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?


 

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。

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