基于大数据的精准教学模式探究 2025-07-12 ： 摘要:精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论讨论还是实际应用都不容乐观。信息技术的进展特别是大数据的兴起，为精准教学的进展提供了机遇在此背景下,文章梳理了精准教学的理论方法、讨论现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后,文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的讨论，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。 关键词:大数据;精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测 一 精准教学的理论方法 精准教学（ Precision Teaching)是 Lindsley[1]于 20 世纪 60 年代根据 Skinne 的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面对小学教育,旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和老师的手中”［2］[3］；后来，精准教学进展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架［4].历经 50 余年的进展,精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne 的行为学习理论 Skinne[5］是美国新行为主义心理学的创始人之一,他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要.1954 年，Skinne 将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6］。 2 精准教学的衡量指标-—流畅度（Fluency） 精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说,学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性:持久性（Mainten...
