全国数据驱动教育改进专题论文19篇全国数据驱动教育改进专题论文 数据驱动教学改进总结 荥阳市城关乡初级中学 多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来下面是小编为大家整理的全国数据驱动教育改进专题论文19篇,供大家参考。
篇一：全国数据驱动教育改进专题论文
数据驱动教学改进总结
荥阳市城关乡初级中学
多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。
一、有效激发学生学习动机
报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。
当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。
当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。
为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。
当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。
二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导
报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。
初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。
针对报告中反映出的问题，学校高度重视，增开心理健康课，加强对问题学生群体的心理疏导。没有师资，学校鼓励年轻骨干教师参加心理咨询师考级，组织教师参与各类心理辅导培训班，培养了一批心理咨询与心理疏导专家型教师；开设心理健康课，每班每周一节，让有资质的心理健康教师上课，对特殊学生加强心理疏导，为学生打开一扇心灵之窗，让他们看到光明与希望，看到一切美好的事物。正确面对生活中的坎坎坷坷，走好自己的人生之路。
三、合理利用”班班通“，打造高效课堂
数据报告显示：在学业成绩方面，本校学生学业成绩相对教低，值得重视。
学业成绩整体水平明显低于全体样本学生，学生两极分化严重，学校整合教育资源，打造高效课堂。
以九年级2015-2016末考情况为例分析：
从总分情况看，我校九年级考试人数187人，九年级前500名进入8人，上线率4.27%，前1000名24人，上线率为12.83%，前1500名36人，上线率为19.25%，前2000名55人，上线率为29.41%，前2500名72人，上线率为38.50%，前3000名92人，上线率为49.19%，前4000名140人，上线率为74.86%，前5000名179人，上线率为95.72%，整体情况仍有8名学生被抛在前5000名，培优补差仍是我们的教学重点，特别是前1000名学生是我们培优的中心工作，在作业的分层布置上及辅导方面要下大功夫，重点抓好前20名学生和前20—40名的荥高跨线生。抓两头，促中间，工作的好坏直接关系到2016年中招成绩的好坏。
2、从学科情况看，语文前500名上线率6.4%，前1000名上线率15.5%，数学：前500名上线率为3.7%，前1000名上线率为10.7%,英语学科前500名上线率1.6%，前1000名上线率8.02%，英语学科重点工作仍是培优补差，在抓优等生提高及格率方面需下大功夫，个别辅导，大面积提高质量是该学科的中心工作，如何改变其薄弱，需好好反思。
历史学科仍然属我校的优势学科,前500名上线率和前1000名上线率政治、化学略低，需认真分析原因，从整体情况看，薄弱学科是英语，数学,物理,优势学科是历史、语文。在辅导上仍需要加强数学、英语、物理的相关学科的辅导和补差力度，力争缩小差距大面积提高质量。
3、从各学科平均分看，总分357.35分，语文74..52分，数学57.21分，英语44.15分，政治56.28分，历史44.95分，物理40.07分，化学40.18分，只有历史,语文学科略高于全市平均分,其余学科都低于全市平均分,英语差距最大，其次是数学、物理。
4、全市前211名我校进入1人，前360名我校进入3人，前450名我校进入6人（荥高统招生人数），前500名我校进入8人.
5、从四个班的平均分情况看，人均最高的是九二，人均366.29分，其次是九四，人均363.59分，第三是九三，人均354.11，第四是九一，人均345.93分，和九二相比人均相差20.36分，九三和九一低于全市总分平均分,所以九一和九三要认真进行总结和分析。
问题分析
1、我校部分教师课程改革意识不强，教学理念陈旧,基于标准的教学与实践落实不到位，一节课没有明确的目标,没有真正落实学生的主体地位,课堂替代现象还比较严重,课堂教学的有效性不高，课下备课不充分，上课随意性不强，特别是复习课和讲评课，把备课写教案看成是累赘，课程纲要编写不结合校情，教学目标不清，缺乏对教学策略的研究，学法指导不够，不能最大限度的调动学生学习的积极性。
2、检查落实不到位，说得多，检查的少，措施不到位，有点犯经验主义的错误，平时抓的不够，训练不到位，影响了成绩的提高。
3、自主参与校本教研的意识不强
我校部分教师在日常工作中缺乏问题意识和反思意识,教研内容开展的比较肤浅,深入研讨的比较少,基于课堂教学问题实践跟进式
的研究欠缺,校本教研氛围不足,研究质量在低层次徘徊,缺乏发现问题-----分析问题-----解决问题的教研机制和途径,教研活动缺乏有效的专业引领,
4、作业的设计和批改不到位
相当一部分教师对作业建设重视不够，对作业的设计和布置做不到分层次，批改不及时，达不到精选，对作业的设计和统计分析上远远做不到，个别教师还在搞题海战术，轻视和忽视了作业“激发学生学习兴趣”的功能，作业练习的目标意识缺乏，缺少针对性，机械的、低水平的重复类作业比例高，批改方式欠佳，（仍停留在传统方法上）消耗了精力，削弱了学生的学习兴趣。
今后措施1、组织教师认真研读课标，研究学生，认真研究中招模拟试卷
和<<说明检测>>，把握应考方向,狠抓过程督查.
2、认真抓好教研工作，“以课促研”，抓好集体备课研课工作的落实和督导工作，坚持推门听课评课；
3、指导教师带领学生回归教材，夯实四基，精选习题，做好作业建设,重视作业对学生学习的评价,不搞题海战术；
4、面向全体，做好培优补差（抓两头，促中间），认真做好每次的考后评卷和质量分析工作，搞好学情调查，重点关注后四分之一的学生进步工作，重点关注学困生，帮助其树立学习信心，对学困生一要想法使其逐渐有学习兴趣，采取低起点、低要求，作业分层指导，使其获得成功经验，逐渐树立学习信心。二要交给学习方法，逐渐养成良好的学习习惯，使其想学、会学、能学，力求使作业分层布置和分层辅导；
5、加强教学设计研究，努力提高课堂教学效率，加强中招试题的演练，积极关注搜集中招新动态，了解新信息。
6、加强上好实验课、操作课和活动课，培养学生的动手能力；7、学校领导要侧重检查落实工作，抓好抓实过程管理，通过各种方式去落实教师们的教学和辅导的工作开展情况。定期召开座谈会帮助老师们出谋划策。
充分利用“班班通”资源，变学苦为乐学，提高了教学效率。为教师和学生“教与学”环节搭建出多媒体的交互平台。作为学生学习的指导者，要求教师在教学过程中采用网络、多媒体技术，利用网络上丰富的教学资源，激发学生的学习兴趣，提高教学质量。多媒体技术则将文本、声音、图像、动画和视频技术融为一体，使
教学活动变得生动且形式多变，丰富和扩展了书本知识，为学生创设生动丰富的情景，“班班通”运用于教学，激发了学生学习的兴趣，提高了教学效率。
应用“班班通”教学，变被动学为主动学，有利于突破重难点。合理使用班班通，在教师的正确引导下，为学生创设丰富的教学情景，创设疑问，巧设悬念，启迪学生积极思维，主动获取知识，调动其学习的积极性，使学生由被动接受知识转化为主动探究问题，主动参与教学过程。
借助“班班通”教学，变知识为能力，发展了学生的思维能力。学生学习知识的真正价值并不在于知识本身。时代在进步，知识在更新，当学生对所学知识转化为能力的过程中，“练”贯穿于全过程，并起到重要作用。为此，发挥班班通的优势，在教学过程中加大练习密度，加深练习坡度，发展学生思维的灵活性，是将知识转化为能力的有效手段，它不仅传授了知识，更重要的是培养了学生的各种能力，而能力的展现促进了知识的发展。
在教学中，科学、合理、恰当的运用班班通教学手段，能激活学生的思维，调动学生的学习积极性，增强学生学好知识的信心，培养学生的学习能力；让学生们在学习过程中表现课堂、体验课堂、
感悟课堂、享受课堂，使他们成为课堂学习的主人，从而有利于我们的课堂成为高效课堂。
荥阳市城关乡初级中学2016年1月20日
数据驱动教学改进总结
荥阳市城关乡初级中学2016年1月20日
篇二：全国数据驱动教育改进专题论文
回二数据驱动教学改进经验总结
回二数据驱动教学改进工作经验总结
信息技术的发展日新月异，应用的领域日趋广泛,势不可档.今天的信息技术已经不再完全是“工具"和“手段”，同时也是一种重构工作方式、生活方式和学习方式的“方法”。数据的应用使人们的行为和情绪细化测量成为可能，也为我们准确地了解学生的学习情况提供了可能性。这就需要建设必要的学习分析系统才能实现。在现有的信息化环境下，使用数据驱动教学，用独特的方法突破和重构原有的教学方式和学习方式,不仅极大地激发了广大教师运用信息技术实施因材施教的兴趣，也便于教师根据及时的信息反馈调整教学方法和策略，进一步促进学生的身心发展。
我们认为：数据本身不能改进教学，数据在于使用.我们要基于数据进行更深入的研究教育的问题并加以改进,充分运用信息技术，组织学生进行个性化学习并进行学习分析，用数据驱动教师开展针对性教学,促使社会和家长形成正确的教育质量观。现将我校的经验总结如下：
一、教师在循环教学中，及时根据数据分析调整教学方法和策略,建立好知识和教育的连接。
(1）基于数据的分析给出了清晰及时的学习反馈，并详尽统计了错题分布、知识点掌握情况，这可以让老师找到学生的“知识地图”,各学科的老师根据知识点的薄弱项进行强化讲解和练习.老师变成了导师：因为各种数据告诉了你学生的问题是什么，怎样用科学的方法进行训练.
(2)老师让每个学生准备一个错题本，通过有效反馈、错题本和报告上数据分析，让学生发现自己的问题以及容易出错的题，甚至知道哪些题不该错，并且给出相应知识讲解和复习的建议，让学生有针对性地提分找到自己的“提分通道"。
（3）老师要及时的进行数据收集处理和分析，并适时的对学生进行兴趣引导。老师们根据反馈，让学生通过错题本找到自己的问题和提分路径,让其在学习的路上找到规律然后逐步地往前走，在成绩提升中享受学习的快乐.从最浅层的不学习的快乐，到社交性的学习
回二数据驱动教学改进经验总结
快乐再到发现自己成长和进步的学习快乐，到最终发现学科之美。二、学生通过积极主动的努力和改进，增强了内部动机和学习自信心。教师精心设计的教学活动,富有激励性的学习评价和针对学生的个性特点，采用赏识教育的育人方法，让学生感受到了学习的乐趣,获得成功的体验,激发了学生爱学的天性.学生们在课堂上积极踊跃的提出问题,并邀请其他同学回答解决问题，在辩论和争执中把问题一个个弄明白了。三、家长树立正确的教育观，家校合作,有效促进了教学改进。（1）学校利用家长会,通过教师向家长宣传家庭教育理念，通过大量的教育案例，帮助家长调整心态，指导家长树立正确的育人目标，改变家庭教育的方法策略，从另一方面减轻了学生的学习压力。（2）班主任和各任课老师通过家访，不仅了解了学生在家的情况,更为家长给出了科学合理的建议和指导，让家长心悦诚服的接受.（3）家长自发的组成家长委员会,参与学校重大问题的谈论和意见中，把家长的真实想法表达出来,为学校做决策提供了更全面的帮助。四、多管齐下，以学生发展为核心，进行科学多元的评价机制。（1)加强课堂教学监控，加强集体教研和集体备课，鼓励教师采用更加开放的心态和教学方法面对学生。（2）加强对家长和学生的正确引导，通过学校的评价导向，引领、鼓励学生发展其他特长。（3）加强感恩教育，加强学校三化建设，组织丰富多彩的文体活动、综合实践活动，用生动有趣的学校生活影响学生。
通过科学减负、高效提分，减轻老师的负担，并帮学生找回学习信心之后，校园中的师生才会有更多时间和精力来探索未知、培养更多素质和能力。我们认为衡量教育过程的成效，要依靠数据，而不能“凭感觉”。因此要更好地发挥“评价"这个教育的指挥棒与杠杆的作用，从而实现用“教育质量健康体检”来带动“绿色”的教育观,最终回到教育的本质。
篇三：全国数据驱动教育改进专题论文
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn
教学大数据：推动教育的科学变革
作者：杨现民来源：《中国信息化周报》2018年第41期
近年来，随着国内各地智慧教育实践探索的推进，教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。教学过程与结果数据的持续采集，动态汇聚成教学大数据，通过对教学大数据的深度挖掘与多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而辅助教师进行更精准的“教”、指导学生进行更精益的“学”。
教学大数据的应用模式
大数据与教育已经呈现出深度融合的趋势，作为教育教学的主阵地，学校、课堂都是产生教学数据的重要来源，也是深化教育改革质量的落脚点。目前，教学大数据主要有四种典型应用模式，分别为高效互动教学、适应性学习、智能化诊断与评价以及个性化练习与辅导。
第一，高效互动教学。课堂是学校教育教学改革的主阵地，也是落实学生核心素养发展的关键。课堂教学大数据构建的高效互动课堂具有数据把脉、全向互动、精准反馈以及轻负高质等特征，能够实现“低耗高效、轻负高质”的教学目标，破解“课堂效率低—学生掌握差—课后拼命补”的教育怪圈。课前，教师通过学生预习情况精准定位教学目标与重难点；课中，教师根据课堂数据的实时反馈掌握学生学习轨迹，及时调整并改进教学内容与教学方法；课后，教师根据每位学生的课堂表现，给予针对性的点拨与指导，布置相对应的课后任务。
第二，适应性学习。随着移动互联网、智慧教育的快速发展，适应性学习将成为以大数据为基础的教育技术新范式。教师通过分析在线学习行为大数据，可以发现学生的认知能力、学习风格等个体特征，判断学生的学习需求，从而有针对性地向学生推荐学习资源，满足学习者个性化的学习需要，帮助学生固强补弱，提高学习效果。
第三，智能化诊断与评价。智能化诊断与评价以多种教学情景为背景，通过不断获取、整合和分析学生学习过程中的学习行为、认知建构、情感体验以及思维变化等多模态数据，制定学习改进方案，形成有效学习的新形态。课堂教学大数据可以实现对学生即时、动态的诊断分析及评价信息反馈，教师根据反馈结果动态实时调整教学策略，提高学生的课堂学习效果。此外，课外辅导教师可以依据校外辅导大数据对学生校外学习效果进行诊断分析，灵活调整教学方案，使课外辅导培训更具针对性与个性化。
第四，个性化练习与辅导。传统课堂教学的课后练习是统一布置的，批改反馈是滞后的，作业讲评大多也只是讲共性问题。而教学大数据的建设与应用完全改变了这一状况，教师基于课堂教学大数据能够更好地诊断、评价学生的课堂学习效果，作业内容不再是千篇一律，而是根据每位学生的学习效果有针对性地布置课后作业。同时，通过课堂教学大数据和校外辅导大
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn
数据间的融通共享，课外辅导教师可以根据学生的课堂表现和学习效果等数据，有针对性地进行课后辅导，使校外辅导更具针对性、持续性，促进学生的个性化成长。
走向数据驱动的精准教学
教学大数据建设与应用的实践导向是实现数据驱动的精准教学。随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进，数据驱动逐步成为大数据时代主流的教学范式，并呈现出科学化、精准化、智能化及个性化四大核心特征。
数据驱动的精准教学要求教师利用数据挖掘和学习分析技术将课堂教学与在线学习生成的数据“翻译”成有价值的信息，如学困生的识别、知识缺陷的发现、教学目标的达成等，从而为教师的“教”和学生的“学”提供更准确、及时、全面的支持。
随着大数据理念与技术在各级各类教育中的推广，教学大数据的重要性日益凸显，将成为教育信息化2.0时代课堂教学模式变革与创新的“助推器”。
教学大数据面临的挑战
但是，大数据技术与教学业务深度融合的过程必然不是一蹴而就的，教学大数据的发展仍面临以下几方面的挑战：
第一，数据处理能力不足，难以对教学数据进行多元分析与准确的结果解读。当前，中小学教师的数据分析、数据解读及数据交流的能力还存在明显不足：一是无法熟练应用EXCEL、SPSS等工具进行基本的教学数据分析与处理；二是在教学中缺乏对过程数据和结果数据深入、准确的解读，难以形成正向的教学反馈流，指导教学实践的改进；三是缺乏应用数据与家长、同事及领导开展交流对话的能力，难以在家校之间、师生之间、教师之间架构起支撑家校共育的“数据桥梁”。
教育行政部门应加强教师队伍数据素养教育，通过开展教育大数据专题培训、智慧课堂观摩研讨、网络协作教研等多种活动，从意识态度、基础知识、核心技能及思维方法四个层面全面提高教师、校长及管理人员的数据素养，并制定教师数据素养评估标准与考核办法，以评价和考核为抓手，促进教师数据素养提升。
第二，线下学习过程性数据的采集仍是难点，该部分数据的缺失直接影响学习诊断与预测预警的准确性及综合评价的科学性。在线下学习仍占据主导地位的今天，很多线下的学习活动数据，尤其是过程性学习数据及学习情绪数据，由于技术、环境、个性差异等诸多因素的限制，无法得到有效全面的采集。线下学习数据的缺失，就好比架在空中的半截“浮桥”，难以支撑完整“学习链条”的构建，直接影响到学习诊断与预测预警的准确性及综合素质评价的科学性。
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn
教育大数据服务商应加大力度研发线下学习数据的采集技术和产品，提高线下学习过程性数据采集的准确性与全面性。随着教学数据的日渐丰富与复杂，学生的过程性数据将变得更具价值，企业研发的教学产品应重点收集学生学习行为数据、情感数据等，完善丰富教学数据体系。此外，教师需要培养自身的数据意识，有意识地收集、整理学生的线下学习数据，进一步丰富完善教学大数据，从而为学生学习诊断和预测预警的准确性和科学性提供全面的数据支撑。
第三，校企合作机制与规约机制仍不清晰，管理上存在较大的数据安全风险。教育行政部门应尝试建立教育大数据产品准入机制，从数据安全、技术水平、维护能力等多个方面加强对企业大数据产品的鉴定与评估，选择信誉良好、技术先进的教育大数据产品提供商作为合作伙伴，既为学校采购教育大数据服务提供保障，也有利于区域层面的教育教学大数据的融通共享，确保大数据产品在学校教育教学应用中的数据安全。
篇四：全国数据驱动教育改进专题论文
数据驱动教学改进汇总
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：
2
数据驱动教学改进总结
荥阳市城关乡初级中学多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。一、有效激发学生学习动机报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。
3
当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。
当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。
为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。
当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。
二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导
4
报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。
初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。
5
针对报告中反映出的问题，学校高度重视，增开心理健康课，加强对问题学生群体的心理疏导。没有师资，学校鼓励年轻骨干教师参加心理咨询师考级，组织教师参与各类心理辅导培训班，培养了一批心理咨询与心理疏导专家型教师；开设心理健康课，每班每周一节，让有资质的心理健康教师上课，对特殊学生加强心理疏导，为学生打开一扇心灵之窗，让他们看到光明与希望，看到一切美好的事物。正确面对生活中的坎坎坷坷，走好自己的人生之路。
三、合理利用”班班通“，打造高效课堂
数据报告显示：在学业成绩方面，本校学生学业成绩相对教低，值得重视。
学业成绩整体水平明显低于全体样本学生，学生两极分化严重，学校整合教育资源，打造高效课堂。
6
以九年级2015-2016末考情况为例分析：
从总分情况看，我校九年级考试人数187人，九年级前500名进入8人，上线率4.27%，前1000名24人，上线率为12.83%，前1500名36人，上线率为19.25%，前2000名55人，上线率为29.41%，前2500名72人，上线率为38.50%，前3000名92人，上线率为49.19%，前4000名140人，上线率为74.86%，前5000名179人，上线率为95.72%，整体情况仍有8名学生被抛在前5000名，培优补差仍是我们的教学重点，特别是前1000名学生是我们培优的中心工作，在作业的分层布置上及辅导方面要下大功夫，重点抓好前20名学生和前20—40名的荥高跨线生。抓两头，促中间，工作的好坏直接关系到2016年中招成绩的好坏。
7
2、从学科情况看，语文前500名上线率6.4%，前1000名上线率15.5%，数学：前500名上线率为3.7%，前1000名上线率为10.7%,英语学科前500名上线率1.6%，前1000名上线率8.02%，英语学科重点工作仍是培优补差，在抓优等生提高及格率方面需下大功夫，个别辅导，大面积提高质量是该学科的中心工作，如何改变其薄弱，需好好反思。
历史学科仍然属我校的优势学科,前500名上线率和前1000名上线率政治、化学略低，需认真分析原因，从整体情况看，薄弱学科是英语，数学,物理,优势学科是历史、语文。在辅导上仍需要加强数学、英语、物理的相关学科的辅导和补差力度，力争缩小差距大面积提高质量。
3、从各学科平均分看，总分357.35分，语文74..52分，数学57.21分，英语44.15分，政治56.28分，历史44.95分，物理40.07分，化学40.18分，只有历史,语文学科略高于全市平均分,其余学科都低于全市平均分,英语差距最大，其次是数学、物理。
4、全市前211名我校进入1人，前360名我校进入3人，前450名我校进入6人（荥高统招生人数），前500名我校进入8人.
8
5、从四个班的平均分情况看，人均最高的是九二，人均366.29分，其次是九四，人均363.59分，第三是九三，人均354.11，第四是九一，人均345.93分，和九二相比人均相差20.36分，九三和九一低于全市总分平均分,所以九一和九三要认真进行总结和分析。
问题分析
1、我校部分教师课程改革意识不强，教学理念陈旧,基于标准的教学与实践落实不到位，一节课没有明确的目标,没有真正落实学生的主体地位,课堂替代现象还比较严重,课堂教学的有效性不高，课下备课不充分，上课随意性不强，特别是复习课和讲评课，把备课写教案看成是累赘，课程纲要编写不结合校情，教学目标不清，缺乏对教学策略的研究，学法指导不够，不能最大限度的调动学生学习的积极性。
2、检查落实不到位，说得多，检查的少，措施不到位，有点犯经验主义的错误，平时抓的不够，训练不到位，影响了成绩的提高。
3、自主参与校本教研的意识不强
我校部分教师在日常工作中缺乏问题意识和反思意识,教研内容开展的比较肤浅,深入研讨的比较少,基于课堂教学问题实践跟进式的研究欠缺,校本教研氛围不足,研究质量在低层次徘徊,缺乏发现问
篇五：全国数据驱动教育改进专题论文
Data-drivenInstruction：ANewTrendofTeachingParadigminBigDataEra
作者：杨现民;骆娇娇;刘雅馨;陈世超作者机构：江苏师范大学智慧教育研究中心,江苏徐州221116出版物刊名：电化教育研究页码：13-20页年卷期：2017年第12期主题词：大数据教学范式经验模仿教学计算辅助教学数据驱动教学
摘要：大数据时代的教学范式正在从经验模仿和计算辅助教学走向数据驱动的教学。数据驱动教学的理论与实践探索在全球范围开始兴起,国际动态主要体现在数据驱动教学相关计划的启动与实施、数据驱动教学相关会议的召开、数据驱动教学模式的研究与应用以及教师数据素养教育的开展等四个方面。为促进国内数据驱动教学的发展,文章提出五条实施建议：开展数据素养专题培训,提高教师数据意识与数据处理能力;打造基于大数据的智慧学习平台,支撑教师开展数据驱动的精准教学;开展数据驱动教学示范项目,探索数据驱动教学新模式;构建数据驱动教学实践共同体,传播数据驱动教学文化;开展数据驱动教学专题研究,引领数据驱动教学持续深入发展。
篇六：全国数据驱动教育改进专题论文
数据驱动教学改进评价力促教学方案
数据驱动教学改进评价力促教学方案时光在流逝，从不停歇，我们的教学工作又将抒写新的篇章，
该写为自己下阶段的教学工作做一个教学方案了，以使教学工作顺利有序的进展，提高自己的教学质量，下面是收集的数据驱动教学改进评价力促教学方案，欢迎阅读与收藏。
在前几次郑州市组织的小学生绿色质量测评中，我所在的年级连续两年都参与其中。与以往不同的是，以往考试都是只将学生的考试成绩告知，而这次绿色评价，那么是更有针对性的对学生每道试题进展分析，总结，比照，提出建议。例如，学生在填空题得分情况，正确率将会和所在班级、所在年级、全区这个年级的的得分情况以及正确率进展比照，得出最准确的数据分析。供教师参考，进展经历总结和改革评价。
我们从汉语拼音与识字写字、阅读理解、口语交际、习作、综合性学习、学习习惯六个方面来综合评价学生一学期的语文学习情况。从表中数据来看，依然还存在一些问题，通过一学期在教学中踏实的钻研，我们用数据分析问题，在教学中认真解读领悟。
通过对数据分析，我们发现以下较为普遍的问题：1、识字写字学生掌握较好。对于六年级学生来说，每节课的生难字已不在话下，学生已有自学的能力。2、阅读量不够。从数据看，学生对于课内的'阅读尚可以较好完成，而课外阅读的理解还较差，说明学生自学课文的能力不好，或者说课外阅读量根本不够。
3、好词佳句积累过少。学生不懂得积累好的词句，在遇到口语交际、习作的时候，只会运用最简单的甚至口语化的句子来进展交流或写作，更不懂得运用修辞。
4、学生更乐于综合性学习。对于成长资料袋、手抄报、阅读卡这些综合性学习的内容，学生比较乐意完成，因为这些资料可以更好的展示自身的长处，弥补知识储藏量的缺乏。
结合数据给出的建议，针对反映出的问题，我们对教学做出了及时的调整，通过一学期在教学中的实践，我们解读出了好的做法和经历：
1、培养学生的阅读兴趣，引导学生看各类书籍，从中体味书本是甜的，读书是甜的，学习语文的滋味也是甘甜的。增加学生的阅读量，除了课上的学习外，提倡学生一学期至少读两本名著，在阅读课上对自己读的好的书籍进展读书分享交流，并统计班级每个孩子手中的图书目录，让孩子们学会图书分享。
2、在写作教学中，注重培养观察、思考，积累一定的第一手写作资料和语言资料，做好前期的写作功课，然后给学生时间进展生生交流，资料共享。其次，在指导写作中，要求学生说真话、实话，不说假话，空话。为学生的自主写作提供有利条件和广阔空间，减少对学生写作的束缚，鼓励自由表达和有创意的表达。并加强心理描写、对话描写等写作技巧的训练。再次，注重作文讲评，推敲用词写句，力求简洁、准确根底上的详细和生动。只有层层把关，我们的作文教学才能见实效。
3、虽然从数据看，学生的识字写字已掌握最正确，但让学生到达错误率为零还有一定间隔，所以我们这学期更加重视字词教学，夯实语文根底，尤其是对学困生要加强根底练习，课上及课下的听
写，并进展自评、生生评价、家长评价、老师评价来催促孩子的书写，以此掌握好根底知识。
篇七：全国数据驱动教育改进专题论文
大数据下的教育变革
近年来，随着国内各地智慧教育实践探索的推进，教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。教学过程与结果数据的持续采集，动态汇聚成教学大数据，通过对教学大数据的深度挖掘与多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而辅助教师进行更精准的教”、指导学生进行更精益的学”。
教学大数据的应用模式
大数据与教育已经呈现出深度融合的趋势，作为教育教学的主阵地，学校、课堂都是产生教学数据的重要来源，也是深化教育改革质量的落脚点。目前，教学大数据主要有四种典型应用模式，分别为高效互动教学、适应性学习、智能化诊断与评价以及个性化练习与辅导。
第一，高效互动教学。课堂是学校教育教学改革的主阵地，也是落实学生核心素养发展的关键。课堂教学大数据构建的高效互动课堂具有数据把脉、全向互动、精准反馈以及轻负高质等特征，能够实现低耗高效、轻负高质”的教学目标，破解课堂效率低一学生掌握差一课后拼命补”的教育怪圈。课前，教师通过学生预习情况精准定位教学目标与重难点；课中，教师根据课堂数据的实时反馈掌握学生学习轨迹，及时调整并改进教学内容与教学方法；课后，教师根据每位学生的课堂表现，给予针对性的点拨与指导，布置相对应的课后任务。
第二，适应性学习。随着移动互联网、智慧教育的快速发展，适应性学习将成为以大数据为基础的教育技术新范式。教师通过分析在线学习行为大数据，可以发现学生的认知能力、学习风格等个体特征，判断学生的学习需求，从而有针对性地向学生推荐学习资源，满足学习者个性化的学习需要，帮助学生周强补弱，提高学习效果。
第三，智能化诊断与评价。智能化诊断与评价以多种教学情景为背景，通过不断获取、整合和分析学生学习过程中的学习行为、认知建构、情感体验以及思维变化等多模态数据，制定学习改进方案，形成有效学习的新形态。课堂教学大数据可以实现对学生即时、动态的诊断分析及评价信息反馈，教师根据反馈结果动态实时调整教学策略提高学生的课堂学习效果。此外，课外辅导教师可以依据校外辅导大数据对学生校外学习效果进行诊断分析，灵活调整教学方案，使课外辅导培训更具针对性与个性化。
第四，个性化练习与辅导。传统课堂教学的课后练习是统一布置的，批改反馈是滞后的，作业讲评大多也只是讲共性问题。而教学大数据的建设与应用完全改变了这一状况，教师基于课堂教学大数据能够更好地诊断、评价学生的课堂学习效果作业内容不再是千篇一律，而是根据每位学生的学习效果有针对性地布置课后作业。同时，通过课堂教学大数据和校外辅导大数据间的融通共享，课外辅导教师可
以根据学生的课堂表现和学习效果等数据，有针对性地进行课后辅导，使校外辅导更具针对性、持续性，促进学生的个性化成长。
走向数据驱动的精准教学
教学大数据建设与应用的实践导向是实现数据驱动的精准教学。随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进，数据驱动逐步成为大数据时代主流的教学范式，并呈现出科学化、精准化、智能化及个性化四大核心特征。
数据驱动的精准教学要求教师利用数据挖掘和学习分析技术将课堂教学与在线学习生成的数据翻译”成有价值的信息，如学困生的识别、知识缺陷的发现、教学目标的达成等，从而为教师的教”和学生的学”提供更准确、及时、全面的支持。
随着大数据理念与技术在各级各类教育中的推广，教学大数据的重要性日益凸显，将成为教育信息化2.0时代课堂教学模式变革与创新的助推器”。
教学大数据面临的挑战
但是，大数据技术与教学业务深度融合的过程必然不是一蹴而就的，教学大数据的发展仍面临以下几方面的挑战：
第一，数据处理能力不足，难以对教学数据进行多元分析与准确的结果解读。当前,中小学教师的数据分析、数据解读及数据交流的能力还存在明显不足：一是无法熟练应用EXCELSPS野工具进行基本的教学数据分析与处理；二是在教学中缺乏对过程数据和结果数据深入、准确的解读，难以形成正向白^教学反馈流，指导教学实践的改进；三是缺乏应用数据与家长、同事及领导开展交流对话的能力，难以在家校之间、师生之间、教师之间架构起支撑家校共育的数据桥梁教育行政部门应加强教师队伍数据素养教育，通过开展教育大数据专题培训、智慧课堂观摩研讨、网络协作教研等多种活动，从意识态度、基础知识、核心技能及思维方法四个层面全面提高教师、校长及管理人员的数据素养，并制定教师数据素养评估标准与考核办法，以评价和考核为抓手，促进教师数据素养提升。
第二，线下学习过程性数据的采集仍是难点，该部分数据的缺失直接影响学习诊断与预测预警的准确性及综合评价的科学性。在线下学习仍占据主导地位的今天,很多线下的学习活动数据，尤其是过程性学习数据及学习情绪数据，由于技术、环境、个性差异等诸多因素的限制，无法得到有效全面的采集。线下学习数据的缺失，就好比架在空中的半截浮桥”难以支撑完整学习链条”的构建,直接影响到学习诊断与预测预警的准确性及综合素质评价的科学性。
教育大数据服务商应加大力度研发线下学习数据的采集技术和产品，提高线下学习过程性数据采集的准确性与全面性。随着教学数据的日渐丰富与复杂，学生的过程性数据将变得更具价值，企业研发的教学产品应重点收集学生学习行为数
据、情感数据等，完善丰富教学数据体系。此外，教师需要培养自身的数据意识，有意识地收集、整理学生的线下学习数据，进一步丰富完善教学大数据，从而为学生学习诊断和预测预警的准确性和科学性提供全面的数据支撑。
第三,校企合作机制与规约机制仍不清晰，管理上存在较大的数据安全风险。教育行政部门应尝试建立教育大数据产品准入机制，从数据安全、技术水平、维护能力等多个方面加强对企业大数据产品的鉴定与评估，选择信誉良好、技术先进的教育大数据产品提供商作为合作伙伴，既为学校采购教育大数据服务提供保障，也有利于区域层面的教育教学大数据的融通共享，确保大数据产品在学校教育教学应用中的数据安全。
第四，多家企业大数据产品在学校独立运行，直接造成学校教育数据的割裂，影响教育数据的融通共享及更大数据价值的发挥。一线学校由于缺少教育大数据项目的顶层设计和统筹规划，往往出现一所学校内多个企业教育大数据产品独立运行的现象，直接造成数据壁垒。
篇八：全国数据驱动教育改进专题论文
大数据下的教育变革
近年来,随着国内各地智慧教育实践探索的推进,教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。教学过程与结果数据的持续采集,动态汇聚成教学大数据,通过对教学大数据的深度挖掘与多元分析,能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来,进而辅助教师进行更精准的“教”、指导学生进行更精益的“学”。
教学大数据的应用模式
大数据与教育已经呈现出深度融合的趋势,作为教育教学的主阵地,学校、课堂都是产生教学数据的重要来源,也是深化教育改革质量的落脚点。目前,教学大数据主要有四种典型应用模式,分别为高效互动教学、适应性学习、智能化诊断与评价以及个性化练习与辅导。
第一,高效互动教学。课堂是学校教育教学改革的主阵地,也是落实学生核心素养发展的关键。课堂教学大数据构建的高效互动课堂具有数据把脉、全向互动、精准反馈以及轻负高质等特征,能够实现“低耗高效、轻负高质”的教学目标,破解“课堂效率低一学生掌握差一课后拼命补”的教育怪圈。课前,教师通过学生预习情况精准定位教学目标与重难点;课中,教师根据课堂数据的实时反馈掌握学生学习轨迹,及时调整并改进教学内容与教学方法;课后,教师根据每位学生的课堂表现,给予针对性的点拨与指导,布置相对应的课后任务。
第二,适应性学习。随着移动互联网、智慧教育的快速发展,适应性学习将成为以大数据为基础的教育技术新范式。教师通过分析在线学习行为大数据,可以发现学生的认知能力、学习风格等个体特征,判断学生的学习需求,从而有针对性地向学生推荐学习资源,满足学习者个性化的学习需要,帮助学生固强补弱,提高学习效果。
第三,智能化诊断与评价。智能化诊断与评价以多种教学情景为背景,通过不断获取、整合和分析学生学习过程中的学习行为、认知建构、情感体验以及思维变化等多模态数据,制定学习改进方案,形成有效学习的新形态。课堂教学大数据可以实现对学生即时、动态的诊断分析及评价信息反馈,教师根据反馈结果动态实时调整教学策略,提高学生的课堂学习效果。此外,课外辅导教师可以依据校外辅导大数据对学生校外学习效果进行诊断分析,灵活调整教学方案,使课外辅导培训更具针对性与个性化。
第四,个性化练习与辅导。传统课堂教学的课后练习是统一布置的,批改反馈是滞后的,作业讲评大多也只是讲共性问题。而教学大数据的建设与应用完全改变了这一状况,教师基于课堂教学大数据能够更好地诊断、评价学生的课堂学习效果,作业内容不再是千篇一律,而是根据每位学生的学习效果有针对性地布置课后作业。同时,通过课堂教学大数据和校外辅导大数据间的融通共享,课外辅导教师可
以根据学生的课堂表现和学习效果等数据,有针对性地进行课后辅导,使校外辅导更具针对性、持续性,促进学生的个性化成长。
走向数据驱动的精准教学
教学大数据建设与应用的实践导向是实现数据驱动的精准教学。随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进,数据驱动逐步成为大数据时代主流的教学范式,并呈现出科学化、精准化、智能化及个性化四大核心特征。
数据驱动的精准教学要求教师利用数据挖掘和学习分析技术将课堂教学与在线学习生成的数据“翻译”成有价值的信息,如学困生的识别、知识缺陷的发现、教学目标的达成等,从而为教师的“教”和学生的“学”提供更准确、及时、全面的支持。
随着大数据理念与技术在各级各类教育中的推广,教学大数据的重要性日益凸显,将成为教育信息化2.0时代课堂教学模式变革与创新的“助推器”。
教学大数据面临的挑战
但是,大数据技术与教学业务深度融合的过程必然不是一蹴而就的,教学大数据的发展仍面临以下几方面的挑战:
第一,数据处理能力不足,难以对教学数据进行多元分析与准确的结果解读。当前,中小学教师的数据分析、数据解读及数据交流的能力还存在明显不足:一是无法熟练应用EXCEL、SPSS等工具进行基本的教学数据分析与处理;二是在教学中缺乏对过程数据和结果数据深入、准确的解读,难以形成正向的教学反馈流,指导教学实践的改进;三是缺乏应用数据与家长、同事及领导开展交流对话的能力,难以在家校之间、师生之间、教师之间架构起支撑家校共育的“数据桥梁”。
教育行政部门应加强教师队伍数据素养教育,通过开展教育大数据专题培训、智慧课堂观摩研讨、网络协作教研等多种活动,从意识态度、基础知识、核心技能及思维方法四个层面全面提高教师、校长及管理人员的数据素养,并制定教师数据素养评估标准与考核办法,以评价和考核为抓手,促进教师数据素养提升。
第二,线下学习过程性数据的采集仍是难点,该部分数据的缺失直接影响学习诊断与预测预警的准确性及综合评价的科学性。在线下学习仍占据主导地位的今天,很多线下的学习活动数据,尤其是过程性学习数据及学习情绪数据,由于技术、环境、个性差异等诸多因素的限制,无法得到有效全面的采集。线下学习数据的缺失,就好比架在空中的半截“浮桥”,难以支撑完整“学习链条”的构建,直接影响到学习诊断与预测预警的准确性及综合素质评价的科学性。
教育大数据服务商应加大力度研发线下学习数据的采集技术和产品,提高线下学习过程性数据采集的准确性与全面性。随着教学数据的日渐丰富与复杂,学生的过程性数据将变得更具价值,企业研发的教学产品应重点收集学生学习行为数
据、情感数据等,完善丰富教学数据体系。此外,教师需要培养自身的数据意识,有意识地收集、整理学生的线下学习数据,进一步丰富完善教学大数据,从而为学生学习诊断和预测预警的准确性和科学性提供全面的数据支撑。
第三,校企合作机制与规约机制仍不清晰,管理上存在较大的数据安全风险。教育行政部门应尝试建立教育大数据产品准入机制,从数据安全、技术水平、维护能力等多个方面加强对企业大数据产品的鉴定与评估,选择信誉良好、技术先进的教育大数据产品提供商作为合作伙伴,既为学校采购教育大数据服务提供保障,也有利于区域层面的教育教学大数据的融通共享,确保大数据产品在学校教育教学应用中的数据安全。
第四,多家企业大数据产品在学校独立运行,直接造成学校教育数据的割裂,影响教育数据的融通共享及更大数据价值的发挥。一线学校由于缺少教育大数据项目的顶层设计和统筹规划,往往出现一所学校内多个企业教育大数据产品独立运行的现象,直接造成数据壁垒。
教育大数据服务提供商应遵循教育信息化行业相关技术标准,秉承“开放互联”的基本原则,提供标准化的数据访问接口,便于在不同大数据产品之间及与学校现有业务系统之间实现数据的无缝对接与共享,这也将成为教育大数据相关技术平台的重要发展趋势。对于学校而言,应在进行教育大数据项目规划时,从整体出发,实现各个部门数据的一体化建设,打破“数据壁垒”,从根本上实现数据的互联互通,从而真正发挥教育大数据的价值。
第五,数据分析模型的科学性和准确性仍是教育大数据的突出短板,制约了大数据技术在教育教学领域的推广应用。当前很多企业在研发教育大数据产品过程中,往往难以摆脱IT思维,由于缺少对学校实际教育教学业务的深度理解,在数据源的选择、指标权重设计等方面往往不符合或脱离教育规律,构建的数据分析模型的准确性和有效性都亟待提升,这直接影响了基础教育大数据应用实践的推进。
篇九：全国数据驱动教育改进专题论文
——中国教育报2018616
大数据时代教学范式转型
走向数据驱动的未来
杨现民田雪松
成都泡桐树小学（天府校区）学生在使用点阵技术上课后，展示令他们惊喜的高科技。（资料图片）
教育在大数据技术与理念的冲击下正在发生一场“静悄悄的革命”，教学范式的转型成为这场革命的先导和核心。伴随着教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程方面的作用日益凸显。一场由经验模仿教学、计算机辅助教学转向数据驱动教学的范式变革正在发生。数据成为教学结构的新要素数据驱动教学是国际教育信息化发展的前沿课题，呈现科学化、精准化、智能化与个性化四个核心特征。在数据驱动教学范式下，教学结构从四要素（教师、学生、媒介、内容）转变为五要素（教师、学生、媒介、内容、数据），数据作为一种新的生态要素出现在教学系统中，并为整个系统的运转提供智慧能量。互联网技术的发展模糊了学习场所的边界，网络空间将承载越来越多的教学活动，产生和汇聚巨量的教与学的行为数据，逐步形成教学大数据。通过教学大数据的深度挖掘和多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而帮助教师在课前进行精心的教学设计，课中进行精细的授导、精炼的研习与精准的评估，课后进行精益的辅导。真实的教学数据不会“说假话”，它会赋予教师三种能力，分别是“显微镜”式的观察能力（看得更细，比如详细诊断学生的知识缺陷），“望远镜”式的预测能力（看得更远，比如预测学生的学习成效），“导航仪”式的指导能力（看得更准，比如给予学生个性化的学习路径与方法指导）。数据驱动的智慧课堂与适应性学习“十二五”以来，各地中小学校的信息化环境大大改善，为教学过程与结果数据的多维度、全程化采集创造了良好的条件。贯通课前、课中与课后的教学数据流正在生成，数据驱动的教学设计、教学组织与管理、学业辅导等教学业务开始走向精准化、精细化和精益化。大数据具有重构课堂教学流程与教学生态的潜能，将推动经验主导、低效重压、整齐划一的传统课堂转向全向互动、数据把脉、精准反馈、轻负高质的智慧课堂。智慧课堂教学模式包含精心设计、精细授导、精炼研习、精准评估和精益辅导五个主要环节，体现了大数据技术与课堂教学的全流程深度融合，重视教学要素的全向互动与双主教学理念（教师主导，学生主体）的实施，通过有意义教学数据的流转与价值挖掘，促进师生智慧的共同成长。基于互联网的自适应学习是教育大数据应用服务的另一个主要阵地。自适应学习系统能够采集学习过程中的行为数据，并对学生的学习兴趣、知识水平、学习风格、学习进度等做出分析和预测，以提供适应“互联网+”时代需要的高度精准化、个性化的学习服务。比如国内的自适应学习系统——智慧学伴是由北京师范大学未来教育高精尖创新中心研发的智
能教育公共服务平台。该平台通过科学的测评技术采集学生学科知识、能力、心理、行为等表征信息，并对数据进行深度挖掘和建模，不仅能够为学生中高考选考提供科学的参考方案，还能推荐有针对性的教学资源和双师服务，帮助教师进行精准教学，便于学生及时解决学习问题。学习分析成为数据驱动教学的关键技术教育数据的价值不会自然产生，而是靠机器的分析与挖掘来获得的。学习分析技术可以从大量的数据中提取未知的、具有潜在价值的教与学的信息，进而辅助教师进行更科学、更高效、更精准的教学决策，帮助学生认识更真实的自己（学科优势、知识缺陷、学习偏好等）。数据驱动教学的成功实践离不开学习分析技术的强力支持。《中国基础教育大数据发展蓝皮书》项目组选取“JournalofLearningAnalytics”国际期刊2014年至2016年总计112篇文章作为样本，对国际学习分析技术的最新进展进行了调查。调研发现，当前国际学习分析研究主要集中在学生日志数据、成绩预警数据、师生评价数据、在线话语数据、伦理隐私数据、多模态数据等六类数据的分析上。当前，有四种典型的学习分析技术正在成为热门，分别是学习行为模式分析、学习风险预警分析、嵌入和提取式分析以及多模态学习分析。学习分析技术在教育教学中的应用呈现四大趋势：一是越来越多的学习平台嵌入学习分析功能，提供可视化的分析报告；二是开始关注学习过程中的情感数据分析，智能识别学习者的情绪状态；三是积极探索多模态数据（生物数据、行为数据、文本数据等）的常态化分析，实现学习者的全息全维画像；四是突破学科边界，围绕数据驱动教学的关键问题实现跨学科合作研究。中小学积极探索数据驱动的教学当前，京、广、沪与江浙等经济发达地区已经有一批中小学校在先行探索适合中国教育的数据驱动教学路径，并在实践中取得了一定的成效和社会影响力。《中国基础教育大数据发展蓝皮书》项目组于2017年对国内基础教育领域16所开展教育大数据项目研究与实践的学校进行了调研。研究发现，中小学校开展教育大数据项目主要有三大动因，分别是持续引领学校整体发展、促进学校教育信息化发展以及破解学校教育教学发展难题；在实施模式上，主要采用自发探索式、项目参与式、行政推动式以及企业引领式，每种模式各有特色；在实施路径上，包括成立教育大数据课题研究团队、做好教育大数据相关技术产品的选型、制定教育大数据项目实施保障制度和机制、积极营造校园教育大数据文化以及注重提高全校教职工的数据素养。整体来看，国内基础教育领域数据驱动教学的发展势头和动力仍有待增强，依旧面临教师数据素养薄弱、协同推进力度不够、真正好用的大数据技术产品偏少、基础理论研究滞后等现实问题。为了推进国内数据驱动教学的快速发展，教育行政部门、信息化企业、中小学校应当协同发力，重点从五个方面推进实施，包括：开展数据素养专题培训，提高教师数据意识与数据处理能力；打造基于大数据的智慧学习平台，支撑教师开展数据驱动的精准教学；开展数据驱动教学示范项目，探索数据驱动教学新模式；构建数据驱动教学实践共同体，传播数据驱动教学文化；开展数据驱动教学专题研究，引领数据驱动教学持续深入发展。教师数据素养是决定数据驱动教学成败的关键影响中小学校实现数据驱动教学成功转型的最基础、也是最关键的其实是教师的数据素养问题。教师数据素养是在大数据与教育领域深度融合发展的时代要求，它是推动数据驱动教学范式深入发展的重要力量。教师数据素养是指教师能够对不同类型、不同来源的教
育数据进行定位、获取、处理与分析，并将分析结果转化为改进教学行为的知识，以提升自身专业技能和学生学习成绩的能力。教师数据素养的价值主要体现为“五个有助于”：有助于教师更好地获得学生反馈，发现每位学生的兴趣点和薄弱点，以优化教学模式，改进教学策略，实现个性化教学；有助于教师有效预测学生考试成绩及发展趋势，及时干预并指导学生的学习与发展；有助于教师对学生做出全面客观的评价，推动教育评价方式从“经验主义”走向“数据主义”；有助于教师的教育决策更加科学准确，提高工作效率与学生的学习成绩；有助于教师发现自身专业技能的不足和问题，提升专业能力和研究水平，适应数据驱动教学时代的新要求。数据驱动教学是否成功的关键在教师，实践的主体也是广大一线教师。大数据时代需要中小学教师具备较高的数据素养，舍此则无法持续、高水平开展数据驱动教学。因此，地方教育行政部门和中小学校应当率先有计划地培养一批优秀的、高素质的、适应大数据时代要求的“种子”教师，以带动更多的教师养成“用数据、想数据、爱数据”的意识与习惯，进而辐射更多地区，让“数据驱动教学”在全国形成“燎原之势”。（作者分别为江苏师范大学智慧教育学院副院长、教授，拓思德科技创始人、华南师范大学教育信息技术学院在读博士）
篇十：全国数据驱动教育改进专题论文
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn
数据驱动的精准教学研究
作者：沈志斌王玉家来源：《中国教育信息化·高教职教》2019年第12期
摘;;要：文章通过学情数据的常态化有痕采集，依据一定算法对学生画像;通过大数据技术来驱动教师实施精准教学、驱动学生实现个性化学习、驱动学校实现精准管理;同时化解了班级授课制与因材施教之间的矛盾，有效提升了学科的教学质量。
关键词：常态化;有痕;大数据;精准教学中图分类号：G434文献标志码：B文章编号：1673-8454（2019）23-0074-03一、问题的提出2000多年前，孔子提出了因材施教。他认识到“知”人的重要，因此十分重视“知”学生，认真分析学生个性，充分了解学生之材，近乎完美地实现了因材施教。因材施教成为现代教育的基本原则，这也是历史上精准教学的雏形。我国最早在1862年实行班级授课制。班级授课制是为了适应社会化大生产的需要，为培养各种各样的产业工人而产生的，它强调的是统一、齐步走。相比于孔子年代的私塾制教学，班级授课制环境下教师很难照顾到学生的个别差异。有学者这样评价当前的学校教学，一个年级就像工厂的一条流水线，不同的学生，被传授同样的教学内容，经历着同样的进度和难度，面对着同样的检测，期望得到同样的结果，受教学者的个性差异被严重忽视。2016年《人民教育》杂志刊登了文章《论因材施教》，该文通过大量分析论证后指出，在当今班级授课制条件下，要实现因材施教，简直是天方夜谭。为了实现班级授课制环境下的因材施教，使教学更加精准有效。一种改良的路径是尝试小班化教学、分层教学、自主选科、跑班上课等形式;另一种改良的路径则是从技术与教学深度融合出发，运用数据驱动的教学范式。舍恩伯格与库克耶合著的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》被认为是大数据研究的开创之作。数据驱动教学有望超越计算机辅助教学，逐
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn
步成为大数据时代的主流教学范式。随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进，数据驱动教学范式呈现出四特征：科学化、精准化、智能化和个性化。大数据技术为班级授课制环境下的因材施教奠定了基础，使数据驱动的精准教学成为可能。
二、问题变课题
为了较好地实现班级授课制环境下的因材施教，走向数据驱动的精准教学，实现教学质量的有效提升。笔者申报了江苏省“十二五”立项课题“高中生学业成就诊断与评价改革的行动研究”（2011-2015年）。明确了课题研究的路径：学情诊断、读懂学生、因材施教、精准教学、提升质量。考虑到考试（终结性学情诊断）环节已有网上阅卷系统，其数据采集和分析功能相对比较成熟，但由于相邻两次测试的时间间隔较长、没有批改痕迹、数据频度小，不利于对教学的及时干预。唯有常态化的学情数据采集，才能确保教师及时对教学中存在的问题及时干预。因此，笔者从教学五环节中的作业环节（过程性学情诊断）切入，采集每次作业的数据，通过数据分析和数据跟踪，开展数据驱动的精准教学。
然而，单靠一所学校的技术力量，要实现上述目标是很难的事。在课题研究过程初期，数据分析的软件已经相对成熟。2011年，我校邀请北京教育考试院张警鹏研究员做课题辅导，张研究员团队推荐了一个很成熟的数据分析软件，将考试的数据导入后能够提供丰富多彩的可视化分析报表，但没有解决数据的采集问题。后来，笔者与校友合作，通过校企联合，学校提出需求和实验环境，企业负责技术攻关，共同开发出“极课大数据精准教学”（以下简称极课）系统，实现了学业数据的常态化有痕采集，并完成了一轮精准教学的实验，成功实现了教学质量的有效提升，目前项目成果已辐射到全国三千多所基础教学学校。
三、数据驱动的精准教学实践成果
1.实现学情数据常態化有痕采集
没有学情大数据就没有精准教学，智慧教学没有大数据就智慧不起来。实现常态化学业数据有痕采集是开展数据驱动的精准教学的前提。传统学情数据采集采用人工“画正”统计方式，耗时低效，一般教师不能坚持;网上阅卷系统可以快速采集数据，但缺少批改痕迹，对教学带来不便。为了使学情数据有痕采集走入常态化，我们设计了“先纸质批改后扫描录入”的方案，这样既遵循传统又提高效率。具体的做法是，教师登录“极课教师端”、编制一份作业或测试卷、赋分值、选择题赋答案、赋题目的知识点、生成PDF文件、打印文稿、油印讲义、学生作答、教师批改、扫描采集数据、计算并上传云端保存。实践表明，一个班的作业或试卷，一分钟左右就可以完成数据采集上传，完成传统约四十分钟的人工统计工作，极大地提高了数据采集的效率，为常态化有痕学情数据采集奠定了基础。
2.实现数据驱动的精准教学
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn
教师端可以看到多维度的数据分析报表：学情报告、成绩单、作业逐题分析、详细分析报表（班级学情、试题详情、年级对比等）、学生跟踪等。
（1）实现数据驱动的精准纠错
课堂教学的常态是教师必须对上一堂课作业中暴露出的问题进行补救性教学，通俗地讲就是作业讲评。目前有三种讲评形态存在：第一种是没有重点，按题号顺序讲评;第二种是教师凭作业批改时的印象选择性评讲;第三种是基于采集数据精准评讲。作业讲评是课堂教学常态化的事件，通过数据驱动的精准评讲，极大地提升了讲评的精准程度，减少讲评时间，保障新课教学时间，从而整体提升课堂教学的效率。
（2）实现数据驱动的滚动教学
每个学科都有经典的知识难点。通常教师会形成思维定势，即我们这样的生源，这个难点知识只能有这样的得分率。突破难点，需要教师有智慧地组织教学。在一轮精准教学实验中，我们就物理学科某个难点知识（系统匀加速运动中的变力问题）构成的综合问题，开展数据驱动的滚动教学实验，先后组织三次变式教学，时间跨度半年有余。实验数据如图1所示，实现了量变到质变的教学效果。实验表明，对于知识难点，教师不能指望一次性教学就能达到理想的效果，依据艾宾浩斯遗忘曲线，教师必须有课程意识，适时进行滚动教学、变式练习，一般三轮教学就可以达到较好效果。基于上述实验结论，我们将其应用到日常教学中，周末学习任务就选择一周内的高频错题进行变式作业。
篇十一：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 大数据驱动教育变革与创新当前，教育大数据研究和应用已经引起我国政府的高度重视。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出“探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”，《教育信息化“十三五”规划》强调积极发挥教育大数据在教育管理平台建设和学习空间应用等方面的重要作用。“十三五”期间，大数据与教育的深度融合已成为必然趋势。可以预见，在今后一段时间我国教育大数据研究和应用将获得更快发展。
大数据给教育行业带来重大影响大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。大数据给教育行业带来了重大影响。基于大数据的精确学情诊断、个性化学习分析和智能决策支持，大大提升了教育品质，对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用，已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。教育大数据的主要作用突出体现在：第一，有利于促进个性化学习。基于大数据，可以精细刻画学生特点、洞察学生学习需求、引导学生学习过程、诊断学生学习结果。通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据测量、收集和分析，从海量学生相关的数据中归纳分析各自的学习风格和学习行为，进而提
供个性化的学习支持。例如美国亚利桑那州立大学运用Knewton在线教育服务系统来提高学生的数学水平，系统通过数据分析区分出每个学生的优缺点并提供有针对性指导，全校2000名学生使用该系统两学期之后，毕业率从64%升高到75%，学生成绩也获得大幅增长。
第二，有利于实现差异化教学。大数据可以在保障教育规模的情况下实现差异化，一方面可以因材施教，教师可以根据学生的不同需求推荐合适的学习资源，另一方面可以达成更大的教育规模。比如，MOOC（慕课）平台突破了传统教育中实体教室的限制，课程受众面极广，能同时满足数十万学习者学习需求。在教学过程中，MOOC平台可依托大数据构建学习者体验模型对其线上课程进行评估，进行线上课程的再设计、改变课程学习顺序、优化教学策略，为每一个学习者提供不同的教学服务，从而实现规模化下的多样化、个性化教学。
第三，有利于实施精细化管理。传统教育环境下，教育管理部门或决策制定者依据的数据是受限的，一般是静态的、局部的、零散的、滞后的数据，或是逐级申报、过滤加工后的数据。很多时候只能凭经验在做管理、决策。大数据根据社会各方面的综合数据来源，可实现实时精确观察和分析，对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变具有重要意义。以学校课程设计为例，美国加州马鞍山学院所开发的SHERPA（高等教育个性化服务建议助理系统），能根据学生的喜好为他们的课程、时段和可选节次作出推荐，帮助学校课程设计咨询专家解决学生所面临的选课难题。此外，
该系统还通过智能分析为教师和课程设计者提供反馈，使他们能有的放矢改进教材。
第四，有利于提供智能化服务。大数据可以采集分析管理者、家长、教师、学生的各方面行为记录，全面提升服务质量，为学习者、教师、家长等提供更好的服务。对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用，已成为学校提升服务能力，形成用数据说话、用数据决策、用数据管理，利用数据开展精准服务的驱动力。如在择校服务方面，运用大数据智能分析技术可助力破解教育择校感性化难题，推进理性择校。美国教育科学院推出的“高校导航（collegenavigator）”项目，该项目通过对全美7000多所高校各类资源指标（如所在地区、学费、奖学金资助、入学率和毕业率等）进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选，进而帮助家长和学生找到理想中的大学。
我国教育大数据开发利用面临难题我国教育大数据开发利用已经具备一定基础，但还面临不少问题。自《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》颁布实施以来，通过建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台积累了教育教学和教育管理两方面大量数据；同时，我国在基于大规模在线开放课程的数据汇聚方面也已初具规模，这都为开展教育大数据研究和应用提供了一定基础。然而，还存在以下不足：第一，数据类型比较单一。不是实时采集，很多是结果性数据，而并不是及时的、过程性数据。
第二，数据规模还很不够，目前通过“两平台”和第三方服务机构积累的数据量相比于我国庞大教育规模而言还较为有限，难以满足深度挖掘分析的需求。
第三，缺乏对教育数据的深度分析、挖掘、利用。对海量教育数据的挖掘分析具有很强的专业性，缺乏有效的技术、工具、产品、服务。
第四，跨界数据的整合不够。教育行业的很多应用需求不是光靠教育系统内部的数据能分析的，还需进行跨界数据整合，比如人口数据、地理数据等对于提升教育治理水平就具有重要价值。
第五，对大数据研究和开发的支持力度不足、队伍不强。我国虽已发布大数据的国家发展计划，但对于教育大数据的各项研究还需要更多关注，不仅需要尽快考虑在教育大数据研究专项等方面进行布局，还需要一批既懂技术又懂教育的专业机构和人员，目前我们在力量准备上有所不足。
第六，教育大数据标准与安全问题面临挑战。对教育大数据的准确、规范、统一使用和管理缺乏相应法律法规和技术标准支持，在教育大数据共享、开放、交换、交易、安全等方面的有效监管和规范还不太到位，制约教育大数据的健康发展。
如何积极稳妥发展我国教育大数据为积极稳妥发展我国教育大数据，笔者认为应注意以下问题：第一，制定大数据教育应用的宏观规划和行动计划。基于国家大数据驱动战略，尽快编制我国教育行业大数据研究、开发、应用的宏
观规划和行动计划方案，指导各级教育管理部门、教育机构推进教育大数据开发和应用。
第二，加强我国教育大数据基础建设。依托现有国家教育资源公共服务平台、中小学生学籍系统等基础数据库，建立覆盖全国的教育大数据基础平台和管理体系，一方面有利于充分挖掘利用，另一方面有利于合理监管。
篇十二：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 数据驱动教学改进总结数据驱动教学改进总结
荥阳市城关乡初级中学
多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。
一、有效激发学生学习动机
报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。
当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。
当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。
为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。
当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。
二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导
以九年级2015-2016末考情况为例分析：
从总分情况看，我校九年级考试人数187人，九年级前500名进入8人，上线率4.27%，前1000名24人，上线率为12.83%，前1500名36人，上线率为19.25%，前2000名55人，上线率为29.41%，前2500名72人，上线率为38.50%，前3000名92人，上线率为49.19%，前4000名140人，上线率为74.86%，前5000名179人，上线率为95.72%，整体情况仍有8名学生被抛在前5000名，培优补差仍是我们的教学重点，特别是前1000名学生是我们培优的中心工作，在作业的分层布置上及辅导方面要下大功夫，重点抓好前20名学生和前20—40名的荥高跨线生。抓两头，促中间，工作的好坏直接关系到2016年中招成绩的好坏。
2、从学科情况看，语文前500名上线率6.4%，前1000名上线率15.5%，数学：前500名上线率为3.7%，前1000名上线率为10.7%,英语学科前500名上线率1.6%，前1000名上线率8.02%，英语学科重点工作仍是培优补差，在抓优等生提高及格率方面需下大功夫，个别辅导，大面积提高质量是该学科的中心工作，如何改变其薄弱，需好好反思。
历史学科仍然属我校的优势学科,前500名上线率和前1000名上线率政治、化学略低，需认真分析原因，从整体情况看，薄弱学科是英语，数学,物理,优势学科是历史、语文。在辅导上仍需要加强数学、英语、物理的相关学科的辅导和补差力度，力争缩小差距大面积提高质量。
3、从各学科平均分看，总分357.35分，语文74..52分，数学57.21分，英语44.15分，政治56.28分，历史44.95分，物理40.07分，化学40.18分，只有历史,语文学科略高于全市平均分,其余学科都低于全市平均分,英语差距最大，其次是数学、物理。
4、全市前211名我校进入1人，前360名我校进入3人，前450名我校进入6人（荥高统招生人数），前500名我校进入8人.
5、从四个班的平均分情况看，人均最高的是九二，人均366.29分，其次是九四，人均363.59分，第三是九三，人均354.11，第四是九一，人均345.93分，和九二相比人均相差20.36分，九三和九一低于全市总分平均分,所以九一和九三要认真进行总结和分析。
问题分析
1、我校部分教师课程改革意识不强，教学理念陈旧,基于标准的教学与实践落实不到位，一节课没有明确的目标,没有真正落实学生的主体地位,课堂替代现象还比较严重,课堂教学的有效性不高，课下备课不充分，上课随意性不强，特别是复习课和讲评课，把备课写教案看成是累赘，课程纲要编写不结合校情，教学目标不清，缺乏对教学策略的研究，学法指导不够，不能最大限度的调动学生学习的积极性。
2、检查落实不到位，说得多，检查的少，措施不到位，有点犯经验主义的错误，平时抓的不够，训练不到位，影响了成绩的提高。
3、自主参与校本教研的意识不强
我校部分教师在日常工作中缺乏问题意识和反思意识,教研内容开展的比较肤浅,深入研讨的比较少,基于课堂教学问题实践跟进式的研究欠缺,校本教研氛围不足,研究质量在低层次徘徊,缺乏发现问
题-----分析问题-----解决问题的教研机制和途径,教研活动缺乏有效的专业引领,
4、作业的设计和批改不到位
相当一部分教师对作业建设重视不够，对作业的设计和布置做不到分层次，批改不及时，达不到精选，对作业的设计和统计分析上远远做不到，个别教师还在搞题海战术，轻视和忽视了作业“激发学生学习兴趣”的功能，作业练习的目标意识缺乏，缺少针对性，机械的、低水平的重复类作业比例高，批改方式欠佳，（仍停留在传统方法上）消耗了精力，削弱了学生的学习兴趣。
今后措施1、组织教师认真研读课标，研究学生，认真研究中招模拟试卷
和<<说明检测>>，把握应考方向,狠抓过程督查.
2、认真抓好教研工作，“以课促研”，抓好集体备课研课工作的落实和督导工作，坚持推门听课评课；
3、指导教师带领学生回归教材，夯实四基，精选习题，做好作业建设,重视作业对学生学习的评价,不搞题海战术；
4、面向全体，做好培优补差（抓两头，促中间），认真做好每次的考后评卷和质量分析工作，搞好学情调查，重点关注后四分之一
的学生进步工作，重点关注学困生，帮助其树立学习信心，对学困生一要想法使其逐渐有学习兴趣，采取低起点、低要求，作业分层指导，使其获得成功经验，逐渐树立学习信心。二要交给学习方法，逐渐养成良好的学习习惯，使其想学、会学、能学，力求使作业分层布置和分层辅导；
篇十三：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 采用大数据挖掘技术深入分析平台汇聚的大数据互联网教育可以为学习者提供个性化教学服务学习者成为中心互联网教育平台的学习资源得到充分利用教师的作用得以充分展现互联网教育给教学带来新变化在深化教育改革提高国民素质中发挥重要作用大数据挖掘在教育平台教学中的应用-数据挖掘论文-工业论文
——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——
［摘要］大数据是互联网教育平台的宝贵资源，大数据挖掘是互联网教育平台为学习者提供个性化服务的重要技术。主要探讨聚类、分类、关联分析、特异群组挖掘四种大数据挖掘技术在个性化教学中的应用。大数据挖掘技术将极大地提高互联网教育平台的个性化、智能化水平，使互联网教育在深化教育改革，提高国民素质中发挥重要作用。
［关键词］计算机；应用现状；趋势研究
0引言
同志指出，教育是提高人民综合素质、促进人的全面发展的重要途径，是民族振兴、社会进步的重要基石，是对中华民族伟大复兴具有决定性意义的事业。同志于2018年6月在宁夏考察时谈到，“互联网＋教育”是促进起点公平的有效手段，它让偏远地区的孩子也能“走进”名校名师课堂，拓宽了他们的视野。随着云计算、物联网、移动互联网技术的迅猛发展，互联网教育的浪潮席卷而来，为教育教学带来了变化和，互联网教育不仅受到教育领域专家学者的关注，也引起了互联网企业的广泛兴趣。近年来，针对用户的个性化教学服务成为互联网教育的重要主题之一。为学习者提供个性化教学服务需要对互联网教育平台不同类型的海量数据进行有效整合，并以此为基础进行数据挖掘和实时分析，发现学习者个性化特征、兴趣和需求，进而有针对性地提供教学服务。
1大数据是互联网教育平台的宝贵资源
互联网教育平台数据主要分为三类：学习者数据、教师数据、教学资源数据。随着云计算、移动互联网、社交网络等技术的快速发展
及其在教育领域的广泛应用，互联网教育平台数据具备了大数据的特征，主要体现在以下四个方面：（1）互联网教育平台数据类型繁多，不仅包含学习者、教师等人员信息，也包含文本、PPT、Flash、音频、视频等教学资源数据，以及提问、答疑、交流等教学过程中产生的各类异构数据。这些数据的组织形式、形态结构和类型格式很多，既有结构化数据，也有大量的半结构化和非结构化数据。（2）互联网教育平台数据体量浩大，以腾讯公司的教育平台腾讯大学为例，目前包含微信学院、开发平台学院、营销学院、游戏学院5个学院，课程覆盖IT互联网、设计创作、语言留学、职业考证、升学考研、兴趣生活6大类别，汇聚了海量课程资源，拥有数万名学生。（3）互联网教育平台数据流量增长迅猛，近年来以各类慕课、微课为代表的教学资源急速增加，同时移动学习App的广泛应用使得用户产生的搜索、点击、观看等数据也在迅速膨胀，这些数据时效性强，必须及时处理和分析，才能有效利用其价值。（4）互联网教育平台的海量数据中蕴藏着巨大的价值，可以在教育教学中发挥重要作用，但是这些海量数据中也有很多无用信息，所以呈现出低价值密度的特点。教育大数据的服务价值体现在聚焦、诊断、服务于“人”的学习全过程，以促进每个学习者的学习绩效［1］。大数据是互联网教育平台的宝贵资源，为学习者在教育平台上获得个性化教学服务奠定了基础。
2大数据挖掘是个性化教学服务的重要技术
在大数据渗透到当今每一个行业和业务领域的时代，挖掘数据的潜能越发被各个领域所重视［2］。挖掘数据是开展个性化教学的重要技术之一［3］。互联网教育平台大数据的4V（volume、variety、velocity、value）特征决定了所采用的数据分析和处理技术应当是大数据挖掘技术，而不是传统的数据挖掘技术。应用大数据挖掘技术，互联网教育平台可以为学习者提供全方位、深层次的个性化教学服务。熊赟等［4］认为，大数据挖掘技术主要包括：面向多源异构、不完整数据的不确定数据挖掘技术；面向复杂数据组织形式的图数据挖掘技术，尤其是基于语义的异质网络数据挖掘；面向结构化稀疏性的超高维数据挖掘技术，面向价值高但密度价值低特征的特异群组挖掘技术；面向动态数据的实时、增量数据挖掘技术；高性能计算支持的分布式、并行数据挖掘技术等。大数据挖掘既需要对大数据有效的新的挖掘算法，也需要信息领域新的支撑工具和设施，如Hadoop、Spark等云计算基础构架，它们具有动态可扩展、高灵活性的特点［5］，可以满足大数据挖掘和实时分析的要求。
3基于大数据挖掘的个性化教学服务
本文主要探讨聚类、分类、关联分析、特异群组挖掘四种大数据挖掘技术在互联网教育平台个性化教学服务中的应用。
3．1聚类及其应用
聚类分析是根据对象的属性和特征将相似的对象聚类成簇，可以帮助人们掌握事物的内部规律。根据背景、身份、年龄等个人信息，浏览、点击、观看、下载等教学资源使用信息，以及阅读、测试、讨论等学习行为数据对学习者进行聚类，分析不同学习群体的不同特点、兴趣和爱好，采取针对性的分类教学，满足学习者的个性化需求。例如，根据若干门课程成绩对学习者聚类，把其分为优秀、良好、中等、不合格四个等级，根据学习者的不同等级，为其制定不同难度的后续学习计划。根据类型、语种、标题、关键字、点击率等属性对教学资源进行聚类，可以为学习者进行相关性学习资源推荐。例如，《史记》、
《汉书》、《后汉书》和《三国志》在中华史学著作中享有很高的声誉，并称“前四史”，属于同一类，为《史记》学习者推荐《汉书》、《后汉书》和《三国志》的学习资源，既可以很好地满足学习者的兴趣，也可以帮助学习者在历史知识方面更上一层楼。
3．2分类及其应用
分类是根据已有数据样本集构造一个分类器，即分类模型，在数据集中的数据和类别标号之间建立映射，分类器能对未知类别的数据赋予类别。决策树、贝叶斯网络、神经网络、支持向量机、深度学习等都是分类分析中的重要技术。分类技术可以用于学习者学习成绩预测，学习需求预测，学习风险预警等［6］。例如，将学习成绩分为优良中差4个等级，根据学习者的背景、以往成绩单成绩、活动日志等进行新课程的学习成绩预测，预测成绩等级；将学习课程按内容分类，根据学习者的背景、以往学习内容、活动日志、学习路径等预测其新的学习需求，为其推送需要的学习课程；根据学习者的学习成绩、参与程度、课堂表现等数据预测其学习风险，若属于高危一类，须及时对学习者进行干预，提供个性化指导。近年来，场景化、情景化的资
源推荐服务也引起了关注［7］。通过场景建模、场景分类和学习者场景识别，可以为学习者提供契合其所处场景的教学资源。例如，若发现学习者的设备场景是移动终端，则向其推荐时长较短的微课视频，以便于碎片化学习，若检测到学习者的设备场景是台式机，则向其推荐时长较长难度较大的慕课视频，让其集中精力长时间学习。
3．3关联分析及其应用
关联分析是寻找数据项之间有趣的关联关系，并以关联规则的形式表示。关联分析最著名的应用莫过于沃尔玛超市啤酒和尿布的案例，通过对用户消费的历史数据进行关联分析，了解用户的购买模式，进而选择营销方案。关联性是大数据背景下数字教育资源服务的特征之一［8］。教学资源在内容、主题等方面具有关联性，学习者和教师会因为兴趣和学习需要建立实时或非实时的讨论小组，进行问答交流、讨论协作，从而产生丰富的关联关系。通过对教学资源、学习者的关联分析，可以发现教学资源之间、学习者之间、教学资源和学习者之间的关联，进而为学习者进行相关性学习主题设定和相关性学习资源推送。
3．4特异群组挖掘及其应用
特异群组挖掘是高价值、低密度的大数据挖掘中的特殊需求，它将大数据集中的少部分具有相似性的对象划分到若干组中，而大部分数据对象不在任何组中，也不和其他对象相似，这样的群组称为特异群组［9］。特异群组挖掘可以用于分析教育社区中的学习者用户，在庞大的学习者社会网络中挖掘交流密切的小社区对于个性化教学有重要意义。例如，可以针对小社区用户的特殊需求为其提供教学上的个性化定制服务，也可以通过特异群组的用户社交网络分析进行主题多样性的学习资源推荐［10］。4结语在“互联网＋”时代，生产生活方式发生了巨大变化［11］，教育也在发生变革。以学习者、教师和教学资源为主构成的大数据是互联网教育平台的宝贵资源。采用大数据挖掘技术深入分析平台汇聚的大数据，互联网教育可以为学习者提供个性化教学服务，学习者成为中心，互联网教育平台的学习资源得到充分利用，教师的作用得以充分展现，互联网教育给教学带来新变化，在深化教育改革，提高国民素质中发挥重要作用。
主要参考文献
［1］孟志远，卢潇，胡凡刚．大数据驱动教育变革的理论路径与应用思考———首届中国教育大数据发展论坛探析［J］．远程教育杂志，2017（2）：9－18．
［2］顾小清，薛耀锋，孙妍妍．大数据时代的教育决策研究：数据的力量与模拟的优势［J］．中国电化教育，2016（1）：56－62．
［3］祝智庭，孙妍妍，彭红超．解读教育大数据的文化意蕴［J］．电化教育研究，2017（1）：28－36．
［4］熊赟，朱扬勇，陈志渊．大数据挖掘［M］．上海：上海科学技术出版社，2016．
［5］焦英楠．浅谈大数据环境下的云计算信息安全问题［J］．中国管理信息化，2018（5）：165－169．
［6］杨现民，田雪松．中国基础教育大数据2016－2017：走向数据驱动的精准教学［M］．：科学出版社，2018．
［7］柳益君，蔡秋茹，何胜，等．高校移动图书馆的场景化资源推荐服务：要素、模型和技术［J］．图书馆学研究，2018（1）：67－71．
［8］余亮，陈时见，赵彤．大数据背景下数字教育资源服务的内
涵、特征和模式［J］．电化教育研究，2017（4）：66－71．
［9］熊赟，朱扬勇．特异群组挖掘：框架与应用［J］．大数据，2015（2）：66－77．
［10］柳益君，何胜，吴智勤，等．基于用户社交网络分析的高校图书馆主题多样性阅读推荐［J］．图书情报工作，2018，62（8）：67－73．
［11］崔一佳，吴志伟．“互联网＋”时代企业管理的创新思考［J］．中国管理信息化，2018，21（4）：42－43．
——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——
篇十四：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 数据驱动教学改进总结荥阳市城关乡初级中学多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以及其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平及综合素质都好于其他兄弟学校。一份北京师范大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。一、有效激发学生学习动机报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。
当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生内在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。
当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。
为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。
当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。
二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导
报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。
初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。
针对报告中反映出的问题，学校高度重视，增开心理健康课，加强对问题学生群体的心理疏导。没有师资，学校鼓励年轻骨干教师参加心理咨询师考级，组织教师参与各类心理辅导培训班，培养了一批心理咨询与心理疏导专家型教师；开设心理健康课，每班每周一节，让有资质的心理健康教师上课，对特殊学生加强心理疏导，为学生打开一扇心灵之窗，让他们看到光明与希望，看到一切美好的事物。正确面对生活中的坎坎坷坷，走好自己的人生之路。
三、合理利用”班班通“，打造高效课堂
数据报告显示：在学业成绩方面，本校学生学业成绩相对教低，值得重视。
学业成绩整体水平明显低于全体样本学生，学生两极分化严重，学校整合教育资源，打造高效课堂。
以九年级2015-2016末考情况为例分析：
从总分情况看，我校九年级考试人数187人，九年级前500名进入8人，上线率%，前1000名24人，上线率为%，前1500名36人，上线率为%，前2000名55人，上线率为%，前2500名72人，上线率为%，前3000名92人，上线率为%，前4000名140人，上线率为%，前5000名179人，上线率为%，整体情况仍有8名学生被抛在前5000名，培优补差仍是我们的教学重点，特别是前1000名学生是我们培优的中心工作，在作业的分层布置上及辅导方面要下大功夫，重点抓好前20名学生和前20—40名的荥高跨线生。抓两头，促中间，工作的好坏直接关系到2016年中招成绩的好坏。
2、从学科情况看，语文前500名上线率%，前1000名上线率%，数学：前500名上线率为%，前1000名上线率为%,英语学科前500名上线率%，前1000名上线率%，英语学科重点工作仍是培优补差，在抓优等生提高及格率方面需下大功夫，个别辅导，大面积提高质量是该学科的中心工作，如何改变其薄弱，需好好反思。
历史学科仍然属我校的优势学科,前500名上线率和前1000名上线率
政治、化学略低，需认真分析原因，从整体情况看，薄弱学科是英语，数学,物理,优势学科是历史、语文。在辅导上仍需要加强数学、英语、物理的相关学科的辅导和补差力度，力争缩小差距大面积提高质量。
3、从各学科平均分看，总分分，语文74..52分，数学分，英语分，政治分，历史分，物理分，化学分，只有历史,语文学科略高于全市平均分,其余学科都低于全市平均分,英语差距最大，其次是数学、物理。
4、全市前211名我校进入1人，前360名我校进入3人，前450名我校进入6人（荥高统招生人数），前500名我校进入8人.
5、从四个班的平均分情况看，人均最高的是九二，人均分，其次是九四，人均分，第三是九三，人均，第四是九一，人均分，和九二相比人均相差分，九三和九一低于全市总分平均分,所以九一和九三要认真进行总结和分析。
问题分析
1、我校部分教师课程改革意识不强，教学理念陈旧,基于标准的教学与实践落实不到位，一节课没有明确的目标,没有真正落实学生的主体地位,课堂替代现象还比较严重,课堂教学的有效性不高，课下备课不充分，上课随意性不强，特别是复习课和讲评课，把备课写教案看成是累赘，课程纲要编写不结合校情，教学目标不清，缺乏对教学策略的研究，学法指导不够，不能最大限度的调动学生学习的积极性。
2、检查落实不到位，说得多，检查的少，措施不到位，有点犯经验主义的错误，平时抓的不够，训练不到位，影响了成绩的提高。
3、自主参与校本教研的意识不强
我校部分教师在日常工作中缺乏问题意识和反思意识,教研内容开展的比较肤浅,深入研讨的比较少,基于课堂教学问题实践跟进式的研究欠缺,校
本教研氛围不足,研究质量在低层次徘徊,缺乏发现问题-----分析问题解决问题的教研机制和途径,教研活动缺乏有效的专业引领,
4、作业的设计和批改不到位相当一部分教师对作业建设重视不够，对作业的设计和布置做不到分层次，批改不及时，达不到精选，对作业的设计和统计分析上远远做不到，个别教师还在搞题海战术，轻视和忽视了作业“激发学生学习兴趣”的功能，作业练习的目标意识缺乏，缺少针对性，机械的、低水平的重复类作业比例高，批改方式欠佳，（仍停留在传统方法上）消耗了精力，削弱了学生的学习兴趣。
篇十五：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 信息时代,数据驱动教学的创新学习信息时代，数据驱动教学的创新学习教育或教育类产品若想提升效果，是靠延长教与学的时间（线上或线下）来实现吗？这并不是教育最应呈现的形态。因为在教育中，互联网有着最不可替代的能力――数据分析能力。本文用现实案例为囿于此问题的教师们提供可值得借鉴的经验。近年来，在教育行业，我们不断听到几乎要成为K-12教育产品标配的“自适应”“O2O”“机器学习”等概念。但是没有改变的一个事实是：教育或教育类产品若想提升效果，多数仍靠延长线上或线下的学习时间来实现。我们都明白，随着时间的延长,效果递减，这不是教育最应呈现的形态。因为在教育中，互联网有着最不可替代的能力――数据分析能力。我们尝试用“机器”做服务教学的“最强大脑”，支持教与学过程变得清晰、及时，把复杂繁冗的题海，简化为精准有效的学习。什么是数据驱动的教学？数据驱动的教学就是利用互联网的数据分析能力来驱动传统教学。1.BYOD，第一入口BYOD，即每一位学生都能够使用自带设备进入互联网教育时代的个性化学习。BYOD，连起了课堂内外，形成了开放、互动、共享、有效的大课堂观，使常态化学习成为可能。它体现了4个特征：内容碎片化、渠道移动化、体验游戏化、关系社区化。让学习真正的发生，其核心是要创设一种平等的供需关系，更加关注每位学生如何拥有学习知识的方法，更加关注通过什么途径支持学生建构起个人知识体系。从管理者和教师的角度看入口，面向学生建立数字化校园系统是常用的途径。从学生的角度看，学生手中的信息终端设备是他们进入互联网教育的入口。如果学生没有自己个性化使用的终端，学生就不能够充分利用互联网教育创造的学习环境随时随地学习，不能帮助学生发现和创造专属于自己的学习方式，以适应未来的社会生活。2.流程再造，变革教与学教学的时间、空间打通后，数据和交流贯通，借鉴
混合教学、翻转教学的实践经验，我们对传统的专注于课堂45分钟的教学流程进行再造，变革教与学方式。如上图，在教的流程中，增加学情调查环节，通过课前的学情检测数据，教师可以更加明确课堂内的教学目标，从而有针对性地整合资源设计教与学活动；学的流程中，学生学会解读自己的数据，做到强化巩固、利用数据开展互评互学，拓展探究。如上图，教与学的流程发生改变后，课堂也发生相应的变化。教学环节的变化。增加了课前数据的反馈，更多地专注探究新知，关注重难点；增加随堂数据检测，根据数据组织学习活动、分组，评价标准前置、实时评价。时间分配的变化。增加了交流、练习的时间。三级数据驱动，创造不一样的学习支撑教学的基础平台各有优势：Pad有移动、拍、摄、录、播、练一体，
操作体验佳的特点；PC有高效编辑、适合固定场所学习的特点；Phone有轻便、适合分享、传播的特点。这些特点都适应不同的对象、时间和地点的教与学。教学过程中，数据分为结果性数据和过程性数据，而我们往往关注的是结果性数据，例如，这次测验考得如何？有多少人不及格？放在平台上的视频学生看了没看？并把结果性数据作为主导参考标准，导致大量的过程性数据被忽视。例如：测验中，学生在哪道题上停留时间最多，过程中修改了几次答案？学生对哪些内容主题感兴趣？什么教学内容是学生多次观看的？学生一般在什么时段看？在看的过程中参与互动的情况是怎样的等，这些过程性数据对于教学依然十分重要。在教学中，如若我们只关注结果性的数据，而不关注对过程性数据的分析和利用，就不会对教学目标有一个准确的把握，也不会对教学研究和改进提出任何的指导性意见。如果在教学活动中能把这些过程性的数据考虑进去，并进行采集、破译和呈现。如上图，会让教学的效果得到巨大的提升。利用数据有哪三级驱动呢？1.一级驱动，用常态化数据驱动日常教学阅读、解析各种常态化数据，例如，创课数据、检测数据、交互数据、学生自发学习行为数据等，已经成为嘉定区实验小学教师和学生在每天的学习过程中不可或缺的一个环节。教师和学生学会利用数据来掌握学情，利
用数据驱动课前、课中和课后的预习、讲授、复习等环节，提高效率。我们主要利用两种工具采集作为一级驱动
的常态化数据。第一种工具指向的是线上教学内容的载体任何教学过程都需要内容的载体，线下教学的内容载体是纸质的书本、试卷，是黑板。数字化教学的内容载体是数字化的内容，例如电子文档（Word/PDF/PPT）、数字化的图片和文字、音频（MP3）、视频（微视频）以及网络上丰富的共享资源（百度百科、维基百科）。教学场景是多样的，不同学科有不同的特点(语数外物化音体美)、不同老师有不同的侧重（系列课程的、进行某个知识点传授的、引导和启发学生思考与研究的）、不同的作业有不同的要求（日常的、主题的、探究的、拓展的）、不同阶段要培养学生不同的能力（知识采集、知识归纳、理解与表达），单一的数字化载体如何满足复杂的教学需求？我们不能锁定教师和学生必须按照一个套路完成教学，那么既要能够满足复杂的教学需求，又要满足各类数字化内容聚合的需求，简单实用，翼学院创课工具诞生了（见下图）。不同学科的教师围绕“创课”这种载体在各种不同场景下，组织形态多样的日常教学内容，有用于课堂展示的，也有用于学生课前课后学习的。学生也可在教师引导下制作或自发创作内容，因为创课工具操作简单实用的特点，所以一年级的孩子也都能够很快地掌握。从2021年7月至今，嘉定区实验小学数字化学习班级从2021年2个发展到2021年的25个，
学生从93名到1060名，教师从6人到55人，并带领上海、江苏、陕西、黑龙江、浙江、四川、北京等地58所学校开展数字化学习。共建创课累计超过22万，互动讨论超过130万，学习视频超过3万，学习音频超过80万，图片超过30万；师生创作比例：2：98。校长的工作也从布置、检查、反馈变为用数据驱动变革、评估。教师掌握学情的？教师发布创课挑战给学生后，可以实时查看学生学习创课的数据反馈。数据反馈既包括结果数据（看没看），还包括过程性数据（看的过程中发生的行为，各种标签点击了几次，看了多长时间等）；数据还分成整体数据和个体数据两个角度，帮助教师了解
篇十六：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 信息时代,数据驱动教学的创新学习信息时代，数据驱动教学的创新学习
教育或教育类产品若想提升效果，是靠延长教与学的时间（线上或线下）来实现吗？这并不是互联网教育最应呈现的形态。因为在教育中，互联网有着最不可替代的能力——数据分析能力。本文用现实案例为囿于此问题的教师们提供可值得借鉴的经验。近年来，在教育行业，我们不断听到几乎要成为K-12教育产品标配的“自适应”“O2O”“机器学习”等概念。但是没有改变的一个事实是：教育或教育类产品若想提升效果，多数仍靠延长线上或线下的学习时间来实现。我们都明白，随着时间的延长,效果递减，这不是教育或互联网教育最应呈现的形态。因为在教育中，互联网有着最不可替代的能力——数据分析能力。我们尝试用“机器”做服务教学的“最强大脑”，支持教与学过程变得清晰、及时，把复杂繁冗的题海，简化为精准有效的学习。什么是数据驱动的教学？数据驱动的教学就是利用互联网的数据分析能力来驱动传统教学。1.BYOD，第一入口BYOD，即每一位学生都能够使用自带设备进入互联网教育时代的个性化学习。BYOD，连起了课堂内外，形成了开放、互动、共享、有效的大课堂观，使常态化学习成为可能。它体现了4个特征：内容碎片化、渠道移动化、体验游戏化、关系社区化。让学习真正的发生，其核心是要
创设一种平等的供需关系，更加关注每位学生如何拥有学习知识的方法，更加关注通过什么途径支持学生建构起个人知识体系。从管理者和教师的角度看入口，面向学生建立数字化校园系统是常用的途径。从学生的角度看，学生手中的信息终端设备是他们进入互联网教育的入口。如果学生没有自己个性化使用的终端，学生就不能够充分利用互联网教育创造的学习环境随时随地学习，不能帮助学生发现和创造专属于自己的学习方式，以适应未来的社会生活。2.流程再造，变革教与学教学的时间、空间打通后，数据和交流贯通，借鉴混合教学、翻转教学的实践经验，我们对传统的专注于课堂45分钟的教学流程进行再造，变革教与学方式。如上图，在教的流程中，增加学情调查环节，通过课前的学情检测数据，教师可以更加明确课堂内的教学目标，从而有针对性地整合资源设
1/5
计教与学活动；学的流程中，学生学会解读自己的数据，做到强化巩固、利用数据开展互评互学，拓展探究。如上图，教与学的流程发生改变后，课堂也发生相应的变化。教学环节的变化。增加了课前数据的反馈，更多地专注探究新知，关注重难点；增加随堂数据检测，根据数据组织学习活动、分组，评价标准前置、实时评价。时间分配的变化。增加了交流、练习的时间。三级数据驱动，创造不一样的学习支撑教学的基础平台各有优势：Pad有移动、拍、摄、录、播、练一体，
操作体验佳的特点；PC有高效编辑、适合固定场所学习的特点；Phone有轻便、适合分享、传播的特点。这些特点都适应不同的对象、时间和地点的教与学。教学过程中，数据分为结果性数据和过程性数据，而我们往往关注的是结果性数据，例如，这次测验考得如何？有多少人不及格？放在平台上的视频学生看了没看？并把结果性数据作为主导参考标准，导致大量的过程性数据被忽视。例如：测验中，学生在哪道题上停留时间最多，过程中修改了几次答案？学生对哪些内容主题感兴趣？什么教学内容是学生多次观看的？学生一般在什么时段看？在看的过程中参与互动的情况是怎样的等，这些过程性数据对于教学依然十分重要。在教学中，如若我们只关注结果性的数据，而不关注对过程性数据的分析和利用，就不会对教学目标有一个准确的把握，也不会对教学研究和改进提出任何的指导性意见。如果在教学活动中能把这些过程性的数据考虑进去，并进行采集、破译和呈现。如上图，会让教学的效果得到巨大的提升。利用数据有哪三级驱动呢？1.一级驱动，用常态化数据驱动日常教学阅读、解析各种常态化数据，例如，创课数据、检测数据、交互数据、学生自发学习行为数据等，已经成为嘉定区实验小学教师和学生在每天的学习过程中不可或缺的一个环节。教师和学生学会利用数据来掌握学情，利用数据驱动课前、课中和课后的预习、讲授、复
习等环节，提高效率。我们主要利用两种工具采集作为一级驱动的常态化数据。第一种工具指向的是线上教学内容的载体任何教学过程都需要内容的载体，线下教学的内容载体是纸质的书本、试卷，是黑板。数字化教学的内容载体是数字化的内容，例如电子文档（Word/PDF/PPT）、数字化的图片和文字、音频（MP3）、视频（微视频）以及网络上丰富的共享资源（百度百科、维基百科）。教学场
2/5
景是多样的，不同学科有不同的特点(语数外物化音体美)、不同老师有不同的侧重（系列课程的、进行某个知识点传授的、引导和启发学生思考与研究的）、不同的作业有不同的要求（日常的、主题的、探究的、拓展的）、不同阶段要培养学生不同的能力（知识采集、知识归纳、理解与表达），单一的数字化载体如何满足复杂的教学需求？我们不能锁定教师和学生必须按照一个套路完成教学，那么既要能够满足复杂的教学需求，又要满足各类数字化内容聚合的需求，简单实用，翼学院创课工具诞生了（见下图）。不同学科的教师围绕“创课”这种载体在各种不同场景下，组织形态多样的日常教学内容，有用于课堂展示的，也有用于学生课前课后学习的。学生也可在教师引导下制作或自发创作内容，因为创课工具操作简单实用的特点，所以一年级的孩子也都能够很快地掌握。从2021年7月至今，嘉定区实验小学数字化学习班级从2012年2个发展到2021年的25个，
学生从93名到1060名，教师从6人到55人，并带领上海、江苏、陕西、黑龙江、浙江、四川、北京等地58所学校开展数字化学习。共建创课累计超过22万，互动讨论超过130万，学习视频超过3万，学习音频超过80万，图片超过30万；师生创作比例：2：98。校长的工作也从布置、检查、反馈变为用数据驱动变革、评估。教师掌握学情的？教师发布创课挑战给学生后，可以实时查看学生学习创课的数据反馈。数据反馈既包括结果数据（看没看），还包括过程性数据（看的过程中发生的行为，各种标签点击了几次，看了多长时间等）；数据还分成整体数据和个体数据两个角度，帮助教师了解学生个体学习情况和班级整体学习情况的差异；同时，在查看数据的过程中，结合了教学的互动和评价。第二种工具指向的是进行在线检测的载体教学中常用随堂练习检测学生知识的掌握情况，在线的出题系统和答题系统主要解决三个问题。第一是如何让教师能够快速、灵活地出题，并能够满足检测的主要场景；二是如何让题组在教师间共享，提高复用率；三是如何让学生能够快速答题，提高效率，同时满足不同学科对书写能力的要求。在线检测的工具可以采集到大量日常的学情数据。通过整体检测数据的反馈，数据和教师形成人机互补机制，教师能够及时掌握检测进度、了解学生的检测情况，同时根据每题用时数据和正确率数据的匹配，快速定位教学的重点和难点。
3/5
这样，教师的角色被重新定义了——从不仅掌握教学技能转向更多拥有学生知识。通过不同学生个体的检测数据与整体检测数据的比较，教师能够观察到学生个体在学习过程中存在的缺陷，进行有针对性的指导干预。教师学会精准识别不一样的学生的学习优势、学习风格、学习节奏和认知特点，学习问题背后归因、从而用不同的途径和方法，顺着“这一个”学生的学习方式给予最适切的支持。通过检测数据中每题的数据反馈，教师不仅能够看到答案分布数据，还能够了解到学生在答题过程中的历程（调整过几次答案，答案的详细过程），这些数据都能够方便教师在课堂上开展基于问题的讲解与讨论。在线上，除了教师发起的教学以外，学生在家自主学习行为也是客观存在的。通过适性训练这种形态的应用，把学生自觉自发完成学习的数据反馈给教师；这种形态的学习数据既减轻了教师的日常教学负担，又对学校的教学起到了反哺的作用。当学生在家自主训练遇到困难，系统采用对话式的解析方法，分出详细的步骤，一步步对学生进行指引，同时在提示过程中准确鉴别学生存在的知识缺陷，引导学生去学习需要掌握的知识。做错2次，自动推视频讲解，这种形式反哺了教学，使教师变得轻松。同时，每个知识点设定四级掌握程度的指标，学生在自主训练的过程中产生的数据沉淀在系统中，为教师掌握学生知识架设了直通的桥梁。2021年5月份以来，平台数据显示日均
训练1500题，这种形态的学习得到了学生、教师的欢迎。2.二级驱动二级驱动，用阶段性数据驱动达标评估校长、教师通过阶段性数据，把握阶段趋势和效果，驱动数字化教学的深入开展。我们设计了活跃度、热力图等指标，能够从学校、教师、班级、学生四个不同的视角反应数字化教学的发展趋势，同时进行阶段性的达标评估，评估数字化学习的效果。首先，学校针对课程标准，设计测评方案。具体的测评方案中包括对各年级、学科的课程标准的分解与定义，以及利用哪些现有资源配置到相应的评估模块中去。评测方案确定后，利用翼学院的评估引擎，完成学生测评。在测评的过程中，强调两点：支持离线进行测评和操作的简便，减少学生输入。评测完成后，采集数据、自动生成报告，掌握学校、班级的整体达标情况。同时，为每位学生个体自动生成各科评定和指导，便于学生和家长掌握标情和差异，用于后续学习的改进。3.三级驱动三级驱动，
4/5
用数据研究驱动教研改进在学校的实践过程中，提倡老师“＋”点数据思维，学会从数据中认识学生。经常组织教师和互联网专家一起进行数据报告的分析与解读，让教师们逐步学会解读复杂的统计数据后面的含义。围绕数据进行教研改进，利用基础支撑中的过程性数据，进行面向学习效果的数据相关性分析，研究哪些互联网学习因素对学生的学习效果有益；同时利用这些数据进行学生学习特征的分析，利用这
些分析帮助教师能够看到在传统课堂上难以发现或觉察的学生不同的特质，进而来优化改进教学。当教育遇上数据，虚幻的教学“经验”就有可能在算法和数据的世界里变成确切的程序和关联。而大数据遇上学习，每位教师都可以学会看清楚数据背后学习动机、学习过程以及学习效果的来龙去脉。有了数据思维，学校的教研活动的形式也发生了巨大改变，每周的研修活动都围绕数据解读展开，采用了独创的“12”分享模式，每次活动都由一位教师带领两位学生进行在线教与学的经验分享，学生和教师在同一个平台上发表学习和教学的感受。这种教研活动，研修方向更明确，改进措施更具体，同时数据确保了持续跟踪和反馈。大数据之于学校教学的意义还在于学习分析。教师通过平台中积累的内容数据、过程数据、结果数据，帮助教师分析班上孩子的学习特质，找到影响孩子学习的隐性变量，建立多种数学模型。通过挖掘各类学习、行为以及背景数据，找到学习效果和各个因素的关联，加强教师对于教学的理解。而这种关联和理解，能帮助我们预测学习行为，以修正教育体系和政策。
5/5
篇十七：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 大数据驱动教育变革与创新摘要国务院《促进大数据发展行动纲要》提出“探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”，《教育信息化“十三五”规划》强调积极发挥教育大数据在教育管理平台建设和学习空间应用等方面的重要作用。当前，教育大数据研究和应用已经引起我国政府的高度重视。国务院《促进大数据发展行动纲要》提出“探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”，《教育信息化“十三五”规划》强调积极发挥教育大数据在教育管理平台建设和学习空间应用等方面的重要作用。“十三五”期间，大数据与教育的深度融合已成为必然趋势。可以预见，在今后一段时间我国教育大数据研究和应用将获得更快发展。
大数据给教育行业带来重大影响
大数据技术是21世纪最具时代标志的技术之一。国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中提出“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合”。
大数据给教育行业带来了重大影响。基于大数据的精确学情诊断、个性化学习分析和智能决策支持，大大提升了教育品质，对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用，已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。教育大数据的主要作用突出体现在：
第一，有利于促进个性化学习。基于大数据，可以精细刻画学生特点、洞察学生学习需求、引导学生学习过程、诊断学生学习结果。通过对学习者学习背景和过程相关的各种数据测量、收集和分析，从海量学生相关的数据中归纳分析各自的学习风格和学习行为，进而提供个性化的学习支持。例如美国亚利桑那州立大学运用Knewton在线教育服务系统来提高学生的数学水平，系统通过数据分析区分出每个学生的优缺点并提供有针对性指导，全校2000名学生使用该系统两学期之后，毕业率从64%升高到75%，学生成绩也获得大幅增长。
第二，有利于实现差异化教学。大数据可以在保障教育规模的情况下实现差异化，一方面可以因材施教，教师可以根据学生的不同需求推荐合适的学习资源，另一方面可以达成更大的教育规模。比如，MOOC(慕课)平台突破了传统教育中实体教室的限制，课程受众面极广，能同时满足数十万学习者学习需求。在教学过程中，MOOC平台可依托大数据构建学习者体验模型对其线上课程进行评估，进行线上课程的再设计、改变课程学习顺序、优化教学策略，为每一个学习者提供不同的教学服务，从而实现规模化下的多样化、个性化教学。
第三，有利于实施精细化管理。传统教育环境下，教育管理部门或决策制定者依据的数据是受限的，一般是静态的、局部的、零散的、滞后的数据，或是逐级申报、过滤加工后的数据。很多时候只能凭经验在做管理、决策。大数据根据社会各方面的综合数据来源，可实现实时精确观察和分析，对于推进教育管理从经验型、粗放型、封闭型向精细化、智能化、可视化转变具有重要意义。以学校课程设计为例，美国加州马鞍山学院所开发的SHERPA(高等教育个性化服务建议助理系统)，能根据学生的喜好为他们的课程、时段和可选节次作出推荐，帮助学校课程设计咨询专家解决学生所面临的选课难题。此外，该系统还通过智能分析为教师和课程设计者提供反馈，使他们能有的放矢改进教材。
第四，有利于提供智能化服务。大数据可以采集分析管理者、家长、教师、学生的各方面行为记录，全面提升服务质量，为学习者、教师、家长等提供更好的服务。对教育大数据的全面收集、准确分析、合理利用，已成为学校提升服务能力，形成用数据说话、用数据决策、用数据管理，利用数据开展精准服务的驱动力。如在择校服务方面，运用大数据智能分析技术可助力破解教育择校感性化难题，推进理性择校。美国教育科学院推出的“高校导航(collegenavigator)”项目，该项目通过对全美7000多所高校各类资源指标(如所在地区、学费、奖学金资助、入学率和毕业率等)进行大数据分析并对所有大学进行排序和筛选，进而帮助家长和学生找到理想中的大学。
我国教育大数据开发利用面临难题
我国教育大数据开发利用已经具备一定基础，但还面临不少问题。自《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》颁布实施以来，通过建设教育资源公共服务平台和教育管理公共服务平台积累了教育教学和教育管理两方面大量数据;同时，我国在基于大规模在线开放课程的数据汇聚方面也已初具规模，这都为开展教育大数据研究和应用提供了一定基础。然而，还存在以下不足：
第一，数据类型比较单一。不是实时采集，很多是结果性数据，而并不是及时的、过程性数据。
第二，数据规模还很不够，目前通过“两平台”和第三方服务机构积累的数据量相比于我国庞大教育规模而言还较为有限，难以满足深度挖掘分析的需求。
第三，缺乏对教育数据的深度分析、挖掘、利用。对海量教育数据的挖掘分析具有很强的专业性，缺乏有效的技术、工具、产品、服务。
第四，跨界数据的整合不够。教育行业的很多应用需求不是光靠教育系统内部的数据能分析的，还需进行跨界数据整合，比如人口数据、地理数据等对于提升教育治理水平就具有重要价值。
第五，对大数据研究和开发的支持力度不足、队伍不强。我国虽已发布大数据的国家发展计划，但对于教育大数据的各项研究还需要更多关注，不仅需要尽快考虑在教育大数据研究专项等方面进行布局，还需要一批既懂技术又懂教育的专业机构和人员，目前我们在力量准备上有所不足。
第六，教育大数据标准与安全问题面临挑战。对教育大数据的准确、规范、统一使用和管理缺乏相应法律法规和技术标准支持，在教育大数据共享、开放、交换、交易、安全等方面的有效监管和规范还不太到位，制约教育大数据的健康发展。
如何积极稳妥发展我国教育大数据
为积极稳妥发展我国教育大数据，笔者认为应注意以下问题：
第一，制定大数据教育应用的宏观规划和行动计划。基于国家大数据驱动战略，尽快编
制我国教育行业大数据研究、开发、应用的宏观规划和行动计划方案，指导各级教育管理部门、教育机构推进教育大数据开发和应用。
第二，加强我国教育大数据基础建设。依托现有国家教育资源公共服务平台、中小学生学籍系统等基础数据库，建立覆盖全国的教育大数据基础平台和管理体系，一方面有利于充分挖掘利用，另一方面有利于合理监管。
第三，积极开展教育大数据的应用创新和示范。以教育机构、企事业单位为依托，在全国建立若干教育大数据应用示范区、示范点，在个性化学习服务、教育管理决策等方面开展有针对性的应用创新示范，为后续推广积累经验。
第四，大幅提升我国教育大数据服务创新能力。成立教育大数据联盟，组建专业团队，启动专项工程，针对教育大数据基本理论、关键技术和应用模式开展研究，聚焦学生核心素养、高考改革等教育热点问题，开展应用示范。
第五，加快推进我国教育大数据标准规范和法律法规建设。积极制定教育大数据采集、交易等相关法律法规，尽快启动教育大数据相关标准规范研究制定工作，保障教育大数据的安全、规范获取和及时、有效利用。
篇十八：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 数据驱动教学改进总结荥阳市城关乡初级中学多年以来，从教研室下发的历次学生学业水平测试成绩、中招成绩、以与其他各方面考评成绩来看，我校学生学业水平与综合素质都好于其他兄弟学校。一份师大学的反馈报告，使我们认识到我校教学工作方面存在的不足，结合报告中反馈的数据，我们从以下几个方面对教育教学进行了改进。一、有效激发学生学习动机报告中数据信息显示，我校大部分学生不是为了学习知识而学习，而是为了不被批评而学习。
当学生为了掌握知识而学习时，学生参与学习行为的动机在于提升自身的竞争力，学习始于学生在的兴趣，学生的注意力是投入到学习任务当中去的。
当学生为了避免批评而学习时，学生参与学习行为的动机在于避免显示自己的无能。学生的注意力也是放在自我表现上。
1/11
为了激发学生良好的学习动机，为了能更好地更有效地激发学生的学习动机，教师课堂上加强学习目的的教育，启发激发学生的学习热情；向学生阐述知识的意义和价值，激发学生的求知欲；创设问题情境，激发学生探讨的兴趣；客观公正地进行教学评价，强化学习动机。当他们意识到自己所学的东西是很有意义的，或者他们在学习的过程中得到教师的支持和尊重时，自然会以很高的热情投入学习。
二、增设心理健康课，加强对学生心理疏导
2/11
报告中指出：在心理素质和心理健康方面，本校学生自尊水平偏低，抗挫折能力有待提高，幸福感偏低，但是好在抑郁情绪也比较低。学生的心理素质和心理健康也是本校值得关注和改进的方面。
初中孩子正处于青春叛逆期，问题多多，比如：网瘾、厌学、早恋、抑郁、社交恐惧症等等。
3/11
针对报告中反映出的问题，学校高度重视，增开心理健康课，加强对问题学生群体的心理疏导。没有师资，学校鼓励年轻骨干教师参加心理咨询师考级，组织教师参与各类心理辅导培训班，培养了一批心理咨询与心理疏导专家型教师；开设心理健康课，每班每周一节，让有资质的心理健康教师上课，对特殊学生加强心理疏导，为学生打开一扇心灵之窗，让他们看到光明与希望，看到一切美好的事物。正确面对生活中的坎坎坷坷，走好自己的人生之路。
三、合理利用”班班通“，打造高效课堂数据报告显示：在学业成绩方面，本校学生学业成绩相对教低，值得重视。学业成绩整体水平明显低于全体样本学生，学生两极分化严重，学校整合教育资源，打造高效课堂。
4/11
以九年级2015-2016末考情况为例分析：
从总分情况看，我校九年级考试人数187人，九年级前500名进入8人，上线率4.27%，前1000名24人，上线率为12.83%，前1500名36人，上线率为19.25%，前2000名55人，上线率为29.41%，前2500名72人，上线率为38.50%，前3000名92人，上线率为49.19%，前4000名140人，上线率为74.86%，前5000名179人，上线率为95.72%，整体情况仍有8名学生被抛在前5000名，培优补差仍是我们的教学重点，特别是前1000名学生是我们培优的中心工作，在作业的分层布置上与辅导方面要下大功夫，重点抓好前20名学生和前20—40名的荥高跨线生。抓两头，促中间，工作的好坏直接关系到2016年中招成绩的好坏。
2、从学科情况看，语文前500名上线率6.4%，前1000名上线率15.5%，数学：前500名上线率为3.7%，前1000名上线率为10.7%,英语学科前500名上线率1.6%，前1000名上线率8.02%，英语学科重点工作仍是培优补差，在抓优等生提高与格率方面需下大
5/11
功夫，个别辅导，大面积提高质量是该学科的中心工作，如何改变其薄弱，需好好反思。
历史学科仍然属我校的优势学科,前500名上线率和前1000名上线率政治、化学略低，需认真分析原因，从整体情况看，薄弱学科是英语，数学,物理,优势学科是历史、语文。在辅导上仍需要加强数学、英语、物理的相关学科的辅导和补差力度，力争缩小差距大面积提高质量。
3、从各学科平均分看，总分357.35分，语文74..52分，数学57.21分，英语44.15分，政治56.28分，历史44.95分，物理40.07分，化学40.18分，只有历史,语文学科略高于全市平均分,其余学科都低于全市平均分,英语差距最大，其次是数学、物理。
4、全市前211名我校进入1人，前360名我校进入3人，前450名我校进入6人（荥高统招生人数），前500名我校进入8人.
5、从四个班的平均分情况看，人均最高的是九二，人均366.29分，其次是九四，人均363.59分，第三是九三，人均354.11，第四是九一，人均345.93分，和九二相比人均相差20.36分，九三和九一低于全市总分平均分,所以九一和九三要认真进行总结和分析。
问题分析
1、我校部分教师课程改革意识不强，教学理念旧,基于标准的教学与实践落实不到位，一节课没有明确的目标,没有真正落实学生的主体地位,课堂替代现象还比较严重,课堂教学的有效性不高，课下备课不充分，上课随意性不强，特别是复习课和讲评课，把备课
6/11
写教案看成是累赘，课程纲要编写不结合校情，教学目标不清，缺乏对教学策略的研究，学法指导不够，不能最大限度的调动学生学习的积极性。
2、检查落实不到位，说得多，检查的少，措施不到位，有点犯经验主义的错误，平时抓的不够，训练不到位，影响了成绩的提高。
3、自主参与校本教研的意识不强
我校部分教师在日常工作中缺乏问题意识和反思意识,教研容开展的比较肤浅,深入研讨的比较少,基于课堂教学问题实践跟进式的研究欠缺,校本教研氛围不足,研究质量在低层次徘徊,缺乏发现问题-----分析问题-----解决问题的教研机制和途径,教研活动缺乏有效的专业引领,
篇十九：全国数据驱动教育改进专题论文
P> 大数据助力因材施教—数据驱动的精准教学沈志斌;王玉家
【期刊名称】《创新时代》
【年(卷),期】2017(000)009
【总页数】2页(P56-57)
【作者】沈志斌;王玉家
【作者单位】江苏省无锡市辅仁高级中学;江苏省无锡市辅仁高级中学
【正文语种】中文
教育大师怀特海《教育的目的》一书中指出：“人最有价值的发展应该是自我发展。”教育应该根据人的天分和可能性来促进其发展，人是一个个不同的生命体，即使是同一年龄阶段的人，也有着天分、认知和能力上的差异。沿用至今的班级授课制产生于16世纪的中欧，最早是由捷克大教育家夸美纽斯提倡和组织实施的。“把一切事物教给一切人们的全部艺术”在一定程度上也因此而得以实现。为了实现自己的“教一切人”的理想，夸美纽斯经过不断探索并且找到了使这种教育切实可行的教育制度—分班上课制度，此后该制度逐步发展完善，推行遍及欧美乃至全球，成为今天家喻户晓的班级授课制。我国最早使用班级授课制是1862年，班级授课制是适应社会化大生产的需要，为培养各种各样的产业工人而产生的。班级授课制虽然有利地促进了教育的普及化，但自身也存在难以克服的缺陷：教学活动多由教师做主，学生学习的主动性和独立性受到一定程度的限制；学生主要接受现成的知识成果，其探索性、创造性不易发挥；学生动手机会较少，教学的实践性不强，不利于培养学生的实际操作能力；班级授课制下授课的时间、
内容和进程都固定化、形式化，不能够容纳和适应更多的教学内容和方法；它以“课”为活动单元，而“课”又有时间限制，因而往往将某些完整的教学内容和教学活动人为地分割以适应“课”的要求；它强调的是统一，齐步走，难以照顾学生的个别差异等，不利于因材施教。1.数据驱动的精准评讲数据采集后，系统提供一份诊断报告，如图1为高三物理一轮复习阶段性检测的诊断报告。该报告给出了每个选择题的正确答案、错误人数、高频错误选项；填空题的错误人数；解答题的得分率。传统评讲作业或试卷，有些教师从头讲到尾，没有重点，而且往往时间不够，评讲质量低。有了诊断报告，教师可以快速、精准定位评讲重点，提升评讲质量。教师依据一定的质量标准，以50人样本为例，得分率临界值为70%，那么选择题、填空题错误超过15人的应该评讲，解答题得分率低于70%的应评讲。依据这样的标准，对诊断报告进行检索，教师很快找到符合标准的共有13处（如图1中方框标注所示）,这就是课堂评讲的重点。选择题评讲时，首先要评讲的是高频错误选项，如图1中三角标注处，双击该处可以查看是哪些学生出错了，这一功能在传统手工统计诊断时几乎是不可能实现的。2.数据驱动的精准辅导系统强大的数据挖掘功能，可以提供最新的学业成绩单，可以按照学号排序、从高分到低分排序、从低分到高分排序，教师可以快速查找学业困难学生，判定是否实施数据驱动的个性化辅导。从长时段来看，学生个体接受教师个性化辅导的机会并不多，因此，教师在实施个性化辅导前应充分备课，主要包括：（1）查看学业困难学生作答情况，分析作答错误的成因，系统数据采集过程中能够自动保存作答错误的图片（如图2所示），使得这一工作变得非常简便。（2）查看学业困难学生学业档案，实施动态跟踪，有些学生在新课教学时未掌握
概念或方法，因此在综合练习或考试时容易出错，实施个性化辅导时必须帮助学生回到教学的原点，方能收到较好的效果。（3）查看学业困难学生学业作业动态跟踪图线、考试跟踪图线，分析两种图线的差异性。有些学生作业质量不断上升，而考试成绩不断下降，这很有可能是平时作业缺乏独立思考引起的。（4）查看学业困难学生知识点掌握情况，如图2所示，通过常态化采集作业、考试数据，系统自动生成学生较薄弱的知识点或方法图表，然后通过数据驱动，指导学生加强对薄弱知识点或解题方法的学习。3.数据驱动的教学资源推送系统通过大数据分析，可以为教师的教学提供资源的精准推送。例如，一节课结束后，教师需要提供课后作业，以巩固新授课的知识点、方法等。传统教学需要教师凭借自己的专业眼光命题八个练习，而利用大数据系统的推送功能，则只需要教师命题五个练习，其余的三个练习由系统推送生成。而且，这三个练习具有极强的针对性，是针对这个班级中学生掌握程度不高的知识点或解题方法的，通过这样的滚动与推送，提升训练的针对性和有效性。同样的原理，可以让系统为每个班级推送复习资源，为班级命制考试卷等，相比于传统教师的命题，既节省了时间，又提高了针对性。4.数据驱动的校本题库在日常教学中，几乎所有的学科都需要配置一本同步练习，以强化学生对知识的训练。教学实践中不难发现，很多学校使用同样的同步练习，这就造成了不同认知水平的学生做同样的练习，练习的针对性较差。为了改变这种局面，部分学校着手建设适合本校学情的题库。通常的做法是购置一个题库软件，教师逐步将“看中”的题目添加在题库软件中，从而形成校本题库，这种题库的质量依赖于教师的专业眼光，是经验型的题库，或者说是一个题堆。通过系统，教师采集作业或试卷，将题
库建设工作与教师日常教学结合起来，经过一轮的教学实践，校本题库自然建成，同时这种题库带有属性，如每份作业、试卷、每个题目的难度、区分度等。在新一轮教学中，教师可以查看上一轮训练的相关信息，作取舍或修补，从而进一步提升教学的针对性。1.一键导出错题，学会知识管理每个学生都是一个鲜活的个体，不同的学生经历着不同的学习过程，有着不同的学习体验。随着学习经验的不断积累，每个人的知识结构也不相同，尤其是知识和学习方法上的缺陷也各不相同。通过大数据技术，常态化采集学生的学业数据后，系统自动记录每个学生学习上的缺陷。依据艾宾浩斯遗忘理论，为了与遗忘做斗争，及时复习十分重要。每周或每月，学生通过极课大数据系统下载自己的错题本并订正，学会知识管理，就是一种很好的个性化学习方式，错题重做的习惯即是一种很好的学习能力。2.个性化学习资源精准推送系统记录的学生个体学业知识点掌握程度分布图，根据一定的算法，可以实现：一类：在学校日常教学中，学生过程性评价练习，通过数据采集和诊断，在学生实施学业纠错时，针对相应的知识点，系统自动推送相应教学资源，为学生学业纠错提供帮助和支持；同时推送等位题库的等位练习供学生巩固和拓展，起到举一反三巩固知识点的作用。二类：在终结性评价实施之前的复习时段，通过数据采集和诊断，针对一个阶段学生的学业情况，系统从等位题库中自动挑选资源组成学生的个性化学习资源，供学生复习巩固使用。三类：在暑假和寒假前夕，通过一个学期的学业数据采集和诊断报告，系统从等位题库中自动挑选资源组成学生的个性化假期学习资源，实现假期作业的个性化。四类：在假期学生自主学习时，学生先自学教材，然后借助等位题库频实施机器学
习，系统将自动记录学生的认知能力及水平，并形成相关数据报告，供学生和教师参考。这类学习形式新颖，学生如玩游戏一样轻松地学，具有很大的吸引力，特别适用于对学科竞赛有兴趣的学生，可以极大提升学生的自主学习能力。沈志斌，现任江苏省无锡市辅仁高中副校长，中学物理特级教师、教授级高级教师，江苏省首批人民教育家培养对象、江苏省333工程培养对象、苏州大学硕士生导师、江南大学特级教师后备班导师。他率先在江苏省开展数字化物理实验研究，曾参与九五、十五、十一五信息技术与学科教育融合的课题研究，撰写、发表《中学物理教学问题探讨》等教学论文五十余篇。近年来致力于教学大数据采集与应用研究，参与极课大数据实验项目，任极课研究院教学顾问，应邀在国家教育行政学院、北京师范大学、福建师范大学、苏州大学等院校作学术报告多场。王玉家，极课大数据创始人，极课研究院院长，现任江苏省无锡市梅村高级中学信息技术教师，主要负责学校十五、十一五信息技术课题研究。
推荐访问:全国数据驱动教育改进专题论文 改进 驱动 专题