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基于“数据驱动”视域下教研活动的实践与思考

花成



[摘  要] “数据驱动”教研活动,就是通过数据提供良好的教学反馈,帮助教师了解学生的学习情况,客观分析教师的“教”与学生的“学”过程中存在的问题.根据学生的需求提出改进教学方法和建议,并及时实施新的教学计划,回应分析结果的一种教学实证研究. 其一般包括系统规划、单元测量、数据分析、整改行动等四个基本实施环节.

[关键词] 数据驱动;教研活动;路径;价值

教研活动作为学校校本教研的主要形式,教研评价的科学性和专业性直接影响着教师专业的成长和教学质量的提高. 随着网上阅卷系统的实施,通过大数据分析,学校管理者让数据“说话”,了解受教育者学习情况,评估教师的教学水平,指导教法与学法,将成为未来大数据教育时代的一种趋势. 笔者所在学校通过“数据驱动”的方式,建立了有效的数据评价机制,科学指导教师反思教学过程,成为有效教研活动的新抓手. 这里,试就“数据驱动”教研活动路径做一阐述,供大家参考.

背景

教师专业技术水平的提高是学校发展的动力. 据笔者调研发现,学校教研活动主要以集体备课、听课、评课等同伴互助的形式进行,教研评价往往以主观判断为主,泛泛而谈,致使评价缺乏科学性和专业性. 教学管理部门对教师专业的指导很有限,教师的教学水平处于自然生长的状态,教研活动普遍存在“三多三少”的现象:教研活动定性分析多,定量分析少;教研评价结论性评价多,形成性評价少;常态化教研活动多,有效指导机制少. 而作为衡量教师教学水平和反映学生对课程掌握情况的一个重要指标——教学测量数据,却没有充分发挥数据驱动教学的作用,如何让数据“说话”辅助教师的教学是目前学校教研活动需要解决的一个问题.

基于“数据驱动”教研活动的实施路径

“数据驱动”教研活动,就是通过数据提供良好的教学反馈,帮助教师了解学生的学习情况,客观分析教师的“教”与学生的“学”过程中存在的问题,根据学生的需求提出改进教学方法和建议,并及时实施新的教学计划,回应分析结果的一种教学实证研究.

笔者所在学校对“数据驱动”教研活动进行了有效探索和实践,形成了一套较为成熟的操作路径,其一般包括系统规划、单元测量、数据分析、整改行动等四个基本实施环节(如图1).

1. 系统规划

“数据驱动”教研活动是一个系统工程,需要学校备课组、教务处、学科分管责任人统一协调,相互配合才能完成. 期初由各学科备课组长制定“数据驱动”指导教学成长安排表,一学期根据教学内容(单元)在期中考试前后各安排一次单元测试,明确每次数据驱动教学成长各个程序的日程安排. 如第2周明确单元的教学目标;第3周讨论好测量试卷;第4周任课教师对测量结果进行预测;第5周测量并进行数据分析,分管行政、任课教师召开数据分析会议,共商整改措施;第6周实施教学改进行动方案.

2. 单元测量

一份高质量的测量试卷将真实反映学生对课标要求的知识和技能实际掌握的程度,这对教师平时的教学也具有很重要的指导意义,试想初一的动点问题教学是一个难点,如能预先制定好测量的题目,教师就会提前思考这样一个问题:“我需要教会学生哪些知识,学生才会解决动点问题?”这与课程结束后再去出试卷进行测验,其效果就不能同日而语了. 备课组在期初召开教学研讨活动,根据中考考点了解、掌握、理解、应用的要求,确定每个单元学生要学会的知识点,并提前设置各个考点相应的试题,题目难易程度可参考中考和期末考试相关试题的难度,确保测验内容与中考目标、课程进程相匹配;同时出卷教师编制好各题的目标达成度,以便与最后实际反馈情况相比较,确保试卷平均分在预期范围内,避免试卷过难或过易;任课教师则将单元总的教学目标进行分解,落实到每节课的教学计划中去,做到知识点当堂检查,及时了解学生的掌握情况,从而提高教学的针对性和有效性. 如初一数学单元测试知识点目录(部分),见表1.

3. 数据分析

如果说编制测量试题为教学活动、内容设置了明确的目标,那么数据分析则检验了学生知识、技能目标的达成情况,并为改进教学方法、内容提供了参考. 其操作步骤为:(1)任课教师在测量前,根据所教班级的教学情况对各题目标达成度进行评估,给出各题的预测得分率;(2)备课组组织教师统一评分标准,进行网上阅卷;(3)网上阅卷系统生成数据,得到每小题得分情况分析统计表;(4)教师撰写测量数据分析报告,依据收集到的数据从试题层面、知识点层面、学生层面、教学层面等方面,确定学生的困难所在,分析其内在的原因,特别是针对实际结果与预测结果出入较大的知识点,要制订明确的行动计划和改进措施;(5)召开质量分析会议,会议以备课组为单位、学科分管负责人参与,或由学科分管负责人与任课教师以“一对一”形式开展,审议数据分析报告,共同商讨改进的措施.

4. 整改行动

再好的行动计划,若不转化为具体教学计划,就无法实现教学的指导,所以备课组组长和分管行政应为教师及时提供教学指导,与教师单独沟通,针对不同能力的学生制订个性化辅导计划. 如对学生进行个别辅导、建立“一帮一” 学习小组、课堂进行当堂检测、注重学生的学习习惯培养等,明确行动步骤的截止日期,保证质量分析会讨论的措施切实地用于改进课堂教学,从而促进教师教学水平和能力的提高.

“数据驱动”教研活动的价值和意义

“数据驱动”教研活动是学科进行教研反馈、问题挖掘、归因分析与措施调整的重要手段,发挥测量数据的导向、诊断、改进和管理功能,对教师调整教学目标、内容、计划,改进教学,促进教师专业成长有着十分重要的意义. 其价值主要体现在以下三个方面:

1. “数据驱动”增强教师课堂教学的目标意识

传统的教学目标陈述是含糊的,是无法观察和测量的,有的以“教学要求”代替“教学目标”,以教师的行为要求来陈述教学目标,这往往会导致教师只关注自己的教而忽视了学生学习目标的达成. 通过“数据驱动”教研活动,教师发现教学目标的具体化及目标导学对提高学生的学习成绩均有帮助. 这促使教师备课时更加注重学生学习活动的设计,让教学行为目标的设置变得更具有可操作性. 如将初一数学教学目标“了解二元一次方程的概念”改用行为目标陈述为“通过学生展示自学成果,让学生说明所列方程之间的区别与联系,从而归纳出二元一次方程概念的特点”,这样的教学设计,让同年级不同资质的教师在授课时,都有一个很清晰的操作思路,很大程度上提高了教师的教学能力.

实施“数据驱动”教研活动,教师在教学之前就知道了本单元要测试的内容,这样的测量就由原来的“教师教了什么”变为测量“学生学会了什么”,教師每节课的教学重点和教学目标更加清晰. 如果学生没有学会,那么教师又如何调整教学方式和手段,才能帮助学生学会相关知识,这又成为数据分析后新的教学目标. 测量评价前置让教学更具有针对性,教师的目标意识得以增强.

2. “数据驱动”提高教师教学实证的反思能力

以学评教,让数据说话. 教师通过测量数据的分析比较,可发现自己的预测得分与实际得分之间存在着较大差距,相同知识点本班学生得分与其他班学生得分之间存在着差距,数据的比较将促使教师自觉反思教学过程,撰写测量分析报告,寻找自己的教学方法、手段与其他教师之间的区别,从而找到调整教学的办法,及时采取弥补的措施.

“数据驱动”教研活动中,经常听到教师讲的是:“这道题我已经讲过了,讲得很清楚了,学生也已经做过了几遍,可为什么得分率这么低呢?”教师自认为讲清楚了,讲到位了,但学生不一定听懂了;上课学生回答听懂了,课后也不一定能做正确. 这促使教师要研究本班学情,要关注学生知识能力的“最近发展区”,把一些典型错误或独特思路作为教学的生成资源,通过学生“典型错误”或独特思路的展示评价,课堂上在学生交流质疑中,使学生所学的新旧知识得到“同化”和“顺应”,方法得到归纳和总结. 教学从问题开始,知识在展评中构建,又在问题解决中结束. 由原来课堂上教师经常问学生“你们会了吗”变为“某学生请你再复述一遍”,以检验学生知识的掌握情况.

3. “数据驱动”提升教师的专业技术水平

收集与整理测量数据,建立学生学习档案,给教师提供了丰富的教学资源,如教师跟踪数据发现有的学生即使做熟题、常规题,还是经常要做错,学生常把这种“一点就通、一做就错”的情况归结为粗心造成的,其实大多数情况是学生缺乏总结和归纳,知识迁移能力弱,是不能有效形成思维自动化的一种表现,这就需要加强举一反三、方法总结的训练,从而达到触类旁通的目的. 教师通过了解、积累学生知识的掌握情况,分析不同学生在认知方式、能倾水平等方面存在的差异,根据学生特点进行因材施教,教师对学生学业的诊断水平得到了提高,学习指导就会更专业,更具有科学性了.

结束语

本文通过一个数据分析促使教师反思改进教学的案例,得出了“数据驱动”教研活动的操作路径,为备课组、教师个人进行教学效果的实证研究提供了一个可行方案,也为学校进行教学指导、提高教学质量提供了参考建议.

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