基于大数据支撑的学科教育,该文是教育发展毕业论文模板范文与学科教育发展和支撑和数据有关研究生毕业论文范文.
教育发展论文参考文献：
本刊记者 冯艳艳 王晓波
采访嘉宾
北京师范大学化学学院博士生导师、未来教育高精尖创新中心学科实验室主任王磊教授
记 者：您曾提到,教育教学的发展和我们整个技术革新,信息技术、互联网+、大数据、人工智能这样一个发展趋势交集,找到它们相互的关联,找到它们的互相支撑,是研究者和实践者非常关心的事情.你们通过什么样的大数据平台在不同的教学要素之间建立联系？
王 磊：回答这个问题,我想首先要谈谈北师大未来教育高精尖创新中心,其主要定位是建设智能教育公共服务平台,汇聚学习全过程的大数据,组建教育资源与服务供给的“统一战线”,创新移动互联时代的教育公共服务模式.
北师大未来教育高精尖创新中心研发“智慧学伴”教育公共服务平台,该平台建设是基于北师大学科教育团队“核心素养导向的学科能力诊断评价和教学改进的理论、评价和实践研究”的系列成果,在智慧学件平台上构建九大学科初中学段的知识图谱,制定覆盖所有核心概念的学科能力表现指标体系,开发基于核心素养的学科能力学期和学年总测工具109套,基于核心概念的学科能力表现微测工具868套,能力素养导向的微教学资源9717个,并在北京市通州区全面应用实践.整整一年多的时间,为我们开展探索性研究,奠定了一个很好的大数据平台.
智慧学伴是互联网+学科能力素养评、学、教一体化的平台,兼具全学习过程数据的采集、知识与能力结构的建模、学习问题的分析以及学科优势和短板的发现与增强,是多功能的、先进的大数据平台,具有未来的大数据研究潜质,很具有开发价值和应用价值.
记 者：智慧学伴作为评、学、教一体化的平台, 如何通过大数据的有效支持,实现评学教一体化发展,进而提升教育质量？
王 磊：北师大教育高精尖创新中心设立了专门的机构——学科实验室.学科实验室是由北京师范大学九学科教育团队（语文郑国民教授、数学曹一鸣教授和綦春霞教授、英语王蔷教授和陈则航教授、物理郭玉英教授和罗莹教授、生物王健教授、历史郑林教授、地理王民教授和蔚东英教授、政治李晓东教授等首席专家、研究生助理及多地市教研员和骨干教师）、高精尖中心技术和管理人员共同组成.
北师大九学科教育团队基于核心素养和学科能力建立了学科知识图谱和各核心概念的学习表现指标体系、微测、微资源体系.根据学科的知识内容、表现指标体系、情境（内容、间接度、熟悉度）等不同维度进行编码,通过学生测试、数据采集、数据分析、数据挖掘形成大数据链条.
基于学习表现指标体系,教师可以进行学情分析、教学内容分析、教学目标设定、教学活动设计、情景素材选取、思路方法外显、教学行为优化.
基于微测和诊断报告,教师可以更好地了解学情；明确教学的重难点；能够更有依据地设计教学.学生可以自我诊断,更好地了解自己的学科优势和问题,及时巩固,提升学科能力.
基于微资源,教师能够更深度地理解学科能力指标,更好地建立问题解决的思路方法,促进反思已有教学,应用于新的教学改进中.学生能够依据自己的实际情况进行精准学习,更好地了解教学中的核心思路方法,及时巩固自己未掌握的,提升学科能力.这些教学资源都是在讲思路方法,都是很有经验的、高水平的骨干教师给出的示范,而且这些微资源都是经过专家指导和审核过的.
我们要去做测评工具的研发、数据的采集、数据的集成和分析,在智慧学伴平台上来完成这样一个大数据的采集和集成分析过程.智慧学伴是整个系统的中心,学生可以实现多端口形式的测试和数据的采集,强大的学科团队进行背后数据的分析和处理,直接会以多种形式来表征和反馈我们学生的微测和总测的数据结果.我们会针对学生测试的实际情况,因为它全部都是基于学科能力表现指标体系的,所以它就会进行精准的、有针对性的教学资源推送,实现评、学、教一体化,也实现了评、学、教个性化和群体的兼容.
我们如果对学生进行全学科的学科能力和素养诊断,它不是基于某一次测试,而要基于所有测试的数据,是一个综合判断,采用全过程数据的思路.不是靠一次考试来去评价学生,而是把学生所有的测评记录,各种属性的测评记录,全部汇总.我们认为,其实这应该是未来的一个趋势,更能反映学生的真实情况.这也是“互联网+”的一个特点,就是关注全学习过程.
基于指标体系、微测、微资源的教学定位,可以根据新授课、复习课、习题评价课、自主学习等不同课型,采用不同的策略.比如,对于自主学习课来说,学生可以进行学科优势发现和问题诊断,通过自主学习,掌握问题解决的思路方法,促进学科能力提升和发展.指标体系——学生可以通过指标体系了解各核心内容的教学目标；指标体系评估的数据用于作为学生表现的反馈.微测——课下练习,及时诊断自己学习过程中的问题；微资源学习后的思路方法诊断、应用和巩固.微资源——根据诊断结果选取微资源进行自主学习,针对自己不完善的部分自主学习.
例如,化学学科的“碳元素的奇妙之旅——碳的世界复习”展示课,教师通过智慧学伴平台上的微测诊断,明确本节课的发展目标为：建立物质分类与二氧化碳的对应关系；用二氧化碳性质解释自然界中的碳循环、低碳生活措施、碳酸饮料、灭火方法等；利用二氧化碳的性质预测陌生反应,推断陌生装置的原理或现象；利用二氧化碳性质进行复杂推理；依据二氧化碳性质创造性解决实际应用问题.在借鉴微测和微资源的基础上,明确以碳循环这一真实背景为情境素材,设计如下教学任务：找出并梳理含碳物质,明确物质间的转化关系；以二氧化碳为核心,梳理二氧化碳的来源；有哪些途径可以去除二氧化碳；论述碳循环的意义和价值；最终实现含碳物质的多步转化,提升学生真实问题的解决能力.在教学过程中,教师适时插入微测,实时检验学生学习情况,及时修正和推进教学；并及时推荐微资源,固化学生问题解决的思路和方法.教学后,学生可以进行及时的测试,诊断本节课的学习情况,如有欠缺处,可以自学平台上推荐的微资源,进一步巩固和提升学生能力.
记 者：那么基于大数据支撑的教学,将给学科教师和学生带来怎样的改变?
王 磊：通过在北京市通州区一年多的实践,我们在通州区开展了60余次的专家报告和100余节的课例指导,对于学生和教师来说确实是有积极意义的.
对于学生来说,学生的学科核心认识和关键能力得到了切实的发展,学习动机和自我效能感有了显著的提升.以化学学科“质量守恒定律”为例,在教学前后进行了对照班和实验班的测试,可以发现：实验班学生的概括关联、说明论证、分析解释、推理预测、简单设计和复杂推理能力显著提升；而且实验班学生的概括关联、说明论证和复杂推理能力增值明显高于对比班.
对于教师来说,教师的教学观念、学生学情诊断、教学设计、教学策略和教学与行为都有了实质性的进步.他们原来可能是基于具体知识的教学,转变为基于能力和素养的教学.他们对于初中化学课程的整体性把握和理解会更上一个层次,原先可能是比较碎片化的经验,现在有一整套核心概念的学习表现指标来指导教师全面认识该教学内容对学生学科素养和能力发展的意义和价值.同时,在大数据支撑下,我们把初中所有核心概念各学习指标的学生已有表现记录在平台上,有助于教师认识和发现学生的优势和不足之处.
教师能够进行系统的学情分析,精准设计教学.课前学生诊断数据,帮助教师准确诊断学情,发现学生的优势和不足,让教师更好地了解学生,精准地设计教学.课中为检查学生是否建立应有的思路方法,可给出微测试题进行诊断,并保留数据改进教学；课后学生根据自己的学习情况,利用微测再次进行自我诊断.
北京市育才学校通州分校化学教师张磊曾在其展示课后总结说：本节课的学生学习效果是突出的.不仅推进了学生的理性思维,还实现了教材内容与学生个性经验的有机结合.通过前测和诊断报告中的数据分析更加了解学情,从而制定目标更加明确.根据学生在单元微测中学习目标的表现情况,更清楚每一节课的学习目标、单元整体目标,甚至是学段的目标,有助于教师的精准有效教学.对于核心素养和能力的理解更加深刻,备课更加精细.对于新老教师来讲都会有不同程度的帮助和提升.资源推送可以让学生明确学习目标,开阔视野,有效提高学习兴趣,针对备课活动补充作用突出.
记 者：当前,大数据支撑下的教学,还面临着哪些制约?
王 磊：大数据支撑下的教学,目前也面临着一些制约,比如学校网络环境的建设,特别是教师、家长或者是社会对学生使用网络的认识.我们的教育理念和教育管理的方式,家庭教育的理念和家庭教育管理的方式,还需要与时俱进地改变.教师理念、学校的教学环境和家长的支持都是有效进行大数据支撑下的教学的必要条件.
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