基于数据驱动的提质增效策略探索公开课.docx
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1、基于数据驱动的“提质增效”策略探索【摘要】:在大数据时代,通过数据的分析给教师的教育教学工作带来很多便利,使教育教学更具针对性。在当前“双减”政策教育背景下,笔者学校借助云阅卷平台大数据,分析教学中存大的问题,针对性地采取措施,在减负的基础上来实现数据驱动下的“提质增效”。【关键词】:数据驱动云阅读平台提质增效一、“双减”政策背景下大数据的意义2013年,福斯特普罗沃斯特(FoSterPrOVOSt)和汤姆福塞特(TomFawcett)在数据科学与大数据、数据驱动决策的关系一文中将数据驱动决策定义为“基于对数据的分析,而不是仅仅依靠直觉进行决策的实践”。当下我们身处大数据时代,如何让数据说话,
2、驱动“双减”政策的有效落实成为学校教学的重中之重。以数据驱动可以帮助教师确定班级中的临界生与后20%的学生,提升班级中的临界生与后20%学生的成绩,进行“培优”与“辅差”;数据驱动可以在全校范围内建立信任文化,推动循环路线,利用校内的交流平台开展富有成效的教师教学合作研讨,实现教学目标精准确定、学情精准分析、教学改进精准规划,提升教师的教育教学能力从而达到提质增效的效果。在这个过程中,教师的教学策略得以丰富,专业判断愈加敏锐,学校教学质量持续提升,实效上切实减轻学生的课业负担,做到“双减”政策的要求一一“减负、提质、增效”。二、学校学生质量方面的现状问题本校是一所城乡交界的学校,近些年来优质生
3、源的流失对于我校来说冲击力是很大的,因此学生的学业成绩相对来说也有参差不齐,后20%的学生较多,对教师的教学带来一定的困难。为了改善本校的现状,减少后20%的学生数量、临界生的提升、优秀生的培养,最终提升全校的教学质量,我们利用云阅卷数据分析平台,让全校教师借用数据开始反思自己的教学,改变教学理念,发现问题,依托教研组,借助团队的力量,从每次集体命题、磨题及学生的检测中出发,突出学生的主体地位,提质增效,真正做到以学生为主体的教学模式。三、以数据驱动“提质增效”的策略(一)数据采集,双线融合随着数据密集型科学的快速发展,数据分析被广泛应用于学校教与学的分析,教学过程与结果数据的通过各种平台进行
4、采集,逐步形成教学大数据,通过多元分析教学大数据,数据背后反映的教学意义清晰地呈现在我们面前,进而辅助学校精准的管理、教师精准的“教”、学生精准的“学”。笔者学校通过双线(线上线下)融合的方式采集数据,助力“提质增效”。1 .线上数据采集:大数据分析能够多角度、直观反映出一个学校的学业情况。下图的各大数据为线上采集,得出我校是属于低水平、高均衡:我校的平均分低于八校36分。“低水平、高均衡”象限表示学生平均成绩越低、且成绩两极分化很弱。学生整体水平较差,且不存在高水平学生,学校或县区之间的比较应着重关注同等师资、生源水平个体之间相对位置关系,而非关注其落入某一区间等绝对位置信息。这样数据让我们
5、认清一个事实,学校的教学质量的提升工作已经刻不容缓了。(见下表1)表1in.1-T12 .线下数据采集:通过学生的线下作业、测试、课堂学习行为、学习态度、学习品质等采集。其采集模式有三种:一是采用“先阅后扫”软件,如“温州学问通平台软件,一般是章节(单元)的测试,在教师纸质阅卷(保留教师批改痕迹)完成后,进行扫描采集数据,形成班级、学生个体的数据分析报告。二是采用网上电子阅卷,一般应用于学校的大型考试,如期中考与期末模拟测试,采用“先扫后阅”的方式,采集数据,完成大数据分析报告。三是观察谈话,在日常教学中,通过观察、谈话等形式,了解学生在课堂内外的学习行为、学习情绪、学习态度、学习习惯等。这种
6、有目的、有意识、有方向的教学数据的采集与分析,为精准教学、高效教学、个性化教学提供数据的支撑。(二)数据分析,层层推进“数据是会说话的”O经过数据采集,我校分不同层面,层层深入进行数据分析、研讨,借助教学检测后产生的数据分析,来反拔我们学科教师的教学改进工作,以此提升教学质量和教学效果。1学校依托“云阅卷”,综合数据分析学校教务处在学初安排各教研组确定期中检测命题和审题教师,给予充分的命题时间,进行反复磨题。为了提升教师命题的荣誉感,将命题和审题教师的名字在试卷的页脚处留迹。当期中检测的数据产生后,学校教务处及时组织各段教师做数据综合分析,比较校内各班的各种数据的差异度,通过数据分析进行有针对
7、性的分析定出班级中重点关注对象、重点关注科目,如临界生与后20%的学生的提升、拖后腿的具体科目等,让教师大致了解本班学生在学校范围里的学习效果情况。(见下表2)表23 .教研组数据分析,讨论教学改进措施在学校教务处对学校层面的数据做了评细的分析后,教研组长组织教研组会议,先由各教研组成员仔细浏览云阅卷导出来的数据分析,之后分备课组进行数据分析,每位教师轮流发言,讲述任教班级的各项数据,特别是最高分、最低分、优秀率、及格率、后20%率等。在备课组内进行充分的数据交流,然后教师思考透过这些数据,对自己教学方面的反拔,与备课组成员分享。通过建立在数据分析的基础上,深度解析教学感悟,对每一位教师都有一
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