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摘要：互联网、大数据以及云计算的发展促使教育模式逐渐走向智慧化，“互联网+教育”的模式已经受到教育界的广泛关注，近几年，高考地理试题借助材料创设新情境，考查考生获取和解读地理信息、调动和运用知识等的能力。要想准确、快速获取和解读地理信息及准确调动和运用相关知识，就必须在获取和解读地理信息与调动和运用知识之间建立桥梁。大数据的应用同样广泛，其可研判学情、深挖盲区、精准辅导，在复习过程中通过六大环节的协同作用，形成大数据教学的闭环，让地理复习课程更具有指向性，以提升教师、学生在关键时间点的效率。
关键词：大数据教育;高中地理;复习教学;研究
中图分类号：G4 文献标识码：A
引言
以学生为本位的教育改革，提倡学生要全面发展。传统的以“分数”为本位的教育教学模式，不论是在“教”还是“管”都无法适应当前信息时代的发展。在互联网、大数据等新兴科技的支持下，教育智慧化理念正在改变传统的“僵硬”的教学管理模式。借助互联网、大数据等信息技术，智慧教育、智慧学校等智慧化理念逐渐受到教育界的关注，尤其是在中小学教育教学管理当中。从本质上讲，正式教育的改革推动了教育智慧化的发展。
一、大数据介入地理复习课程的环节
大数据渗透至地理复习课程的各个环节，可以有效改变学习与教授形态，让课程的难易、优劣用数据“说话”，增强地理复习教学的客观性。其应用的主要环节包括以下六个部分：
（一）前测设计
前测设计指在上课之前或课堂复习开始之前对学生进行的测试，通过结果来收集学生之前的知识和能力水平，其相当于科学实验中的一个参照值。前侧设计的案例来源多样，可以来自于学生的作业或测试结果，也可以来源于课堂预习的练习。在传统教学过程中，教师受制于时间往往无法获得班级及年级完成练习或测试的准确情况，如果需要将学生的错题进行统计，往往需要耗费较多精力。大数据的介入可以快速获取学生的成绩，让教师获得每位学生每道题得分的情况，从而對题目的难易程度进行简单的判读，用以指导课堂复习。
（二）知识点匹配
学生在作业或试卷中每一题的得分情况称为原始数据。对于教师而言其参考价值仅限于一般的试卷讲评，如果需要对学生进行诊断的话则需要将原始数据与知识点进行匹配。传统的知识点匹配过程一般采用教师自行归类识别的方法，效率低下、错误率高。而通过大数据进行匹配，教师可以在几秒钟之内迅速找到这道题目的使用频次和来源，通过“共享”获取题目所匹配的知识点，省时省力。在大数据的支持下，教师可以快速获取整张试卷所对应的知识点体系，了解整张试卷所覆盖的知识范围和考察难易程度。此外，教师在了解学生每道题的正确与否的基础上还可以掌握其对于知识点体系的了解程度，帮助教师进行精准化的教学。
（三）数据串联
数据串联是整个大数据教学的核心数据。在获得了知识点的匹配之后以某一个知识点为原点向各个维度进行发散比较从而获取学校、班级、个体存在的差距及问题。例如教师判读出学生“中国地理概况”这一知识点相对薄弱后，可以向各个方向拓展思考，如该知识点在之前的几次测试与练习中得分率如何、与其他知识点相比得分率存在怎么样的差异、在整个年级不同班级中得分率存在什么样的差异以及在所任教班级不同学生中得分率存在什么差异。从而帮助教师在复习过程中明确重点和讲解方向，并能够为教师对不同的学生和班级制定教学策略起到辅助提示的功能。
（四）策略制定
策略制定关键词在于个性、精准与高效。通过了知识点匹配与数据串联的环节，确定了每一位学生欠缺与不足，在复习策略制定过程中就应当秉持千人千面。仍以知识点“中国地理概况”为例，教学过程中可以先将前测中学生该知识点得分率偏低的原题定位，然后识别出学生主要存在如区域认知和综合思维能力欠缺、审题能力欠缺、知识迁移能力欠缺等问题，在教学过程中就可以针对其问题来进行精准教学，避免“一人不会，全班拖累”的情况。
（五）补救教学
补救教学指的是帮助学生根据不同情境来选择不同的地理学习策略以纠正错误。通过大数据的推演可以将学生存在的知识能力欠缺进行列表比较。教师在复习教学中就可以侧重某些认知能力相对欠缺的学生进行精确化的辅导。例如针对地图识别、区域认知等问题可以采用一对一指图说明、区域定位等教学形态;多角度思维欠缺则可以采用变换题型或问答形式，审题能力较弱则强化读题、找关键词的训练;记忆背诵存在偏差则强化基本知识、观点的记忆与背诵。
（六）后测设计
后测设计也就是收集课堂结束之后学生矫正的情况，通过课后作业、课堂巩固练习来与前测进行对比的教学活动。其相当于检测整节课学生整体学习状况以及对于补偿教学的效果，通过整堂课大数据帮助下的精准高效教学，可以有效地帮助学生在相对短的时间内，提升学习过程中的薄弱环节。后测设计还可以与前测设计有机结合，本节课程的后测设计可以作为下节课程的前测设计，从而形成大数据教学的闭环，对学生掌握情况进行量化评价，让教学有“据”可寻。
结束语
对于大数据进行合理的处理，可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。通过使用大数据帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。目前在大数据运用过程中，要将学生的文字转变为标准化的字符因此题目与作答是分离的。当答题纸交给老师进行批改后，答题纸与成绩之间又是分离的。学生无法在原卷和答题纸上查看得分情况，也就无从知晓错在哪里，阻碍了学生查看作答情况并依据错误和欠缺进行修改的渠道。笔者认为地理学科重视在题目中寻找信息的能力，因此大数据不应仅侧重于云端而且需要兼顾传统课堂、纸质教学案的现状。数据教学具有的独特优越性使其能“友好”地渗透入地理教学的各方面，也能使地理教学与复习过程变得简练和高效、个性和精准。
参考文献
[1]马建刚，谈文彩.大数据背景下高中教育教学面临的机遇和挑战[J].中国新通信，2019，21（15）：188-189.
[2]袁莉花. 高中地理复习课学生综合思维素养培养研究[D].山东师范大学，2019.
[3]张榕青， 高中教育 依托大数据创新视导模式. 韩文勇 主编，昌平教育年鉴，2016，309，年鉴.
[4]李文波.高中地理复习课的有效教学研究[J].地理教学，2015（24）：17-20+64.
关键词：大数据教育;高中地理;复习教学;研究
中图分类号：G4 文献标识码：A
引言
以学生为本位的教育改革，提倡学生要全面发展。传统的以“分数”为本位的教育教学模式，不论是在“教”还是“管”都无法适应当前信息时代的发展。在互联网、大数据等新兴科技的支持下，教育智慧化理念正在改变传统的“僵硬”的教学管理模式。借助互联网、大数据等信息技术，智慧教育、智慧学校等智慧化理念逐渐受到教育界的关注，尤其是在中小学教育教学管理当中。从本质上讲，正式教育的改革推动了教育智慧化的发展。
一、大数据介入地理复习课程的环节
大数据渗透至地理复习课程的各个环节，可以有效改变学习与教授形态，让课程的难易、优劣用数据“说话”，增强地理复习教学的客观性。其应用的主要环节包括以下六个部分：
（一）前测设计
前测设计指在上课之前或课堂复习开始之前对学生进行的测试，通过结果来收集学生之前的知识和能力水平，其相当于科学实验中的一个参照值。前侧设计的案例来源多样，可以来自于学生的作业或测试结果，也可以来源于课堂预习的练习。在传统教学过程中，教师受制于时间往往无法获得班级及年级完成练习或测试的准确情况，如果需要将学生的错题进行统计，往往需要耗费较多精力。大数据的介入可以快速获取学生的成绩，让教师获得每位学生每道题得分的情况，从而對题目的难易程度进行简单的判读，用以指导课堂复习。
（二）知识点匹配
学生在作业或试卷中每一题的得分情况称为原始数据。对于教师而言其参考价值仅限于一般的试卷讲评，如果需要对学生进行诊断的话则需要将原始数据与知识点进行匹配。传统的知识点匹配过程一般采用教师自行归类识别的方法，效率低下、错误率高。而通过大数据进行匹配，教师可以在几秒钟之内迅速找到这道题目的使用频次和来源，通过“共享”获取题目所匹配的知识点，省时省力。在大数据的支持下，教师可以快速获取整张试卷所对应的知识点体系，了解整张试卷所覆盖的知识范围和考察难易程度。此外，教师在了解学生每道题的正确与否的基础上还可以掌握其对于知识点体系的了解程度，帮助教师进行精准化的教学。
（三）数据串联
数据串联是整个大数据教学的核心数据。在获得了知识点的匹配之后以某一个知识点为原点向各个维度进行发散比较从而获取学校、班级、个体存在的差距及问题。例如教师判读出学生“中国地理概况”这一知识点相对薄弱后，可以向各个方向拓展思考，如该知识点在之前的几次测试与练习中得分率如何、与其他知识点相比得分率存在怎么样的差异、在整个年级不同班级中得分率存在什么样的差异以及在所任教班级不同学生中得分率存在什么差异。从而帮助教师在复习过程中明确重点和讲解方向，并能够为教师对不同的学生和班级制定教学策略起到辅助提示的功能。
（四）策略制定
策略制定关键词在于个性、精准与高效。通过了知识点匹配与数据串联的环节，确定了每一位学生欠缺与不足，在复习策略制定过程中就应当秉持千人千面。仍以知识点“中国地理概况”为例，教学过程中可以先将前测中学生该知识点得分率偏低的原题定位，然后识别出学生主要存在如区域认知和综合思维能力欠缺、审题能力欠缺、知识迁移能力欠缺等问题，在教学过程中就可以针对其问题来进行精准教学，避免“一人不会，全班拖累”的情况。
（五）补救教学
补救教学指的是帮助学生根据不同情境来选择不同的地理学习策略以纠正错误。通过大数据的推演可以将学生存在的知识能力欠缺进行列表比较。教师在复习教学中就可以侧重某些认知能力相对欠缺的学生进行精确化的辅导。例如针对地图识别、区域认知等问题可以采用一对一指图说明、区域定位等教学形态;多角度思维欠缺则可以采用变换题型或问答形式，审题能力较弱则强化读题、找关键词的训练;记忆背诵存在偏差则强化基本知识、观点的记忆与背诵。
（六）后测设计
后测设计也就是收集课堂结束之后学生矫正的情况，通过课后作业、课堂巩固练习来与前测进行对比的教学活动。其相当于检测整节课学生整体学习状况以及对于补偿教学的效果，通过整堂课大数据帮助下的精准高效教学，可以有效地帮助学生在相对短的时间内，提升学习过程中的薄弱环节。后测设计还可以与前测设计有机结合，本节课程的后测设计可以作为下节课程的前测设计，从而形成大数据教学的闭环，对学生掌握情况进行量化评价，让教学有“据”可寻。
结束语
对于大数据进行合理的处理，可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。通过使用大数据帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。目前在大数据运用过程中，要将学生的文字转变为标准化的字符因此题目与作答是分离的。当答题纸交给老师进行批改后，答题纸与成绩之间又是分离的。学生无法在原卷和答题纸上查看得分情况，也就无从知晓错在哪里，阻碍了学生查看作答情况并依据错误和欠缺进行修改的渠道。笔者认为地理学科重视在题目中寻找信息的能力，因此大数据不应仅侧重于云端而且需要兼顾传统课堂、纸质教学案的现状。数据教学具有的独特优越性使其能“友好”地渗透入地理教学的各方面，也能使地理教学与复习过程变得简练和高效、个性和精准。
参考文献
[1]马建刚，谈文彩.大数据背景下高中教育教学面临的机遇和挑战[J].中国新通信，2019，21（15）：188-189.
[2]袁莉花. 高中地理复习课学生综合思维素养培养研究[D].山东师范大学，2019.
[3]张榕青， 高中教育 依托大数据创新视导模式. 韩文勇 主编，昌平教育年鉴，2016，309，年鉴.
[4]李文波.高中地理复习课的有效教学研究[J].地理教学，2015（24）：17-20+64.