时间：2023-05-30 08:53:30
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇数据分析课堂，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
关键词：数据分析；翻转课堂；学情特征库；学习状态数据库；个性化教学
中图分类号：G434 文献标志码：B 文章编号：1673-8454（2016）06-0031-03
近二十年来教育领域发生了许多重要的变化，包括教学内容的多元化、教学方法的现代化，这些变化得益于计算机、互联网等信息技术的长足发展。目前，信息技术的另一个制高点――大数据应用领域已经取得了突破性的进展，一个大规模生产、分享和应用海量数据的时代正在开启。
如何有效利用这些数据，使其服务于教育领域，优化教学过程，是教育工作者们亟待解决的问题。本文阐述了数据分析在英语翻转课堂教学中的应用，将标准化学习为主的教学方式转变为以学生为主体的个性化教学。
一、数据分析的概念
本文应用的数据分析技术包括数据挖掘和数据呈现两个方面。
数据挖掘，是数据库知识发现中的一个步骤。一般指对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，并对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据呈现，是指经过数据挖掘以后形成的复杂信息，通过技术手段，以直观、清晰的方式呈现给用户，近年来数据可视化是数据呈现的一大热点。
数据可视化技术通过计算机图形图像和数据技术，将数据中隐藏的信息，以交互方式形象生动地展示给用户，辅助用户分析数据，发现数据中隐藏的特征、关系和模式，进而发现其中蕴含的规律。
在本文中，数据分析的对象主要包括：在翻转课堂教学过程中，教师的学习资源内容和组成成分、学生的个体学习特征库和整体学习特征库，以及学生在学习过程中产生的状态数据库。
二、英语翻转课堂的特点
“翻转课堂”源于美国的“Flipped Classroom”，是指重新调整课堂内和课堂外的教学模式。传统教学模式是课堂上教师讲授，课后学生通过练习消化；而翻转课堂则以学生为主体翻转过来，其模式是课前学生自主学习，课堂上教师引导学生内化知识。
翻转课堂将学习的主动权从教师转移给学生。学生在课外时间完成自主学习知识，而教师不会利用课堂的时间讲授知识。教师采用任务驱动法和协作法，引导学生学习的兴趣，让学生通过实践获得更牢固的知识和自主的学习能力。
英语教学与翻转课堂的完美融合，主要表现为以下几个方面：
1.课前自主学习环节
互联网为翻转课堂的课前教学提供了大量的优质教学资源。教师根据教学大纲和学生的学习水平确定知识目标、能力目标和素质目标，然后通过对互联网教学资源进行筛选形成课程学习资源库，之后在教学平台上，同时鼓励学生自主查阅资料。
学生学习资源后，通过教师的系统化知识自测题，了解自己对知识的掌握程度，检测自主学习的情况，教师也能获得学生整体的课前学习状态情况。
2.课上内化环节
教师对学生群体具有的共性问题进行讲解，课上侧重学生的语言实践，利用团队协作、分组对抗等生动灵活的教学方式，促进学生在课上活学活用，对知识内化。
3.课后拓展环节
教师根据课程要求和学生学习情况设计符合素质目标的课程作业，目的是让学生把所学知识和语言练习融会贯通，巩固学习效果。
三、基于数据分析技术的英语翻转课堂教学
1.可用工具：Excel、Infogr 与大数据魔镜
Excel作为常用的分析工具，可以实现基本的数据分析工作，包括数据排列、分类筛选等。同时Excel能够完成基础的数据可视化工作，特别是其擅长通过曲线图、雷达图、散点图等多种直观的分析图来呈现数据中蕴含的信息。
Infogr就是信息（information）和图像（graphic）的有机融合。在其官方网站infogr.am，教师可实现通过图像让繁琐并且令人无法直接获得结论的数据生成色彩丰富、形式直观的信息图，其不仅使用门槛低，而且能够使教师和学生在短时间内获得有效的学习状态信息。
在本文中，主要使用Excel和infogr来制作和呈现学生个体学习特征库，并给予个性化指导与建议。学生在阅读自己的图像档案时，会用一种欣赏的态度观看，通过仔细咀嚼启动脑中图像分析的成份，对自己的优点和缺点理解更深刻。
大数据魔镜是集数据挖掘和数据呈现于一体的综合性数据分析服务站点，主要提供数据整合、探索、挖掘、分享、控制多个角度的数据服务。教师可以利用魔镜站点通过整合多种数据，将不同数据联动分析出结果。通过一个直观的拖放界面就可创造交互式的图表和数据挖掘模型。在本文中，使用大数据魔镜来分析教师资源的内容和组成成分，以及以时间轴为基准的学生学习行为数据库。
2.课前自主学习环节
【摘 要】 在高等教育领域已经储备有海量教学过程数据的背景下，强调了教学过程数据的价值，提出了大数据思维下基于教学活动
>> 通信行业大数据分析及应用研究 大数据时代电子税务数据分析与应用研究 大数据时代下数据分析理念研究 信息时代背景下数理统计在大数据分析中的应用研究 大数据分析 炼钢―连铸生产过程数据分析及在仿真中的应用研究 大数据分析方法及应用初探① 大数据分析与应用问题研究 教育大数据分析研究与典型应用 极课大数据及教学应用研究 基于大数据分析评测电网调度能力的方法研究及应用 电信企业大数据分析的应用及发展策略研究 基于大数据分析的低压台区降损系统研究及应用 油田生产中大数据分析技术的研究及应用 基于大数据分析下的数学课堂教学研究 基于大数据的学业、教学过程评价系统的应用与研究 探究大数据下的智能数据分析技术 大数据时代下数据分析理念框架探讨 大数据时代下数据分析的主要变化 大数据时代下数据分析理念探究 常见问题解答 当前所在位置：l Chen， E.， Heritage， M.， & Lee， J. 2005. Identifying and Monitoring Students’Learning Needs With Technology[J]. Journal of Education for Students Placed at Risk， 10（3），309-332.
Duhon， R. 2014. Mapping Learning into the Experience API. Retrieved May 13， 2016， from https：///Publications/Magazines/TD/TD-Archive/2014/01/Mapping-Learning-Into-the-Xapi
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【关键词】数据分析观念；价值要义；培养策略
【中图分类号】G623.5 【文献标志码】A 【文章编号】1005-6009（2017）33-0035-03
【作者简介】1.周丹菊，江苏省淮安市天津路小学（江苏淮安，223005）总务副主任，高级教师，淮安市数学学科带头人；2.王乃涛，江苏省淮安经济技术开发区教师发展中心（江苏淮安，223005）教研员，高级教师，江苏省数学特级教师。
在大数据时代，海量信息从数据中产生，具备数据分析观念和能力是信息社会对人的基本要求，是数学素养的重要方面。新课标把“统计观念”修订为“数据分析观念”，点明了统计的核心是数据分析。对数据的搜集、整理、分析并体会事件发生的可能性、随机性，培养学生数据分析观念，帮助学生进行合理判断和科学决策。
一、以信息为载体，让数据“发声”――培养数据分析观念的初意识
1.数据场景现实化，激发数据整理的兴趣。
儿童更容易对现实的东西感兴趣，尤其是数据分析观念很薄弱的低年级儿童，教学需要根据儿童认知规律和心理特征，创设现实化场景，调动其整理数据的欲望；通过简单的分类整理等活动，让学生初步了解数据，理解数据中蕴含的有价值的信息，培养根据问题收集、获取、分析数据的意识。
案例1 苏教版二下《分类统计》
（图1）
问题1：图1中有哪些人，分别在做什么？你还想知道什么？
生1：我想知道学生比老师多多少人？
生2：我想知道参加哪种活动的人最多，哪种活动的人最少？
以上是儿童第一次接触统计教学内容，面对游戏情境图，大多数儿童只知看图说话，并没有意识到主题图中隐藏的数学信息。因此，笔者让儿童谈谈“你还想知道什么”，以此来激发他们收集数据的兴趣，并使他们意识到，必须根据问题情境对数据进行分类和整理。这是培养学生数据分析初意识的方法之一。
2.数据表达个性化，彰显数据分析的意趣。
在现实场景中，教师无法预设学生整理数据时会运用哪种符号或方法。首次进行数据整理的儿童往往会创造出令人意想不到的符号，教师应尊重其思维特点，保护其创造性。
问题2：要想知道学生比老师多多少人，你准备怎样分类？有什么好方法能做到不重复，不遗漏？ 小组合作：用自己的方法表示分类的结果。
部分呈现：
分析：根据整理出的数据，能解决你提出的问题吗？你还能从这些分类结果里知道什么？
放手让儿童收集、整理数据，鼓励他们用自己的方式记录并呈现数据，儿童从场景信息到符号数据的整理过程中感受到数据分析的乐趣。
二、以问题为导向，让过程“发生”――激发数据分析观念的潜意识
1.问题指向富有统计意义，经历真实过程。
培养儿童数据分析观念不能一蹴而就，须让儿童从亲身经历中获取、感悟，让他们不断经历数据分析的全过程：调查收集整理分析。根据数据分析的结果，儿童作出预测和决策，感悟分析过程中渗透的分类、归纳、类比等数学思想方法，数据分析观念从而得以发展。
案例2 苏教版四上《可能性练习》
问题：按照足球比赛的国际惯例，双方采用抛硬币的方法决定谁先发球。瓶盖也有正反两面，为什么不采用抛瓶盖的方法呢？
活动：合作抛硬币、瓶盖各10次并记录结果。
交流：瓶盖开口面朝上与朝下的次数相差比较大，硬币两个面朝上的次数接近。
分析：瓶盖两面轻重不一样，落地后两面朝上的可能性不相等。硬币两面轻重是一样的，落地后两面朝上的可能性相等。所以，抛硬币的方法对双方来说是公平的。
儿童在有价值的任务的驱动下经历主题式活动，亲身经历了数据统计的全过程，统计方法得到掌握，数据分析观念得以发展。
2.大数据问题分析多样化，渗透多元思想。
大数据收集、分析过程可以多元化。根据问题所需，选择适切的分析方法是培养数据分析观念的关键。
案例3 苏教版六下《统计与可能性复习》
问题：利用网络调查统计全校各班男生、女生喜爱文艺、科技、漫画、故事等四类图书的数据。
交流1：展示某一年级学生喜爱文艺类图书人数情况可用什么统计图？展示某一年级男生、女生喜爱漫画类图书人数情况可用什么统计图？
交流2：展示全校各年级学生阅读故事类图书的喜好变化情况用什么统计图？展示全校学生喜爱阅读各类图书的分布情况用什么统计图？
基于全校的调查样本，教师引导儿童对收集的数据进行整理分析，在讨论中让儿童明晰统计图表的选择是基于能否解决所要分析的问题，在讨论中，儿童将感受到数据分析的魅力。
三、以课程为资源，让数据意识常态化――拓宽数据分析观念的广意识
1.开发有价值的材料。
并非只有统计教学可以培养学生数据分析观念。图形的认识、质数、圆周率等知识的学习，也能培养学生数据分析观念。
案例4 苏教版一上《认识图形》
（1）小组活动：每人选一种积木看一看、摸一摸，把自己的感受和发现在小组内交流。
（2）分一分：把相同形状的物体放在一起，说说为什么这么分。
引导儿童把随意摆放的各种图形进行分类，儿童既认识了图形又经历了数据整理的过程。适时创造、开发有价值的研究材料可以把培养学生的数据分析观念贯穿于课程教学的始终。
2.依托教材体验随机。
稻莸乃婊性是数据分析观念的要素之一。在课程内容教学中，紧扣教学内容，通过个别现象了解整体规律，由特殊认识一般，可以培养学生的创新精神。
案例5 苏教版五下《圆的周长》
问题：圆的周长和直径到底有什么关系呢？
活动：以小组为单位，测量手中的4个圆（每组领到的圆相同），记录测量出的周长、直径的长度，利用计算器算出圆的周长与直径之间的关系，填入表格。
反馈：选取多组数据进行分析，讨论周长除以直径的商有什么特点？为什么有的组测量同一个圆，数据会不一样？
“圆的周长与直径到底有什么关系”问题旨在激发儿童通过数据分析获得结论的意识。让儿童思考为什么不同的小组测量同一个圆，得出的结果不同，儿童很快意识到测量数据是有误差的，而产生误差的原因是多样的，这正是事件发生随机性的原因之一。儿童在对多个圆的周长除以其直径的商的数据分析过程中，发现周长都大约是直径长的3倍，这是事件随机性的另一个重要方面。
四、以实践为决策依据，让数据分析生活化――实现从数据分析到解决问题
1.拓展数据分析路径，提升问题解决能力。
一方面教材提供了大量培养儿童数据分析观念的素材，另一方面解决生活中的实际问题有助于儿童真正养成数据分析观念。因此，儿童数据分析观念的培养需从课堂延伸到课外。
案例6 “快乐的联欢”活动准备
谈话：同学们，“六一”儿童节马上就要到了，班委会打算买些水果分给大家吃，他们该如何购买？
交流：调查大家最爱吃的水果再作决定。
分组收集，汇总全班数据：18人爱吃西瓜，3人爱吃苹果，6人爱吃梨，25人爱吃桃子。
得出：根据大家爱吃的水果种类和数量买水果，但是西瓜体积大，不必买这么多，买2个就可以了。
当数据分析真正走进学生的现实生活，学生亲身经历了解决实际问题的过程，才能真正体会数据分析对决策的作用。学生能结合实际考虑个别样本的特点，思考问题更加全面，数据分析观念得以发展，解决问题能力得以提升。
2.延伸数据分析场域，养成自觉自主意识。
互联网时代的学习方式是多元的，“数字化教学”已经走进课堂，海量互联网信息提供了丰富的数据分析素材。
案例7 “一起作业”网络学习
（1）学生登录校园英语学习网站，完成单词跟读、拼写、排序、模仿、连词成句等学习项目。
（2）通过每天的统计数据，了解自己的作业情况，对照本班实际完成情况分析在班级中的排名，也可进行班与班之间的对比。
数据分析素养的养成是为了使学生能更好地适应未来的学习、工作和生活。本例中，学生可以从统计表中了解自身的学习时间、效率、效果等，对自己的学习状态进行定量或定性的评价。教师也可以分析个人、班级、年级间的差异，为评价学生提供依据。延展性学习，提升了分析数据和解决问题的能力，有助于在“大课堂”中发展学生数据分析观念。
【参考文献】
[1]教育部基础教育课程教材专家工作委员会.义务教育数学课程标准（2011年版）解读[M].北京：北京师范大学出版社，2012.
关键词：小学数学；数据分析观念；培养策略
现如今，我国经济社会迅速发展，社会竞争日益激烈，需要面对更多的选择与机会。信息技术在社会发展中发挥着重要的作用，数据成为人们高度关注的重要信息。2011年《义务教育数学课程标准》中再一次强调了要使学生“经历在实际问题中收集处理数据、利用数据解决问题、获得信息的过程，掌握统计与概率一些基本知识与基本技巧。”先于数学课程教学，生活已经把数据分析观念摆在了学生的面前，培养学生数学分析观念成为数学教学亟须解决的问题。
一、联系生活，让学生“敏锐”起来
《义务教育数学课程标准》中明确提出要求学生掌握适应社会生活和自身发展的数学的基础知识、基本思想、基本技术、基本生活常识。但是生活中存在各种数据，例如电视广播、书籍、报纸杂志、网络等，我们身边到处存在着数据。例如，基于小学生年龄特点和认知水平，精心设计了学生最感兴趣、最喜欢、最熟悉的“六一儿童节”文艺表演相关例题：这次文艺演出需要从我们班30名女学生中选取10名学生参加歌曲表演，你认为应该采取哪种选择方式？这一做法符合学生的心理，调动了学生学习的积极性。这一活动不仅引导学生复习了中位数、平均数等数学知识，同时也使得学生带着激动的心情进入新数学知识的学习中。小学数学教师应该尽量从学生生活中寻找统计的内容，并且提炼出学生感兴趣的事情，从而激发学生学习统计的兴趣，最后引入学习任务，深入挖掘统计内容，培养学生数据分析观念。
二、创设情境，培养数据分析的意识
创设合适的情境，是帮助学生形成数据分析观念的主要媒介，是帮助学生形成数据分析观念的情感诱因。基于学生认知水平，利用学生已有的生活经验，努力创设一个富含活力的教学活动。这样学生便能够轻松应对情境中遇到的问题，为了完成学习任务，更加深入、更加主动、更加积极地投入讨论中。
例如，“星级队员”统计题中，可以创设这样一个情况：在“星级队员”评价活动开展过程中，教师问道：“谁能告诉老师你被评为几星队员？”，同学们纷纷回答道：“我是五星队员”“我是四星队员”“我是三星队员”。老师想知道我们班得五颗星、四颗星、三颗星等等的队员各有多少人？你们能帮老师想个办法统计一下吗？小组同学互相商量一下，你们想怎样统计？这一做法无疑是培养了学生数据意识，是小学数学学习时期统计学最重要的内容，也是小学数学教师希望学生具有数据分析观念，带着问题去认真调查，用数据来证实自己的想法。
三、鼓励学生思考，掌握数据分析方法
数据分析是一种比较复杂的思维过程。小学数学教师需要引导学生自己思考，通过分析数据，从中获取有效信息，基于不同的背景采取不同的方法，从而培养学生更加灵活的思维。例如，课堂上教师展示了一幅“万达广场一年四季衬衫和羽绒服销售情况统计图”，该统计图包括了该商场一幅的销售情况和月份，并未具体标明是哪一种衣服，然后要求学生完善该图，按照销售情况讲讲随着季节的变化两种衣服销售情况的变化，哪种衣服在哪一季节销售量最好，很多学生不认真思考，没有联系生活情况，答案并不全面。这时便要求学生积极开动大脑，联系生活实际情况，总结分析出：羽绒服销售旺季在冬天，夏天便是淡季；而衬衣恰好相反，从而轻松完善该统计图。
四、比较分析，体会数据分析的妙用
史宁中曾说：“培养学生数据分析意识和学生随机观念是统计与概率领域的教学重点，怎样创设适当的活动，表现随机性和数据活动、处理、分析而做出决策的整个过程是该教学的难点。”例如，教师在可能性教学过程中，开展了各种学生动手操作实验，课堂氛围十分活跃，但是没有注重对数据的分析。课后批改学生的作业：“一个箱子中装有5个红球，1个白球。摸到（ ）球的可能性大”，有的学生甚至填写了白球，这是为什么呢？因此应该在教学过程中先组织学生进行操作试验，分析试验获得的各种数据，从而计算出频率，用频率推断出概率。这种分析处理数据的方法，不仅让学生感受到了随机性，更体会到了数据背后的规律：摸到红球与白球均有可能，但是由于红球数量较多，因此摸到红球的概率更大。
在小学数学教学过程中，教师应该立足于实际生活，引导学生切身体会到数据分析与我们生活之间的密切联系，统计知识与方法同实际生活密切相关，除此之外，还应该积极创设情境，培养数据分析的意识，鼓励学生思考，掌握数据分析方法，通过比较分析，体会数据分析的妙用。
参考文献：
1.黄益铮.观念培养，让孩子走进数据分析的时代――浅谈小学生数据分析观念的培养[J].新课程：小学，2014，11（04）：74―76.
2.陆海艳，王崇斌.掌握方法，让数据在分析中趣味横生――小学数学教学中培养学生统计中数据分析观念初探[J].科普童话，2014，11（10）：120―123.
关键词大数据计算机教学教学质量应用效果
1大数据技术及网络教学平台的发展背景
20世纪80年代，未来学家埃尔文托夫勒在《第三次浪潮》预言了大数据技术的飞速发展和广泛应用。近年来，受大数据技术的影响，联合国制定了大数据开发相关的“全球脉动”计划，对大数据技术应用中各国面临的机遇和挑战进行了深入阐述，体现了国际社会对大数据技术的高度关注。我国通过制定《大数据标准化白皮书》等国家规划，将大数据融入到政府、企业以及公益等领域和行业，从而进一步挖掘和激发大数据技术的应用和发展潜力。大规模开放网络课程自2012年开始作为一种新的教育模式备受瞩目。在OCW平台视频播放功能的基础上，现有网络教学平台增加了布置作业、教学互动以及在线评估等功能。随着网易引进国外高等院校视频课程，我国网络教学平台建设逐渐步入正轨，网络教学应用于本科院校计算机教学。本科院校计算机教学不仅具有信息化和数据化的教学思路和学科特点，而且具有丰富的网络教学资源和学生群体。网络教学平台作为教学资源的集散地和展示窗口，与大数据技术同根同源，在技术融合方面拥有得天独厚的优势，提供了大量数据，便于使用大数据技术对教学效果进行量化提升。本研究通过以“超星学习通”网络学习平台应用为例，建立大数据分析处理系统，通过教学质量评估算法形成可视化报表，为本科院校计算机教学质量提升提供参考。
2大数据技术在计算机教学质量提升中的应用
2.1“超星学习通”平台介绍
“超星学习通”平台由登录界面和个人主页构成，课程部分由课程主页、通知、课程学习以及讨论组件构成。在学习页面设置了学习进度、课堂笔记、视频学习等模块。“超星学习通”平台的核心功能是教学视频播放，本文视频播放后台管理功能主要实现课程管理、视频管理、管理员管理、评论内容管理和注册会员管理功能。课程管理能够实现课程建立删除、课程资料上传以及课程习题管理功能，管理员管理能够实现教师账号添加、教师账号信息修改以及教师账号删除功能。视频管理能够实现视频分类添加、课程视频上传以及视频信息收集功能。“超星学习通”平台可以在PC、移动设备等多种终端上运行，能够让学生随时随地进行计算机专业课程学习。
2.2大数据分析系统搭建
大数据分析系统基于云计算及时进行搭建，使用Hadoop技术构建了数据集成、文件存储、数据存储、编程模型、数据分析以及平台管理六层处理结构。Hadoop架构能够帮助开发者进行分布式程序开发，从而对大量数据进行分布式处理。通过将“超星学习通”平台管理后台与数据库的连接，能够获取学生学习过程的相关数据。“超星学习通”平台能够为教师提供多种类型的学生学习和教师教学活动数据，结合“问卷星”等多种工具可以确保数据收集的全面性和准确性。大数据分析系统可以快速地对收集到的数据进行处理，从而为教师在学习过程中快速、准确地进行动态评测提供有效手段。
2.3教学质量评估算法及实施
常见的数据分析模型有决策树、神经网络、贝叶斯分类等算法模型。本文选取贝叶斯分类方法进行数据分析，对群成员间的关系进行可能性预测，分析不同类别的数据之间潜在的关系。在数据分析中，将学生分为具有代表性的两类：A类是将全部教学视频看完后参加在线考核，B类是仅观看部分教学视频并参加在线考试。通过考察两类学生在相同条件下参加在线考核的成绩，从而对计算机教学质量进行评价。利用朴素贝叶斯模型可以量化学生平均学习成本，从而考察学生正确回答某一知识点所需要的平均时间。在考量教学质量的过程中，要排除无效的学习行为记录和习题。通过贝叶斯模型可以获得单个知识点的学习成本系数，通过期望公式计算获取平均学习成本系数。平均学习成本系数越接近1，则课程质量越高。通过学习成本的方差计算，可以获取课程的难易程度。结合普通最小二乘法获取最佳拟合曲线，从而对平均学习成本系数是否符合期望进行考察。实验证明，能够通过大数据技术对本科院校计算机教学质量进行考察并给出建议提升路径。
3提高大数据在计算机教学质量提升作用的对策
3.1提高大数据技术在计算机教学模式改革中的作用
本科院校计算机教学要紧贴技术发展前沿，将大数据技术与“超星学习通”平台结合，为本科院校计算机教学质量甚至是本科院校教学质量提升提供发展路径。大数据技术的运用能够帮助教师根据学生的需求和计算机专业教学特点进行教学调整，优化教学内容。学校通过将大数据技术与相关计算机课程相结合，将数据开放鼓励学生进行算法研究，通过多种算法对学习数据进行处理，提高了学生的学科参与度和学习积极性。在学生参与的过程中涌现出了许多有益的尝试，其中之一就是计算机专业学生“六维”培养。“六维”是指从社会、学校、职业、企业、中国、世界六个维度进行人才培养，利用大数据技术开发了“六维”学生综合评价子系统。“六维”培养模式将学生在校学习、生活的核心内容进行量化和数据记录，为教师提高教学质量提供多维信息。数据来源主要由个人基本信息、平台考核情况、平台互动信息等组成。通过量化评价，“六维”模块能够从学习短板、能力提升、职业规划、教学提高等方面提出建议，为教学质量提高提供路径。
3.2改善本科院校计算机教学思维来提升教学质量
传统教学模式使得教师和学生受到教学大纲和课程教材的限制，学生更多被动地接受教学内容，无法实时反馈对教学内容的学习效果。这种条框式的教育理念与当今社会对创新性人才的需求不相符。通过“超星学习通”平台和大数据技术的应用，能够使教师直观、及时地了解学生对知识点的掌握情况，从而提高学生运用计算机技术解决实际问题的能力。“超星学习通”平台具备的互动性和及时性特点，为学生提供了自主学习渠道。在大数据分析的基础上，教师可以改善优化教学思维，结合教学大纲要求和自身经验，有效开展教学活动。笔者所在学校将“超星学习通”平台与教学日常考核系统进行关联，考核系统能够对学习数据进行监测并及时预警，提醒教师重点关注。
3.3运用大数据优化本科院校计算机教学模式
大数据技术能够将本科院校计算机教学过程从课前准备、课堂授课以及课后测试逐步进行优化，将教学过程转变为课前备课、在线授课、线上测试、数据分析以及及时改进5个步骤。“超星学习通”平台的运用使传统课堂教学搭上了互联网这班快车，大数据技术的运用使得教学数据分析成为现实。此外，本科院校计算机教学模式的优化也会为教学质量提升提供一条路径。大数据技术在计算机教学中应用之后，“超星学习通”平台教学视频日更新率提高了三个百分点，教师进行课程优化的精力和动力更充足了。
3.4大数据技术能够实现计算机学科个性化教学开展
“超星学习通”平台采集的大量数据在大数据技术的帮助下，可以实现学生个体个性化的数据分析，从而得到学生计算机学习个性化改进方案。课堂教学中教师的精力有限，难以关注每个学生的课堂表现，也难以将课后测试的结果与课堂表现结合。而大数据技术和网络教学平台相结合，可以对每一位学生学习的全流程进行跟踪和数据收集，经过大数据分析后为教师提供参考，从而提高教学质量和学习效率。通过“超星学习通”平台的应用，笔者所在院校计算机课程满意度有了明显提高。
关键词 泛在学习 学习生态 有效学习 英语学习 大数据
近年来，移动互联网、大数据等信息技术发展日新月异，已经成为推动教育变革的重要力量。移动通信终端的普及为学生营造了泛在英语学习环境，大数据技术开启了个性化智能教育时代，翻转课堂、MOOC、微课等新型教学模式层出不穷，虽然它们不能取代传统教学模式，但英语教师必须与时俱进，重视信息技术对传统英语课堂的改造和提升，以全新的视角思考英语教学的变革方向。
一、研究理论概述
1.泛在学习理论
泛在学习是指任何人在任何时间和任何地点都可以通过泛在网络实现任何知识内容的学习。泛在网络和泛在计算技术为人类实现随时随地的泛在学习提供了技术保障，信息技术和教育技术的融合发展正深刻改变着知识的传播方式和学生的学习方式，不断重构着教育和学习的生态环境。一方面，移动通信终端的多元化发展解除了传统英语学习对地点的约束，翻转课堂、MOOC等新型教学模式使学生可以自由地选择学习时间、进度、内容和学习方式。另一方面，传统教学设备正在向数字教学设备变迁，教育领域信息基础设施建设有效地推动跨区域教学资源整合，海量的多媒体教学内容必须和学生的碎片化时间有效结合，教师需要针对不同学情的学生进行精准施策和差异化施策。
2.学习生态理论
学习生态是由学习群体及其所处的环境共同构成的生态系统。系统由信息技术、多媒体教学设施等支撑，通过以合作、交流、共享、互动为特征的教育实践，实现知识信息传递和有效学习，从而促进系统的不断优化。学生与学习环境、学生和学习群体之间密切联系、相互作用，通过知识的吸纳、内化、创新、外化、反馈等过程实现有效学习[1]。在泛在学习的背景下，学习生态研究的是教育信息、学习主体、教师、教育信息环境之间相互作用的生态系统，需要从教育信息化建设和应用的视角研究各个生态系统成员之间的相互作用规律，维护生态系统的平衡发展。
3.有效学习理论
有效学习是指学生在教师的指导下，针对学习内容采取适合自己的学习策略，积极主动地参与到学习过程中，高效率地完成知识建构，从而实现学习目标并优化自身知识结构的学习行为。有效学习是对学习内容、学习方法、学习过程、学习结果的价值追求[2]，学生可以实现对知识的深层次理解和灵活应用。学习内容的优化在大数据背景下表现为对海量学习内容的筛选、清洗与转化[3]，使之满足学生的学习需要。学习方法调整是建立在对学生学习情况进行多元评价的基础上，根据学生个人学习偏好、认知习惯、学习方式、情感态度因素、学习内容的变化而动态进行的。学习过程的积极参与是指学生能够积极主动地学习，充分和师生进行合作、交流，善于提出问题、分析问题和解决问题。学习评价是学生改变学习计划、优化学习方法的重要手段，对学生学习可以起到引导、激励、启示和教育作用。
二、当前英语泛在学习模式存在的主要问题
1.传统课堂教学和线上教学环节缺乏有效衔接
首先，魍晨翁媒萄Ш拖呱辖萄г诮萄Ы谧唷⒅识范围上没有有效衔接。例如，学生不知道如何在线上学习课堂上没有掌握的知识点，或者在线上环节重复学习课堂中已经掌握的知识点。其次，缺乏对课堂英语学习和个性化英语自主学习的融合创新设计。在传统课堂教学中，整齐划一的教学标准无法满足英语学习分层分级的差异化教学要求。不同学情的学生对学习时间、空间、内容、方式的需求不尽相同，教师在教学中没能和学生线上学习的大数据分析结果进行有效的融合对接，仅根据自身的教学经验和主观判断作为实施因材施教的依据，因此其决策缺乏精准性和稳定性。
2.泛在学习缺乏生态性系统设计，学生英语泛在学习的用户黏性不高
当前泛在学习过程特别是在线学习过程缺乏师生互动性、社交互动性、线上线下互动性。泛在学习仅停留在将文字、图像、视频等教学资料数字化、网络化、集成化和泛在化的阶段，这在某种程度上增加了学生英语学习的选择性和便利性，但缺乏针对不同学生的学习黏性设计，因此泛在学习效果并不理想。
3.英语泛在学习体系缺乏具有“参与感”和“现场感”的语言学习环境
建构主义理论认为，知识的获得是在学习环境的特定情境作用下，借助教师的帮助与学习伙伴的协作，通过意义的建构过程实现的。因此在英语泛在学习过程中，必须增强学生在特定情境下的沟通和交际活动的参与性[4]。例如，如果在英语课程设计和在线学习设计环节，鼓励学生广泛参与学习内容、学习方法、学习偏好的设计，就会让学生感受到教师对学生的爱与尊重，从而增强学生学习的主动性和积极性，使不同学情的学生都能在学习过程中体验自我实现感，实现自主学习。另外，教师缺乏对学生多元需求的感知和把握，缺乏语言锻炼的“现场感”设计，使学生无法在接近真实生活情境的语言环境中得到语言交际锻炼。
三、基于大数据分析的英语泛在学习生态系统
移动通信和大数据分析技术的发展为有效解决当前英语泛在学习模式存在的问题提供新的方式和途径。基于大数据分析的英语泛在学习生态系统以学生的英语学习需求、特征、习惯、喜好等大数据挖掘为切入点，联合学校、互联网教育机构、教材编写人员、教师、信息化支撑机构、教育管理机构、在校学生和在职学员等生态系统成员共同把泛在学习落实到教学环境、模式设计、资源开发、评价机制和管理机制等工作中，不仅仅是教育内容资源和信息的共享空间，而且是实施素质教育和个性化学习的公共服务平台。因此，本文构建了基于大数据分析的英语泛在学习生态系统，主要包括大数据采集、大数据存储、大数据分析、大数据应用四个子系统，并构建了系统体系结构模型（图1）。
1.大数据采集子系统
首先，大数据采集子系统要实现数据、文字、图像、音频、视频、多媒体等结构化数据和非结构化数据采集，实现跨区域、跨机构、跨教学环节的数据互联互通和数据采集功能，解决教育数据资源配置效率不高的问题。其次，实现英语教学设计、教学实施、课程内容建设、网络学习内容资源建设、语料库建设、学生学习认知过程监控、学生学习情感态度监控和学习评价等全教学链条的数据采集功能，为生态系统成员之间的共生发展提供良好的数据资源基础。
英语教学设计数据主要采集教师按照教学大纲和教学目标要求对不同学生制定的学习内容、学习进度、学习路径等数据，厘清学生在课堂上和网络上分别学什么、在哪学、怎么学的问题。教学过程数据主要采集教师在教学中帮助学生解决英语学习问题的经验、做法和策略，包括情感态度、认知因素的调控、语言情境的构建、师生的有效互动等。课程内容数据主要是采集教师、学校、互联网教育机构课程教学内容数据，包括教材内容、课件、题库、案例等授课内容资料，以及以上资料经过碎片化处理的数据资料。
网络资源数据库主要采集互联网、校园网上英语学习方面的相关资料。英语语料库数据主要采集中国学习者英语语料库、美国当代英语语料库等语料库内容，以及英语教材、英美小说、散文、演说词、电影剧本、新闻稿等英文自然语料。学习行为数据库主要采集学生课堂学习行为和线上学习行为数据。课堂学习行为包括是否预习、复习等，线上学习行为数据采集学习日志、学习习惯、学习时长和学习路径等。学习评价数据主要采集教师或者在线学习系统对学生的学习能力、学习方法、学习策略运用、学习过程和学习结果的评价数据。学习情感态度数据主要是通过问卷、访谈等方式采集影响学生英语语言习得的动机、态度、焦虑、自信等指标。
2.大数据存储子系统
大数据存储子系统主要实现对大数据采集子系统采集的海量结构化、非结构化数据进行数据清理、归档、压缩，实现一体化数据存储。可以实现跨区域、跨系统的英语泛在学习数据的融合，解决不同教学机构、数据结构、操作系统带来的信息孤岛问题。英语学习数据仓库是指集成了大数据分析子系统和应用子系统决策分析所需的泛在学习数据，这些数据是按照一定的英语学习主题进行组织，是在对原有分散的各类英语泛在学习数据库数据进行加工、汇总和整理后得到的，有效地消除了各类源数据中的不一致性，所以英语学习数据仓库的信息均是关于学生英语泛在学习全局情况的一致性信息。数据仓库的这些全局性信息同r通过网络云平台实现英语泛在学习数据的云端存储，可以直接由大数据应用子系统调用。
3.大数据分析子系统
认知因素和情感因素是影响英语习得效果的两个重要方面。大数据分析子系统首先结合学生应该达到的学习目标对学生个体的英语学习认知行为和学习的情感态度进行数据挖掘，分析学生的动机、态度、焦虑、自信、兴趣等情感因素，以及学习毅力、能力、习惯、方法、英语水平和常犯错误等认知行为因素，对数据挖掘结果进行聚类运算和分类处理，根据学生的学习认知行为和学习态度情况将学生细分，以识别不同学生之间相似的泛在学习需求，以及某个学生个体在不同学习阶段泛在学习需求的差异性。同时，大数据分析子系统会对学生的学习过程和学习结果进行动态综合评价，并根据学习评价结果判断学习方案的优劣，有针对性地进行线上和线下学习方案的调整。
4.大数据应用子系统
大数据应用子系统包括学习信息推送系统、学习信息定制系统、在线互动学习系统、语言情境仿真系统、知识关联推荐系统、知识精准搜索系统、知识树形管理系统和娱乐在线学习系统等应用。学生可以通过学习终端连接到相关应用系统进行英语语言知识的有效学习。学习信息推荐系统自动推荐给学生的学习信息是学生应掌握而目前未掌握的英语知识。学习信息定制系统可以满足学生根据自身学习需求而定制某类主题的学习信息。学生一方面通过在线互动学习系统可以和辅导教师进行交流互动，解决学习中遇到的问题，另一方面可以通过社交软件实现和其他学习者的沟通和交流，共享英语学习经验。
语言情境仿真系统可以实现某类主题的英语学习情境的在线仿真，让学生在接近真实环境的英语语言情境中进行英语交际锻炼。知识关联推荐系统是根据学生所学知识点，自动关联推荐对应的拓展知识点。知识精准搜索系统可以帮助学生快速实现英语知识的精准有效搜索，从而进行有针对性的学习。知识树形管理系统可以实现学生已掌握知识和未掌握知识的树形目录管理，实现线上学习和课堂学习知识管理的无缝链接。
基于大数据分析的英语泛在学习生态系统有利于充分发挥信息技术对传统英语教育的改造提升作用，可以有效促进信息技术与教学过程、内容、方法和教学评价体系的深度融合。在生态系统的价值取向上注重以促进学生全面健康发展为中心，注重需求导向的个性化学生培养模式。在学生习得效果评价体系上注重加强学习过程评估，强调过程评估和结果评估相结合。系统注重充分挖掘学生的个体差异，充分挖掘学生的学习潜能，围绕学生英语学习习惯的形成和学习情感态度的培养，以现代信息技术为辅助手段，将英语语言知识进行碎片化、情境化、可视化处理，通过采取教育信息推送、关联推荐和定制化相结合的方式实现知识的在线传播，给学生提供个性化、定制化的英语学习信息服务，带给学生全新的英语泛在学习体验。
参考文献
[1] 张豪锋，卜彩丽.略论学习生态系统[J].中国远程教育，2007（4）.
[2] 曹贞.以有效学习为目标的大学课堂教学[J].教育与职业，2007（26）.
[3] 陈明选，陈舒.论信息化环境下大学生的有效学习[J].高等教育研究，2013（9）.
学生考试前，教师要选用合适的试卷；考试后，教师要通过数据分析、试题拓展和学生反馈积极调整自己的教学。
通过试卷分析，诊断课堂教学存在的问题是教师反思教学、改进教法、追求课堂最佳效益的常用方法。要让试卷分析科学地发挥作用，教师在考前考后还得细细思量。
首先，思量的是试卷的质量。在网络通行、教辅泛滥的时代，教师可用于测试的试卷可谓汗牛充栋，选择的余地极大。但教师选用来检测学生的试卷的命制必须能准确匹配自己当前的教学进度、教学内容，符合自己学生的实际水平。以英语学科为例，测试卷中要能反映当前学生需要掌握的四会单词、词组、语法，要达到新课标规定的阅读能力等。所以教师编制、选用测试试卷时要细细思量：试卷是不是适合自己学生的实际情况？因为新授课结束时与综合复习阶段、重点学校与普通学校、教育示范区与贫困区、同一学校不同班级等都存在着不同差异，所以测试卷不能千人一面，而要因班、因人、因时而异。
其次，要思量的是考后的数据分析。对于每次考试而言，数据分析是必不可少的。教师要重点分析以下几类数据：成绩明细表，即用excle表格呈现每一学生每一题的正确与否或分数；班级试题分析，即全体学生每一道客观题的正确率和主观题的平均分；班级频数分析，即班级每一分数段学生数量统计，可以分析出好、中、差学生的分布。教师通过一系列的数据再联系、反思自己的课堂，查找出问题的症结究竟在哪，从而更好地确定自己下一阶段的教学和训练重点，并且调整自己的教学方法，关注不同层次的学生，提高教学质量和学生素质。
最后，在试卷评讲中还要思量试题和学生的本身。课堂评讲试卷时，教师可以通过试题的变式或延伸、拓展再次考察学生对某一类知识的掌握程度，看看学生是理解、熟悉还是会运用。老师藉此了解学生的实际水平达到什么状况，做到心中有数。同时，评讲试卷还要注意与学生的交流和沟通，及时收集学生的反馈，分析学生的错误是普遍问题还是个例，是课堂教师讲解不透还是课后训练不足导致，是由于学生解题技能欠缺还是其他因素，让教学改进做到有的放矢。
【关键词】农业科技论文写作；Office办公软件；本科教学
《农业科技论文写作》作为一门理论性和实用性都很强的课程，在农业领域科学研究和实践工作中起着重要的作用，现在已成为高等农业院校本科生的选修课。课程主要通过对数据分析、图表制作、文字描述的学习和训练来培养学生的逻辑思维和写作能力。针对本科生的调查发现，学生普遍认为，通过理论学习《农业科技论文写作》难以提高写作水平。传统的理论教学方式，使得课堂枯燥无味，加之本科生在校期间的写作机会较少，理论课与最终毕业论文写作时间安排不合理，使得学生学习的兴趣和积极性均不高，造成学生对课程的掌握情况不理想。针对这种情况，通过改进本科生《农业科技论文写作》的上课方式来提高学生对农业科技论文的写作能力显得很有必要。
近年来，多种办公软件的出现为《农业科技论文写作》传统教学的改革提供了契机，大量作图、分析、文本软件的出现使数据的分析工作变得相对简单，论文的呈现及写作更加方便，同时也给教学带来了勃勃生机。实践证明，这一教学模式能够更加具体地将科技写作中图表制作和文字描述的过程呈现出来，提高学生的学习效率及实际写作能力，并提高教师的教学水平，为《农业科技论文写作》课程的改革与实践提供参考。
一、《农业科技论文写作》教学形式中存在的主要问题
（一）传统的课堂教学方法效率较低
传统的教学方式效果差，课堂讲授不够生动，学生缺乏兴趣；虽然现在大都采用多媒体教学，但仍是以传统教学为主，教师是主讲者，学生只是被动的接受者，这样无法调动学生学习的积极性。由于《农业科技论文写作》理论性强、结构固定，而图表的样式却各不相同，描述方式也各不相同，整个课程侧重于实践训练。因此，纯理论的讲述，学生很难全面理解，教学效果不理想。
（二）写作实践与理论课结合不够紧密
首先是本科生在校期间的写作机会较少，且本身的实践经验和所掌握的理论知识并不丰富；其次是毕业论文写作时间与课程结合不紧密，往往在毕业论文写作前的两到三个学期已经完成这门课程理论学习，不能及时巩固所学知识，最终使得课程失去了原本的意义。
（三）理论教学与写作训练缺乏紧密联系
目前关于学生对《农业科技论文写作》课程的学习效果，主要取决于对农业科技的写作训练，单纯进行理论学习，很难使学生掌握真正的写作技巧，写作方法和技巧的练成更多地依赖于写作训练。因此，通过课堂的实际写作训练对提高学生的写作技巧显得非常重要。
二、结合Office软件及写作训练教学，提高教学效果和学生的写作能力
（一）运用Office软件在多媒体课堂进行辅助教学
由于科技论文固定的结构和抽象的写作方法，在规定的学时内很难完成培养目标所需的教学任务。往往在堂课上，一开始需要先介绍论文各部分的结构和内容，这部分耗时的讲解会使学生感觉索然无味，使得接下来精心安排的写作方式和技巧无法引起学生的兴趣，导致老师感觉非常疲惫，学生的学习效果也不理想，教学任务和目的难以完成。针对这个问题，首先，我们简单讲授写作的理论知识和论文的基本框架，在学生掌握了论文结构的基础上，再利用Office工具中不同软件来现场演示图表制作、文字描述的过程，这样可以让学生更深刻地了解到图表制作的过程和要求，以及文字描述图表的方法和技巧，然后重点进行逻辑框架的讲解，从而实现教学内容与写作训练的有机融合，改单纯的理论课为理论与实际相结合的课程。这样既能节省时间，又能提高学生的写作能力。大多数学生对Office软件界面都比较熟悉，且Office中的软件具有较多的数据分析和绘制图表的功能。因此在理论课结束以后，要求学生独自运用Office硗瓿煽魏笞饕担经使用这种理论和实践相结合的方式可以显著提高学生的写作能力，从而提高《农业科技论文写作》的授课效果。
（二）Office软件在写作训练中的应用
《农业科技论文写作》课程的理论教学中涉及大量的数据分析、图表制作和语言描述等内容。为更好更深入地让学生理解这些内容，有必要将理论课程与课堂写作训练相互结合。然而大量的数据分析和图表制作以及烦琐的细节使得学生在平时理论课学习中很难真正理解。在课堂上通过运用Office软件进行现场演练，可以帮助学生更好地理解。例如，Excel软件可以使学生掌握图表制作和数据分析的细节，而Word软件可以更好地呈现出文字描述的过程，以及论文的框架构成及整体逻辑。所以，在写作训练过程中充分运用Office软件的功能，可以更加醒目地教授论文写作的过程，提高学生对写作细节的认识。实践证明，将《农业科技论文写作》理论教学与Office软件在课堂上实践操作有效结合起来，可显著提高本科生制作图表分析数据、文字描述的能力。
（三）扩展视野，提高学生独立写作的能力
《农业科技论文写作》是农业类本科生必学的一门课程，因此，写作训练过程中不能局限于课堂所学的东西，应扩展学生的阅读范围，学习科技前沿知识，扩宽学生的视野。以往在学生进行写作训练的时候，多半数据和图表来自课堂上的示例和老师布置的作业。这些练习内容对学生写作能力的提高有一定的局限性，而实际上在真正面对科研数据的时候，从实验设计、资料搜集、数据整理分析到最终的结果、结论的描述，往往会遇到很多的问题，例如，数据的理解不够透彻、结果和结论的区别等。因此，可以在学生掌握好课堂写作内容后，加大课后的阅读量，抓住前沿知识，最终让学生根据真实的实验结果，利用Office软件自己整理数据、分析数据，做出图表，运用Word进行具体的文字描述，最终完成论文的撰写。
三、结语
将Office软件及课堂写作训练与《农业科技论文写作》课程教学实践有效结合后，能够提高学生学习这门课程的积极性和学生理论学习的效果，而且更重要的是让学生掌握如何利用Office软件来完成论文的写作。在今后的教学实践中，应在继续加强Office软件及课堂写作训练与《农业科技论文写作》课程教学紧密结合的基础上，进一步考虑将更多的软件也引入农业科技写作教学实践中，以期进一步提升学生的分析能力、逻辑思维和写作的能力。
参考文献：
[1]朱永兴，李素芳.学术论文撰写与发
表[M].浙江大学出版社，2007.
[2]江明生，黎彤.生物统计学课程采用
多媒体与启发式教学探讨[J].高教论坛，2011，（2）：62-66.
[3]张淑华，赵文若.Microsoft Excel
【关键词】COP数据；课堂观察；教学改进
中图分类号：G622.0 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2016）31-0082-04
一、背景
教师在线学习社区COP（The Teacher’s Online Communities Of Practice，简称TOCOP或COP）是由教师、专家学者所组成的一种正式学习与非正式学习相混合的系统，是一种学习型组织。COP通过聚焦教师的专业学习与反思性对话，分享教师的教学改进形式，是一种聚焦教师知识的新的知识管理与知识创生的新途径。COP利用大数据时代信息技术，借助S-T分析方法和记号体系分析方法，通过数据量化的方式区分教学模式、有效性提问、教师理答方式、4MAT 和对话深度分析，最后形成一份基于上述数据证据链的综合评价和建议报告。
在过去的一年当中，笔者有幸参加了浙江省优课案例视频诊断（嘉兴项目）活动。项目先由教师自己根据对教材的理解、学情的把握设计教案并实践，后由首都师范大学COP项目团队借助信息技术进行大数据分析和定性量化，形成数据诊断报告。接着由教研员和学校名师根据诊断报告，对课堂进行针对性指导，教师再进行同一内容的同课异构，COP项目组再对第二堂课进行数据分析并形成报告。从两份报告中，借助信息技术，教师可以了解自己进步的地方以及进步的程度，同时找到两节课的通病和问题。在这一过程中，教师的专业学习得到改进。大数据能够很好利用信息技术支持教师的教学，大数据与教师教育的深度融合，对课堂正产生着巨大的影响。
二、课堂观察现状
自从有了课堂教学以来， 观察课堂的行为就一直存在。课堂是教育行为最常发生的地方，有效的课堂观察能为教育研究提供真实的第一手资料并成为其有效的起点。但是，现阶段的课堂观察存在诸多问题：
1. 望闻问切，有偏差
现在的课堂观察主要是基于名优教师的评课指导。该课堂观察犹如老中医看病，由经验丰富的名优教师通过课堂的“望闻问切”进行指导，授课教师进行改进。但这样子的“把脉”指导，因为教师个体的差异、课堂环境、学生差异以及名优教师自身对于教学的不同理解，课堂观察和指导存在很大主观性，并且无法一一找出每一环节的症状和病因，可能会使课堂改进成效不显著，存在效率较低等问题。
2. 关注内容胜于专业基本素养
教师在进行课堂观察和教学改进时，往往聚焦于这节课的内容，很少关注课堂上师生的对话深度、问题的有效性、问题的思维结构以及教师提问方式和应答等，课堂中往往是事实性知识获取占绝大多数，而偏少创造性思维。
总之，现行的课堂观察和教学改进缺少定性和定量分析，且受人为主观因素影响较大。我们可以尝试利用名优教师指导和数据化分析相结合的方式，使教师更清晰明了教学中的得与失，以便取得更有针对性的教学改进。
三、大数据分析与改进
在第一次独立设计和教学中，笔者只教学《植树问题》 中的例1：两端都种。例题：在全长100米的马路一边植树，每隔5米栽一棵（两端都种），一共要种多少棵树？意在：①体现化繁为简和数形结合思想；②突出线段教学，借助图形理解两端种植树问题中间隔数与棵数的关系，并能运用规律计算解决相应问题。
1. 发现和分析问题
（1）教师主导，学生参与度一般。本节课属于混合型教学模式，教师行为占有率0.47，学生行为占有率0.53（低于常模数据0.57），反映出课堂中教师主导作用比较明显，学生参与度低。笔者在教学中对于教学内容和学情解读不深，应该让学生发挥学生说的时候时常自己代替说，学生发言和表现机会较少。一节具有一定思维挑战性的课，变成了教师主导下的填鸭式教学。
（2）师生对话层次浅。对话深度分析是对课堂中师生对话的深度进行记录与分析的一种聚焦式课堂观察方法，主要体现教师的情境知识和策略性知识。第一次教学，对话深度主要是深度一，比例为76.19%，高于常模（69.76%），没有深度四及以上的对话。深度级数越高，需要教师针对同一个问题，并结合学生回答步步追问。笔者设计的问题难度适当，但无法根据学生的回答有针对性地进一步加深对话和讨论，教师反馈能力较薄弱，无法利用追问加深学生对数学知识的认识和理解。
（3）教师回应不及时，无回应相对偏多。第一次教学中，笔者在回应态度方面，肯定回答居多，占到70.37%，高于常模数据的63.88%，重复学生回答占比18.52%，无回应占比7.41%，高于常模数据的5.89%，说明教学中笔者对学生关注度不够，执意按照预设的教案去教学，降低了学生学习的自信心和课堂上的积极性。
【关键词】小学教育 有效教学 教材加工
【中图分类号】G624 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2014）10 -0155-02
课堂教学是实施“有效教学”的主阵地。教学的有效性是在实现基本教学目标的基础上，追求更大的教学效率与教学效益。
良好的开头是成功的一半。要追求数学课堂的“有效教学”，理解教材、用好教材是起点也是基点。教师要通过对教材的再加工，将简单、静态、结果性的文本材料，设计成为丰富、生动、过程化的教学内容，成为有活力的、有价值的教学资源，让学生在经历数学知识发生、发展、形成的“再创造”活动中，获取广泛的数学活动经验，进而促进学生的主动发展。
在这样的加工和开发过程中，如何努力实现“低投入，高产出”，创建出有效、高质的数学课堂呢？下文试以两个教学案例的简介和反思，来作一些策略性探讨。
案例1：三年级数学上册《分数的初步认识》教学片断。
一、认识“几分之一”
1.设疑引入
师：在三年3班有这么四个家庭，分别有2个、3个、4个、5个孩子。有一天，他们的妈妈分别到街上买了一个一模一样的饼，准备平均分给自己的孩子吃。要求每家的每个孩子都只能吃其中的一份，这四个一份相同吗？有何不同？（出示图）
生：大小不同。
师：哪一份最大？它正好是多少个饼呢？（半个）第二家的还能叫半个饼吗？那第三家、第四家呢？怎样才能说得清楚呢？
2.学生分组讨论再汇报交流。
⑴.交流
师：引导学生先看的图，这一份可以怎么说？（三分之一）
师：为什么可以叫三分之一？（平均分之后，三份中的一份就是三分之一。）
师：三分之一可以这样写：
⑵.依次教学、、
3.扩展
师：如果把这个饼平均分成六份、七份，那么其中的一份可以怎么表示？
师：对，把一个饼平均分成几份，其中的一份就可以用几分之一来表示。
二、理解“谁的几分之一”
1.在我们三年（3）班还有这么两个家庭，每家各有3个孩子，第一家买了一个饼平均分给3个孩子，第二家也买了一个饼平均分给3个孩子，哪家的孩子吃得多呢？学生：一样多
师：肯定一样多吗？
2.出示图
3.追问
还是一样多吗？为什么？
师：虽然他们吃得都是一个饼的，但是一家吃的是小饼的，而另一家吃的是大饼的。所以，要知道哪家的孩子吃得多，一定要看清是谁的。
反思：记得我以前教分数的初步认识时，在课的开始先是4块月饼平均分成2份，每份2块；2块月饼平均分成2份，每份1块；1块月饼平均分成2份，每份半块。这里的半块还能用2、1这样的数来表示吗？该用怎样的数来表示呢？学了一块月饼的二分之一后，就要学生完整叙述“把一块月饼平均分成两份，每份是它的二分之一”；学了这块月饼的四分之一后，学生又紧跟着叙述“把一块月饼平均分成四份，每份是它的四分之一”；通过折纸得到二分之一、四分之一，学生又要完整叙述。出现一个分数完整说一遍，学生说得累，说到最后，还有一部分学生说成“把一张纸平均分成四分之一”。学生对“几分之一”的认识并不到位，尽管每一次叙述时都会说到“它的”两个字，但是学生对“它的”两个字并未真正理解，也没有感受到“它的”两个字的重要性。
而以上这个教学片断，正是紧紧围绕学生最能理解的语言、最有效的学习方式来描述分数的。先看引入分数的情境，就是一种有利于学生自己创造出“几分之一”的表达方式。每家的孩子都可以吃一份，但这一份却不相同，如何描述既清楚又简单？平均分之后三份中的一份、四份中的一份…，如此一来，“几分之一”的产生就水到渠成，成了学生们的创造。其次，教师们都很强调“谁的几分之一”，都会不厌其烦地追问：这里的“它的”是什么意思？可是在学生的大脑中没有多少印象，心里也没啥感觉。而在以上的片断2中，起先学生们都一致认为“每家的孩子吃得一样多”，当教师拿出完全不同的两个饼之后，学生们才大跌眼镜――“原来我们全都想错了”。因此，理解“谁的几分之一”的重要性就牢记在心了，达到了低投入、高产出的教学效率，大大提高了课堂教学质量。
案例2：三年级下册《简单的数据分析》教学案例。
一、提出问题，引出数据分析。
出示三位同年同月出生同学的头像，以及三种生活方式（吃得多，睡得多，不爱动；挑食，爱动，睡眠不足；合理饮食，早睡早起，生活规律。）让学生猜一猜三位同学各是哪一种生活方式？有什么办法？学生提出需要知道一些信息，比如身高、体重等。教师板书：数据分析
二、解决问题，体验数据分析。
1.出示身高数据进行分析判断
⑴.认识起始格表示单位较大量的统计图
出示身高数据：132厘米、136厘米、137厘米，以及横轴标明人名、纵轴空白的统计图。师：纵轴上你认为一格代表多少就写多少，同桌进行交流，感到有困难。①一格代表5厘米，画不下；一格代表10厘米，数据不是整十数，一格里面无法区别132厘米、136厘米、137厘米。②一格代表50厘米，太费劲，没有办法找准位置。
此时，教师演示课件：一格代表1厘米，接着进行格子压缩的过程，经过多次压缩，起始格代表130厘米。能表示这三个身高数据了，困难解决了。教师让学生讨论这种方法怎么好，最后小结得出大的数据适合用这样的方法。
⑵.依据身高数据分析三位同学的生活方式
2.出示体重数据进行分析判断
3.出示正常值进行分析判断
三、拓展问题，应用数据分析
1.出示跑步成绩进行分析决策
2.出示收集塑料瓶的数据进行预测
反思：数学是思维的体操。课堂教学中，学生数学思维的发展水平和数学思考的深刻程度是衡量数学教学有效性的重要方面，可以这样说，有“有效思维”才会有“有效教学”。在《简单的数据分析》的教学案例中，经过对教材的精心整合、有效处理，让整个课堂变得简约而高效。这节课最大的特点是把认识起始格表示单位较大量的统计图作为学生的学习重点，花大力气去探究。而把跑步成绩的横向统计图放在后面花少部分时间来学习。教材如此处理正是站在学生角度充分考虑、分析学生的已有学习水平，让学生把最好的探究学习时间安排在学生有困难的知识点上（起始格的认识）。而在纵向统计图的基础上学习横向统计图，问题不大。因此，这节课获得这么好的教学效果也是不言而喻的。
总之，课堂教学的有效性是广大教师所共同追求的。我们要从课堂的有效教学出发，让数学课堂在恰到好处地加工、处理过程中，达到有效果、有效率、有效益的圆满统一。对具体教材内容的充分理解、把握、加工、开发和实施过程中，让我们的数学课堂更富有实效性，学生的理解力、创造力得到有效的提升。
参考文献：
一、绪论
翻转课堂（Flipped Classroom或Inverted Classroom），也叫颠倒课堂，就是将传统的教学模式、教学习惯（老师上课讲解，学生回家做作业）发生翻转，学生课前在家里通过观看教师创建的教学视频而学习新的内容，课上老师与学生相互交流、分享学习的心得以达到教学目的的一种教学形态[1]。
翻转课堂重新调整课堂内外的时间，将学习的决定权从教师转移给学生。这种教学模式下，课堂内的宝贵时间，学生能够更专注于主动的基于项目的学习，共同研究解决问题，从而获得更深层次的理解。教师不再占用课堂的时间来讲授信息，这些信息需要学生在课后完成自主学习，他们可以看视频讲座、听播客、阅读功能增强的电子书，还能在网络上与别的同学讨论，能在任何时候去查阅需要的材料。翻转课堂模式是大教育运动的一部分。互联网尤其是移动互联网催生“翻转课堂式”教学模式[2]。
翻转课堂作为一种“舶来品”信息化教学模式，目前对于“翻转课堂”的研究与应用由原来的起步阶段发展为快速发展阶段[3]。
科学的实验设计和实验结果统计分析是科学实验中不可缺少的部分，是根据实验结果得出正确结论判断时必不可少的理论依据，是现在研究成果发表中必不可少的组成部分。数据统计分析能力是科技、工程、检验等领域人才必须掌握的基本能力之一。
“实验方法与数据分析”课程是关于实验前进行科学、合理的实验设计和实验后对实验数据进行科学处理的理论、方法的课程。课程已经开课多年，在教学中，关注实用性，简化理论推导，突出理论整体理解和掌握，重点教授利用软件完成实验设计和数据分析。
“实验方法与数据分析”翻转课堂课程建设的目的是针对课程中有较多专业软件实际操作内容、应用性强等特点，改变教学模式，针对不同教学内容特点，分别采用集中教学、集中讨论和视频教学三种教学方式。理论部分集中教学使理论掌握扎实；算例采用课后筛选集中讨论，使学习和专业课题结合，更好地为把实验设计方法和数据统计应用到后续课题研究中做准备；实验设计和数据分析软件实现部分采用视频教学，使学生机动灵活跟随教师的讲解，针对自己的算例，实时实际在电脑中进行专业软件操作。从而总体教学达到使学生充分理解掌握理论，紧密结合专业课题，熟练使用SPSS、mintab等专业应用软件，使学生具备数据统计分析素养，在研究生课题完成中能学以致用，科学地使用实验设计与数据处理知识，并应用在以后的工作学习中。本文主要针对第三部分即软件实现部分的教学内容进行翻转课堂教学设计和实施，并结合第二部分筛选的与专业有关的算例及习题进行具体教学。
二、翻转课堂教学设计
以课程第四章统计假设检验与参数估计内容为例完成具体的设计与实施，首先设计教学过程如下：
1.将课件内容按主题分解成10张PPT左右的小课件并完成视频录制。课程视频是为了学生课前方便、灵活学习。按学习规律，人每一段学习注意力集中只能保持10分钟左右，所以视频长短控制在10分钟左右，保持高效学习状态。现在学生都有智能手机，随时可以观看视频，化整为零，可以利用等车、排队等小块时间灵活学习。在视频中间加提问，学生答对问题才可继续观看，在视频结尾加提问，学生答对问题才记录视频完整观看。
2.提前一周左右发课件和视频给学生，要求学生完成自我学习并完成例题软件操作。学生按个人信息登录后看视频学习，并回答视频中的问题，教师可以通过平台数据了解学生观看时间、是否完整观看等情况。问题是要回答正确才能继续观看并完成整个视频。学习后完成例题，自己参考课件、视频内容自行用软件完成，并提交相关数据和结果文件到指定地址。
3.课堂转换到计算机教室上课，课上讨论学习过程中的主要问题，进行答疑并重点讲解重要内容。上课收集同学学习中的问题，并针对有共性的和关键学习点进行重点回答和讲解。并系统重点讲解主要和难点内容。
4.学生课上完成习题。课堂答疑和讲解内容完成之后留习题让学生实际操作，并允许同学互相讨论，同学之间讨论解决不了的老师再统一答疑。
5.学生课后继续完成习题并复习。课堂教学结束之后布置同学继续完成课后习题，并通过习题练习复习所学内容。
总之，通过上面步骤，将课程内容学习放在课前学生自行完成，课上完成讨论、重点讲解和课上习题练习，课后学生完成课后习题练习巩固学习内容，这样将学习和练习进行了翻转，充分发挥学生的自主性，通过三次重复学习强化学习效果。
三、翻转课堂教学实施
1.将课件内容按主题分解成10张左右的小文件并完成视频录制。按主题分解第四章讲解内容，满足主题突出、内容专一并讲解时间控制在10分钟左右。采用的录制软件是Office2013和Office Mix，最后生成MP4格式视频文件。具体分解主题如表1所示。
2.提前一周左右发课件和视频给学生，要求学生完成自我学习并完成例题。通过完成例题的情况反馈出学生基本完成视频观看，并基本掌握学习内容，可以按照例题过程完成例题的软件操作。也有集中的问题出现，主要是成组和成对资料的假设检验有混淆。
3.课堂转换到计算机教室上课，课上讨论学习过程中的主要问题，进行答疑并重点讲解重要内容。根据同学反馈，集中重点讲解理论：统计假设检验的意义和基本原理；以单个样本平均数的t检验为例重点讲解软件操作过程和数据结果的解读；重点对比讲解单个样本平均数中u检验与t检验的区别和两个样本平均数假设检验中成组资料与成对资料的区别。
4.学生课上完成习题。最后15分钟左右，学生开始完成习题，集中问题还是前面强调的两个不同区别，经再次反复强调明确，加深理解逐渐不再混淆。
5.学生课后继续完成习题并复习。课后继续完成习题基本正确，说明基本掌握了本章学习内容。
关键词：大数据观察；STEAM教育；师生互动
中图分类号：G434 文献标识码：B 论文编号：1674-2117（2017）06-0075-03
STEAM教育中师生互动关系的大数据观察
STEAM教育，即将“科学、技术、工程、艺术、数学”多个要素整合而成的一种新课程形态，把学习学科知识变成一个探究世界的系统过程。现代信息技术环境的变化促使教育关系发生变化，STEAM教育应运而生。
新教育模式的出现，首先带来的是师生关系和生生关系的发展变化，因此，我们可以基于大数据对STEAM教育进行师生互动关系研究。在本文中，笔者使用了四种师生行为分析方法。
《搭支架》一课的要点简述
1.基本内容及要求
《搭支架》是苏教版小学科学五年级下册第二单元第2课的教学内容，教学要求是：①指导学生通过自己动手实验与研究，发现支架的结构不同，变形的程度也不同。②知道三角形结构最不易变形。③通过搭建稳固支架的活动，培养学生的动手能力和创造性思维。④培养学生的探究精神和与人合作的能力。按照本课的教学要求，这是一个STEAM教育的典型课例。
2.STEAM教学流程所具有的优势
在STEAM教育模式下《搭支架》一课与常规科学课相比有明显的不同：①一般的科学课往往是针对科学概念进行教学，探究环节中也有实践操作的部分，但不如《搭支架》一课的实践操作所占的比重大。②常规的科学概念教学往往针对一个概念展开教学活动，而《搭支架》一课中，学生要想搭好支架所应用的绝对不只是一个科学概念，而是科学概念的综合应用，相比之下，学习效率更高。③所谓多种概念的综合运用，即“搭支架”不仅要比怎么才能搭得高，甚至还可能包括工程与技术方面的一些知识。
《搭支架》一课的师生互动大数据分析
1.利用“S-T分析方法”[1]进行分析
S-T分析方法适用于对教学过程及其活动进行分析，包括定量处理和定性评价。在这种方法中，对教师T行为和学生S行为进行两个维度的编码分析，减少了模糊性，提高了客观性和可靠性。S-T法通过计算教师行为占有率Rt和师生行为转换率Ch，将师生互动行为模式分为练习型、混合型、教授型和对话型四类，并能够诊断课堂教学中的师生互动模式等问题。
在图1中，S-T曲线斜率接近于S轴，曲线中含有两段较长的竖直线，说明学生行为占据主体地位，教师为学生安排了充裕的自主学习活动时间。在图2中，可以看出这节课是混合型模式，圆点位于中间区域左侧偏上位置，师生行为转换率为0.30，说明在为学生安排充分的自主学习活动的同时，教师通过对话对学生的学习进行了干预，这充分体现了教师的主导作用。
2.利用“有效性提问”进行分析
号体系有效性提问分析法[2]是对课堂中教师提出的问题和采用的提问策略进行记录与分析的一种聚焦式课堂观察方法。“有效性提问”包含了教师提问问题类型、挑选学生回答问题方式和学生回答问题类型等方面的师生互动行为的观察。通过对教师的有效性提问的分析，可以分析研究师生互动的组织策略、师生互动质量等方面的内容。
（1）“教师提问问题类型”的分析
从“教师提问问题类型”的数据分析中可知，这节课的常规性提问与记忆性提问占比较低，而推理性提问和创造性提问所占的比例较高，都高于常模。这和在科学课中注重培养学生推理性思维和开放创造性思维的教学目标是一致的，特别是创造性问题远高于常模近十个百分点，更说明了这节课师生互动行为与STEAM教育注重培养开发学生创造力的要求相符。但这节课中批判性提问数据为零，在师生互动中，教师没有实现批判性思维的训练。从这点上来讲，本节课没有达到STEAM教育对学生批判性思维训练的要求。
（2）“教师挑选学生回答方式”的分析
从“教师挑选学生回答方式”的数据分析中可知，教师请未举手学生回答的比例高于常模近两倍，说明教师在STEAM教育的科学课堂中关注学生均衡学习，能够采用多种策略选择学生回答问题，鼓励绝大多数学生参与到科学探究实践中来，这就大大提升了师生互动的效力。
（3）“学生回答方式”的分析
从“学生回答方式”的数据分析中可知，学生“讨论后汇报”的数据远高于常模，因这节课采用了小组合作学习的方式，且组织了多次的小组学习活动（与S-T图中的几段竖直线相对应）。课堂中采用小组合作学习的方法，不仅体现了教师教学策略方法的选择符合STEAM教育的协作性的核心特征，而且丰富了课堂互动，增强了生生之间的协作探究程度。
（4）“学生回答问题的类型”的分析
在“学生的回答问题类型”数据分析中，有两个数据值得我们关注：一是学生的“推理性回答”的比例高于常模，说明学生的科学思维得到了充分锻炼；二是学生在“创造评价性回答”方面的比例高于常模将近20%，说明STEAM教育在鼓励学生创新、培养学生创造力方面具有独特的优势。
3.利用“四何问题”进行分析
记号体系四何问题分析法[3]是对课堂中教师所提问题按照“是何”“为何”“如何”和“若何”四种类型来划分并作观察记录，然后进行分析的一种聚焦式课堂观察方法。四种问题类型分别对应着陈述性知识、原理性知识、过程性知识和创造性知识的学习，通过对四何问题的分析可以反映出教师在师生互动中的知识结构设计与问题组织的问题。
如下页图3所示，“是何”问题比例低于常模，“为何问题”的比例远高于常模，“如何问题”的比例接近常模，而“若何问题”未涉及。这说明教师在师生互动中注重原理性知识和过程性知识的学习，这与STEAM教育的理念相符合，但是缺少若何类问题，反映了这节课缺少知识迁移创造的学习活动的组织安排。这个现象说明，除了教师的经验外，可能与STEAM教育的时间长短有关。这一数据提示我们，教师进行STEAM教育要给学生预留下充裕的动手实践的时间，时间若不足，将会严重影响STEAM科学探究实践的效果。
4.利用师生“对话深度”进行分析
记号体系对话深度分析法[4]是对课堂中师生对话的深度进行记录与分析的一种聚焦式课堂观察方法。对话深度可以用于分析研究师生对话过程中的策略应用和机智应对。
如图4所示，对话深度仅达到深度二，且深度二的比例低于常模。这一方面提示教师进行STEAM教育要注意与学生进行高阶互动，不能仅停留于浅层对话；另一方面也说明了STEAM教育对于师生的互动要求是比较高的，学生的动手实践课是比较难上的一种课型，加之小学生年龄较小，因而教师可能较难推进师生之间的深层次对话，进而导致对话深度的层次较低。或许，也有可能是为了给学生留下更多的实践时间，迫使师生互动时，指令必须简洁明了，故而导致对话深度的降低。
结束语
通过数据分析，P者发现：①课堂教学中应当充分发挥学生的学习主体地位，合理安排学生在课堂中的自主学习活动时间，同时发挥教师的主导作用，积极对学生的学习进行干预。②丰富课堂互动形式，将师生对话与小组合作学习活动相融合，加强课堂学习的协作性和探究深度。③合理适度地增加推理性问题、创造性和批判性以及与之相对应的为何问题、如何问题和若何问题的数量和比例，以增强师生对话的开放性和创造性，提高对学生高阶思维的训练，提升师生互动的质量。④在师生互动中，关注均衡学习，采用多种对话策略进行调节管理，为学生搭建与认知能力相配的问题阶梯，从而实现有效互动干预。
参考文献：
[1]王陆，张敏霞.教学反思方法与技术[M].北京：北京师范大学出版社，2012：80-86.
[2]王陆，林司南.案例分析：《台球桌上的数学》[J].中国电化教育，2004（9）：53-55.
