1.数据驱动的精准教学
数据驱动的精准教学是指通过网络技术手段，对学习者学习过程相关数据进行获取、收集、分析，并根据调查他们的学习行为及发展趋势，依据调查结果对教学流程、教学方法等进行改善和提高的过程。[1]
2.数据驱动教学的特点
2.1科学化
数据主导的教学，打破了先前以经验为导向的教学方式所带来的种种限制。在数据驱动的教学统摄下，教学规划、教学安排以及教学实施等，都将基于大量的科学数据来开展教学。[2]除此之外，将获取的大数据应用到日常教学过程当中，不仅可以使教学更加科学，而且也会使教学过程更加严谨。
2.2精准化
教学目标的实现，不仅需要完备的教学规划、合理的教学组织，同样也需要精益的教学指导。[3]在此过程中，提高获取教育数据的准确度和频次，会使收集的信息更加有效和全面，如此，便可以准确判断出班级中每个学生对于所学知识内容和方法技巧的掌握情况，同时对他们学习过程中所表现出的弱势和不足进行针对性的指导和干预。
2.3个性化
一直以来，扩大教育规模和实现学生个性化发展之间存在着难以协调的问题。[4]基于数据驱动的学习范式，对所有学生的个人数据进行获取、统计和分析，可以揭示出数据背后的发展规律，并准确识别出每个学生的学习特点、喜好和风格。科技手段与智慧平台结合，可以使教师更好地认识和了解每个学生，基本上突破传统教学模式的局限，真正实现个性化教学。
3.数据驱动教学的作用
3.1大数据构建全面评价方式
将大数据技术运用于教育评价，既可以基于人的感知进行评价，也可以直接通过数据构建机器认知。[5]通过对学习行为、认知结构以及思维表现等信息的不间断收集、整理和分析，可以构建出不同学习环境下全新的学习模式。基于教育大数据技术，营造一个全方位的、多角度的教学评价体系，不仅可以发现固有知识的不足与缺陷，还能够挖掘出学习者的兴趣喜好，构建起师生双向的教学反馈机制。
3.2大数据优化教学决策
教学过程是实施各个阶段教学决策的组合，不同的决策方法对教学效果有很大的影响。当今教育，不管是从宏观、还是微观的角度来看，都可以借助大数据技术来为其决策提供科学支撑，比如纵观整个教育过程，不管是串在一起的流程手段，还是从细节中挖掘出的学习差距，都是依靠科学的决策来不断地调整教学的进程的。[6]
3.3大数据提升学习质量
大数据不但可以提供全新的学习方法，而且可以有效增强学生的自我认识。在学习环境中引入大数据，可以使学生不只关注自己已有的学习任务，而是能进入到更深层次的学习当中，与数据资源即时交互，同时在老师的协助下，实现个性化精准学习。因此，基于大数据的教学模式能够转变学生学习态度，变被动为主动，同时也能加强学生自主学习的意识，彰显自身主体价值，[7]这将极大促进学生学习方式，提高整体学习质量。
4.数据驱动的精准教学实践策略
4.1数据驱动的精准纠错
教学过程中比较常见的行为是教师对学生所做作业的讲解，当前为止，讲解作业的形式主要有三种：一是以题目编号为序，逐一讲解；二是以教师批改作业时的主观印象为依据，对出错率较高的题目进行选择性讲解；三是根据收集数据，以统计结果为标准进行精准题目讲解。作业讲解是一种常规的课堂活动，利用数据进行精确纠错，可以大大提高讲题效果，促进教学质量提升。
4.2数据驱动的精准辅导
在准备授课时，老师有一个基本目标，那就是四分之三的学生上完一节课后，能够对所学知识完全掌握并熟练运用。这意味着，在教学准备过程中，教师把剩余的四分之一的学生进行了 “标记”，所以，课后一对一的指导是必不可少的。在这里，教师需要注意的问题主要有两个，第一，确定被辅导的个体；第二，个体存在的主要问题。针对这一问题，大数据追踪技术可以很容易地将其解决。在记录学习行为的过程中，智能系统会自动将学生的学习状况、精神面貌、作业情况一一记录下来，并自动生成数据分析集，供老师查看，这样一来，老师们就可以清晰地知道每一位学生的学习状况，从而确定哪些学生需要被辅导，从哪些方面进行辅导了，极大提高了辅导的精准性。
4.3数据驱动的个性化学习
老师们的理想就是为每位学生量身定做一套课程资源，从而达到个性化教学的目的。[8]但由于相关技术条件等因素的制约，这一理想始终未能实现。利用标准化的学习数据收集、整合和分析，便可为每位学生量身定做属于自己的学习资源或者作业。相关数据显示，已有学校为学生们提供了个性化的假期作业，这一行为进一步拓展了精准教学和个性化学习的使用范围，针对不同班级、不同课程、不同考试设置赋有个性化的学习内容，可将因材施教发挥到极致。
4.4数据驱动的教学管理
提升教育数据管理效能是教学过程中非常必要的一种行为手段，充分利用大数据技术，促进教育决策的科学化、精准化和个性化。通过各层级部门之间的信息交流，不仅可以为办学招生、学生资助、教育防控等提供有效的科学支撑，而且通过整合与共享教育资源，构建教育大数据分析模型，还能全面准确地掌握学校与学生整体发展状况，为教学管理工作提供了极大的便捷。
5.展望与总结
随着人工智能技术的快速发展，数据已经成为了教育信息化的基石，而数据的价值主要体现在获取整合分析后为教育决策提供科学依据。[9]所以从学校的角度来说，应该注重数据的全过程、全样本的收集，实现数据互联，力求改变教学模式，满足不同学生发展需要，为他们提供个性化的学习途径。总而言之，不管时代如何变迁，教育的价值取向依旧是：充分发挥个体潜能，促进学生全面发展。科学技术手段作为推动学生发展的关键动力，全方位、全角度记录着教学过程中发生的每一个程序细节和应用基础，从而促进精准教学开展实施。所以，只有将学生放在主体地位，以数据驱动重构教学流程，才能充分体现教育信息化的价值所在，才能促使教育走向更加更加辉煌的明天。
参考文献
[1] 吴军其,任飞翔,李猛.生态系统理论视域下数据驱动课堂教学的实践误区与消解路径[J].现代教育技术,2022,32(10):34-42.
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[4] 杨现民,张瑶.教育规模化与个性化矛盾何以破解？——数据驱动规模化因材施教的逻辑框架与实践路径[J].中国远程教育,2022(08):42-52+79.
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[6] 秦丹,张立新.问题与优化：课堂精准教学实践的现实审视与反思[J].电化教育研究,2019,40(11):63-69+77.
[7] 吴蓉瑾.“云课堂”增强教育模式：数据驱动下的精准教学[J].人民教育,2022(07):24-25.
[8] 杨丽娜,魏永红,肖克曦,王维花.教育大数据驱动的个性化学习服务机制研究[J].电化教育研究,2020,41(09):68-74.
[9] 郭利明,杨现民,张瑶.大数据时代精准教学的新发展与价值取向分析[J].电化教育研究,2019,40(10):76-81+88.
作者简介：杨彦玲（1999-），女，汉族，甘肃会宁人，硕士在读，单位：西北师范大学，研究方向：现代远程教育