智慧教育典型案例：区域教育大数据支撑下的精准教学

区域教育大数据支撑下的精准教学一、项目概要 二、实施背景

我国基础教育正面临资源配置公平与效益、教育质量提升、学生个性化发展三大时代命题。基于人口信息、经济发展和教育质量等多维大数据，可以综合评价资源配置合理性，提高资源配置的有效性，真正落实教育公平；基于教学、学习和管理等大数据，可以揭示我国教育教学的特殊规律，创新中国特色的教育理论与方法体系，为提升教育质量提供科学指导；基于伴随式的过程性数据，可以科学精准的认识学生的个性特征、学习情况和发展水平，实时监测学习情况，进而提供全方位个性化诊断和促进。大数据为破解这些难题提供了全新的思路和解决方案。我国教育规模居世界首位，仅基础教育在校生就接近2亿人，如此规模的教育，必将产生极其庞大的教育大数据，随着教育信息化水平的不断提高，这些数据还在以几何级的规模递增。这些数据，一部分属于政务数据，并未向行业开放；还有一部分存储于各类信息化平台中，缺乏有效的汇聚机制，如何发挥已有数据资产的价值，同时积累更多更全面的数据成为我国教育提升的关键。在此背景下，为推进信息技术与教育教学深度融合，诸暨市大数据精准教学系统成为教育信息化建设重点。通过大数据精准教学系统建设，利用当前先进的大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术促进传统教学模式的彻底变革，构建智慧教育生态体系。因此，诸暨市大数据精准教学系统在此背景下势在必行。 三、战略定位和远景目标

在不改变教师教学习惯的前提下，采用手阅（先阅卷后扫描方式）和网阅（先扫描后阅卷方式）相结合的数据采集方式，将日常的作业、单元测试、联考等过程性和结果性数据进行伴随式的采集，形成个人学业大数据，通过数据分析，精准定位学生的知识点盲区，帮助教师精准掌握班级及学生的学情，实现精准备课、讲评、辅导及教研等教学工作。结合题库系统和人工智能技术，推荐符合学生学情的个性化学习资源，切实改善重复学习、低效学习状况，实现学生学业减负增资。通过对区域教学数据动态监测、精准分析，让教育管理者轻松实现对学校学业水平发展现状、教学质量、教学活动情况进行全面动态掌握与了解，按照科学的教育评价准则提供及时准确的教学质量测评与分析，为提高区域教学质量，教学决策提供大数据支持。 四、现有工作基础情况

诸暨市大数据精准教育系统由诸暨市教育体育局统一部署，在辖区内31所公立初中和8所公立高中同时推进应用。一期项目总投资890万，于2018年12月底投入使用。系统主要包括基础数据中心，能力开放平台，网络阅卷系统，数据分析系统，题库系统等主要功能模块。系统采用“1个数据中心+1个能力开放平台+N个应用”的架构模式，通过建立统一的、实名注册的用户身份认证和管理服务，不同的应用系统采用统一的用户身份认证服务进行身份认证，通过单点登录，实现一站式访问服务。 数据中心集中存放学校、学生、教职工相关的各种基础信息，用于数据交换、存储、中转、共享。各个应用通过能力开放平台提供的标准接口读取业务所需要的、允许获取的基础数据，并把应用产生的数据通过标准接口回写到基础平台。支持第三方应用的快速接入，能够通过应用上下架的方式打造教育应用商店；

诸暨市大数据精准教学系统所需的所有软硬件全部基于诸暨市教育云本地部署，所有产生的数据实现本地存储，不依赖于第三方应用，不会因为第三方应用的下架导致数据中断或消失。 目前能提供的服务主要有：

1.大数据采集服务

大数据采集服务是在不改变教师教学习惯的前提下，采用手阅（先阅卷后扫描方式）和网阅（先扫描后阅卷方式）相结合的数据采集方式，将日常的作业、周练、测试、考试、联考等过程性和结果性数据进行伴随式的采集形成学业大数据，通过对区域、学校、年级、班级、学科、学生的多模块、动态行为数据分析实现发展性、常态化教学评价。（1）网阅数据采集通过先扫描后阅卷的方式实现阶段性测试、考试、校际间联考等全场景数据采集。在互联网环境下，轻松实现答题卡制作、扫描、云端阅卷与数据分析等功能模块的使用，并能够通过考试管理工具优化考试流程和方式，满足学校常态化使用的需求。网阅数据采集方式不仅能解决主观题评卷误差和统计环节误差，全面提升阅卷速度和阅卷质量，更能有效评估阅卷教师水平，对教学和学习质量给予公平公正的正确测评，提供有价值的分析数据。 （2）手阅数据采集

手阅数据采集是过程性数据进行采集，覆盖周测、随堂测练、课后作业、课前导学等全场景线上、线下作业模式，过程性的评价是教学中的重要环节，通过对学生学习和教师教学效果评价的反馈信息，教师及时调整教学计划和教学方法。2.大数据精准分析服务

大数据精准分析是将校际间联考、平时考试、作业、练习中采集而来的过程性数据及终结性数据进行分析，面向学校管理者、教师、学生、家长形成多层级评价分析报告体系，有效辅助教师评价、教研反思、习题课讲评、学生个性化辅导。 （1）联考评价分析

校际间的联考评价分析报告可实现指标、模块呈货架式自选，分段指标可自行划分，报告可自定义生成，也可自定义题组进行统计分析。 （2）校级评价分析

校级评价分析报告，主要为学校展示学生整体在考试中的考试情况，从学生整体情况和学生单科情况对学生进行了统计分析。 （3）班级评价及学科评价

班级评价分析报告，主要为教师展示班级学生整体在考试中的考试情况，从学生整体情况进行了统计分析。学科评价分析报告，主要为教师展示班级学生整体的单学科考试情况。选科走班模式下，采用行政班+教学班评价，双重评价使评价更准确。 （4）学生报告

家长和学生可通过绑定微信公众号、手机APP，网页登录帐号了解学生学习情况，试卷扫描完成后，家长第一时间获取学生学习情况。评价分析的页面数据均可进行网页直接打印，方便教师线下考情研讨。也可通过excel导出，并提供学生小题步骤分等原始数据，便于二次加工。提供PDF格式的学生成绩单，便于打印下发成绩。五、具体目标和主要任务1.给学生一份“药方”。通过日常作业、测试等来源高频次采集学生学业数据，利用数据分析技术精准定位学生的知识点盲区，借助人工智能从校本题库中抽取题目，对学生的知识点盲区进行精准的补偿习题推送，实现薄弱知识点的补救，从而提高学业成绩。2.给老师一份“化验单”。借助系统提供的分析报告，教师可以全面掌握班级学生的知识点掌握情况，从而及时调整教学和干预策略。通过每一次考试的试卷分析报告，精准开展试卷讲评课；根据学生个体的知识点掌握情况，提供个性化的习题和辅导，因材施教。3.给家长一份“医嘱”。学生每一次考试都会生成一份学业报告，推送到家长移动端。家长可以很清楚地掌握孩子的学习情况，如考试分值，知识点掌握情况，错题情况等信息。通过家校合力，提高学生成绩。4.给学校一间“诊疗室”。通过对各年级、各班级、各学科历次数据归集和整理以及各班级历次数据的波动趋势分析和对比，帮助学校进行教学质量、资源调配、决策分析。学校可通过对班级和年级知识点掌握情况分析，动态把控教学质量、教学效果。学科组根据高频错题及薄弱知识点可进行重点试题的教研讨论。5.给教育局一双“亮眼”。通过大数据分析和动态评价，实现智慧化管理决策，收集、汇聚形成完整的区域教育大数据体系，通过数据挖掘、分析，实施全过程动态教学评价，实现标准化、精细化、智能化的教育管理和科学决策。六、建设内容和进度安排 2018年：数据中心建设、能力开放平台建设、核心应用建设、应用支撑平台建设、轻型跨校联考采集；

2019年：精准教学研究体系、区域分层题库建设、片校师生数据画像、区域精准教研培训、教学测评数据采集、教师学生数据画像、关键场景应用策略、学校精准决策支持；

2020年：针对个体个性化提升服务、针对性提分习题、智能匹配薄弱知识点、强化培优辅导、选课/分析/择校分析决策、智能命题组卷

七、预期效果和潜在问题分析

预期效果：

通过大数据精准教学系统，个体、班级、学校、区域多层面提供测评服务，通过大数据采集分析，提供多层面的教学质量分析服务，从区域层面对各学校学业波动情况、教学效果、教研情况、资源质量评级等方面进行科学的诊断分析；从学校层面对教学活动组织、学科资源建设等方面进行科学的诊断，给出诊断报告与建设性的改进意见；从学生的总体发展、学业质量等方面进行诊断分析，最终能够实现对学生文理选科、高考志愿填报等方面进行科学真实的诊断分析，给出诊断结果与建设性的发展建议；从教师专业发展角度进行诊断分析，最终能够实现对教师专业发展的建设性建议。 潜在问题：

1、校长的教育信息化领导能力问题和教学个人信息化能力需要继续提升。 2、个性化作业、错题本打印的成本和教师二次甚至多次批发工作量问题。 3、学生学业分析报告生成以后，如何根据报告落实开展有针对性的补偿问题。 八、创新机制和保障措施

1、加强领导健机制。各学校要理顺信息化管理体制，完善教育信息化组织领导体系，建立“一把手”责任制，主要领导亲自抓精准教学工作，明确学校各科室在精准教学应用中的责任与义务，确保精准教学健康、有序发展。2、加大投入保实施。确保每年1500万用于精准教学投入，用于精准教学硬件基础建设和软件应用开发。设立专项资金，建立奖励制度，对应用效果明显的学校和教师个人进行奖励。3、分类试点