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基于大数据的个性化学习与课堂教学策略探析

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更新时间:2023-01-09 15:51:22 发布时间:24小时内

课堂教学策略是实施课堂教学的重要手段,灵活多变的教学策略是营造良好的课堂教学氛围,并顺利的完成教学任务的一种手段和方式。21世纪是一个知识、信息爆炸的时代,互联网、移动电子设备以及成本低廉的远程交流技术,在大数据的支持下,一切可量化的数据可以为我们的学习和知识的创造造就无限的可能。鉴于目前课堂教学存在的诸多方面的弊端和问题,大数据支持下的个性化学习日渐成为一种可能,我们的课堂究竟会发生什么样的变化。本文主要从以下几个三面来阐释:

一、目前课堂教学现状分析

我国在建国初期乃至到现在一直在沿用苏联的教育教学模式:五步教学法。即组织教学、检查上课布置的作业、讲授新知识、课堂练习和布置作业的五步法模式。如今,苏联解体、中国各个行业领域突飞猛进的发展唯独教育大部分仍旧沿袭苏联模式。而我国的几次教育改革基本在这种模式的基础上进行小修小补,没有带来实质性的教学改革。对此,存在以下几个方面的情况:

(一)目前课堂教学面临的问题。目前的课堂教学活动主要以口对口传授式的言语方式进行的,占所有教学行为的80%左右。[1]课堂时间的三分之二为课堂讲话,而课堂讲话的三分之二是由老师讲话,而老师讲话的三分之二是由老师单向的向学生讲话,简称三分之二定律。目前课堂教学往往是一场老师对学生苦口婆心,一厢情愿滔滔不绝的讲话。老师一味的灌输式的说教和强制性的学习,弱化了学生自主学习和奋发向上的生命力和学习力,失去了学习的兴趣,个性化学习被掩盖,这是一个亟须改变的教育现状。

(二)课堂教学的现状产生的原因。教学过程是由一个个的逻辑清晰、层次衔接的问题组成。教学所进行的一切活动可谓是问题的衍生物。学生学习能力的形成就在于问题解决能力的形成。[2]五部教学法普遍存在着老师自始至终的主导或主持课堂,并且整齐划一的教评体系。我们的课堂教学往往围绕同样的教学内容、同样的教学目标、同样的进度、相同的作业和整齐划一的评价体系。对于问题直接进行引导和提出,由此造成了缺乏发现问题的眼睛和问题解决的倾向性。

传统的、绝大多数课堂对话的关键词识记、理解、运用、分析、综合、评价等,对于老师引导下的问题和课堂知识的认识只是停留在表层。师生信息之间的不交流、不对称,没有真正的有效沟通,和针对性实施有效的教学。究其原因在于,老师不能精准的读懂每一个学生,没有学生学习效果的精准反馈,没有学生学习动态的精准把握。我们的教师,我们的课堂缺乏数据的支撑。

(三)我们究竟需要的什么样的数据。社交软件的广泛应用和智能穿戴设备的发展为我们提供了广泛的数据来源,然而,什么样的数据才是我们需要的数据呢?我们关注个性化学习,我们的对象是每一个孩子。我们除了需要了解血型、性格、偏好、反应能力、答题效率和正确率、人际关系、活跃程度等这些易于掌握的信息外,还需要关注孩子在学习平台中的活跃程度、与哪些同伴交流学习、从交流中得到了什么启示、对哪些知识内容存在认知困难、哪些因素可能会影响到学习者的知识建构。[3]通过学习量表或者综合性学习分析工具进行的分析处理后能够清晰直观可视化的显示反馈结果。同时为后续的针对性学习和教学提供预测和可供参考的意见和建议。

二、基于大数据的个性化学习

(一)什么是个性化学习。个性化学习是一种以反映学生个性差异为基础,以促进学生个性发展为目标的学习范式,是教育学一直提倡和追求的目标。[4]因材施教一直是为人所乐道的教学圣典,因为它能够根据学习者的学识、能力和状态来安排教学的内容。个性化学习通过个性化的学习评估,有效的课堂教学和丰富多样的个性选择及人性化而又极具个性的教学设计,来完成课堂教学。并在大数据、互联网+、云计算等资源和终端设备的支持下,从大量的数据中提取有用的、潜在的和动态的数据和信息,形成综合性的学习分析。

(二)个性化学习的优势。大数据背景下的个性化学习由传统的任务导向转变为数据导向。即传统常规的学习由具体的教学任务构成,教学资源、教学大纲、教学内容都围绕着完成教学任务,却忽略了教学中最重要的组成部分学习者。[5]大数据支持下的个性化学习用量化的数据来监测学习者的状态、能力,由个性化的数据来驱动教学内容、教学方案和教学资源的运用。

(三)知己知彼的因材施教。个性化学习,通过被细化分类数据的综合性学习分析了解到学生的思想状况、学习平台的活跃程度、个性见解、人际交往、爱好特长、认知困难、作业完成情况、心理状况甚至睡眠情况、运动量以及精神状态等呈现直观可视化的分析,从而有针对性的指导和教育。教育是一场旷日持久的硬战,知己知彼是应该的而且是首先必须的。

(四)目标明确的自我超越。个性化学习以学习者为中心,让学生意识到自己是独一无二的。最好的自己不是优于别人,而是优于昨天的自己。根据学生特点,通过针对性的个性化的课程、设计具有挑战性又能满足学生个性需求的任务和课程内容,使学生从中找到自我的价值和尊严,增强自我学习的兴趣和责任感。激发学习动力,让真正的课堂学习发自内心的真实的发生。

(五)认知领域的无限拓展。个性化学习的一个重要方式就是通过网络和学习平台。首先,网络给人的认知提供了无限的可能。其次,给学习平台的使用提供了技术的可能。最后,个性化学习提倡合作与自主探究相结合的学习方式。鉴于每个学生的学历差异、兴趣差异、适应性差异和生活阅历的差异及学科知识体系与个性化知识体系的不同和交叉。合作小组的通过探讨交流、知识形成纵横的交差传递,就像是一个孤立的知识点串联起来形成的知识面。最后,在经过自我的课外探索、老师的个别化的指导。通过学习结果在学习空间的分享、交流和交换从而形成立体的知识模块。在同学们之间形成自我探究、合作学习、个别化指导的学习氛围。这样学习的目的性不是全为了应试教育打牢基础,而是本着以学生为本的原则,和以学习者为中心的理念实现个性发展和主体人格的培养。

(六)极具智慧的学习智能。随着虚拟现实设备和游戏化教学法的结合引入,能随时随地的根据所处的场景,位置信息等,为我们随时随地智能推送相应的学习内容,如旅游时候智能推送与历史知识和教材吻合的语音版导游解说;与地理和生物知识相吻合的海洋信息等,充分的打破学习空间、时间和地域的限制,让学习的场所像空气一样无处不在,让学习内容的推送功能像知己一样鞭策和激发学生的潜能。

三、基于大数据个性化学习课堂教学策略

(一)转变课堂教学理念,由教转学。首先,由重教师教到重学生学,将课堂由教堂变学堂,课堂教学实践中要摒弃以教师为中心的教学立场和内容立场。其次,充分发挥学生的主动性和探究性,摒弃教师一言堂式的教法,变教会学生充分利用身边适合自己的教育教学资源的学法;最后,教师的教学方法不再是教会学生学习内容的方法,而是个性化学习的课堂模式下,教会学生找到适合自己的学习方法。

(二)转变课堂教学模式,顺应时代发展。将MOOC、微课、翻转课堂等教育教学资源在一定程度上适当有机的引入传统课堂,并通过网络空间人人通,百度云等实现资源共享,根据学生情况自动选择、老师推荐或者智能推送的享用。最大程度的实现学习资源利用的最大化、学生学习适配度的最大化、学习成效的最大化。通过网络社交软件等实现生生互动、师生互动、及区域与跨区域间的师师互动等,从而满足被教育者不同层次和群体的需要。

(三)遵循教育教学原则。在大数据支持下真正做到因材施教,个性化教学。通过移动终端、可穿戴设备等实现对学生数据的极大量化和分类处理,形象直观的呈现可利用的数据来形成对教学决策的指导和分析预测。对此,应该遵循以下原则:

1.学力差异基础上的个别化指导原则。通过性格测试、能力测试、内驱力等非智力因素的分析和智力因素的综合考量,以及认知情况、课堂观察、学业反馈等的直观呈现。针对每一个学生出具一套适合自己的学习方案,并据此给予个性化的指导。

2.性格差异基础上的小组合作、优势互补原则。不同血型性格的人组合合作度高,通过合理的有机分配成员,实现分工合作、小组讨论、思维特点等的优势互补。

3.学无定法原则。学习者为中心的教育教学原则强调以学生为主,以学生的个性发展和主体人格的培养为主。没有一定的教学模式适合所有的学生,也没有一种教学适合所有的课堂。通过各种渠道和方式、教师作为学生个性化学习服务者的角色鼓励真正的学习实实在在的发生。

4.课堂教学体现充分的开放性和学生学习充分体现自由性。在教学中,鼓励学生参与课题性的研讨,本着相信学生、鼓励学生的原则,提倡将带出课堂,带向生活,与知识对话,在自然生活中、现实社会积极思考,自我主动探究,与他人充分合作。在此过程中通过社交软件充分互动。有条件在先进的教育发达地区适当运用智能导学平台、教师后台宏观把控学习进度,根据学习者认知特点智能推送,教师后台参考并给予人性化建议。

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