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【摘要】大数据时代，初中生物的教学方法与策略正在发生积极地转变。依靠大数据的采集与分析，教师更加清楚地掌握学生的学习需求，以具体学情为依据，制定个性化教学策略，实现以学定教。同时，以数据作支撑，提升课后作业与习题讲评课的精准性，创建学生自主学习包，全面促进学生学习的主动性，减轻课业负担，落实“双减”政策。

【关键词】大数据分析；教学策略；初中生物

随着科技发展和教育信息化的深入，越来越多的技术工具应用到实际教育教学中。数据驱动下的精准教学将越来越受到教育界的关注与重视。在大数据背景下，教师应真正抓住教育教学的痛点，以数据分析为抓手，充分了解学生的能力特点以及学习情况，创新教学内容与教学方法，直击学生具体问题，从而达到以学定教、因材施教的目的。本文主要以初中生物教学为例，从笔者的教学实践出发，探讨基于大数据分析的教学策略的改进与实施，让数据驱动教学。

一、传统初中生物教学策略中存在的问题

（一）学情分析不精准，教学模式一成不变

在以往的教学过程中，教师容易忽视学生的具体学情，往往根据自己的经验来组织教学，导致教案重复使用，教学模式一成不变。这种传统的教学方式常常导致学生学习效果差，学习效率偏低，失去学习热情。在课堂中，学生只是一味地被动学习，在遇到陌生的知识体系时，也只能跟随教师的节奏，灌输式的吸取新知识，从而失去了自主学习和主动思考的能力。

（二）作业繁杂重复，增加学生课业负担

如果说课堂教学是学生在教师引导下学习的过程，那么作业就是学生通过自主思考而将知识内化的过程。然而纵观教育现状，由于教师缺乏对学生的整体评估，对个别学生的疑难问题不能做到及时关注，单纯靠平时课堂和批改作业的模糊印象，很难具体到单元模块或某些知识点上。因此教师在布置作业时，经常会出现“一把抓”和“全覆盖”的现象，无法依据数据精准对接作业设计。长此以往，学生课业负担越来越重，但学习效果却不显著，甚至出现倒退的现象。

（三）生物教学课时限制，忽视实验的重要性

生物学是一门以实验为基础的学科，实验教学不仅可以帮助学生更好地了解理论知识，更重要的是能够提升学生的实验探究素养，培养学生发现问题解决问题的能力。但就目前状况来看，只有少数教师能够真正花时间、花精力去开展生物实验课。其中，课时限制是重要因素。教师往往为了赶进度、刷习题而压缩实验教学时间，导致学生只会应对考试，而缺乏生物核心素养。

（四）传统习题讲评课，费时且低效

习题的讲评贯穿整个教学过程。传统的习题讲评，通常是教师全部讲解或是待学生提出问题个别释疑，这两种情况的效率都比较低。前者对于学生已经掌握的部分重复强调，浪费课堂时间，学生容易失去听课兴趣。后者将问题抛给学生，也无法全面了解核心知识的掌握程度，既费时又低效。

二、大数据驱动教学策略的改进研究

依据上述问题，笔者从自身的初中生物教学实践出发，以数据分析为指引，在改进传统教学策略的研究中做了一些尝试：

（一）基于预习的学情分析，实现以学定教

1.精准设计预习学案，提供有力数据支撑

课前预习是学生由被动学习转变为主动学习的重要途径，也是教师定位学情并指导教学的有力依据。教师以学习资料、微课视频及任务式学案为载体，引导学生有目标、有方向地进行预习，通过构建知识框架提升归纳总结的能力。预习学案主要包含学习目标、重难点、框架梳理及预习诊断四部分。教师依据新课标及学生能力特点制定相应的学习目标，学生以目标为方向，提前把控整体知识脉络。在预习后进行预习诊断，诊断习题经过教师精心挑选，涵盖核心知识点和能力点，帮助学生及时内化预习内容，梳理疑难问题，为后续的课堂学习做准备。合理精准的预习学案不仅是学生“学”的“脚手架”，增强学生的主动意识，更能够为教师的“教”提供有力的数据支撑，帮助教师随时跟踪每一位学生的动态学情，及时跟进与深入。

2.以学情分析为依据，实现以学定教

在学生完成预习学案后，教师端通过对学案完成情况和诊断数据的具体分析，迅速了解学生预习结果，结合整体学情，以学定教，及时调整新课的设计策略，最大限度地提升课堂教学的有效性。比如在进行“流动的组织——血液”这一节的新课教学前，教师布置相应的预习学案，同时发布预习诊断问卷，以问卷星为工具，设置精准的诊断习题以及开放式的问题反馈。学生依据学习目标主动预习，并完成对应习题。教师在对学生的学案数据进行分析时发现，血液的组成成分以及三类血细胞的形态特点两部分掌握较好，大多数学生均能进行概括梳理，但对血细胞的主要功能、知识应用两大板块存疑率较高。因此教师调整教学思路，做到有的放矢。前两部分以分享学生成果的方式简单梳理，而将主要教学精力与教学时间放在功能和应用两方面。以问题为驱动，设置多种情境，重视思维流量的输入与输出，引导学生逐步深入血液的主要功能以及与实际生活的联系，大大提升新课教学的效率，充分发展学生的自主学习能力。

其次，课堂效率的提升也能缩短教学时长，提供充足的时间开展实验教学。依靠互联网资源和数据背景，分析学生的能力特点，针对不同学生设计不同层次的实验策略。通过模拟实验、动手操作、小组探究等方式，提升学生的科学探究能力，培养学生生物核心素养。

（二）基于诊断与测试的数据分析，设计个性化作业

基于诊断与测试数据的个性化作业，能够让作业精准对接学生的学习特点与学习进度，减轻课业负担的同时提升学习效果。教师可以选取阶段性数据进行分析，可以以一周或一单元为单位，数据来源包含课前诊断、课堂测试以及课后练习。教师在布置日常练习时要按主题或版块进行划分，课堂或课后训练后及时登记学生的学习情况，储备充足的数据信息。同时系统收集学生的易错题型并制定相应的错题集，教师综合各类数据，定期分析学生在学习过程中的疑难点及薄弱部分，精心设计并组建周作业或单元类作业，减少无效题目的训练次数，做到对症下药，最大效率地解决学生的学习问题。

此外，探索课后作业的设计与实施时，可针对不同学生的学习水平以及能力要求，适当融入拓展类及动手类的实践作业。丰富作业形式的同时，能够关注到不同学生的能力差异，给学生一个施展才华的机会，帮助形成学生过程性评价，对于学生的主动学习具有积极的促进作用。

（三）基于数据反馈的讲评课，做到精准有效

习题讲评课堂反馈以及作业讲评三个层面。课堂反馈，是指在课堂上针对刚学过的重点内容，立即发布练习习题，学生在规定时间当堂训练。比如本校使用的Classin线上教学软件，教师端时刻关注学生的答题情况及每一题的得分率，能够对教学内容及时反馈，对得分率较低的知识模块深入讲解。而针对课后作业和试卷的讲评课，教师提前对数据进行分析，做到心中有数。比如利用“一起中学”平台发布课后练习，教师既可查阅班级整体学习水平，又能够关注到每位学生个体，及时进行精准的学习干预。同时不同题目的具体数据也可作为习题讲评课的依据，提升课堂有效性。

此外，教师还可以为学生设计自主学习包，以单元为单位划分知识模块。教师先依据学生一阶段的学习情况和课堂效果，对重要且难掌握的知识进行分类归纳，设计涵盖本单元重点内容的不同模块主题。每一模块下包含微课讲解以及对应的习题练习和拓展提升，满足不同层次学生的学习需求。学生课后可根据自己的需要随时提取相关内容，点对点强化薄弱部分。

三、反思与不足

新时代背景下，数据分析将作为强有力的支撑，给教育教学提供改革的契机与方向。但要想利用数据驱动精准教学，需要建立详细而完整的学情报告。笔者在数据分析过程中，更多地依赖于预习诊断以及习题测试，而对于学生的课堂表现，行为习惯，人际交往等方面，还无法做到真正意义上的综合考量。同时也要注意，不能只重视数据挖掘与应用，而是要将大数据技术融入到传统的教育教学中，摒弃不利的教学方法与策略，积极探索适合学生的教育新思路。因此，在今后的教育教学中，需要不断的自我学习，提升数据应用能力，充分挖掘数据背后隐藏的价值，切实提升学生学习的核心素养与综合能力。

【参考文献】

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