信息技术下的“智教”课堂模式实践《基于“三教”理念的数据分析促进师生协同发展研究》教学反思鼓一集团信息化成长小组

挖掘正常背后的不正常

2023-07-10  本文已影响0人  汉说信数

福州市鼓楼第一中心小学

本学期将学习单引进教学,是好事还是坏事?学习效果到底怎么样呢?在四上刚接班时,我对班级做了初级数据评估《了解起点,方能有迹可循》。文章中从三个学科方面评估A班的起始水平,但结果并不是非常理想,语数英三科水平都处在年级“底部”,四年级是否可以触底反弹?接下来,我们进行数据对比。

数据对比

从本学期的数学学业成绩反馈来看,平均分的年段离均差(离均差=班级平均分-年段平均分)在逐渐缩小,从原来的-1.6到+0.26,即班级整体平均水平在逐渐提升。标准差(班级群体的离散情况,值越小越好)缩小了1.6,即班级贫富差距逐渐缩小。从种种迹象可以看出,整体情况有所好转,即将学习单引入教学的这种方式是有效的。

【问题导向】

除了学业评估以外,我更关心的是期末数据和答对率的回归关系是否保持稳定?还是有所变化?之所以,每个学期反复在做“验证”,一方面这学期的教学方法有了非常大的变化,对于原来规律是否造成影响,需要考证,另一方面对规律的普适性进行确定。

【以往规律】

在之前的研究中,我发现无论中山还是鼓一的孩子,课堂答对率和期末成绩均成中、高度相关关系。

【现状分析】

平均答对率和期末成绩

通过回归分析,可以看出月平均答对率和期末成绩之间的R方为0.307 ,P小于0.01,即月平均答对率和期末成绩之间回归关系呈现中度相关且极其显著特征。这和之前在中山的研究基本保持一致。也就是说答对率可以一定程度刻画出期末学业成绩的情况。换句话说,教师可以有效地利用答对率来刻画孩子们的学业掌握情况,通过及时的追踪辅导就可以减少课内的单元检测考卷。

【发现异常】

但在处理数据时,我发现了一些“有趣的东西”。我将每个月的答对率和期末成绩分别做回归分析。

各月份答对率和期末成绩

从数据中可以看出:1.虽然都是中度回归关系,但二月份的R方值超过0.3,而其他月份的R方不足0.2;2.五月份的答对率和期末成绩呈现出无相关关系。

【追问反思】

为什么五月份会出现异常?除了2月以外,其余的月份为什么出现了明显下降?

投票

通过查看教师周报的数据,五月份的提问反馈数量8与其他月份25+的量相比来过少,仅仅只有8题,接着看这八题的提问难度及目标类型。

五月份提问反馈

根据同侪教学判定树,当数据介于30%到70%之间时,同侪学习效果最佳。5、6两题正确率为36%和56%,作为高阶且正确率较低的问题,虽然我展开了小组学习,但并没有利用二次做答再进一步确认学生是否掌握,而是主观进行判断。这么一算,有效的问题的数量只剩下6题。有效反馈的题目太少,导致无法真实刻画,散失了相关性。

为什么2月份回归关系这么好,它和其他月份的差别在哪里?

各月答题情况对比

从答题情况来看,2月份比其他月份多了几次三次做答,且二次做答和三次做答合计占比也其他月份高出1倍多。由此看来,越能激发认知冲突(难度适中)的命题可以有利于刻画学业成绩。

小结:

1.答对率和期末成绩呈现中度回归且极显著的关系。

2.提问反馈太少,无法有效刻画学业成绩。

3.越能激发认知冲突(难度适中)的命题可以有利于刻画学业成绩。

上一篇 下一篇

猜你喜欢

热点阅读