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      2. 數字賦能創新區域教育新生態——“三全”體系下的青云譜區教育實

        來源:2023年度智慧教育優秀案例 2024-08-01 14:19:08 所屬欄目:案例實踐

        在面向區域教育教育過程中,搭建定制化的“全區生源和學科強弱分析”模塊,以作業數據為切入點,以各學科應知應會掌握情況進行深度分析,為管理者部署整體教學策略提供數據支撐,使過程性評價和因材施教成為可能。研發面向教研員的“數字教研”模塊,實現數據賦能教研管理,通過查看數據,有的放矢制訂入校聽課計劃,確定去哪里聽課、聽什么學科的課、聽誰的課,派誰去聽課。

        本文大概

        讀完共需

        分鐘

        一、變革理念,提升數字賦能教育的新思想

        青云譜區教育系統在推進教育數字化的過程中,堅持變革理念,提高認識,解決思想統一認知的問題。這是一個涉及到上至區領導、下至一線教師的全方位、全員參與的頂層設計和實踐過程。主要措施:一是高位推動,由上至下逐級傳導理念變革;二是以“聽”為見,由下而上切實回應教師需求。

        二、技術結合,構建“三全”體系的區域教育

        在實現教育數字化的過程中,區域以作業數據為切入,政企融合共構區域教育新生態。通過數字化平臺,以全方位的學情數據為基石,分析學生薄弱知識點及其“最近發展區”,數據反哺教育教學全過程應用實現精準教學;同時基于教育數據的有效采集、分析、挖掘和應用,賦能教育生態全體參與者,實現不同學校教學資源和教學經驗的共享,助力區域教育高質量發展,構建青云譜區區域教育“三全”體系。

        圖片

        圖1 “三全”體系下的青云譜教育生態

        (一) 數據采集全方位

        為了構建一個高效的區域教育體系,全方位的數據采集是必不可少的。青云譜區從區域出發,基于“云計算”技術布局,構建一個為學生、教師、家長、學校以及各級教育主管部門提供“自適應練習、實時多維度過程性測評,多層次學習質量監控”的學習、測評、答疑和監督的大數據綜合平臺,其具“數據化、工具化、簡單化、模塊化”的特征,以作業大數據作為過程性學習數據來源核心的教育教學大平臺。全面、真實的大數據沉淀才能促進數據分析精準化。數據采集的全方位不僅包括過程性學習數據,如課堂作業、家庭作業、測試作業、個性作業、自主作業等等;還包括教育資源數據,如任課教師推薦的教輔材料、精選題目,自編題庫,教育資源題庫等內容。

        (二)數據應用全過程

        青云譜區教育系統開發了一系列的數字化教育應用場景和工具:“學情跟蹤系統”和“區域教研系統”。這兩個系統的開發和應用,不僅使教師能夠更好地掌握每個學生的學習情況,進行更有針對性的教學,而且還使教師們能夠分享和交流教研經驗,提升教研能力,實現教研的高效化和科學化。

        數據應用全過程包括:一是數據反哺教學環節全過程。通過學生過程性學習數據的采集分析,助力教師課前了解每個學生的學習情況、學習進度和學習問題的詳細信息,使教師能夠對每個學生的學習情況有更深入、更全面的了解,進行更有針對性的備課。二是數據反哺教研環節全過程。根據“生源和學科強弱分析”模塊,以作業數據為切入點,以各學科應知應會掌握情況進行深度分析,教研人員創生了“數字教研”模塊,實現數據賦能教研管理,研前通過查看數據,有的放矢制訂聽課計劃,確定去哪里聽課、聽什么學科的課、聽誰的課,派誰去聽課。研中利用《課堂觀察量表》對目標教師和班級開展聽評課和常規調研。研后針對發現的問題解決的措施行成典型教研案例,通過數據比對,對標對表延伸至其他學校、其他教師,解決教研共性問題,以此教師們獲取到其他教師的教研經驗和教研成果,從而擴大教研視野,提升教研能力。

        (三) 數據賦能全體參與者

        在數據應用過程中,數據的可視化呈現也是重要的環節。通過圖表、報表等形式,將數據結果直觀地展示給相關人員,促進信息共享和溝通。數據應用不僅僅局限于教育管理者和決策者,而是應當賦能整個教育生態的全體參與者。當然,教師是教育過程中的核心力量,他們可以通過數據的支持,更好地了解學生的學習需求和問題,提供個性化的教學方案。例如,教師可以通過數據可視化工具了解學生的學習進度和成績分布等學習數據,教師從中發現學生的學習習慣、學習興趣等,進而不斷調整教學方法和策略,真正實現因材施教;同時,教師也可以通過數據分析,不斷反思以調整和改進自身的教學方法和策略,提高教學效果,真正實現教學相長。學生和家長可以通過學習平臺查看個人學習報告,了解自己的學習情況和需要改進的方;教育主管部門可通過區域整體教育情況,有針對性提升區域教育水平,從而推動教育過程的改進和優化。

        三、數據賦能,打造青云譜區域教育新生態

        (一)數據賦能學生個性化學習

        以南昌市二十八中教育集團青云學校八年級的羅同學為例,該同學定期收到個性化錯題本,在課后延時服務時訂正作業錯題,再練習附帶的舉一反三題集。周末他完成老師布置的分層作業單,或周練卷,對本周所學內容進行鞏固。課后,羅同學還會時不時被老師叫進辦公室,老師通過平臺和他分析個人的薄弱知識點,并告訴他最近該學哪里、怎么學。通過針對性的練習,以及老師的因材施教,羅同學的作業正確率越來越高,錯題本也越來越薄,學習積極性也提高了。

        (二)數據賦能教育教研精準化

        在面向區域教育教育過程中,搭建定制化的“全區生源和學科強弱分析”模塊,以作業數據為切入點,以各學科應知應會掌握情況進行深度分析,為管理者部署整體教學策略提供數據支撐,使過程性評價和因材施教成為可能。研發面向教研員的“數字教研”模塊,實現數據賦能教研管理,通過查看數據,有的放矢制訂入校聽課計劃,確定去哪里聽課、聽什么學科的課、聽誰的課,派誰去聽課。

        (三)數據賦能教師工作減負化

        研發面向學科教師的“作業精講”和“分層作業設計”模塊,以平臺為抓手,實時呈現教學過程中的的薄弱章節,個性化輸出編制的專項練習,進行精準練習,摒棄重復機械訓練,有效幫助教師減負增效。

         

        作者:周群立

        來源:2023年度智慧教育優秀案例

        標簽:智慧教育優秀案例

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