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应用数据分析案例

1.实现由“预设性教学”向“生成性教学”的转变

北京中科院附属实验学校英语老师孟欣在中南大学铁道学院

大礼堂作了中学英语创新课例示范，孟欣展示了自己利用智能化同

步教学平台对学生学习情况的数据统计分析结果，参考智能作文批

改工具提供的作文修改建议，针对学生预习和作业当中出现的薄弱

环节，有针对性地改进课程设计。

平台能对教师的教学结果和学生的学习行为进行记录、存储、

统计、分析和预测；教师可以根据所得数据调整教学思路、教学设

计以及教学方法，准确的数据分析可以极大节省教师时间，学生在

智能平台上的学习结果，可以得到及时反馈，教师也可以及时发现

学生在学习中普遍存在的问题，改进下一步教学。让课堂教学从“预

设性教学”向“生成性教学”转变。

在持续反馈和不断调整的过程中，教师可以对学生进行连续测

评，分析学生学习行为及学习方式的变化，为教师后续教学提供课

程设计参考，使课堂教学管理从经验型向数据型、智能型、科学型

转变，从以课堂和教材为中心实现以学生完成教育目标任务为中心

转变，从统一教学标准的工厂化模式向基于学生能力的个性化教学

转变。

2.实时分析课堂数据辅助教学

广州市第一中学初中部将“小班化教学试验”与“教学数据化

试验”结合起来的新尝试。

学生人手一台上课“神器”，随时可以把上课状态用数据“晒”

出来。每位学生的桌前都放着一个“神器”。老师提问时，学生可

以按下“神器”按钮示意可以作答，这时“神器”便充当起“抢答

器”；有学生回答了，同伴之间可以对回答进行评分，这时“神器”

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又成了“评价器”；有学生回答问题，“神器”自动录入答案，算出

学生的回答正确率，便成了“打分器”。

要求每一位学生都参与到评价同学的回答，这就要求学生时刻

留心别人的答案。否则，学生随便打分，老师就能看穿“你可能走

神了”。

随堂的大数据系统记录并呈现学生的课堂练习结果、快速检测

预习效果、主动发言的愿望、发言质量的评价、主动反映听课效果、

准确检测学生课堂关注度、准确统计老师问题的回答结果、调查统

计学生的学习效果、辅助教师记录统计学生课堂的批评表扬表现情

况。通过这些课堂实时数据的呈现，可以快速帮助老师随时调整教

学进度，充分关注每一位同学的课堂表现。“收集课上所有数据信

息并上传到数据云端，通过数据反映出学生的真实学习状态和学习

习惯。”

据悉，这些实时课堂信息积累成“数据云”后，学校、老师、

家长和学生都可以在系统后台查看。家长会上，老师对学生在校表

现的反馈，也将以更直观的数据呈现。“当家长疑惑自己的小孩为

何在某些科目上成绩不错，而在某些科目上又有大的起伏时，我们

完全可以调出学生在各个科目上课时的表现，如课堂参与度，回答

问题的积极度、正确率等等，用数据去分析原因了。”一位老师如

是说。

3.数据化测评判断老师成长

KickUp是一个专注教师测评的标准化SaaS工具，测评数据

来自教师的自查报告及学年内的各项教学结果的反馈，这些数据可

以纵向记录教师的成长历程，提出有待改善的地方。KickUp根据

学生和老师的数量、按地区进行收费，目前全美有超过50个地区

的学校在使用这款测评工具。

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