智慧课堂是新课改下通过创建更智能化的学习环境，实现师生良性沟通，基于学情以针对性的教学方法和策略形成学生使用智能、信息化方式解决问题的有效教学。我校基于北京爱学平台，创建了智慧课堂教学班，学生、教师人手一台教学平板，采用大数据驱动精准教学法，全过程采集教师研课、备课数据，学生学习行为数据，在对教学数据进行有效整合、提炼、分析的基础上，针对具体问题、具体学生，形成相对应的教学策略，有针对性地实现差异化教学；针对教学问题改进教师教学方法，形成精准教学模式。经过近两年的教学实践，总结出一套行之有效的智慧课堂大数据驱动精准教学的教学策略。

一、注重学习数据的产生和持续性设计，确保有效数据的形成

1.课前预习、课中答疑、课后检测的规范化设计是智慧课堂学习数据产生的基础。课前预习是大数据产生的第一阶段，在这一阶段，教师可以设置微视频学习、预习习题检测、课前疑难问题收集等方式布置预习任务，学生则可通过观看教学微视频、完成习题检测，进行问题解答，交流互动来完成预习任务。据此形成课前预习数据对教师把握学生学情和二次备课时重难点的调整起着重要的决策指导作用。

课中答疑、检测是教学数据产生的第二阶段，教师可以采用提问、抢答、课堂测试的方法进行学情反馈。如针对重点问题设立学生讨论区，允许学生在课堂教学中针对知识难点进行提问、对必须掌握的知识要点可以通过抢答、课堂测试进行学情检测。这一阶段的数据，集中反应课堂教学的有效性，对于教师调整教学教法，了解学生课堂学习状况和下一阶段开展分层作业设置有着很强的指导作用。

课后练习与测试是学生数据来源的第三大阶段，这一阶段很多教师认为只有选择题，判断题才能更好的收集数据。其实不然，问答题，综合分析题等同样能达到预期的效果，所要做的不过是在问答题，结合合分析题前标明主要的检查知识点，逐题判阅，给出具体分值即可。这一阶段的数据是学生阶段性学习数据的综合反馈，即能对整个阶断性的教学给出反馈，也能对学生个人辅导提供导向。

2.数据设计要结合教学实践明确化、具体化、持续化。智能化的学习环境是智慧课堂的教学基础，学习数据的形成和收集需要借助平板、网络等信息工具来完成。一个学生、一个班级、一个学科教学大数据的产生与任课教师的教学设计息息相关，要想使智慧课堂的教学大数据具有指导性、有效性和实用性，就必须确保有一定数量且持续的教学数据产生，这就需要教师基于智慧课堂做好教学设计，特别是针对需要借助平板、教学平台等智慧能化设备来完成的教学环节，要有规划、有意识地进行数据设计。

从学校层面出发，结合教学实情，确定大数据分析所需的基础教学数据，并依此对教师教学设计和实施提出明确要求，是确保教学数据持续有效产生的有效保障。如每周任课教师布置的线上教学任务应该达到常规预习任务的比例，课堂教学时开展课堂测试的具体要求，课后练习线上线下的时间比、任务量等等。

二、聚焦学生行为，培养良好学习习惯、确保数据全面真实有效

大数据驱动精准教学需要全面而精准的教学数据，才能为教学提供正确决策和精准驱动。实践证明学生的良好学习行为习惯的是大数据全面而精准产生的保证。例如在教师发布教学任务之后，学生能否自觉进行课前预习、课堂上能否积极进行交流反馈、遇到教师提问、测试，能否积极进行抢答，真实完成测试、课后作业完成率能否保证，能否独立完成，这些都直接影响到学生学习数据产生的真实性和可靠性。

我们的智慧课堂教学应用于高中年级，准确说是从高一年级方开始使用。如果学生在小学、初中阶段，接受的是传统教育，那么面对智慧课堂，他们学习方法和习惯就面临着巨大的考验，需要进行较大幅度的调整和改变。对于多数学生来说，学习行为和习惯的改变是具有相当难度的，要想解决这些困难，就需要师生合力从以下几方面来逐步培养学生的良好学习习惯。

1.强化教师对学生的学习行为要求和过程性评价。教师明确而具体的学习要求和持续的过程性评价是学生良好数字化学习习惯养成的催化剂。课前要求学生必须完成预习任务、课中鼓励学生积极使用智慧平台、设备发言、认真完成课堂检测；课后对学生完成情况及时进行公示，表扬完成度好的同学，督促自觉性不高、完成率较差的学生；利用课余时间，帮助学生解决智慧平台上学习的困难，建立学科过程评价制度，建立学习小组互查制度……这些都是促进学生养成良好习惯的催化剂。

2.引导学生从认识上到行动上的整体改变。

（1）思想上要接受翻转课堂。基于智慧课堂的大数据驱动教学，一个非常明显的特征就是课堂翻转。学生的主要学习时间段前置，课前预习成为主要学习区间，课堂45分钟成为重难点突破和答疑解惑时间。因此对于学生来说，只有接受翻转课堂，才能适应智慧课堂，才能将学习化被动为主动。将学习的主场放在课前和课后，认认真真地完成课前预习，理清自己对本课知识学习的难点、误区；将知识重难点的解决放在课上，充分利用好课堂上有限的45分钟，集中精力解决学习难点；课后独立自主完成作业，按时提交，关注教师批阅反馈，发现问题，及时查缺补漏。

（2）行动上要化被动为主动。高中生的思想已经基本驱于成熟，化被动学习为主动学习，已经成为高中生学习质量提升的关键。在智慧课堂教学中，学生积极主动地学习可以提升教学数据的真实性和有效性。

一个被动学习的学生，有一千种办法应对网络教学平台教师发布的学习任务，如学习视频只播不看，网络作业、测试抄袭应付，课堂提问从不发言……这样的智慧课堂产生的数据无疑是含有大量的虚假成份，对后期的数据分析和决策都会形成严重的误导。

引导学生主动学习，可以从学生的思想教育、班级学习氛围、日常的教学评价等多方面下功夫，培养学生自发主动的参与学习，及时认真地完成线上学习任务，养成良好数字化学习习惯，从而确保教学数据的真实性和有效性。

三、重视教学数据的分析和运用

教学数据的产生是一个日常积累的过程，当一定时间、区域范围的数据形成时，大数据的分析和应用就成为一个重要阶段。在这一阶段，数据的分析、应用能力是大数据驱动精准教学是核心。数据的分析和运用方法，涉及多角度、多方式，这里从教学最为关注的教师、学生、学校三者为主体，阐述需要注重的事项：

1.教师分析数据要确保及时性、常态化。教师是教学数据产生的设计者和第一接收主体，同时也是进行教学数据分析和使用的第一类群体。小到一道习题学习数据的分析，大到一学期班级整体学习情况的了解，教师都应了熟于心。教师对于数学数据的分析直接关系到教学设计的变化，教学内容的更新，对课堂教学的改进起着决定性的作用。

教师可进行分析的数据根据教学设计不同、实施不同，种类也不尽相同。但无论哪种数据其分析都要具有及时性和常态性，其分析结果和决策应用主要侧重于四方面：

（1）精准分析判断学生学习行为习惯问题及时调整学习行为习惯的养成策略和办法。

（2）精准分析学生对知识技能的掌握情况，调整教学重难点及进度。

（3）精准分析判断教师教法、设计与实际教学之间的差距问题，及时调整教法、学法。

（4）对学生个体精准分析判断，有针对的进行个性化辅导。

以教师布置课前预习任务为例:

学生具体预习任务：观看10分钟的预习视频、完成3道预习测试题。其学习数据主要体现在视频观看时间长，测试题完成率、测试题正确率3组数据上。

分析学生观看视频的时长：如果整体同学视频观看时长平均不足10分钟，说明学生的微视频学习习惯尚未养成，多数学生未完整观看学习视频，需要加强学生使用视频进行学习能力的培养，这属于分析和决策应用：（1）即调整学生行为习惯的培养的策略和办法。如果整体学习时长超过15分钟，则说明重复观看视频的学生较多，需要降低教学视频的难度。这是分析和决策应用；（2）教师调整教法、学法。

试题完成率数据的分析：学生完成率越好，说明班级整体预习习惯和氛围越好，反之就要关注学生预习习惯的养成。对未能及时完成的作业同学，要认真区分，了解问题所在，尽早解决。这是分析与决策应用学生个体的精准分析和判断。

预习试题的正确率：则反应了学生的预习效果，如果正确率在80%以上，则此知识点作为课下小范围解决问题为宜；如果正确率在40%以下，就必需做为课堂教学重点、难点，高度重视、着重觖决。这是分析与决策应用——精准分析学生知识点的掌握情况，调整教学重难点及进度。

此外，课中交流反馈、课末的学习检测、课后的练习巩固，都会产生大量的教学数据，教师要学会多角度地对这些问题进行常态化的分析，并使用分析结果，针对问题开展教学反思与研讨，有针对性地落实精准教学。

2.学生分析数据要具有个体化和持续性。学生是智慧课堂大数据使用第二的主体，他们关注和分析数据要偏重于个体化和持续性。个体化是指学生主要以分析自己个体的学习数据为主，要定期对一类数据进行分析和判断。一旦发现问题并根据数据决策形成的解决策略，要在一定时间内，长期坚持落实方有效果。学生学习数据除成绩外，还有线上学习时间、提问率、完成率、测试正确率、错题修正率等等。对数据分析和应用侧重于学习习惯的调整、学习能力问题的发现以及学习难点、困惑的解决。

（1）学生行为习惯及学习能力问题的发现和调整。通过个体数据与班级数据的对比，分析发现个人学习习惯问题。如通过视频观看时长分析自己的视频的学习能力、通过作业完成时长，分析自己完成作业效率，找出自己存在的学习行为习惯问题，及时进行修正。

（2）学生知识掌握问题的发现和补漏。查缺，补漏，发现自己学习过程中看似理解，实则误解或不明白的问题，是学生自主学习过程中需要解决的重要难题。对于使用智慧课堂的学生而言，充分利用平台反馈数据，及时发现学习认知问题，进行查缺、补漏则相对容易很多。日常按照任课教师的要求和安排，认真完成课前预习任务，课中积极发言、完成测试，课后认真完成平台作业，通过一周或一月的积累就会形成知识问题清单或错题本。如将一周或一月以来的预习习题、测试练习、练习巩固中的错题进行汇总，就会形成周错题本、月错题本。针对错题，开展二次学习，就是查缺补漏的过程。不同的学生学习过程不同，认知不同，错题本就完全不同。每位学生都可以利用课余时间、周末、节假日时间，定期或不定期的通过系统打印错题本，针对自己的易错问题，学习困惑，有针对性地开展精准学习与巩固。实践证明，这种针对个性精准性的学习和指导，是卓有成效的，通过近一学年教学实践反馈，学生的错题本使用好的同学，对学生单科成绩的提升能达到5%-10%。

3.学校层面分析学习数据要具有指导性和评价性。

(1)通过数据分析，指导整体教学。学校要有专职部门定期组织智慧教学班的相关教师，开展学习数据分析。以数据为依据，分析判断同学科不同班级之前的进步情况，分析学校学生存在的普遍问题，及时进行宏观教学要求和指导。如通过学生各科作业、预习的完成率，了解班级的整体管理情况、各科教师作业布置情况，对预习布置，作业布置提出要求；通过月考、期中、期未，同年级同学科不同教师所带班级学科成绩的对比，分析教师的任教情况，对不负责不认真的教师进行批评教育；通过对某学科重点失分部分的分析，督促教研组、备课组，找出失分原因，有针对地提出解决策略，精准解决教学问题。

（2）通过分析数据，客观评价教师教学。使用教学大数据精准分析，对教师进行客观性的评价，是目前学校对任课教师评价方法的有利补充。通过教学数据分析，如预习任务量的发布情况、学生完成率情况、学生正确率情况、主观题批改情况，可以对教师备课是否认真，执教是否严谨，教学态度是否认真负责，进行数据性的分析和判断，并将结果及时反馈给教师。实现以数据反馈教学，以数据驱动管理，不断补充完善教师评价体系。

随着教育改革的不断发展，社会对于教育的要求早已不再局限于学业成绩和考试分数，而是从学生的实践能力、学习态度、综合素养、行为习惯等多方面，要求得到全面提升和发展。智慧课堂的应用为教育改革带来了新契机，智能化的网络空间和教育平台，使得大数据的产生成为必然。使用大数据驱动精准教学是一个长期而艰巨的课题，我们的策略也许还不很完善，也许并不适用于所有学校，但是我们坚信有探索就会有发展。基于大数据驱动精准教学的研究会逐步完善，逐步的走入每一所校园，为立德树人，落实学生核心素养，实现个性化教育贡献一份力量。

【本文系山西省教育科学“十四五”规划2022年度课题《高中智慧课堂中大数据驱动精准教学的实践研究》（课题编号：GH-220270）研究成果。】