如果一切都重新开始（2）——【数据护航稳步推进】

中山小学 林汉铭

在上周的文章《如果一切都重新开始（1）——【规则开路夯实基础】》中，我以“如果”开篇，和大家分享了有关同侪教学0基础班级的规则制定计划。有了规则计划之后，接连下来就是常态化实践。由于这个部分需要大家亲身去经历，所以在系列文章中就不去做过多阐述。跳过常态化实践部分，随后就是聚焦数据分析。为什么要做数据分析？同侪教学0基础的班级又该怎么做？本周我将梳理出一些简单的方法，希望可以给那些即将开启或者已经在信息化教学路上的老师们一些启发。

【传统教学的安全隐患】

现实中，很大一部分的老师没有认识到数据分析对于教育教学的价值。原因很简单，因为平时即便不利用数据支持，依然可以通过多上课或者多做练习使学生考出好成绩。但是当国家要求进行双“减”，并对教学提出减负增质时，这部分的老师却表现出手足无措的局面。手足无措的原因一方面压缩时间意味着做题量减少，减少了做题量就无法实现反馈的全覆盖，另一方面作业时长的压缩，教师们又必须面临精选作业和提高课堂实效等问题。

传统教学比较依赖丰富的经验，但对于绝大部分的年轻老师是缺乏经验的。打个比方，我是一个教龄11年的老师，排除1、2年级没有教过，3-6年级满打满算，每个年级任教次数不超过3次，外加中间间隔时长长达4年，且前期新师阶段基本都在摸索，以至于积累下来的成功教学经验本身就不多。再加上在成长的过程中，如果没有碰到合适的引领者，那么积累下来的教学经验就更少了。所以，这部分的老师是没有办法，不得不刷。

【数据信息化教学的春天】

区别于传统教学，双减对“数据”信息化教学的影响却很小。什么是“数据”信息化教学？简单来说，就是依托数据支撑，精准地实施信息化教学。与“非数据”依靠主观判断的信息化教学相比，二者的本质上是完全不同的。非数据的信息化教学依然使用教学经验作为支撑，与传统教学区别只在于教学手段变了。而“数据”信息化教学淡化经验比重，更加注重数据应用，利用数据作为依据，反向调整教学，给予学生更加适合的学习支持。也正是这样，在数据扶持下的学习变得更加具有针对性，学习成效自然提升，学习所花费的时间随之减少。所以，双减对于数据信息化教学冲击也就很小，数据信息化教学更符合时代需求。

【伴随性采集与人工采集的区别】

当然要想做到数据支撑下的信息化教学，数据如何采集必然首先要考虑的事情。一般情况下数据采集分成人工采集和伴随性采集。其中人工采集相对繁琐，适合阶段性的数据采集。比如，期末监测数据我们就可以通过excel进行人工采集，对于学生的评价数据则可以用评价软件进行人工采集。伴随性的数据采集则是在授课或者练习的过程中，由机器伴随事件的发展采集到相应的过程性数据。比如：麻吉星教学系统就可以在授课的过程中，不知不觉地采集教师课堂行为数据，在麻吉星教发平台上形成每月的教学行为报告。

人工采集不依赖设备，比较自由，但操作起来比较繁琐，适合简单的阶段性数据采集。伴随性采集无需教师刻意操作，采集方便，但对设备有所要求。老师们需要根据自己和学校的实际情况进行选择。但无论你是采用人工采集还是伴随性采集，只要有数据遗留下来，都会对我们数据信息化教学有帮助。

【做好数据分析，要有关联思维】

当我们有了数据之后，要怎么做分析呢？这时候，我们可以分两种思维来分析。

1.单角度思维分析

简单来说就是从单份数据或者多份同属性的数据出发，进行初级描述性分析和诊断性分析。例如，我采集到了一份学生期末成绩，从横向观察，哪些学生表现的较好？哪些学生表现的较弱？我们可以通过对数据进行排序一览无余。从纵向观察，我还想进一步知道哪些孩子进步了，哪些退步了？那么此时就需要多次期末的数据进行离均值分析。紧接着我们可以根据发现的结果，进行新一轮的策略调整。这里我只是以学业成绩为例，如果换成行为评价数据，我们还是可以从个体的横向和纵向进行分析。当然个体是一个观察角度，我们将研究个体的方式，替换到班级、年级、学校，同样可以类似横纵比较。这部分有兴趣的老师可以查看之前的文章《带你看图说话》、《这不是终点，而是下一个起点》。单角度思维分析的观察角度相对聚焦，适合数学分析的初阶教师。

2.关联思维分析

关联性思维分析与单角度思维分析最大的不同就是它是从不同属性的数据出发，找其内在的关联，它是建立在单角度数据分析完成的基础上，展开地深入探究，可以方便我们更加科学地做出相应决策。例如，当我们解读学生的期末数据时，发现部分学生退步了。那是什么原因引起了退步现象？是不是课堂参与度不好，导致学习成绩下降呢？此时我们就可以将课堂参与度的数据与期末数据进行相关性分析。再例如，我们追踪到某几个学生学习成绩不断下降，是不是和班级座位的分布，或者小组成员构成有所关系？那么我们就可以将学生成绩数据放置班级座位表中，再进行细化解读分析，从而发现存在的威胁。对于这部分有兴趣的老师可以查看文章《是谁影响了期末成绩》《翻过山越过海，只为更好地帮助你》。关联性思维分析注重挖掘数据之间的潜在联系，适合数据分析的中阶教师。

传统教学方式终究会发生改变，数据支持下的信息化教学已成为必然，与其望而生畏，不如大胆拥抱。

小贴士：

1.单角度数据分析

（1）个体角度

单一数据➡️横向对比➡️排序

多次同属性数据➡️纵向对比➡️离均差

（2）班级角度

单一数据➡️横向对比➡️平均值、排位、标准差

多次同属性数据➡️纵向对比➡️标准差变化、离均值变化

2.关联性数据分析

不同属性数据➡️单角度数据分析➡️相关性分析、回归分析、热感分析