作者：沈鹏程

大数据是从海量复杂的数据中寻找意义关联、挖掘变化规律、准确预测趋势的一种能力，也是让数据成为问题思考、行为决策的出发点的思维习惯，还是一种人人是数据的生产、共享、管理和受益者的理念。运用大数据分析可以起到提高学生课前学习质量的作用。

一、当前的课前学习现状

以历史教学为例，我们发现当前的课前学习存在以下问题：一是 缺乏明确的课前学习目标。课前学习更多流于“阅读”的形式，没有目标针对性，学生进行课前学习只能盲目的读读课本草草完事。二是缺少有效的课前学习指导。很多教师开展课前学习只是出于让学生提前了解下节课的教学内容，更多是聚焦于知识传授上，很少有对学生课前学习方法的有效指导。三是缺失必要的课前学习评价。很多教师在布置完课前学习任务后，在下节课上仅仅只通过随机提问的方式，抽查个别学生的课前学习情况，由于对学生课前学习评价策略和方法上的缺失，致使学生课前学习马马虎虎，实效不佳。

二、大数据在课前学习中的应用

全社会移动终端的普及、云计算服务的发展、大数据分析技术的突破，为大数据在学生学科课前学习中发挥作用提供了有力的技术支持和实施保障。在大数据支持下，学生的课前学习成为目的明确、有效性强的学习行为，师生在这个过程中的工作程序包括五个步骤：

第一步：教师制作、发布课前学习任务。教师依据课程标准和本课教学目标、重难点，制作课前学习微课和习题，发布在学习平台上。

第二步：学生接收课前学习任务。学习平台发布任务通知，学生登录接收课前学习任务。

第三步：学生观看微课，完成习题。学习平台同步采集学生的答题信息和学习行为等数据。如学生完成习题时的答案，学生什么时间登录学习、观看微课的耗时、微课观看中对哪部分视频（知识点）进行反复学习，微课观看中是否访问其他网页和使用其他软件，习题完成中是否有使用“百度”搜索支持学习等行为。

第四步：数据分析，掌握情况。学习平台通过大数据处理和分析，快速准确的向教师呈现学生的学习状况。通过数据建模，精准分析掌握学生近段时间的学习态势、自主学习能力发展状况和教师自身对本课课前学习任务的设计优劣。

第五步：学习评估，在线交流。学生完成习题后，学习平台即刻向学生提供习题的正确情况和参考答案，学生如果有没搞懂的知识点，可以再次返回微课学习并重新完成习题。还可以在讨论区同老师和同学交流探讨，也可点击“关联推送”，学习平台会自动向学生推送相关的知识内容，满足学生的个性需求。

经过课前学习的五个步骤后，教师便有效地掌握学生需求，了解学习行为。通过数据分析，教师精准掌握学生整体和个体的学习状态，了解学生的课前自主学习状况和能力，根据学生的个性化需求，制订有较强针对性的课堂教学预设。在进入课堂学习后，解惑提升，还可根据学习平台提供的数据，有针对性的请同学讲述，考察其课前、课上学习后的掌握情况。最大程度实施符合各种层次学生需求的教学。

学习平台提供的学生学习数据，同样可以呈现给家长和学校，让家长更加全面、真实的了解孩子的学业情况和学习状态，与教师一起促进孩子成长；为学校提供教学改革提供可靠的数据支持。

三、大数据在课前学习中的应用前景

大数据在收集学习过程性数据、定制适合学生个体需求的个性化学习、分析优化课前学习的内容、时间和方式三方面改变了课前学习的面貌。

大数据有助于构建个性化自适应的学习环境。大数据支持下的学科课前学习，学习平台记录每一个学生个体即时性的学习行为与信息，教师借助数据挖掘和学习分析，第一时间准确了解到每个学生个体的知识掌握情况、学习行为和学习轨迹、预测学习结果、诊断学习需求和问题，有针对性的为每位学生提供个性化学习方案。系统还可以分析整理学生的整个过程性学习信息，生成诊断报告，使学生可以了解到自己的兴趣偏好、知识盲区、能力局限和发展目标等，形成学业档案，建立一套学生个人的自适应学习系统，并能够从中精准获取适应自己特质的学习资源和学习指导。

大数据有助于培养学生深度的学科自主学习能力。大数据支持下的学科课前学习使学生在接收课前学习任务、观看微课完成习题、学习评估在线交流等全学习环节中稳步树立起独立的主体意识，明确的学习目标和积极的学习态度，自身潜力得到充分发挥，学习目标得以全面完成。大数据对学生学习实效的精准分析和呈现，使学生得以结合数据对自己有精准的定位，并根据大数据预测和建议不断优化和完善自身能力的建构，习得更强的自主控制、管理和获得学习支持的能力。

大数据有助于实施精准的教学指导和评价。课前学习中的大数据应用主要有教育数据挖掘和学习分析两个方向。前者是指通过大数据处理和分析技术，发现学生学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等变量的相关关系，预测未来学习趋势；后者是指通过大数据模型和方法，回答和解释影响学习者学习的重大问题，评估学习行为，提供人为的适应性反馈。教师根据大数据分析，有针对性的对教学方法、教学环境、教学评价、学习内容、学习方法和学习时间进行优化完善，精准的向学生个体和班级整体进行诊断，提供学习需求指导。大数据支持下的过程性、发展性、归纳式、多元化评价方式也为教育评价提供了崭新的思路，势必推动教育的发展与创新。

 （沈鹏程：自贡市蜀光绿盛实验学校教师，四川省贾雪枫名师工作室自贡研修一组成员）