大数据分析地理教学情况的路径探究

来源:用户上传      作者:李红文

　　【摘要】随着信息技术的发展，我们应该考虑到大数据分析给教学带来便利与信息交互作用，利用信息技术时刻关注学生的学习现状和动态，明确学生需求与短板，进行有针对性的教学及导学调整。同时，导学案作为一个师生地理教学的连接平台，通过把信息技术与地理导学案结合起来，能更好的发现问题并引导学生，以实现教与学的螺旋式提高。
　　【关键词】信息技术  大数据分析  地理教学  导学案
　　中图分类号：G633.55
　　本文将以地理教学分析为例，以学科得分为起点，对考后差异分析、知识定位、精准教学、导学案设计、个性化辅导等步骤所形成的教学链条进行大数据分析的路径探究。
　　一、关注班级学科得分贡献率指数
　　以学科得分率为基础，综合考虑了该学科对班级、学科综合水平的均衡性影响，提取出“学科得分率贡献指数”，借此分析地理学科对班级得分综合水平的教学贡献大小，反映地理在各班的提升空间。指数为正，是促进作用;为负，是拖后腿。如表1所示，1班的地理平均分年级第一，但贡献率还是负值，可见该班还可以继续突破，而普通班2班平均分倒数第一，但地理对班级贡献率是非常大的。
　　二、实现班级试题表现差异分析
　　每个柱条代表一个小题。深色，代表班级得分率高于年级得分率，且越长高于越多;浅色，代表低于年级得分率，越长代表低于年级越多。如图1左下角浅色条显示，第7题区分度为0.1，得分率为0.18，低于年级平均0.01，应关注该班该题低于了年级得分率，并进一步分析。
　　三、迅速了解全年级试题得分情况且定位问题试题
　　利用年级难度区分度分布图，将每一道地理题目的难度和区分度合起来分析。正常一份试卷有拉分题和送分题，即拉分题应该是得分率低区分度大，送分题应该是得分率高区分度小。但如图2 左下角异常点显示，则该题得分率低，区分度也低，即该题不能反映学生水平。
　　四、自动定位需重点讲解题目，实现个性化、精准化教学
　　试卷讲评时，利用智能批改工具系统根据各题得分率自动识别出红黄绿三钟标识，红色即是老师需重点讲解的地理知识。而且每题得分情况和通过展开解析可以看到每个学生该题答题原图，也就实现优秀答案的展示和典型错误剖析，拓宽解题思路，增加学生参与感。
　　五、根据班级考试情况生成针对性高的导学案
　　考试是不仅是为分数和排名，更多价值在于发现问题和解决问题。考后提升可以通过班级与年级对比，看小题得分情况和考点情况，如此来定位班级需提高的知识点，如全班得分率低的题目，系统支持出一道同类题，然后通过智能工具系统生成对点考后地理巩固试题来实现针对性提高。
　　六、了解學生错题和失分分析，实现个性化辅导
　　智能批改工具还可以生成关于学生个人成绩的学情分析报告和提分策略。辅导前可以通过看学生专属分析报告了解学生成绩波动、错题原题原答和学霸答案、难易题失分分析等。重点要求关注简单和中等题，通过不断的小目标达成，来刺激学生成就感，最终实现快乐学习的目标。
　　（1）单次考试学情分析报告：微信收到成绩通知，包含薄弱知识点的掌握程度、错题难易度分布、小题得分情况、正确答案及电子答卷、历次考试分数波动情况等。
　　（2）在线强化：精准分析薄弱知识点并通过算法匹配个性化的强化巩固习题，实现精准刷题。
　　（3）提分-批量强化训练：阶段性复习时，提分板块中可查看累计的薄弱知识点，明确了解每个知识点的掌握情况，从而有针对性的逐个或批量进行“强化训练” 。
　　（4）错题本：将各学科错题，按考试场次、知识点自动归集，并提供学生订正及错因归纳功能，解决了以往错题归纳难以坚持的弊端。
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