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摘要：信息革命之后,大数据已普遍应用于金融、医疗、电商、政府管理等各类场景,在地理教学环境特别是复习过程中,大数据的应用同样广泛,其可研判学情、深挖盲区、精准辅导,在复习过程中通过六大环节的协同作用,形成大数据教学的闭环,让地理复习课程更具有指向性,以提升教师、学生在关键时间点的效率。
关键词：大数据；人工智能；地理复习
大数据（BigData）指的是海量数据的集合，其特征是单一的数据价值不大，但是将数据进行整合和筛选后即可以为目标群体画像，描摹其行为特征，甚至预判未来的行动轨迹。目前大数据在各行各业中均得到了充分的渗透与应用，如金融、电商、医疗、交通等场景。然而在教育领域，大数据的应用仍处于起步阶段，特别是在高中学段由于教师在教学过程中更多侧重学生知识与能力的演练，而忽略课堂和教学过程中个性化、精准化教学的优越性与重要性，使大数据教学参与度与存在感略显不足，应用场景欠丰富。对于高中地理复习课程而言，其不可回避地涉及学生成绩、得分点、知识点等数据的统计，以及复习讲解过程中的详略拿捏、个性辅导。在以“智学网”为代表的大数据教学辅助系统（CAI）的支持下，以上环节将变得更加简练和高效。
一、大数据介入地理复习课程的环节
大数据渗透至地理复习课程的各个环节，可以有效改变学习与教授形态，让课程的难易、优劣用数据“说话”，增强地理复习教学的客观性。其应用的主要环节包括以下六个部分：大数据支持下的高中地理复习转变蔡叶斌(江苏省昆山中学江苏昆山215300)
（一）前测设计。前测设计指在上课之前或课堂复习开始之前对学生进行的测试，通过结果来收集学生之前的知识和能力水平，其相当于科学实验中的一个参照值。前侧设计的案例来源多样，可以来自于学生的作业或测试结果，也可以来源于课堂预习的练习。在传统教学过程中，教师受制于时间往往无法获得班级及年级完成练习或测试的准确情况，如果需要将学生的错题进行统计，往往需要耗费较多精力。大数据的介入可以快速获取学生的成绩，让教师获得每位学生每道题得分的情况，从而对题目的难易程度进行简单的判读，用以指导课堂复习。
（二）知识点匹配。学生在作业或试卷中每一题的得分情况称为原始数据。对于教师而言其参考价值仅限于一般的试卷讲评，如果需要对学生进行诊断的话则需要将原始数据与知识点进行匹配。传统的知识点匹配过程一般采用教师自行归类识别的方法，效率低下、错误率高。而通过大数据进行匹配，教师可以在几秒钟之内迅速找到这道题目的使用频次和来源，通过“共享”获取题目所匹配的知识点，省时省力。在大数据的支持下，教师可以快速获取整张试卷所对应的知识点体系，了解整张试卷所覆盖的知识范围和考察难易程度。此外，教师在了解学生每道题的正确与否的基础上还可以掌握其对于知识点体系的了解程度，帮助教师进行精准化的教学。
（三）数据串联数据。串联是整个大数据教学的核心数据。在获得了知识点的匹配之后以某一个知识点为原点向各个维度进行发散比较从而获取学校、班级、个体存在的差距及问题。例如教师判读出学生“中国地理概况”这一知识点相对薄弱后，可以向各个方向拓展思考，如该知识点在之前的几次测试与练习中得分率如何、与其他知识点相比得分率存在怎么样的差异、在整个年级不同班级中得分率存在什么样的差异以及在所任教班级不同学生中得分率存在什么差异。从而帮助教师在复习过程中明确重点和讲解方向，并能够为教师对不同的学生和班级制定教学策略起到辅助提示的功能。
（四）策略制定。策略制定关键词在于个性、精准与高效。通过了知识点匹配与数据串联的环节，确定了每一位学生欠缺与不足，在复习策略制定过程中就应当秉持千人千面。仍以知识点“中国地理概况”为例，教学过程中可以先将前测中学生该知识点得分率偏低的原题定位，然后识别出学生主要存在如区域认知和综合思维能力欠缺、审题能力欠缺、知识迁移能力欠缺等问题，在教学过程中就可以针对其问题来进行精准教学，避免“一人不会，全班拖累”的情况。
（五）补救教学。补救教学指的是帮助学生根据不同情境来选择不同的地理学习策略以纠正错误。通过大数据的推演可以将学生存在的知识能力欠缺进行列表比较。教师在复习教学中就可以侧重某些认知能力相对欠缺的学生进行精确化的辅导。例如针对地图识别、区域认知等问题可以采用一对一指图说明、区域定位等教学形态；多角度思维欠缺则可以采用变换题型或问答形式，审题能力较弱则强化读题、找关键词的训练；记忆背诵存在偏差则强化基本知识、观点的记忆与背诵。
（六）后测设计。后测设计也就是收集课堂结束之后学生矫正的情况，通过课后作业、课堂巩固练习来与前测进行对比的教学活动。其相当于检测整节课学生整体学习状况以及对于补偿教学的效果，通过整堂课大数据帮助下的精准高效教学，可以有效地帮助学生在相对短的时间内，提升学习过程中的薄弱环节。后测设计还可以与前测设计有机结合，本节课程的后测设计可以作为下节课程的前测设计，从而形成大数据教学的闭环，对学生掌握情况进行量化评价，让教学有“据”可寻。
二、大数据在地理教学中运用的优势
与传统复习教学方式相比，大数据教学在教学前期备课准备、中期补偿教学和后期评价反馈阶段都具有一定的优越性，具体来说有以下几个优势：
（一）利用大数据快速研判学生学情。复习教学阶段往往是一个查漏补缺的过程。判断学生对于某个知识点的掌握情况是一个较为困难的过程。传统的教学过程中，教师一般通过作业、考试、课堂问答等情况了解学生对于某个知识点的掌握情况。即使掌握某位学生对某个知识点不甚了解，在进行了大量的补救教学之后往往发现“无功而返”。通过将学生多次测试与练习得失分情况进行交叉对比，可以快速串联学生每次测试存在的问题，并且输出可视化信息，帮助教师在课堂上进行差异化教学。对于时间宝贵的复习课程，教师在纷繁复杂的题海中必须做到有的放矢，因此利用大数据对学生学情进行研判则异常重要，对于某一些个人和年级得分率高的案例可以适当加快教学节奏，而得分率偏低的案例则需要精讲精练。
（二）利用人工智能深挖答题盲区。大数据系统可以通过判读题目的关键词将题目归入某个或多个知识点，方便教师和学生的选题及错误率统计。对于主观题而言，人工智能的加入也可以帮助识别学生手写笔迹，可以在几秒之内批阅整个年级的主观题，而教师只需要在批阅过程中进行监控，就能大大地提升作业流转效率。（图1）通过大数据和人工智能的加持，使教师不再拘泥于分数的判断而更注重问题的解读，通过主观题中学生失分情况可以判断其主要存在的问题并加以统计和归类，形成某个学生或者某个知识点在失分中重要的影响因子。
（三）利用数据云拓展知识建构体系。通过云端海量的数据体系，可以帮助教师和学生获取更多的资源储备，无论是教学的案例、题库和资源还是学习的论坛、课程等，不同层次的师生均可以找到与自身认知水平相适应的资源为己所用，从而转变原有的“以教为中心”的一元教学理论，形成一个多元、开放和个性的教学“社区”。
三、结束语
对于大数据进行合理的处理，可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。通过使用大数据帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。目前在大数据运用过程中，要将学生的文字转变为标准化的字符因此题目与作答是分离的。当答题纸交给老师进行批改后，答题纸与成绩之间又是分离的。学生无法在原卷和答题纸上查看得分情况，也就无从知晓错在哪里，阻碍了学生查看作答情况并依据错误和欠缺进行修改的渠道。笔者认为地理学科重视在题目中寻找信息的能力，因此大数据不应仅侧重于云端而且需要兼顾传统课堂、纸质教学案的现状。例如学生作答完成之后可以通过实时打印将得分情况打印在试卷上交还学生，将匹配的知识点与得分情况上传云端，这样既可以让学生在传统课堂中了解自身的欠缺，又可以通过大数据帮助教师进行诊断。大数据教学具有的独特优越性使其能“友好”地渗透入地理教学的各方面，也能使地理教学与复习过程变得简练和高效、个性和精准。
作者:蔡叶斌 单位:江苏省昆山中学
