翌学

精准教学的应用困境有哪些

发布人:小翌君 发布时间:2020-01-14 15:46:36

在信息化时代,教师通过科学的诊断工具、智能评价系统和个性化学习资源使精准教学成为可能。这是因为,智能教育使学习行为、学习状态、学习结果等各类教育信息可视化,并成为学习表现的分析与评价因素。那么精准教学的应用困境有哪些呢?

精准教学的应用困境有哪些

 

一、精准教学的应用困境有哪些


1、精准教学忽略了学习行为过程与个性化发展。精准教学是通过测量获得学习行为结果,进而依据结果进行强化练习,以提升学生的学习质量,是一种典型的结果驱动型教学。这种教学方式缺乏对学习行为过程的关注,忽略了学生在这一过程中表现出来的不同个性。


2、精准教学缺乏技术支撑。精准教学在操作上以测量、记录学生的学习表现为基础,以分析频率数据为基本技术。而在信息技术普及以前,精准教学的测量、记录都采取以笔和纸为工具的手工形式进行,故数据记录采集、分析以及图形化、可视化的工作效率不高。


3、精准教学难以适应高校人才培养的需求。高校课堂是推进教学方法创新与实践的重要阵地,其课程种类繁多,教学主要依赖于系统的人才培养方案与课程体系;教学目标不再全是知识点的掌握,而是强调思维方法的习得。特别是一些专业课程,由于带有理论探究与应用创新的性质,很难有效测量、记录学生的学习表现,因此限制了精准教学在高校的应用与推广


二、大数据对精准教学的影响有哪些?


1、 使精准教学测量数据更为精准可行。一方面,大数据及其依赖的各类智能系统既可以实现学习表现自动化测量、记录及结果可视化呈现,也可以提高数据采样频率,进而提升精准教学的流畅度;另一方面,大数据的海量数据处理能力,可以让精准教学摆脱规模的束缚,实现从简单少量的小学课程拓展到所有不同类型的课程、从面向班级的实验教学拓展到面向全校的普及教学。


2、 使精准教学能够兼顾学生的个性化发展。在大数据环境下,精准学习不再完全依赖于结果分析,还要考量学习行为的过程等其它要素——通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息,形成反映学习情况的数据源,随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较,并根据此结果对学生的学习行为及其学习表现进行评估和干预,可以预测学生未来的学习表现趋势,也可以为个别学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施,以保障学生的个性化发展。


3、 使精准教学环境更为开放高效。大数据的多样性、异构性决定了其不隶属于某一个独立的系统组织——在教育领域,大数据是跨学科专业、跨平台、跨组织的开放跨界资源,它是各类服务于教育教学工作的信息系统集成互动的产物;学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众,都可成为教育大数据的生产者和应用者。


“翌学”是一款基于面向中小学教育的智慧教学Saas平台。紧紧围绕“减负”“增效”核心,以“人工智能+大数据”技术实现“自动批阅”“精准施教”为主要功能出发点,实现小学教育的“教学相长”,翌学致力于成为老师、学生最好的教、学助手。

翌学