基于学情诊断引导学生开展个性化学习的实践

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　　摘 要：随着学生自主选科、自主选考试时间等高考改革举措的落实，学生在学习过程中对个性化指导的需求越来越大。笔者结合教学实际，提出了“基于学情诊断引导学生开展个性化学习”的教学方式并进行了实践，并制订了个性化的复习和练习策略，引导学生开展个性化学习与练习，进而提升学生的学习实效，以便实施更为“精准”的教学。
　　关键词：学情诊断;个性化学习;有效教学
　　中图分类号：G427 文献标识码：A 文章编号：2095-624X（2019）36-0014-02
　　引 言
　　近几年，随着高考改革的不断深化，在各省的改革新方案中，学生在课程选修、高考科目选择、考试时间选择方面都有了更多的自主选择权。基于此，教师在教学实践中遇到了以下情况：（1）自主选科后，在选科人数较少的科目中，部分教学班中学生的差异更大;（2）学生参加考试时间不一致，导致学习进度差异较大，更需要个性化指导;（3）有两次考试机会，在首次考试完成后，不同考生的需求差异更明显。如何引导学生有效进行个性化学习，提高学生的学习效率，成为一线教师面临的首要问题。在此背景下，我校进行了基于学情诊断引导学生开展个性化学习的实践。
　　一、实践方案的思考与理论支撑
　　在教学过程中，我校将借助信息化手段收集并记录学生各个知识点的日常表现等过程性评价数据，作为“学情诊断”的依据;结合知识点之间的依存关系，定位学生个人的“有效提升区”，并以此为学生制订个性化的复习和练习策略，引导学生开展个性化学习与练习，进而提升学生学习的实效。基于这种模式，教师的教学也由原来的经验假设型转变为数据指导型[1]。
　　1.对学生“个性化学习”引导需要全过程的“过程性评价数据”的支持
　　过程性评价不仅仅是课堂教学中的一次评价，更是在学习全过程中发生的、学习者参与的、循序渐进的构建过程。单次的过程性评价可以做到及时激励，有利于激励学生学习，是一种基本的教学方式;但利用信息技术，教师可以将过程性评价做成体系，记录并提炼全过程中的重要数据，然后利用这些数据进行有效的分析反馈，并对学生的学情做更加精准、个性化的诊断。
　　2.精准、有效的“过程性评价数据”是确保“有效教学反馈”的基础
　　在教学过程中，教师给予学生有效的教学反馈，可以促进学生的高效学习。教师行为研究之父Kurt Lewin指出，火箭在向预定目标飞行时，可以通过和地面发射站交换信息的方式来随时修正或改变运行轨道，从这一角度来看，反馈的作用可以是积极有效的。有效的反馈能互惠教学双方，使学生看到差距并改进学习方式;教师也能及时掌握学生学习效果，调整教学计划，完善教学方法，从而提高教学质量。反馈源于数据分析，采集并提炼有效的“过程性评价数据”，分析各知识点之间的依存关系，准确定位学生个人的“有效提升区”，是确保有效教学反馈的基础，精准有效的教学反馈则是引导学生个性化学习的前提。
　　3.借力网络辅助平台是开展“精准分析、个性辅导”的有效手段
　　全程的、精准的过程性评价数据的采集、分析、反馈，涉及的数据量巨大。在信息化、大数据时代背景下，突破传统经验型教学，走向数据指导型教学成为学校教育教学改革的新趋势。教师应利用平台将学生的日常作业与知识点关联，及时采集学生在學习过程中的全方位数据将成为可能。其在学习困难诊断和同类问题矫正训练中，有其独特的作用。学生学习某项内容之后，掌握情况如何，系统会给出诊断结果，并自动推送给学生，让学生进行精准的、高效的练习。
　　二、教学实践与探索
　　1.“基于学情诊断开展个性化教学”实践方案的初步构建与探索
　　任何一种教学思想的实用化，都需要通过教学实践、改进才能得以实现。从2017届开始，学校以“技术选考生”为群体，开始尝试基于学情诊断引导学生开展个性化学习的教学实践。在教学实践中，根据学科知识点体系构建“学情”数据采集方案，在考试和练习结果中提炼“学情诊断数据”，并结合知识点内在关系分析数据，可以给予学生个性化学习建议。
　　在2017届的教学实践中，学校按此框架进行教学实践。学校根据选考试卷的知识框架，构建信息技术学科“数据采集方案”，采集“01信选、02媒选、03程选、04Excel、05多媒体综合、06程序综合”6项学情数据，在日常练习考试中记录并提炼数据。在实践中，学校提炼了历次考试中学生的表现数据，并记录数值（丢分分值）。根据学情数据，教师从以下角度在个性化教学方面做了尝试。
　　第一，针对学生个体，教师利用数据，分析学生个人的薄弱知识模块，根据“木桶原理”，关注最薄弱模块，逐步给予学生个性化复习与练习建议，在高三选考冲刺阶段，让学生高效地利用课余时间，提升学习效率。
　　第二，针对教学班，教师利用学情诊断数据，分析学生群体中有共同问题的学生组合，基于知识模块，构建个性化学习小组。学习过程中的同伴引领是促进学生成长的重要因素，因此，构建有效的、有共同提升愿望的学习小组有助于学生的发展。
　　第三，针对班级整体教学策略，教师在数据中寻找教学班学生的共性问题，开展专题复习、编制专题学案。课堂是教学的主阵地，在教学实践中，特别是高三的复习冲刺阶段，利用好课堂教学时间，开展有针对性的、具有共性的专题复习尤为重要。“学情诊断数据”有助于教师快速定位学生的共性问题，开展有效的专题复习。
　　2.基于“学情诊断数据的个性化教学指导”在新课教学中的应用实践
　　在2017届的教学实践中取得了一定经验后，教师在2019届任课的技术选考教学班中也尝试使用这种模式。但是由于教学的对象不同、阶段教学目标不同，教师在开展教学实践过程中，遇到了以下问题：（1）日常教学中，学情诊断的目的是什么？（2）学情诊断所需的过程性评价数据的知识框架怎么选取？（3）过程性评价数据如何记录？（4）如何利用“学情诊断数据”引导学生开展有效的个性化学习？经过研讨教师一致认为，数据能有效用于学情诊断的前提是：有一定数量的精准的数据积累。 　　日常课堂中的作业批改等过程会产生大量的数据，构建知识框架并设置数据采集点后，设计用于数据采集的练习，可以有效实现数据的采集。教师可以将这些数据进行分析和反馈，并以此引导学生进行个性化学习。使用这种模式，我们预期达到如下效果：（1）精准记录日常教学过程中学生对每个知识点的掌握情况;（2）在教学单元结束前，对数据加以整理，形成可用于诊断的数据;（3）基于“学情诊断数据”分析，学生在单元学习过程中及时查漏补缺，巩固基础。
　　我们选取了信息技术“算法与程序设计”模块作为试点实践的教学内容。为了保证“实践方式”的一般适用性，我们尽量结合原有的教学模式，首先分析单元知识框架，将每课时的知识点作为数据采集对象，并记录作业的丢分情况，从中提取所需数据用于学情诊断。因此，在设计学案时，我们就考虑要提取的数据，并记录每次作业中学生对每个知识点的丢分情况。
　　在实践中我们发现，当“学情诊断数据”积累到4次以上时，学生对数据背后的含义就很感兴趣。例如，王同学说道：“我由于第2节课、第3节请假，所以对VB软件的基础知识上理解不到位，导致后面的学习一直都找不到感觉。常有理解不了的感觉……”洪同学说道：“对于赋值语句，我的理解好像错了，把赋值语句与数学中的等于号的含义弄混淆了……”
　　数据的反馈，本身就对学生有很大的导向意义。基于日常的学情诊断数据，学生会思考知识点之间的关联，会思考该如何查漏补缺，甚至有部分学生会去研究自己错题较多的那节课的知识点与相关作业。
　　3.借助信息化教学辅助平台开展“学情诊断数据的个性化教学指导”实践
　　在已有的两届教学实践中，这种模式对学生的个性化学习和教学有效性的提升具有很好的效果。但相关数据的收集和统计比较烦琐，如果我们能直接利用信息化平台统计记录，那么这种模式的操作将更加容易。
　　基于已有的实践经验，在2020届学生中，我们借助“智学网”开展教学实践，为了利用该平台有效地解决数据采集和分析，我们做了以下尝试。
　　第一，根据实践模式，在平台中设置学科知识结构体系，并将每个知识点作为学情数据采集点。系统会自动记录该知识点的历次丢分情况。
　　第二，将校本练习关联知识点导入系统，并在系统中设置每个题目关联的知识点，以便系统自动采集学生各科得分情况。
　　第三，利用平台布置并打印作业，教师通过“网阅”或“手阅”的方式批改作业，批改后通过扫描作业等方式，系统采集并记录学生答题情况。
　　第四，平台根据学生日常练习过程中各知识点的得分情况，自动产生学情报告。教师结合知识点之间的依存关系定位学生个人的“有效提升区”，并以此制订个性化的复习和练习策略，引导学生开展个性化学习与练习，以此提升学生学习的实效，实施更为“精准”的教学。
　　第五，利用平台生成个性化课后习题，提升学生课后个性化学习效率。
　　三、教学实效与反思
　　基于“学情诊断数据引导学生开展个性化学习”的教学模式，提高了教学的有效性。这种方法可以准确定位学生的薄弱环节，并给出精准的学习建议。我校近3年的技术选考成绩较高，校内各科中，技术学科一直保持均分第一、满分人数和比例第一，选考赋分80分以下比例最少的纪录。以本学科内评估为例，2019届266位技术选考生赋分成绩，前后2次选考人均提升3分，82分以下仅剩6人，成绩提升明显。
　　结 语
　　基于学情诊断数据，不仅可以指导学生开展自主学习，在教学策略的设计、练习的编制、分层教学等诸多领域也能取得较好的结果。我们期待与之配套的更便捷的网络辅助平台的发展，希望能让学生的个性化发展可以真正落在实处。
　　[参考文献]
　　张忻忻，牟智佳.数据化学习环境下面向个性化学习的精准教学模式設计研究[J].现代远距离教育，2018（05）：71-72.
　　作者简介：钱晓峰（1981.12—），男，浙江湖州人，高级教师，现任浙江金华第一中学教务处副主任、技术学科主任。金华市教坛新秀、金华市名师培养人选、金华市信息技术高考专家小组成员，曾获优质课全国一等奖、浙江省优质课一等奖等荣誉。
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