大數據背景下的實驗教學

⑴ .談談在大數據時代背景下教育的特點

在大數據時代背景下，教育的特點和發展趨勢主要體現在以下幾個方面：

• 個性化教育：大數據技術可以對學生的學習數據進行分析，根據不同學生的學習情況和學習特點，實現個性化的教學方案和資源推薦，幫助學生更好地發揮自己的潛力。

• 數據驅動教學：大數據技術可以對教學數據進行分析，從而幫助教師更好地了解學生的學習情況和學習效果，為教學改進和優化提供數據支持。

• 教學資源數字化：隨著教學資源的數字化，大數據技術可以實現對教學資源的智能管理和優化，提高資源利用效率和質量。

• 跨界合作：大數據時代教育的發展趨勢是跨界合作，通過多方數據共享和整合，打造更加完整的教育生態系統，實現教育資源的共享和優化。

• 聯邦學習：隨著人工智慧技術的發展，聯邦學習將成為一種重要的教學方法，通過將學習模型下放到各個本地設備，實現數據的本地化處理和保護，同時保證了全局學習效果的優化。

• 智慧教育：利用大數據技術和人工智慧技術，可以建立智慧教育平台，實現教學管理的智能化、精細化和個性化，提高教育教學質量。

• 教育服務雲平台：將教育資源、學習內容、教學工具等整合到一起，形成教育服務雲平台，使學生可以隨時隨地獲取所需的學習資源和服務。

• 教育信息化：大數據時代，信息技術在教育中的應用范圍更加廣泛，不僅是教友鋒學內容的數字化，還包括教育資源、教學管理、教師培訓等各個方面的信息化。

• 開放式教育：利用大數據技術和互聯網技術，教育可以超越時間和空間的限制，打破傳統教育的邊界，實現開放式教育。

• 教學模式創新：在大數據時代，教學模式將從傳統友告陪的教師主導轉向學生主導，學生將成為學習的主體，教師將成為學生的學習指導者和學習資源好蠢的管理者。

大數據技術的應用為教育帶來了更多的機會和挑戰，未來教育的發展需要在大數據時代的背景下，不斷推進教學的數字化、智能化和個性化，同時加強跨界合作和資源共享，實現教育的高質量和可持續發展。

⑵ 大數據如何影響課堂教學

「大數據」（BIG DATA）這個詞，是2008年在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》這本書中首次提出的。「大數據」指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而是對所有的數據（近似於全樣本）進行分析處理的一種方法。

1．什麼是我們身邊的大數據？

「大數據」已經滲透到我們生活中的方方面面。比如我們打開手機淘寶，呈現在我們面前的界面是不一樣的。它推送給我們的商品是不同的，而且這些商品往往真的能夠抓住我們的需求和心理，這是為什麼呢？

其實這就是大數據分析出的結論。

淘寶這個平台，對每一個瀏覽過商品的人，購買過商品的人，都進行了全數據分析，可以輕松獲取我們的很多信息。

例如我們的性別、年齡、家庭成員、喜好、是否結婚、是否有孩子、孩子的性別，甚至可以細致到你是愛穿休閑類的服飾，還是喜歡小清新類的服飾，或者是職業裝類的服飾等等。通過你的每一次操作，收集到了這些數據之後，它經過分析和處理，進一步推測出了你可能會訂購的商品，從而推送給你，讓你花更少的時間檢索而要花更多的錢進行消費。

例如你購買了一些孕婦類產品，可能在不久之後，它就會推送相關聯的一些嬰兒用品給你。

而我們消費後的評價與反饋，又使得他們不斷改進自己，例如不同賣家的鑽石星級，或者清退一些不合格的賣家等等這些行為，就是淘寶對自身的調整。

這種互利互惠的雙迴路的運轉模式，可以看作是賣家與買家間的一種良性的互動方式，而這種互動方式在傳統的賣場裡面是不可想像，也難以實現的。

2．什麼是課堂教學互動方式？

課堂教學互動方式，則是指在課堂上，教師與學生之間的一種信息交流方式。

在傳統的課堂中，師生之間的互動交流方式比較單一，上課就是教師在講，學生在聽，一種單方向的傳導過程。

有人說，教師就是知識的搬運工，課堂上很少有師生之間的交流。

還有一種觀念是，教師對學生提問，學生回答，就是師生互動。

顯然，這種認識是膚淺的，這將使師生互動流於形式。師生互動的根本目的是要引導和培養學生的高階思維。

因此，真正的師生互動應該定義為思維的碰撞、智慧火花的生發之源。

近些年來一直被提及的可汗學院的教學與學習方式，之所以受到關注的原因，恰恰就是它基於大數據分析，解決了課堂教學互動這個難題。

大數據之所以能實現課堂教學互動，是因為它具有三個主要特徵：反饋、個性化和概率預測。

我們傳統的課堂教學是一種單迴路的學習，即教師給予，學生接受。我們對學生進行考核，然後對他們進行評價。

我們不會或者沒有條件來通過學生的成績來反思自己的教學內容或者方式是否是恰當的。

我們不能從學生身上獲得真正有用的反饋信息來改變自己的教學內容和行為。

所以說，傳統的課堂教學是一種單迴路的方式，根本沒有實現師生間的良性互動。

此外我們的教學內容在編排上，考慮的是處於平均水平的學生，而這種水平的學生其實在現實中可能根本是不存在的。

換句話說，我們的教學沒有照顧到「好」學生，也忽略掉了那些「差」學生，甚至連我們認為的中等水平的學生，也是不存在的，因為他們是平均後虛構出來的群體。

所以，我們的教學根本沒有針對學生做出個性化的設計，這是教育普及大眾化不得不做出的取捨。

傳統的教學是沒有反饋或反饋較少（沒有時間或實在照顧不到，分身乏術），沒有個性化，從而更談不上有概率預測的一種教學。

而大數據下的新的課堂教學互動方式，卻可以改變這種狀況。

1．參考案例

維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《與大數據同行——學習和教育的未來》一書，舉了可汗學院的例子。

2004年，可汗是一個剛從哈佛商學院畢業一年的基金分析師，給自己的表妹輔導數學。

由於他們生活在不同的城市，因此，他在互聯網上為她進行輔導，從此永遠地改變了教育的世界。

他編寫了若干程序來協助教學，這些程序能生成數學習題，並顯示孩子們提交的答案是否正確。

同時，也收集數據，程序可以追蹤每個學生的答對和答錯的習題數量，以及他們每天用於作業的時間等等。

後來在此基礎上創建的可汗學院，之所以可以聞名於世，就是因為它收集有關學生行為的數據，從中獲取有用的信息來改變教學內容的設計，為每個學生定製個性化的學習方案。

可以說數據就是可汗學院運作的核心所在，大數據的支撐，互聯網技術的飛速發展，使得相隔千里的師生之間形成了有效的課堂教學互動。

它改變了我們對面對面才能達成互動的傳統認識。

此外，還有一個關於斯坦福大學吳恩達與他的機器學習課程的例子。

吳教授將課程放到了網上，他追蹤學生與視頻互動的行為。

在什麼地方按了暫停鍵，什麼地位按了重復鍵，在什麼地方放棄了繼續聽課，他的目的不是督促學生學習，而是反思學生卡在了什麼問題上，哪些教學內容難以理解，從而對課程進行調整。

例如，他發現學生本來都是正常的按順序進行網上學習，但是很多學生在學習第7課時，都會去回看第3課的一個關於數學知識的復習課。

於是他發現，原來是因為第7課解決某個問題時，需要用到第3課復習到的一個數學公式，而很多學生並沒有記住，因此他就對第7課時的教學視頻做了改變，會自動彈出一個彈窗幫助學生來復習數學公式。

還有一次，他發現學生在學習第75課到第80課時，正常的學習秩序被打亂了，學生以各種各樣的順序反復觀看這幾節課。

他通過反復分析，發現學生的行為是在反復理解概念，於是他將這部分的教學內容製作的更加精細，更有助於幫助學生理解概念。

【 評價】

這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了教學反饋的例子。

覺得我們傳統的教學，只是通過每天判一判學生的作業，看一看他們的考試成績，是無法得到這些動態的數據的，更無法得到改變我們教學內容與方式的有價值的信息。

於是我們的教學可能幾年甚至幾十年都在重復相同的內容和動作。因為我們不知道學生究竟是如何進行學習的。

2．參考案例

還有一個例子是關於「半島大學」的暑期班項目，他們使用可汗學院的數學課程教授來自舊金山灣區貧困社區的中學生。

在課程一開始，一個七年級的女生的成績在班裡一直墊底，在整個暑期的大部分時間中，她一直是學得最慢的一個學生，但是在課程結束後，她的成績是班上的第二名。

可汗對此感到好奇，於是調取了她完整的學習記錄，查看她每一道習題和解題的時間，系統創建的圖表對她學習進行的描繪，發現他很長時間都徘徊在班級的底部，直到在某個事件點上突然直線上升，超過了幾乎所有的學生。

這充分說明，當學生以自己最適合的步調和順序進行學習時，即使一個被看似沒有能力的「差生」也是可以變為優等生的。

【 評價】

這是一個典型的大數據分析下，課堂教學互動變革實現了個性化教學的例子。

如果這個女孩放在我們傳統的基於小數據的教學課堂上，幾次考試的成績都不理想，可能她就會被我們歸類為「差生」，於是各種補習加各種輔導，完全打擊了她的自信心，成績的陰影甚至會影響到她的一生。

而可汗學院的課程，利用數據監控了她的所有的學習過程，時間是一個連續的變數，針對她的特點設計了適合她的習題，循序漸進，激發出了她最大的能量。

她完全根據這種個性化的定製，按照自己的學習節奏進行學習，不用去關注到其他人的學習進度與成績。細思極恐，我在想我們的教育究竟扼殺掉了多少這樣的人才？

我們真的應該好好認清大數據帶給我們的課堂教學互動的變革，這種變革很多時候甚至不是技術上的，而是理念上的。

在反饋與個性化的基礎上，大數據的更大的優勢就體現在了概率預測這方面了。

例如我們可以對學生個體為提高其學業成績需要實施的行為作出預測。比如選擇最有效的教材、教學風格、反饋機制等等。

其實，在小數據時代，我們跟學生家長所說的某些建議，比如您的孩子應該加強數學這方面的學習，您的孩子適合去學文科等等這些建議，其實也不是肯定的事實，也只是概率性的干預。

因為可能根據老師所謂的經驗，這個學生選擇學習文科，將來考上一本的可能性更高。而大數據與過去最大的區別是，我們是通過對事物加以測量和量化，以更高的精確度說話。它的預測准確率更高。

比如，大學的選課方面，可以根據你以往的學習基礎以及學習行為，預測出你選哪門課的通過率會更高，你未來的職業規劃怎樣進行會更加順利等等。

大數據所實現的這種概率預測，似乎與課堂教學互動方式的變革沒有直接的關系。

但是仔細分析不難發現，這種預測其實是師生間互動的一種延續，我們對學生的影響不只局限於課堂上，而是延續到了未來選擇的層面上，使得互動交流更上了一個台階。

1．利用數據反饋信息調整課堂教學策略

以高考備考為例：

上圖是追蹤某高中四年所有學生高考數學各知識點得分率的情況，我們可以看出對其中一部分知識點的得分率維持在高位。

這就說明學校一貫的培養策略與日常教學方法是正確的，只需要保持即可，無論教師還是學生不需要過於焦慮，因為大數據反饋的結果對未來教學效果有一定的預測功能。

2．關注學生的個性化發展

大數據不僅對規模龐大的數據進行全樣本分析，得到一般規律，更重要的是很能體現出個性，它可以記錄下每一個學生的變化，方便教師針對每一個學生調整課堂教學方式。

上圖是大數據分析系統給出的某一個學生在一次考試中的情況，從圖中可以看出，數學與物理是這個學生的優勢學科，英語是這個學生最薄弱的學科，那麼在進行改進策略制定時，要多聽取英語老師的建議。

大數據可以幫助教師的課堂教學行為不像傳統課堂那樣，針對的是所謂的「平均水平」的學生授課，而是能照顧到每一名學生。

例如，利用信息技術監控學生的課堂測試與課堂練習情況，隨時調取任意學生的過程進行點評，統計每一名學生過程中出現的問題，這樣教師對課堂進程的判斷不是根據經驗，而是根據實際情況隨時調整。

總之，課堂教學互動方式的變革，不應該只是技術層面上的變革，媒體技術，網路平台的建設已經非常的成熟了，我們需要的變革是組織變革，是思想的變革。

現在流行的微課、慕課（MOOCs）其實就是大數據滲透到教學互動領域冰山的一角，形式並不重要，重要的是隱藏在這些形式下的數據所反映出來的學生行為，以及反饋給教師的教學信息，從而引起他們的思考和改變，形成雙向的迴路，實現真正的「互動」，這才是大數據真正的價值。

大數據下的教師要成為「數據脫盲者」，我們需要通過讀取數據來追蹤學生的進步，通過概率預測解釋什麼是對學生最有效的學習。

我想這應該意味著我們需要建立一套完善的系統，在這個系統中，有數據處理的專家，有解讀數據分析數據的分析師，有利用數據改善教學的教師。

只有在這個良性循環的系統中，才能真正實現課堂教學互動，呈現個性化的教學，讓教育針對每一個孩子。

希望我們的教育和教學可以因為大數據而發生真正的變革。

⑶ 大數據時代校本教研轉型策略及路徑

大數據時代校本教研轉型策略及路徑

基於雲、物聯網、資料庫技術以及人工智慧和虛擬現實在教育中的廣泛滲透，大數據時代正催生著一場場新的教育變革。現有的教研機制如何適應大數據主導的未來?基於大數據的運用如何創新校本教研思路和策略?如何依託大數據平台探尋到最佳的校本教研轉型路徑?這正是本文試圖回答的問題。
一、大數據缺乏的傳統教研局限性
我們生活在一個被幾何級爆炸的數據包圍的時代，我們的一切行為都在產生海量的數據，這些數據被稱作「大數據」。[1]2大數據之「大」，並不僅在於「容量之大」，更大的意義在於可以藉助雲技術等手段，通過海量數據的篩選、整合和分析，解決新的問題，創造新的價值。大數據時代，傳統校本教研形態已經滯後於時代的發展。
第一，以行政命令型為主的教研管理已不能適應教研發展的新趨勢。傳統的校本教研活動因其行政主導過多、任務驅動過強、互動生成較少、過程數據欠缺等，其教研形態存在著單一性、封閉性、滯後性與靜態化的特點。教研活動更多執行的是「規定性動作」，大多數學校都是循著「期初學校安排教研計劃—教研組按計劃布置落實—分階段組織教學展示或研討—期末各部門進行教研總結」這樣的模式進行。[2]在這樣「齊步走」的統一步調中，教研的目光很難細致地聚焦到課堂真實疑難問題的研究上，研討活動更少觸及普遍學科規律探尋的應有深度。校本教研缺乏實實在在的研究歷程，案例追蹤缺少過程性資料的佐證。沒有過程，缺乏實踐數據的支撐，教研的有效性大打折扣，教研視野也很難有效拓寬。這種形態的教研活動，聚合性、開放性、創新性與動態性都明顯不足，形式化、低效化特徵突出。
第二，以經驗幫帶型為主的教研方式已不能適應教研發展的新態勢。現如今，絕大部分學校對於大數據的認識和研究尚處於起步階段，對於大數據在教育領域的探索和實踐才剛剛開始。對於如何真正地將大數據應用於教研，反饋於教育，普遍缺乏深度的認識和操作的策略。究其原因，一方面是因為傳統教研「自下而上的主題確認意識」缺乏，加上空間、時間以及技術設備的約束，教研內容無法直接喚起教師教研的內在需求，無法直接對其課堂產生輻射與效益，因此難以吸引教師深度參與。另一方面，面對新時期急劇變化的教研態勢，更多的學校沒有主動與時代對接，無法前瞻性地為教師提供思維自由碰撞的教研平台(比如活動前後討論平台的提供)，無法適時、足量地為其提供教育科研所需要的數據支持與技術便利，教師教研的多元合作與深度拓展缺乏足夠的凝聚與吸引。這樣的教研必然無法在大數據時代展現應有的價值與活力。
二、大數據時代校本教研的轉型策略
面對海量信息呼嘯而來的大數據時代，面對以「移動互聯和平板觸控技術」為核心的雲計算、雲存儲、雲教育、雲課堂、雲教研疊加出現的全新教育態勢，中小學校該如何應對這種前所未有的教育變革?有哪些好的教研策略與應用範式呢?
(一)核心視角轉型：由關注「教」轉向聚焦「學」
「師本」還是「生本」一度成為教研熱議的話題。以「誰」為本體現的是一種教學觀念的更新，更展現的是一種教學行動的選擇。傳統的教學教研當中，學生主體的評價往往是最單薄的——聽課者大多隻能根據經驗來假想學生的體驗，這種隔靴搔癢式的評價弊端，源於一個重要因素的缺席——沒有足夠的數據源可提供學情分析與實證考據。
大數據時代的到來，恰恰能夠對這種缺失作出有效轉化。藉助視頻傳輸、數據收集、點對點終端、雲存儲伺服器和個性化的數據分析軟體等，能夠從技術層面解決數據源缺乏的問題，對數據的全面處理和分析，可以讓學生個體化的感受得以精準的量化與顯現。學生在教學活動進程中的現實需求與即時心態，也可以經過技術的轉化和動態整合分析變得可讀、可視、可量化。這就為教研視角由關注「教」轉向關注「學」提供了強大的技術支持與解讀保障，為學情的研究與預判提供了更為鮮活的素材。我們甚至還可以利用流媒體視頻和數據分析等手段，幫助教師跟蹤學生的即時學習情況，從而根據他們的能力等級水平制訂相應的教學計劃並調整策略方案，更好地開展有針對性的個性化學習研究。
藉助大數據的運用，課堂有了一個全新的觀察視角，教學研討有了一個全新的視點，站在學生學情分析與預判的角度去改變教師的教學行為已經成為可能。當技術能夠幫助我們了解每個學生的需求之後，綿延了兩千多年的「因材施教」思想，是否離我們更近一些?
(二)常態方法轉型：由經驗重復轉向數據實證
傳統的校本教研往往是經驗式的。我們總是主觀地揣定某些教育因素對學生很重要，哪些變數對課堂有影響，然後，再依據自己的判定，通過一次次反復的實踐來驗證這些主觀經驗的可靠性。這種以經驗為主導的傳統教研往往存在著主觀化、臆測式、靈感型的缺陷，常常容易出現「問題不夠『草根』、目標比較寬泛、實證相對缺乏」等狀況。研究後與研究前相比，對問題的認識高度與解決程度並沒有質的提升。究其原因，是研究之前沒有深入的問題質疑和數據調查，研究中缺乏足夠的數據比對和邏輯分析，研究後少了細致的演繹分析及實踐認證。
大數據時代的來臨，為有效解決經驗重復型教研的痼疾找到了憑借和方向。依據實驗數據的收集、整理和分析所得，能有效確立教研主題，讓研究直指現實問題的解決；依託「雲教研、雲管理」平台，過去無法收集與分析的數據都被新的技術手段賦予了獲取的可能，為有效展開問題的探究與課題的論證提供了技術保障。這種依託數據實證的教研更加具有科學性、邏輯性和說服力。正如魏忠博士在《教育正悄悄發生一場革命》一書中所說：「教育將繼經濟學之後，不再是一個靠理念和經驗傳承的社會科學和道德良心的學科，大數據時代的教育，將變成一門實實在在的實證科學。」[1]3明確的目標監控、海量的數據支撐、清晰的過程性案例資料，強大的數據分析與論證，配以與之緊密融合的教與研創新平台，讓教研更加充滿創新與活力。
(三)實踐模式轉型：從零散問題研究轉向系列項目研究
「指令式」、任務驅動式教研在我國中小學普遍存在，其被動接受式的研究心態、直指結論的研究方式、以分散點狀活動替代系列研究實踐的研討模式，讓校本教研難以貼地而行，最終導致教研成果的可信度、可推廣度不高。新時期的教研必須從形式化、表層化、零散狀的教研形態中轉變出來，向主題化、系列化、課題化、項目化教研轉型，這也是由大數據時代的教育和研究特點所決定的。
大數據時代，由於教學平台、教研平台、管理平台已經有效對接，各個層面、各個系列的數據已經可以共享到大教育的「雲平台」，大數據技術將較嫻熟地運用於課堂和教研的方方面面。無論是自上而下的數據調用，還是自下而上的數據收集，都已經或者能夠成為中小學教育教研的常態。技術手段的創新與變革，為教育大數據的儲存、整合、分析創造了條件。「蘇醒的數據能夠說話」，尤其是當研究者開始自覺地、有意識地將數據採集、轉化和運用，當作一種大數據時代系列性、周期性、可比對性的常態研究去做，這種經過甄別、篩選的數據，將成為主題教研、項目研究的最強有力的實證，也必將給那些原本因為技術或條件限制無法便利地獲取研究數據而苦惱的教師們帶來教研思路的突變，並將最終實現校本教研的實踐模式由零散問題研究向系列項目研究轉型。
三、大數據時代校本教研的轉型路徑
(一)「雲課堂」研究：技術與數據更好地服務於「學」
新技術就在身邊，你用與不用，它都在那裡。蘇州工業園區星海小學讓「ipad進課堂」，以數字技術帶動教學教研，為我們提供了研究大數據運用的全新視角。2014年，該校開啟了以移動網路為平台、ipad為終端的實驗教學，通過新技術的應用，構建了以生為本的「雲課堂」，在很大程度上改變了傳統「教」與「學」的方式。雲課堂技術支撐的核心是「雲計算」。它是一種計算方式，通過大量網路連接的統一管理和調度，將大量信息和資源按需向用戶提供服務。這種全息服務的網路就叫作「雲」。「雲」就像一個專業的「信息提款機」，其強大的信息技術和極為豐富的立體數據資源，為學生的學、教師的教、團隊的研搭建了多維互動的「雲平台」。[3]
該校基於大數據時代教研方式轉變的研判，並在充分調查、論證和研發的基礎上，為師生數字化的學與研搭建了一整套自主的雲存儲伺服器，每個ipad上都安裝了用於雲存儲和分享的「網盤精靈」，學生和教師都能在其中建立一個單獨的存儲空間，每位教師製作的課件、收集的實驗數據等，都能在第一時間上傳到伺服器，全校師生都能在第一時間下載所需資源。各科老師還能藉助無線平台和應用軟體，協同開展數據上傳下載、數據存儲與分析的嘗試與研究，許多或大或小的教研探究活動都在強大的數據平台支持下進行，網路教研讓更多的教師提升了教研的動力。比如，英語學科將ipad接入課堂後，學生可以在家裡錄制自己朗讀和吟唱的視頻，上傳到「網盤精靈」，為教師即時了解學生學習狀態和學習成效，提供了第一手的研究和分析資料。鮮活的數據讓教學的跟蹤與預判成為常態。[4]
再比如，亞洲教育網自主研發的「三網智慧泛教育雲平台」，就是一種「三網融合、泛在學習」的公共智慧雲，它利用雲計算、物聯網和虛擬化等新技術來升級校園網、城域網，其創建的「教育雲+互動電視+電子書包」新模式開啟了教育信息化新紀元，為全方位、大范圍地實現多校、多地教育資源共享、教育成果分享、教學研的互動打下了基礎。[5]10-11
(二)「實證研究」：加強數據論證，探尋「普適」規律
近些年，依託於數據實證的教研探索已然展開，微格教研、片段教研、主題教研等應運而生。這些教研模式大多採用的是「實證研究」的方式。它們都是通過對研究對象大量的觀察、實驗和調查，獲取客觀數據，從個別到一般，歸納出事物的本質屬性和發展規律的一類研究方法。這些教研模式以問題研究為基礎，以教學案例為載體，以數據分析為根據，對教學教研工作進行了微格化、片段化、前置化和主題實踐性論證，依託數據探尋規律，教研成果更加清晰、顯性、有效。
近幾年，上海靜安區開始在7所幼兒園和9所小學試點實施「社會性與情緒能力養成」實踐項目研究。經過近百名教師長達四年多的摸索和改進，如今，靜安區小學階段的「社會性與情緒能力養成」課程正逐步走向成熟，其研究方法之一就是「實證研究」。他們以「社會性情緒」項目為主題，探索出依靠「數據終端」去記錄每一個學生、每一堂課、每一個環節表現的數據收集方法。例如，在一節擁有六個環節的課堂上，大部分時間內學生的節奏都是緊密跟隨教師，但是在某個環節，大多數學生停留的時間遠遠超過了教師。這就提醒我們，這個環節需要著重研究，需要調整，也許這個部分的內容非常吸引學生，也有可能這部分內容難度較高，他們需要更多的時間來閱讀與消化。這種藉助大數據進行教研探索的方法也適合於我們在課堂中更有效地去捕捉學生點滴行為的微觀研究。可以這樣說，大數據時代的到來，讓跟蹤每一個數據成為可能，從而讓研究「人性」成為可能。而對於教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生。
(三)「項目研究」：用證據支撐評價，用項目推進教研
2014年，蘇州市教育局設立了「義務教育質量綜合評價改革」等五大教改項目，從全市范圍遴選了50所特色鮮明的學校組建項目學校共同體，推進項目研究的實施。在研究過程中，各項目學校有效地藉助雲計算、物聯網和虛擬化等新技術來升級校園網，努力將雲技術與物聯網進行高度融合，對全方位、個性化的過程數據和研究資源的上傳、存儲、整合與分析進行了必要的硬體配置和軟體開發，然後在嚴格的過程管理中依託平台、依託案例、依託數據開展系列主題研究和項目實踐論證。目前，項目研究進展順利，也取得了可喜的成果。以蘇州工業園區星海小學為例，學校以「十佳」取代「三好」，推出了「十佳星海娃」多元評價體系，率先開啟了蘇州市「義務教育質量綜合評價改革」的實踐與研究。項目研究中，全面的資源和個性化的數據收集與分析是項目推進的基礎，研究的進程中共享研究資源、分享教育成果，使研究者與被研究者實現有效互動是研究成功的關鍵。為有效地整合資源，顯化數據，蘇州工業園區星海小學推出了「星海娃」自主申報、「四葉草」積點獎章、金點子徵集、小公民系列招募等個性化實踐案例，拓寬了評價體系，豐富了評價數據。與「星海娃」評價體系相配套，蘇州工業園區星海小學還創新出「四葉草」小公民實踐中心等多元評價支撐系統，並著手開發「星海師生成長檔案在線跟蹤平台」，該平台全面支持綠色評價體系，以開放共享的「雲」資源平台的無縫對接，消除學校、家庭及社會間的信息孤島，以電腦、手機、電視、平板等多終端實現了教師、學生、家長的輕松上傳與訪問，從而有力地促進了綠色評價研究資源的優化配置。[5]281-282蘇州工業園區星海小學項目建設試點的初步探索說明，數據實證讓教研更加准確，更為科學，「用證據支撐評價，用項目推進教研」成了校本教研的一條可行之路。

⑷ 大數據怎樣高效運用在教學實踐中

教育工作者和研究者已經開發出從大數據中提取價值的5種主要的技術。

1. 預測（Prediction）——覺知預料中的事實的可能性。例如，要具備知道一個學生在什麼情況下盡管事實上有能力但卻有意回答錯誤的能力。

2.聚類（Clustering）——發現自然集中起來的數據點。這對於把有相同學習興趣的學生分在一組很有用。

3.相關性挖掘（Relationship Mining）——發現各種變數之間的關系，並對其進行解碼以便今後使用它們。這對探知學生在尋求幫助後是否能夠正確回答問題的可靠性很有幫助。

4.升華人的判斷（Distillation for human judgment）——建立可視的機器學習的模式。

5.用模式進行發現（Discovery with models）——使用通過大數據分析開發出的模式進行「元學習」（meta-study）。

實施這些技術就能夠通過大數據來創建為提高學生成績提供支持的學習分析系統。研究者們相信這些技術將幫助教育工作者更加有效地指導學生朝著更加個性化的學習進程邁進。

總而言之，通過大數據進行學習分析能夠為每一位學生都創設一個量身定做的學習環境和個性化的課程，還能創建一個早期預警系統以便發現開除和輟學等潛在的風險，為學生的多年學習提供一個富有挑戰性而非逐漸厭倦的學習計劃。因此，有識之士經預言未來的學習將是大數據驅動的新時代。我們應該積極迎接這個新時代，通過大數據來分析學習，進一步改善教學的方式與方法，進一步促進學生學習成績的提高。

⑸ 大數據教學科研實訓平台如何幫助高校搭建大數據專業教學體系

芝諾大數據教學科研平台以校企聯合培養模式為手段，通過校企合作聯合培養機制，讓企業、行業深度參與人才培養過程，逐步實現校企共同制定培養目標、共同建設課程體系和教學內容、共同實施培養過程、共同把控培養質量，全面提升學生的應用實踐能力。該平台以應用型人才培養為目標定位，在以解決現實問題為目的的前提下，使培養的學生有更寬廣和跨學科的知識視野，注重知識的實用性，有創新精神和綜合運用知識的能力。注重培養學生具有在創新中應用、在應用中創新的能力，讓學生真正學會大數據行業各個崗位真正的職業技能。
芝諾大數據教學科研平台構建總體分為三大部分，一是平台硬體，二是教學與實驗支撐系統（包括：芝諾數據綜合分析ZDM平台、芝諾數據教學實訓平台），三是產品服務。

教學與實驗支撐系統由芝諾數據綜合分析ZDM平台和芝諾數據教學實訓平台構成，教學與實驗支撐系統部署在大數據教學科研一體機中。
1）平台的建設能讓高校大數據專業與實際應用相結合，提高學生的學習、實踐和創新創業能力，能夠培養實用性人才所需的專業能力，提升教學效果與就業率，為「大數據時代」的創新人才培養做出貢獻。
2）平台的建設將支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據可視化等關鍵技術研究，能夠服務於學校的教學和科研，有助於大數據方向發展和自主創新，有利於創新團隊培育和高水平研究成果積累，有利於提升教師的教學和科研水平，推動教學和科研團隊建設。
3）平台的建設搭建可以發揮學校的行業優勢，體現學校辦學特色，推進
與國內外高校、科研機構和企業間的產學研合作，開展項目合作研究和人才培養，促進科研成果轉化，促進產學研協同創新。
4）平台的建設有利於促進學科交叉與融合。
本項目通過對芝諾數據教學實訓平台和芝諾數據綜合分析ZDM平台的建設，支撐大數據去冗降噪、大數據融合、大數據安全與隱私保護等關鍵技術研究，形成以工程實訓和創新拓展為主的實踐教學體系，培養學生良好的科學素養和實踐創新能力。同時，提升高校承擔重大科研項目和實現自主創新的能力。適應國民經濟和社會發展的信息化進程、信息化與工業化「兩化」融合和新興戰略性產業迅速發展，完善科研平台和教學實驗平台體系建設，提升科技創新能力，推進產學研合作。預期達到以下效果：
（1）建立健全實驗教學環境，為相關專業學生提供與產業界接軌的、良好的實驗條件；
（2）模擬企業環境，引入以實際項目為藍本的實訓項目，構建實訓基地；
（3）為開設大數據類公共選修課提供實驗環境；
（4）支撐高校科研項目的實施及科研論文的發表；
（5）為學生在數學、統計、計算機類學科競賽獲獎提供教學實驗環境支持。

⑹ 大數據引領下的課堂教學改革

1月5日，青島市信息技術與課堂深度融和教學研討會在城陽實驗中學舉行。

城陽實驗中學陳霄明老師上了一節《一元一次方程》的試卷講評課。依靠信息技術，本節課的授課更具有，針對性，效率高，效果好。

一.進行典型例題講解，有針對性練習，且馬上有反饋

二.重點、難點題學習，隨時錄制微課，分享給學生，方便學生自學

三.精彩之處是個性化作業的布置和學習。

首都師范大學劉邦奇教授點評：

1.試卷講評課如何創設情境：從一張滿分試卷開始

2.精準教學，體現智慧課堂的特點：如去分母的陷井。

3.實行個性化教學

需改進的地方：總體上看老師精心准備，但體現老師為主導的痕跡過重，課堂上生成的東西少，缺乏彈性意識

劉教授做了關於智慧課堂——智能化時代的變革的報告。

⑺ 大數據對教學的影響

大數據對教學的影響

隨著時代的發展和科技的進步，「大數據」時代悄然來臨。隨著硬體的高速革新化與軟體的高速智能化，大數據時代也對高校教育領域產生了廣泛而深刻的影響。大數據就其性質來說，不是產品，也不是一種技術，而是一個抽象的概念，有人將「大數據」形象地比喻成21世紀人類探索的新邊疆，是以高度發達的信息網路技術為支撐，所呈現出的巨大數據信息，當然包括伴生的相關處理技術。大數據是近年來繼雲計算、物聯網後的新技術熱點。

大數據具有4V特性，包括海量的數據規模（Volune）、快速的數據流轉和動態的數據體系（Velocity）、多樣的數據類型（Variety）和巨大的數據價值（Value）。而就數據的實用價值，IBM認為還應具有第五個V特徵，就是真實性（Veracity），在日常工作和學習中，數據信息真實性的好處不言而喻，對教育領域來說，更是最基本的要求與保障。要利用大數據時代的巨大資源為教育服務，教師的選取和甄別手段更顯得尤為重要，從這個層面上來說，數據的真實性在一定方面上制約著教師教的內容和學生學的內容。

大數據時代給傳統的教育提出了挑戰，由於自身特點，它給教育提出了教育對象的個性化發展、教育方式的變革、教育觀念的開放化、管理的科學化等要求，更有利於素質教育的開展。大數據時代的數據具有信息量大、形式多樣、實時性強和價值多元等特性，因此教育模式和教育理念只有關注人的多樣化發展才能培養出高素質人才。然而，與此相矛盾的是，傳統的教學方式強調教師的主體地位，為了便於管理和保證教學效果，教師最有效也最輕松的方式就是以標准化來要求每一位同學，表現於統一的教材、統一的作業、統一的考核和對學生單一的評價方式上，這不僅不利於發揮學生的主動性，長此以往，更限制了學生的思維方式與視域，無法滿足學生個性化發展和大數據時代對高素質人才的需求。

要想利用信息時代的數據更好地應用於教育，必須變革教學方式，對教師提出新的要求，教師不僅要樹立終身學習的理念，還要更好地掌握學科前沿的動態信息，更好地利用數據的開放性、共享性等特點，充實學習內容，提升教學水平。以「慕課」和「小微課」平台的問世為廣大學生所熟悉和利用，豐富和發展了在線教學模式，這更需要教師不斷調整，告別傳統的授業者的角色，以學生為主體，以技術為手段和平台，成為知識學習的組織者、引導者和評價者。

除了促進個性化發展、豐富學習內容和提高學習效率，大數據技術的應用更有利於教師掌握學生的身心發展規律。與傳統的教師通過面談、電話交流、家訪及其他同學側面反映和憑借工作經驗判斷學生心理特徵等方式，應用大數據技術，分析和測量學生的心理特點，通過對以前遇到的實際問題的解決方式進行歸納和總結，這種體察方式不僅更理性，還可進一步對未來的心理狀況進行有效預測，能促進教師更好地了解學生，還能有針對性地促進學習效果，提高學習能力。

大數據背景下，不僅革新教育理念，對高等學校的管理也提供了新思路。高等學校的信息化進程中會產生大量的數據，包括教師和學生信息、學籍和成績信息、注冊與選課信息等，利用大數據技術管理這些信息，對幫助學校資源管理和教學方法等方面將會產生極大的便利。目前，高等學校的信息化系統正不斷發展完善。除數據管理、校園網路和遠程教育系統外，還發展了圖書館信息管理系統、數字化校園等，如何對這些系統產生的大量信息進行系統分析，在信息化背景下建設優質高校就顯得尤為重要。其中，教學管理、學習行為、教學評估等，均受到大數據的影響。

在教育領域如何利用大數據及其相關技術促進教育發展，是一個漫長的過程，在此過程中機遇與挑戰並存，作為教育人士，我們應抓住機遇，迎接挑戰，緊緊握住時代的脈搏，更好地服務於教育。

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⑻ 大數據時代下高中數學教學探討論文

大數據時代下高中數學教學探討論文

摘要: 大數據時代的到來，為人們的生產生活帶來了極大的便利，也為教育教學的創新以及發展帶來很大的影響。因此，在大數據時代下，要分析大數據的相關概念，然後對大數據時代下的歷棗高中數學教學方式的創新以及應用進行研究，以此來提高高中數學教學的有效性。

關鍵詞: 大數據時代;高中數學;教學方式

信息技術的發展促使了大數據時代的到來，不僅增加了知識獲取的途徑，也改變了傳統的學科教學方式，對促進高中數學教學改革的推進具有重要影響。因此，在大數據時代下，高中數學教師要利用大數據的技術優勢，對現存的教學模式進行改革，突出數學教學的時代性，使學生在數學學習中既能夠獲得相應的知識，還能夠樹立正確的價值觀念，促進高中生數學綜合素養的形成，從而促進高中數學學科的健康發展。下面本文將對其進行詳細論述。

1大數據相關概念

第一，大數據概念。數據是知識的來源，也是信息的一種記載方式。隨著社會的發展和科學的進步，數據數量不斷增多，對數據進行記錄、測量以及分析的范圍也就不斷擴大，這標志著人類已經獲得越來越多的知識和信息。大數據可以從宏觀和微觀兩個角度去理解，多數學者都是從宏觀上對大數據概念進行定義的，即用新的處理模式提高數據出來的執行力，洞察能力以及海量信息的優化能力。大數據具有數據信息量大、種類多種多樣、真實性以及實效性強等特點。

第二，大數據分析概念。大數據分析簡單來說就是要對大規模的數據進行科學分析，而對這些龐大的數據資源進行分析最根本的目的就是要發現和總結出這些數據中存在的規律以及模式，然後再利用數據的動態性特徵去預測事物的未來發展趨勢。

2大數據時代下高中數學教學方式的應用

2.1利用大數據轉變教師的教學角色

第一，應用大數據技術為教師教學模式的創新提供了機會。大數據時代的到來，傳統的教學方法弊端逐漸顯現，不僅體現出了與現代社會的不適應，也影響了學生學習積極性的提高。因此，在大數據時代，教師要利用大數據技術開展例如合作鏈爛液探究、個性化教學等多樣化的教學方式，豐富課堂教學形式和內容，使學生不再死板地接受學習內容，而教師也能夠根據學生的不同階段開展針對性的.教學活動。教師教學角色和教學模式的轉變，強調了學生在課堂中的主體地位，對活躍課堂氣氛，提升課堂教學的有效性具有重要作用。例如：在學習「集合」這節課時，教師就可以採用合作探究的教學方式。首先，結合學生的差異性，將學生分成不同的小組，然後設計不同的問題組織學生進行探究，如：①用什麼對集合進行表示？可以用一個元素表示集合嗎？集合與元素之間有什麼關系呢？②集合都有棚物哪些特徵呢，結合具體題目進行判斷。之後，小組之間對研究結果進行互相交流。再後教師設計突出本節課重點的習題，給學生鍛煉的機會。通過這樣的教學方式，不同的學生組織到一起集思廣益，互相幫助，不僅有利於促進學生思維的發散，還轉變了教師的教學角色，提升了課堂學習效率。

第二，應用大數據技術對學生的學習情況進行深入了解。在傳統的課堂教學形式下，教師過於側重學生學習成績的提升，忽視對學生的了解，導致教學針對性不強，影響教學效果。通常情況下，教師對學生了解是通過考試以及隨堂測試的形式進行側面分析，但這種分析得出的結果並不準確。但在大數據時代，利用大數據技術教師能夠對學生的真實情況進行挖掘，然後根據學生之間的個性差異，對學生進行充分的了解，同時教師利用網路技術能夠對學生的興趣點和薄弱點進行准確判斷，從而使自己的教學活動與學生的學習需求相吻合，突出數學教學的針對性。

2.2利用大數據發揮學生的主體作用

第一，應用大數據提升學生的學習興趣。在以往的教學方式下，學生是知識的接受者，部分教師為了提高教學效率甚至一味地向學生進行知識傳輸，殊不知這種填鴨式的教學方式，不僅無法激發學生的學習興趣，還會造成學生的抵觸情緒，對學習產生厭煩心理，進而影響數學學科教學效率的提升。因此，在大數據時代下，要充分發揮大數據的優勢，利用大數據技術去激發學生的學習興趣，豐富數學課堂的內容，使學生產生主動求知的慾望，能夠積極主動地參與到教師組織的教學活動中來。大數據技術的具體應用可以從以下幾個方面進行。首先，教師可以利用計算機平台設計預習內容，然後學生能夠通過計算機平台自己完成教師布置的習題，教師之後可以藉助大數據進行數據分析，這樣教師在授課之前就能夠找到學生學習的弱點以及難懂點。例如，教師可以利用大數據對學生在「函數」知識中存在的問題進行分析，然後了解到學生易錯點和薄弱的地方，之後據此設計相應的課程教案。這樣在課堂上學生就能夠根據教師針對性的教學設計進行學習，以此來提升課堂教學的有效性。

第二，應用大數據提升學生的學習自主性。學科教學最關鍵的就是要提高學生的學習積極性，所以在高中數學教學中教師要注重學生自主性的提升。在高中數學教學中，課後知識鞏固與習題練習是提高學生學習成績的重要組成部分，但以往學生通常都是靠手抄錯題的形式進行習題糾錯和解答的，這種方式取得的效果並不顯著，一是浪費了較多的學習時間，二是形式枯燥，學生學習自主性不高，在整理之後查漏補缺效果也不好。所以在此環節可以應用大數據技術為學生的課後自主學習提供平台。在大數據技術的支持下，教師可以將學生之前做好的試卷或者解答過程的問題輸入到計算機系統當中，之後學生通過網路進行問題的下載和解答，以便於學生對問題進行查漏補缺。這種方式相比於傳統的糾錯形式，具有實時性的特徵，有利於學生對糾錯內容進行更好的掌握。

第三，應用大數據開展分層式的教學形式。目前我國多數高中數學課堂教學採取的都是班級統一上課的教學形式，模式單一固定，缺乏創新性，不僅不利於激發學生的學習積極性，還會影響學生的個性發揮，進而影響學生的潛能的挖掘。「因材施教」是孔子提出的教學思想，所以在大數據環境下，教師要利用大數據技術採取分層式教學的方式，結合每個學生的差異性，開展不同類型的教學活動。每個學生都是獨立存在的個體，在思想、能力以及身心發展上都具有差異性，所以針對不同學生的不同特性開展分層教學活動，不僅能夠滿足學生層次化的學習需求，還能夠有效地激發學生的學習興趣。同時，教師在數學教學中嘗試不同的教學方法，應用創新型的教學模式，也能夠很好地活躍課堂氛圍，調動學生的課堂參與度，從而達到提升學生學習效果的目的。

2.3利用大數據拓寬學生獲取知識的途徑

大數據時代下，數據量和知識信息不斷擴大，學生能夠接觸和學習到的內容也不斷增多，所以教師要利用網路信息技術，在網路上搜集和整理更多的學習資料和信息，然後結合具體的教學目標和學習內容進行這些信息的分析和處理，以此來提高教師的教學效果。而在大數據環境下，學生也能夠利用網路技術自行進行數學資源的獲取，不斷豐富自身的學習的內容，對抽象的數學知識進行簡化。另外，在大數據環境下，教師要為學生提供真實、可靠的數據教學服務，引導學生養成善於開發和應用數據的意識和能力，能夠根據自身的需要進行數據的獲取，這也能夠為教師教學互動的開展提供針對性，促進師生間的共同進步。例如：在學習「數列」這節課時，教師可以在課前引導學生利用網路自己進行課前的預習，對數列這節課的知識有個簡單的認識，並能夠對基本的知識點以及概念進行理解。之後，在課堂上教師可以利用多媒體技術開展具體的教學活動，將教學知識點直觀、形象地展現在學生的面前，在課程結束之後，教師組織學生對自己設計的隨堂測試問題進行解答，然後對錯題進行整理。這種一系列的教學活動，能夠提高學生大數據技術的利用與開發能力，對拓寬學生的知識獲取途徑，提高學生的學習效率具有關鍵作用。

2.4利用大數據為家長提供教育平台

家庭在學生教育中具有非常重要的作用，家庭是學生的第一所學校，但以往的高中數學教學對家庭教育並不重視，家長沒有廣泛地參與到學校教育中去，而學校也沒有為家長提供更多學習教育的機會，除了每次家長會之外，教師其他時間很少能見到家長，也就很少能參與學生的學習。但大數據時代，網路技術的應用為家長與學校教育的溝通提供了很寬廣的平台，家長可以通過固定的軟體進行賬號的綁定，然後隨時對自己家孩子的上課以及課後情況進行了解，進而更好地了解學生近期的表現情況。同時，家長也可以利用這些軟體與教師進行交流，對學生的學習和生活情況進行了解，與教師進行充分的溝通和互動。使家長能夠更好地配合學校的教育活動，在提高學生數學學習效果的同時，促進學生的健康成長。

3結語

綜上所述，大數據時代下數據數量不斷增多，網路技術的應用越發廣泛，在此種環境下開展高中數學教學活動，不僅有利於創新教師的教學思想和教學方式，也有利於激發學生的學習興趣，提高學生對數學學科的學習熱情，從而達到大數據促進學科教學效果提升的目的。高中數學是一門綜合性學科，能夠培養學生的邏輯思維和推理能力，同時數學也是一門與人們日常生活密切相關的一門學科。所以在大數據時代，教師要利用好大數據信息，發揮好信息技術在教學中的優勢，不斷改善自身的教學角色，突出學生的主體地位，拓寬學生獲取知識的途徑，加強家長與學校的溝通等，使學生在大數據環境下能夠養成樂於學習的好習慣和科學的學習方法，推動高中數學教學效果的有效提升，促進學生身心健康成長。

參考文獻

[1]孟越飛.大數據背景下的高中數學教學[J].中小學電教(下半月),2018(1):22.

⑼ 大數據實踐有什麼意義什麼是大數據實踐教學平台

大數據實踐教學平台，簡言之就是一套指導和幫助高等院校建立大數據專業的技術解決方案回。主要就是為了解決答大數據的教學難點，促進專業健康發展，滿足高校不同層次人才的培養需要。
像三盟科技的大數據實踐方案就包括了相關服務及配套資源，比如教學實踐環境建設、專業培養方案制定、課程體系設計、師資體系完善、科研支持平台建設和就業指導。

⑽ 大數據對教育教學的作用

數據（data），一般而言是指通過科學實驗、檢驗、統計等方式所獲得的，用於科學研究、技術設計、查證、決策等目的的數值。通過全面、准確、 系統地測量、收集、記錄、分類、存儲這些數據，再經過嚴格地統計、分析、檢驗這些數據，就能得出一些很有說服力的結論。大規模、長期地測量、記錄、存儲、 統計、分析這些數據，所獲得的海量數據就是大數據（big data）。在製作大數據時，需要嚴格的方案設計、變數控制和統計檢驗等，不然所獲得的大數據就是不全面、不準確、無價值或價值不大的。

在教育特別是在學校教育中，數據成為教學改進最為顯著的指標。通常，這些數據主要是指考試成績。當然，也可以包括入學率、出勤率、輟學率、升學 率等。對於具體的課堂教學來說，數據應該是能說明教學效果的，比如學生識字的准確率、作業的正確率、多方面發展的表現率——積極參與課堂科學的舉手次數， 回答問題的次數、時長與正確率，師生互動的頻率與時長。進一步具體來說，例如每個學生回答一個問題所用的時間是多長，不同學生在同一問題上所用時長的區別 有多大，整體回答的正確率是多少，這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析就成為大數據。

分析大數據助力教學改革

近年來，隨著大數據成為互聯網信息技術行業的流行詞彙，教育逐漸被認為是大數據可以大有作為的一個重要應用領域，有人大膽地預測大數據將給教育帶來革命性的變化。

大數據技術允許中小學和大學分析從學生的學習行為、考試分數到職業規劃等所有重要的信息。許多這樣的數據已經被諸如美國國家教育統計中心之類的政府機構儲存起來用於統計和分析。

而近年來越來越多的網路在線教育和大規模開放式網路課程橫空出世，也使教育領域中的大數據獲得了更為廣闊的應用空間。專家指出，大數據將掀起新的教育革命，比如革新學生的學習、教師的教學、教育政策制定的方式與方法。

教育領域中的大數據分析最終目的是為了改善學生的學習成績。成績優異的學生對學校、對社會、以及對國家來說都是好事。學生的作業和考試中有一系 列重要的信息往往被我們常規的研究所忽視。而通過分析大數據，我們就能發現這些重要信息，並利用它們為改善學生的成績提供個性化的服務。與此同時，它還能 改善學生期末考試的成績、平時的出勤率、輟學率、升學率等。