学校大数据在高中学业质量监测与学科教学互动中的应用研究

学校大数据在高中学业质量监测与学科教学互动中的应用研究

张坚

福建省霞浦第一中学 

摘要：本文深入研究了学校大数据在高中学业质量监测中的关键意义，并以个性化辅导与支持、识别教学瓶颈、评估教学效果、制定个性化学习计划、提高学科整体水平为主要观点进行探讨。通过学业质量监测，学校能够实现个性化辅导，识别教学瓶颈，评估教学效果，制定个性化学习计划，从而提高学科整体水平。这一过程不仅服务于学生的学业发展，也为学校在学科教学领域的长期发展奠定了坚实基础。

关键词：学校大数据，学业质量监测，学科教学，应用研究。

学校大数据作为信息时代的产物，对于高中学业质量监测与学科教学的发展起到了积极的推动作用。本文将从学校大数据的角度出发，深入研究其在学业质量监测和学科教学互动中的应用。通过对相关理论的梳理和实证研究的分析，旨在为高中教育提供更科学、有效的管理和教学手段。

1.学校大数据在高中学业质量监测的意义

在高中阶段，学业质量监测成为教育管理和教学改进的关键环节。学业质量监测旨在通过系统收集、分析和解读学生在各个学科领域的学习表现，从而全面评估他们的学业水平。以下是高中学业质量监测的主要意义：

1.1个性化辅导与支持

通过学业质量监测，学校得以深入了解每个学生在不同学科中的学业表现，包括学科优势和薄弱点。这种个性化的了解为教育者提供了宝贵的信息，使他们能够精准把握每个学生的学科水平和学习需求。借助这些数据，教育者能够制定个性化的辅导计划，有针对性地提供教学支持，帮助学生更好地理解和掌握学科知识。通过个性化辅导，学生得以在学科上展现更好的发展和进步。

1.2识别教学瓶颈

学业质量监测为学科教学中的瓶颈和难点提供了有力的识别手段。通过对学生在某一学科的普遍困难进行深入分析，教育者能够准确定位教学瓶颈所在。这种识别过程为教育者提供了机会重新审视和调整教学策略，使其能够更有针对性地解决学科教学中的问题。通过及时的干预和改进，整体学科教学水平得以提升，学生在面对学科难点时更具有解决问题的能力。

1.3评估教学效果

学业质量监测作为评估教学效果的有效手段，通过比对学科成绩和学生学习态度等数据，为学校提供客观、科学的教学效果评价。通过这种评估，学校能够了解不同教学方法对学生成绩和学科理解的影响。这种数据驱动的评估为未来的教学设计提供了有力的科学依据，使教育者能够更加精准地选择和优化教学方法，提高整体的学科教学效果。

1.4制定个性化学习计划

基于学业质量监测的结果，学校得以制定个性化的学习计划，充分考虑每个学生的学科水平和学习风格。这种个性化的学习计划不仅包括教学内容的调整，还包括教学方法和学习资源的个性化配置。通过为每个学生提供更适应其需求的学科教育，学校能够促使学生更主动地参与学科学习，推动其学业发展。

1.5提高学科整体水平

学业质量监测赋予学校更全面的了解学科整体水平的能力。通过对学科成绩和学生学习态度等多方面数据的深度分析，学校能够发现学科教学中存在的共性问题。基于这些问题，学校可以采取有针对性的措施，包括教学改革、师资培训和课程更新等，从而提升整体学科水平。这种有针对性的措施有助于确保学生在高中阶段取得更好的学业成绩，同时也为学校在学科教学领域的长期发展奠定了坚实基础。

2.学校大数据在高中化学教学互动中的实践案例

在高中化学教学中，学校大数据的应用为教育者提供了丰富的实践案例。通过详细的数据分析和挖掘，教育者可以更好地了解学生在化学学科中的学习状况，从而有针对性地进行教学改进和个性化辅导。

2.1案例：以某高中为例

该校通过学校大数据平台收集了学生在化学课堂上的各类数据，包括学科成绩、课堂参与度、实验表现等多个方面。通过对这些数据的分析，学校发现在某一化学章节中，有相当一部分学生在理解和应用相关概念上存在较大困难。为了解决这一问题，学校采取了以下措施：

2.1.1个性化辅导计划

基于学校大数据的分析结果，教育者制定了针对性的个性化辅导计划。通过对不同学生的学科成绩和学科表现进行比对，确定了需要重点关注的知识点，并为这些学生提供了专门的辅导课程。

2.1.2互动性强的教学平台

学校引入了互动性强的教学平台，通过在线互动、讨论和实验等方式，激发学生对化学学科的兴趣。教育者通过平台收集学生的实时反馈和参与度数据，了解学生对教学内容的理解程度，及时调整教学方法和策略。

2.1.3学业水平监测与反馈机制

学校建立了学业水平监测与反馈机制，定期对学生的学科成绩和参与度等数据进行跟踪。通过及时反馈学生成绩和学科表现，帮助学生及时调整学习状态，提高学科学习效果。

2.2微项目：改进手机电池中离子导体材料

为了有效地追踪学生在“改进手机电池中离子导体材料”微项目中的参与与贡献，学校大数据系统将采用以下操作步骤：

2.2.1学生参与角色记录

学校大数据系统将建立一个专门的学生参与角色数据库，记录每位学生在项目中担任的具体角色。这包括但不限于项目组长、实验操作员、数据分析员等。学生的角色将通过项目组织者或老师的指定进行录入，并随着项目的进行进行动态更新。

2.2.2创新点提出记录

在微项目中，学生可能提出各种创新点、独到见解或解决方案。学校大数据系统将建立一个专门的数据库，用于记录学生提出的创新点。每位学生的贡献将被详细描述，包括提出的观点、理论支持、实验设计等。这样的记录可以帮助教育者了解学生在实际问题解决中的创造性思维和应用化学知识的深度。

2.2.3实验数据记录与分析

学校大数据系统将收集学生在实验中产生的数据，并将其整合到一个统一的数据库中。这些数据包括但不限于实验结果、测量数值、材料性能等。系统将对这些数据进行分析，提供详细的数据报告，以帮助教育者评估学生在实际实验操作中的技能水平和数据解读能力。学校大数据系统可以为教育者提供全面而精准的关于学生在微项目中表现的数据支持。

3.结语

本文通过深入探讨学校大数据在高中学业质量监测中的应用，着重分析了个性化辅导、教学瓶颈识别、教学效果评估、个性化学习计划制定和学科整体水平提升等方面的重要作用。结合实际案例，以高中化学教学为例，展示了学校大数据在教学互动中的实际应用。通过这一研究，我们不仅深化了对学校大数据在高中教育中的理解，也为未来的教学改革和创新提供了有益的启示。

参考文献：

[1]缪钦,陈坤其,陈善松.区域性高中学科教学与学业质量监测互动机制构建[J].教育评论,2023(7):84-88.

[2]岳丽.区域普通高中学校构建学业质量监测评价体系的探索[J].教育,2023(4):4-6.

[3]蒋艳云,蒋培杰.基于普通高中学业水平考试的教学质量评价研究[J].教学与管理（理论版）,2022(8):101-104.

课题项目：本文为福建省宁德市基础教育科学研究2022年度立项课题《基于学校大数据的学业质量监测与学科教学互动研究》论文，课题编号为FJNDKY22－124