1、G4基于數據分析的學情診斷總結在此次教師信息技術提升工程2.0的學習過程中，我選擇了G4基于數據分析的學情診斷。學情分析通常被稱為“教學目標分析”或“學生分析”。研究學生的實際需要、能力水平和認知傾向，為學習者設計教學，優化教學過程，更有效地實現教學目標，提高教學效率。為什么要學情分析學情分析是教學目標設定的基礎。沒有學情分析的教學目標,往往是空中樓閣，因為只有真正了解學生的已有學問經驗特點和認知心理，才能確定學生在不同領域、不同學科，不同的學習活動與最近的進展區（已經達到的進展水平與可能達到的進展水平之間的區域），并從學問、技能和能力方面說明是近幾年教學和學習目標的進展區。學情分析是教學內容

2、分析（包括教材分析）的基礎。沒有學情分析的教學內容往往是零散的或無目的的，因為只有針對具體的學生才能確定內容的重點、難點和關鍵點。學情分析是教學策略選擇和教學活動設計的立足點。沒有學情分析的教學策略往往是教師一廂情愿的自我表現。沒有學生的學問和經驗基礎，任何解釋、操作、實踐和合作都可能難以實施。總之，學情分析是“以學生為中心”、“以學習為導向教學理念的具體落實。一、傳統教學評價中存在的不足數學教學需要經歷“傳授新課一鞏固落實一階段檢測一學情診斷”的完整閉環，并且環環相扣，漸漸深化。學情診斷是教學中不可或缺的重要環節，它是對前一個教學周期教學成果的檢測驗收，是新周期教學調整的重要依據。然而，在教

3、學實踐中，教師對評價反饋普遍重視不夠，或者受技術條件限制，尚存在諸多不足。具體表現：過于強調評價的甄別與選拔功能，忽視診斷與激勵功能；過分關注結果而忽視過程；做成果統計與分析時，以名次排位為主，對學生個體的進步與成長關注不夠；在大班額現狀下，很難給學生供應全面的學情診斷、個性化的學習建議和因人而異的作業練習。隨著新課改的推動，傳統的評價模式已很難適應“以人為本,進展個性，尊重學生主體地位，促進學生自主、全面進展的教育要求。新的學情診斷模式呼之欲出。二、學情診斷中遇到的困難我校歷來重視數學教學評價反饋，一貫致力于研究并開展進展性評價，即運用多種科學的評價手段診斷教與學的問題，分析問題，激勵評價者

4、與被評價者改進、完善，以評價促進進展，包括學生的進展、教師的進展和課程的進展。在探究新模式、新方法的路上，我們也遇到了一些困難。(-)沿襲傳統，問題凸顯。始終以來，數學學科的階段性測試題目主要來源于命題教師的日常積累，包括教材、教參、教輔、自己積累的往年各種試題等。測試時教師需自行錄入排版打印。因數學試題中符號繁多，圖形簡單，選題、錄入耗時較多。批改試卷后進行的成果登記統計工作一般是教師召集各班課代表協作完成一一用計算器加出學生個人總分并計算班級平均分。由于數據過少，大量教與學的反饋信息被忽視。事實上，即使兩個學生分數相同，這兩人的數學基礎、學習能力、測試表現也會存在巨大差異。比如甲學生的代數

5、、邏輯推理能力強，但是圖形感知、空間想象力弱，而乙學生可能恰好相反；再如甲學生的基礎、計算功底較好，基礎題完成較好，對難題直接放棄，對能力（爬坡）題完全沒有思路，而乙學生的思維水平較高，對能力題完成較好，但做基礎題時常常失分XXX學生之間的巨大差異靠簡潔的分數高低比較是無法體現的。然而有時教師只能依靠經驗和感覺就整體進行粗略的評價,對學生的指導缺乏針對性，不能滿意學生的個性化需求，導致教學效率和效果大打折扣。（二）探究遇阻，進退兩難。隨著技術的進步，新技術向教育不斷滲透，教師專業化成長加速。目前，我校數學學科教師普遍能夠熟練應用一些統計軟件（如Excel.SPSS等），而且比較重視“用數據說話

6、”。在評價反饋環節，一般都會應用教育統計和測量的專業學問以及統計軟件的強大功能進行更加細化的學情分析。達成共識后，數學教師自發組成興趣小組，利用業余時間交流應用統計軟件新功能的心得，共享應用所學新技能優化、細化教學評價和學情診斷的實踐案例。大家在互相學習中共同進步，大大提高了數學教學評價反饋環節的科學性和有效性。例如，我校高一備課組應用Excel軟件對全年級學生的期中、期末考試成果進行細化分析，以發覺班級差異，為下一周期實施差異化教學供應依據（起點、重點、速度、難度等會呈現差異）。各備課組應用SPSS軟件逐班逐題分析，主要關注考題的難度、區分度等指標。科學應用幫助軟件有利于提高教師命制高質量試

7、題的能力并完善優化校本題庫。雖然我們所做的教學評價精細化探究較之傳統的教學評價取得了長足進步，豐富了反饋信息，更好地利用了評價的診斷與激勵功能，然而我們也遇到一些需要破解的難題。例如，批改試卷結束后教師要召集各班課代表逐人逐題錄入分數（某次考試需要錄入的數據量為27條/學生，全年級近2萬個原始數據），還要自己編制程序按需進行數據加工以生成各種圖表。如此繁冗枯燥的工作完全要依靠人工手動完成，勢必會耗費大量精力，給教師本就繁重的日常工作又增新負擔。另外，完成后期數據整理分析、圖表信息解讀等工作，要求教師具備足夠充分的統計學學問，“門檻太髙不利于向其他學科推廣。我們的探究一度陷入進退兩難的逆境，大家迫切期望新技術能把教師從數據的汪洋中解放出來！學情診斷在教學環節中起承前啟后的重要作用。傳統教學中,教師一般通過經驗評價學生學習情況并做輔導。文章針對教學中的痛點需求，通過探究應用數據分析進行科學測評和精準教學及個性化輔導，結合實例闡述了數據分析在學情情診斷、命題開發、評價反饋方面的優勢。如今人工智能和大