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基于“极课大数据”的物理教学实践

作者:管小庆 发布时间:2017-03-03 来源: 江苏教育新闻网-《江苏教育报》

  “极课大数据”是一种基于传统作业批改方式下的数据收集系统,通过扫描学生纸笔作业和教师批改痕迹,生成作业的数据。在“未来教室”建设中,我将其应用于物理教学实践,发现其具有如下的优势。

  透析总体样本,诊断学情,定制教学优化方案。极课系统会给出全年级每个班每一次作业小题分对比的统计数据,包括每题的正确率、正确率较低的作业题学生错在哪里、每个题目做错的学生是谁。认真研究数据,我们不难发现:极课系统提供了学生是否达成目标的数据、教师诊断学情和效果的证据。有了这样的数据和证据,教师的教学就有了更加专业的判断:哪些内容是学生已经掌握的、哪些内容是学生没有理解的、哪些需要进一步加强巩固……对于未达成的目标,教师后续的教学应做什么样的调整、提供什么样的学习机会、课后如何提供针对性的训练……这些都有了明确的方向,也为实施高效教学提供了有力的保证。

  跟踪个体案例,了解差异,落实个性化分层教学。极课系统可以自动跟踪分析学生的学习状况,提供学生学习的个体样本数据。教师据此可以了解学生每个阶段的学习状况,并导出学生错题集加以分析,为学生量身定制个性化提升方案,真正做到优生提优、学困生补差,落实分层辅导的精准教学。

  评价试题参数,完善功能,形成优化教学试题资源。极课系统在每次批阅后,会给出每道试题的区分度、得分率和难易度(得分率和难易度的样本量是各个班级的学生,区分度的样本量为全年级所有学生)。通过分析这些数据发现:难易度在0.5左右,区分度D≥0.4的试题是检测差异的最好试题,命制较多这样的试题可以实现学生成绩的分数段呈现比较理想的正态分布;有时候也会出现难度低、区分度高的题目,这类题目能够很好地区分低分群体,要想对高分群体加以区分,应该命制难度高、区分度高的试题;同一套作业很难同时区分不同的学生群体,因此对于不同的学生群体也应该设计有差别化的作业,实现教学的更优化;区分度低的难题要尽量避免,适当选择区分度低的容易题可以保证学困生取得保底成绩。因此,我们在每次作业后,要为每道试题标注考查的知识点以及极课系统提供的难度系数和区分度,不断地进行测试、调整、完善、分类,构建出分层诊断、个别指导、分类使用的优质试题资源。

(作者单位:江苏省锡山高级中学)

 

责任编辑:李月昭

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