少的情况下，还可以借助于自己身上的“尺”。通过孩子们的共同努力，知道了大约7拃是一米，大约走两步是一米，大约5个脚长也是1米。

　　4、充分进行学情分析，考虑孩子学习兴趣，进行有效式教学

　　所有有效的课堂教学，都是以充分考虑学生已有的知识经验和其他充足的学情分析为前提。如在一年级教学数与代数的部分。首先通过联系实际情境，让学生认识10以内的数，在掌握10以内的加减法的基础上继续认识11到20各数。从学生已有的对事物数量多少、先后顺序以及增减变化的基础上，从实际生活中出发，进一步培养学生分析问题和解决问题的能力。在图形和几何部分，考虑学生对于长短、高矮的学习基础，初步建立他们的长度观念，通过实物辨认要学习的长方体、正方体和球等。在这之后，再初步了解它们之间存在的位置关系。

　　大数据背景下，培养孩子的学习兴趣也是课堂有效教学的前提。例如，在二年级上册的教学中，第一单元是100以内的加法和减法，在这一单元的教学内容中，学生对于把两个数

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