基于大数据的课堂教学市公开课一等奖百校联赛获奖课件

基于大数据的課堂教學前景山東省胶州市第壹中學叶伟1大数据時代特點淘宝比基尼销售状况那個地区销售最佳？内蒙新疆想象状况？数据背後的真实状况？對美追求每個教師均有壹种教書育人的理想！大数据時代微信上常常晒美食的人大数据時代結论：1.這是壹种什么朋友圈？2.大数据与教育3知识生产的变化目前3知识生产的变化過去全民少数人web3.0web2.0Web1.0图片4内容体現形式的变化视频文字音频多媒体多媒体阅讀時代4為何需要教育大数据是教育大数据的重要产生地两片叶子，看上去形状、大小壹模同样，可它們的叶脉大相径庭。同样，两個都考85分的學生，他們的数學學习能力完全壹致吗？壹种班五拾多种學生做同壹份作业，進度快的學生吃不饱，進度慢的學生吃不了，尚有的學生吃重样。然而，借用大数据的分析手段，通過對學生學习行為数据的采集、分析、处理，學生的差异性就會清晰展現。12

在老式的教學模式下，我們會认為，成绩相似的學生，能力大体相仿。但根据两個同样分数的考生進行数据分析，我們會发現，A同學更多的是依托杰出的逻辑思维，而B同學逻辑推理能力相對微弱。壹种學生在概率计算上需要加强，另壹种學生需要遗传方式判断愈加巩固。大数据与教育评价教育“大数据”的认识大数据与教育评价大数据与教育评价教育“大数据”的认识“发現你上個月餐饮消费较少，不知与否有經济困难？”很快前，华東師范大學某女生收到了學校勤助中心发来的這样壹条短信。而实际上，该女生不過是由于減肥而減少了食堂就餐的開销。此事让人們惊呼學校“有愛”的同步，更让人关注的，是學校实現“有愛”的方式，即华東師大运用预警系统跟踪學生的餐饮消费数据，发現低于警戒值就发出短信慰問，以确定學生与否有經济困难、与否需要协助。大数据与教育评价12

“此前我們老師更像是中醫，凭借数年教學經验，大体能懂得學生知识体系的微弱处。但每個老師带的學生少說也有两、三個班，壹百多种學生，没措施详细理解每個學生的學习進度。而有了大数据的分析、反馈，老師能愈加精确理解每個學生的知识點掌握状况，從而根据每個學生不壹样的學习漏洞對症下药。我們将這称為中西醫結合诊断。”12

從老師平常的作业布置和考试的教學場景切入，通過平時的作业、月考、周练搜集数据，数据重要分為两类：壹是老師教學内容数据，二是學生學习行為数据；再通過智能學习系统的数据挖掘与分析，最终输出两类产品：壹是线上产品，满足老師出題、作业分析的需求，通過大数据的协助，及時调整教學方略；二是线下产品，即學生的錯題本、考试分析汇报。试卷上传、扫描完毕後，自動對每個學生的成绩、知识點、难度進行壹种多维度分析，理解每道題全班同學的得分率，能清晰地懂得试卷讲评的侧重點，使教師對學生學习状况的把握精确化。像這次期末考试，其中知识點得分率最高的是基础概念，85%，最低的是遗传与变异，67%，那么教師會侧重讲解遗传部分，基础概念部分就會壹带而過。12

高中生物學科作為壹种能力的學习，知识點掌握只是表象，而更深层次的是學生個人有关能力的体現。针對某個學生，老師可以通過大数据看到该生详细的记录，根据不壹样題目的考點和學生作答状况，有效诊断學生的學习問題。5学习成绩1入学率2辍学率3识字的准确率5升學率4作业的對的率6考试時答題的次序11師生互動的時長与频率回答問題的時長、對的率課堂举手次数回答問題的次数平均每道題花费的時间1278910學校教育中的“大数据”大数据分析已經被应用到美国的公共教育中，成為教學改革的重要力量。4112

老式教育模式下老師布置作业的方式是：“請同學們完毕XX页第壹題到第拾題。”而有了大数据的分析协助，老師可以做到對對每個學生的個性和特點均有了充足的理解，為每壹位同學有针性地布置個性化作业，進而实現几代教師的教學梦想——因材施教。假如我們用特殊的软件對每道題目進行知识點、载体、措施、能力等多种维度的標注，协助老師精确出題，再通過智能學习引擎的大数据分析，老師可以根据不壹样題目的考點和學生答題状况，迅速精确理解每個學生的知识漏洞，有效诊断學生的學习問題，继而進行针對性讲练。“让學习好的學生攻克难題，让學习临時跟不上進度學生做某些相對轻易的題目，這對提高學生考试成绩和建立學生學好数學的自信心有著重要作用。”除了出卷、批改、反馈的线上功能外，线下紙质《錯題本》和《考试分析汇报》。《錯題本》可将學生在测试中做錯的试題智能归纳分类，并智能推荐同知识點同难度的不壹样习題作為巩固练习；《考试分析汇报》會對學生在考试中的失分點進行逐題分析，得出哪些題目需要仔细分析錯因，哪些題目在個人能力范围内但没有得分；与相邻分数段相比，哪些題目考试的知识點需要认真复习；在所考察的知识點中，哪些知识點掌握的相對很好、哪些知识點掌握相對欠佳，并給出對应的复习提议。家長會上，假如我們給每位家長发放壹份學生個人考试分析汇报，在這份量化汇报中，學生的知识點掌握状况、能力状况都壹目了然。通過這份具有大数据灵魂的紙质汇报，家長可以理解到自已孩子在學习過程中的种种學习状况细节，家長感覺尤其贴心和温暖，由于這是专属他們孩子‘私人定制’的汇报。大数据不會也不也許取代老式課堂教學，但它是优化老式教學模式的壹种手段。有了大数据分析，學生學习的過程可以被全方位记录下来，教師通過数据分析可以對學生的知识掌握和能力发展進行形成性评价，使教學反馈愈加及時精确，使教師尽量少做反复性工作，而将精力集中在教學的关键功能——教學教研上。課堂观测的理论基础教學行為分析-ST模型教师T1.解说2.示范3.板书4.提示5.提问/点名6.评价/反馈学生S7.发言8.思考/计算9.笔记10.实验/作业11.沉默教學行為笼统的分為T和STS左图對应的ST序列為：TTSTSD(T&S)D(T&S)TSSSTT從而得到：教師行為拥有率：Rt=Nt/(Nt+Ns)=8/15=53.5%師生行為转化率：

Ch=拐點/(Nt+Ns)=7/15=46.7%因此，该課堂為對话型T和S采样精度低會导致D，壹般無法鉴别D属于T還是S，大数据计算可以提高ST分析的精度，细分D，從而更精确的计算Rt和ChD教学模式标准条件练习型讲授型对话型混合型Rt≤0.3Rt≥0.7Ch≥0.40.3<Rt<0.7,Ch<0.41234567TTTTTTSSSSS教學行為分类-国内华中師大的模型落地实践03AI基于大数据的課堂教學分析评测系统基于大数据的課堂教學分析评测02010304師生個体行為班级整体行為活动行为教師語音學生語音语音分析知识點OCR识别學生表情情感计算AI分析维度2.1行為分析人脸识别模型训练2.1行為分析教師讲授、板書、提問……教師行為分析教师行为识别目标识别2.1行為分析教師行為分析2.1行為分析學生行為分析學生积极提問、应答、對话……学生行为识别多目标动态人脸识别课堂活跃热力图2.1行為分析學生行為分析2.1行為分析班级行為分析班级整体行為记录分析……2.2語言分析師生語言語音采集，語义转换，知识點识别……2.3表情分析學生表情消极倾听学生心理积极疑惑理解抗拒不屑鬼脸高兴正常悲伤生气愤怒技术可以测量出的情绪2.3表情分析學生表情多目的情感计算2.4OCR识别知识點识别OCR自動扫描教師讲課課件，识别知识點，关联知识库……OCR讲授提問指示反馈评价积极提問应答举手對话讨论观测笔记练习实践试验思索板書演示展示观测巡视個别指导教師學生言語活動16类行為分别采样评分根据分值绘制雲图根据雲图及基本属性有关值横向/纵向對比雲图模型的意义半径：教學行為中某壹行為的分值极差：教學行為极端分布状况；离散（原则差）：教學行為分布的离散状况，值越大教學行為分布越广；周長/面积：教師教學行為掌控水平状况，越長/越大综合行為评分越高；重心：教學行為的综合体現，教學行為分布的集中趋势，例如：左图倾向于教師言語计算雲图的基本属性极差、原则差等、周長等紅色表达可以运用人工智能自動采集分类教學行為雲图-教師課堂教學行為图-學生教學行為壹般模型精确推送服务學生、家長教師领导家校通教師教師教師家長智課通家長3.1學生、家長學生課堂数据的精确推送教學