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摘 要：本文根据初中语文特点将对大数据在初中语文的学教评一体化模式进行研究与分析，并对大数据在学教评一体化中的应用提出注意事项，为未来中学语文进行学教评一体化创新提供借鉴。
关键词：大数据;学教评一体化;教学策略
一、运用大数据全面实施学教评一体化的内涵及现实意义
大数据是当今信息技术和社会发展的方向，各种行业都想利用该技术为行业改革提供技术支撑，教育领域也不例外。冯善亮指出“学教评一体化”是保证课程有效实施的一种基本策略。“学教评一体化”是指在课程实施中，以教育目标理论为指导，使学习、教学、评价之间彼此相符，保持一致。具体来说，“学教评一体化”的课堂教学是在学、教、评一体化教学与评价设计指导下进行的教学，学教评一体化的课堂教学从时间的角度，可以理解为教师的教学活动、学生的学习活动与课堂教学的评价活动统一于课堂教学活动中，即学、教、评在时间上具有同步性。
运用大数据实施学教评一体化，是新时期对于教育工作者提出顺应时代潮流的新要求。教师要站在学生的立场上，利用大数据对语文教学工作进行全面整合，形成高效的学教评一体化策略，制定科学的教学目标，使大部分学生在高层次上进行学习，最终通过教学评估及时总结经验。本文把教学模式细分为课前准备、课时教学、课后作业、阶段性评价四个环节，在教学模式的各个环节中体现学教评一体化。
二、运用大数据实施学教评一体化策略
（一）利用大数据技术搭建学生数据库
搭建学生数据库是进行学教评一体化的基础性工作。学教评一体化所进行的教学，需要教师在教学前进行课程分析与学生学情分析的基础上制定单元教学目标与配套的评价目标，以评价目标为指导，进行评价设计和教学活动设计，所以构建学生数据库是学教评一体化策略的第一步。
在传统教学中，教学流程主要是课前学生对知识点预习、课堂中教师对知识点进行讲解、课后通过配套作业进行知识点的巩固，同时定期记性学习测试，只有最后的学习测试阶段，老师才能获得学生的学习情况，其他阶段几乎难以产生反饋。使用大数据搭建学生数据库，可以利用技术将各个阶段的学习情况都抓取到数据库中，老师在制定教学目标与配套的评价目标时就可了解的学生在各个阶段学习时遇到的问题，以便做出判断优化学教评一体化。
（二）创新课时教学方式
传统教学方式多以教师为中心，重视知识讲授，学生自主性思考很少，学教评一体化就是要求创新教学方式，培养学生能力以学生为中心开展教学。如今利用人工智能与大数据技术创新教学方式可以使学生回归到教学的主体地位，调动学生学习语文的积极性与兴趣，从而主动进行学习。教师可以通过搭建完备的数据库进行数据分析，充分掌握班级学情，施行因材施教的教学。例如，对语文八年级上册朱德的《回忆我的母亲》相关知识点讲解时，课前老师可提前录制一段对朱德生平介绍课程，给学生准备二到三道开放式预习作业题，由学生在课前分成若干小组自主完成。
（三）个性化布置作业
利用大数据技术实现学教评一体化创新还应体现在作业的安排上，即教师可在布置基本课时作业的同时，再增加个性化作业。传统教学作业布置的“一刀切”，学生难题不会做，简单题无法得到锻炼，因此这种作业布置方式无法满足不同学生的差异化需求。在大数据与人工智能技术的支撑下，每个学生都在数据库中有自己的知识点图谱，课后教师可根据学生的知识点掌握差异与学习能力，精准布置个性化作业，满足学生的差异化、个性化学习需求，使每一位学生都能在教学中得到提升。教师根据学生完成个性化作业的情况，对学生二次作业进行评价，重点标注是否达到首次评价所设立的目标及往后的学习建议。例如，在陶渊明《桃花源记》课文讲授完成后，老师可通过对随堂测试的结果进行大数据分析了解每位学生学习中产生的问题，是文言文理解不准确还是文章背景不熟练。
（四）数据化阶段性评估
考试是为了检查老师教学、学生学习的情况，以及发现教学和学习过程中出现的问题，最后通过考后讲评形成闭环。传统数学教学的考后讲评模式都是流水线式整篇讲解，从第一题讲到最后一题，重点讲解的部分由教师根据多年教学经验判定，对教学目标的效果有限。大数据的背景下，该问题得到了改善，老师通过数据库中记录的学生考情，可以完全掌握每个学生的答题方式、正误比例以及高频错题和错题学生名单，如此就得做到有的放矢的讲评错题。在学生完成一个单元的学习后，教师会根据单元学习的内容与学生个性化作业的完成进行学教评一体化的阶段性评估，对学生的阶段性学习进行评价。
三、大数据在学教评一体化应用注意事项
（一）对技术的冷思考
如今，大数据技术助力学教评一体化成为现实，但是教育工作者一定要提防“技术迷信自大”。换句话说就是，人工智能与大数据概念要冷静，不可迷信技术可以解决目前教学改革的所有问题。人工智能与大数据技术更多的是给了学教评一体化技术支撑与新的研究视角，通过这个视角我们可以看到以前教学改革和学术研究看不到的新方法。
（二）数字鸿沟问题
人工智能与大数据技术可以帮助提升学教评一体化效果，也会破坏平等性，即出现数字鸿沟。资源配置的马太效应会在整个社会越来越明显，强者越强、弱者越弱，发达地区的学校拥有更先进的技术进行教学，学生的素质也会普遍偏高，而偏远乡村地区的学生则很难享受技术带来的优势。
综上所属，大数据同初中语文相结合，使得学教评一体化成为可能，颠覆了传统数学教学。它改变了传统教学中的老师的教学方式和学生学习方式，真正重构了数学课堂，实现了因材施教，保证每个学生的能力都得到了提升。
【参考文献】
[1]陈美华.基于教、学、评一体化的学校课程实施[J].教育研究与评论（小学教育教学），2018（10）：36-40.
[2]卓立子，李建新.基于学科素养培育的“主体发展性教学评一体”课堂建构简论[J].新课程研究（上旬刊），2016（08）：8-11.
[3]倪美青.“互联网+”背景下初中语文教师教学能力发展策略[J].教育理论与实践，2020，40（32）：53-55.
关键词：大数据;学教评一体化;教学策略
一、运用大数据全面实施学教评一体化的内涵及现实意义
大数据是当今信息技术和社会发展的方向，各种行业都想利用该技术为行业改革提供技术支撑，教育领域也不例外。冯善亮指出“学教评一体化”是保证课程有效实施的一种基本策略。“学教评一体化”是指在课程实施中，以教育目标理论为指导，使学习、教学、评价之间彼此相符，保持一致。具体来说，“学教评一体化”的课堂教学是在学、教、评一体化教学与评价设计指导下进行的教学，学教评一体化的课堂教学从时间的角度，可以理解为教师的教学活动、学生的学习活动与课堂教学的评价活动统一于课堂教学活动中，即学、教、评在时间上具有同步性。
运用大数据实施学教评一体化，是新时期对于教育工作者提出顺应时代潮流的新要求。教师要站在学生的立场上，利用大数据对语文教学工作进行全面整合，形成高效的学教评一体化策略，制定科学的教学目标，使大部分学生在高层次上进行学习，最终通过教学评估及时总结经验。本文把教学模式细分为课前准备、课时教学、课后作业、阶段性评价四个环节，在教学模式的各个环节中体现学教评一体化。
二、运用大数据实施学教评一体化策略
（一）利用大数据技术搭建学生数据库
搭建学生数据库是进行学教评一体化的基础性工作。学教评一体化所进行的教学，需要教师在教学前进行课程分析与学生学情分析的基础上制定单元教学目标与配套的评价目标，以评价目标为指导，进行评价设计和教学活动设计，所以构建学生数据库是学教评一体化策略的第一步。
在传统教学中，教学流程主要是课前学生对知识点预习、课堂中教师对知识点进行讲解、课后通过配套作业进行知识点的巩固，同时定期记性学习测试，只有最后的学习测试阶段，老师才能获得学生的学习情况，其他阶段几乎难以产生反饋。使用大数据搭建学生数据库，可以利用技术将各个阶段的学习情况都抓取到数据库中，老师在制定教学目标与配套的评价目标时就可了解的学生在各个阶段学习时遇到的问题，以便做出判断优化学教评一体化。
（二）创新课时教学方式
传统教学方式多以教师为中心，重视知识讲授，学生自主性思考很少，学教评一体化就是要求创新教学方式，培养学生能力以学生为中心开展教学。如今利用人工智能与大数据技术创新教学方式可以使学生回归到教学的主体地位，调动学生学习语文的积极性与兴趣，从而主动进行学习。教师可以通过搭建完备的数据库进行数据分析，充分掌握班级学情，施行因材施教的教学。例如，对语文八年级上册朱德的《回忆我的母亲》相关知识点讲解时，课前老师可提前录制一段对朱德生平介绍课程，给学生准备二到三道开放式预习作业题，由学生在课前分成若干小组自主完成。
（三）个性化布置作业
利用大数据技术实现学教评一体化创新还应体现在作业的安排上，即教师可在布置基本课时作业的同时，再增加个性化作业。传统教学作业布置的“一刀切”，学生难题不会做，简单题无法得到锻炼，因此这种作业布置方式无法满足不同学生的差异化需求。在大数据与人工智能技术的支撑下，每个学生都在数据库中有自己的知识点图谱，课后教师可根据学生的知识点掌握差异与学习能力，精准布置个性化作业，满足学生的差异化、个性化学习需求，使每一位学生都能在教学中得到提升。教师根据学生完成个性化作业的情况，对学生二次作业进行评价，重点标注是否达到首次评价所设立的目标及往后的学习建议。例如，在陶渊明《桃花源记》课文讲授完成后，老师可通过对随堂测试的结果进行大数据分析了解每位学生学习中产生的问题，是文言文理解不准确还是文章背景不熟练。
（四）数据化阶段性评估
考试是为了检查老师教学、学生学习的情况，以及发现教学和学习过程中出现的问题，最后通过考后讲评形成闭环。传统数学教学的考后讲评模式都是流水线式整篇讲解，从第一题讲到最后一题，重点讲解的部分由教师根据多年教学经验判定，对教学目标的效果有限。大数据的背景下，该问题得到了改善，老师通过数据库中记录的学生考情，可以完全掌握每个学生的答题方式、正误比例以及高频错题和错题学生名单，如此就得做到有的放矢的讲评错题。在学生完成一个单元的学习后，教师会根据单元学习的内容与学生个性化作业的完成进行学教评一体化的阶段性评估，对学生的阶段性学习进行评价。
三、大数据在学教评一体化应用注意事项
（一）对技术的冷思考
如今，大数据技术助力学教评一体化成为现实，但是教育工作者一定要提防“技术迷信自大”。换句话说就是，人工智能与大数据概念要冷静，不可迷信技术可以解决目前教学改革的所有问题。人工智能与大数据技术更多的是给了学教评一体化技术支撑与新的研究视角，通过这个视角我们可以看到以前教学改革和学术研究看不到的新方法。
（二）数字鸿沟问题
人工智能与大数据技术可以帮助提升学教评一体化效果，也会破坏平等性，即出现数字鸿沟。资源配置的马太效应会在整个社会越来越明显，强者越强、弱者越弱，发达地区的学校拥有更先进的技术进行教学，学生的素质也会普遍偏高，而偏远乡村地区的学生则很难享受技术带来的优势。
综上所属，大数据同初中语文相结合，使得学教评一体化成为可能，颠覆了传统数学教学。它改变了传统教学中的老师的教学方式和学生学习方式，真正重构了数学课堂，实现了因材施教，保证每个学生的能力都得到了提升。
【参考文献】
[1]陈美华.基于教、学、评一体化的学校课程实施[J].教育研究与评论（小学教育教学），2018（10）：36-40.
[2]卓立子，李建新.基于学科素养培育的“主体发展性教学评一体”课堂建构简论[J].新课程研究（上旬刊），2016（08）：8-11.
[3]倪美青.“互联网+”背景下初中语文教师教学能力发展策略[J].教育理论与实践，2020，40（32）：53-55.