大数据时代，教育数据不再只是一堆用作统计的数字，正在成为一种变革教育的战略资产和科学力量，甚至是“人类世界的下一个自然资源”。随着信息技术在教育教学中的广泛应用，教育系统中每时每刻都在产生海量的、与学生学习行为相关的数据。挖掘隐藏其中的丰富价值，以此改进教学决策与实践，成为大数据时代教师面临的重大挑战与机遇。一直以来，教师的工作中都不缺乏数据，他们过去的教学决策更多依靠的是自己的教学经验和学生的成绩数据。现在，随着众多教育软件系统的出现，教师教学决策可以依据的数据类型愈加丰富，不只有数值型数据，还有多媒体数据，数据分析速度也加快很多。正如国家督学、中国教育学会副会长罗洁所说，“我们的教育数据，不是为了证明，而是为了发现、指引和激励”。所以，在学校层面做数据分析，更重要的是为了帮助教师发现教学中存在的问题、可改进的地方、学生的个性化学习情况，以便转变教学方式，实现基于“经验+数据”的更科学的教学。数据驱动精准教学概述数据驱动精准教学是指通过对学生进行多样化的及时测评，有意向地收集多种有效的数据，由此引导和实施有针对性的教学决策。这个概念界定中有以下几个关键点。一是要对学生的学习做及时测评，教学的目的不是在有限的时间内覆盖全部教材内容，而是要帮助学生掌握所学内容。及时地测评可以帮助教师调整教学方向、节奏和练习强度。在信息技术的支持下，一些有条件的学校已经做到在课堂上对随堂练习进行即时反馈，教师可以及时了解每个学生对新授知识的掌握情况。二是测评的方式要多样化，教师要有意向地收集多种数据。目前，不少学校把数据驱动教学理解为建立学科知识图谱，根据学生做题结果，了解学生知道什么和不知道什么，对学生没有掌握的内容再进行重复教学和强化练习。然而，要真正让学生受益，教师更需要了解的是做错题的学生为什么会这么解答、他们是怎么想的。也就是说，教师要将学生的解题过程作为要分析的数据（文本数据），而不是只看对错数据（数值数据），还要辅以学生对解题思路的描述（言语数据），从而确定学生出错的根本原因。笔者之前观看一些学校的示范课录像，发现有些教师对于学生的做题结果只管对错，很少追问学生是怎么想的，这也就放弃了督促学生整理和解释解题思路的机会。从学习科学的研究发现来看，这种解释行为对学生学业发展非常关键。三是对多个学生同一错误的辨识以及不同错误的归类，结合对教学过程的复盘反思，有助于教师更精准地掌握学生学习的规律，形成针对性的补救策略。在这个过程中，教师的教学见识与见解得以丰富，整校的教学质量也随之得到提升。总之，能够驱动精准教学的数据必须是有意义的且有时效性的，数据不在“大”，关键在“有用”。目前对教学最有用的数据还是学业表现层面的小数据。数据驱动精准教学整校提升教学质量的关键点采用数据驱动精准教学，本质上是为了改进教学绩效。教师在备课的时候对于教学时学生可能出现的学习反应是有预期的，这些预期往往基于一些理论假设和过去的经验，但是实际教学中的情况常常跟预想的有差距，这些差距就是教师要分析的地方。对于同样一种现象，可能有不止一种解释和原因，对它的处理也会有不止一种方法。那么，怎样才能做到准确判断、精确改进呢？这就需要发挥社会学习的作用，通过改进学科教研过程，实现整校提升教学质量的目标。精准教学需要精准确定教学目标、精准评测学生学习起点、精准确定教学内容，并能够精准发现学生学习中的问题，精准找到解决问题的对策，再予以精准实施。采用基于教研改进的数据驱动精准教学整校提升策略，可以遵循以下步骤进行教学改进：第一步，根据课标与学科核心素养要求，确定教学目标；第二步，根据教学目标设计考试题，确定教学深度和广度；第三步，根据考试题，规划如何教，分解子目标，采取分步教学与综合练习相结合策略；第四步，实施教学，通过课堂提问和随堂测试，及时发现学生学习中的问题并及时改变教学策略；第五步，通过教研活动，分析学生的作业/作品，研讨典型问题及对策，为确定重新教学的策略集思广益；第六步，重新教学，对于学生的学习难点，换种教学方法...
