摘 要：在传统的教学方式中，由于教师是面向全体学生授课和统一布置学习任务，不免导致教学缺少精准性和针对性.通过大数据建设优质数据库，配以切实可行的教学实施方案，针对不同程度学生的不同问题，从而制定具有针对性的学习方案，将大大提高学生的学习效率和教师的教学效率.
关键词：优质数据库;精准教学;大数据
中图分类号：G633.7 文献标识码：B 文章编号：1008-4134（2021）05-0048-03
作者简介：张斌（1990-），男，浙江宁波人，本科，中学二级教师，研究方向：优质数据库开发.
近年来，越来越多的学者开展了关于如何利用大数据实现精准教学的相关研究.有研究者从“微课”“慕课”“翻转课堂”等教学方式入手，探索基于大数据的教学理论和教学模型研究[1].也有研究者从信息化的角度诠释了大数据的内涵，阐述当今技术发展对大数据应用于教学的支持[2].还有研究者进一步深入，自主开发了适应基础教育的线上教育平台[3]，张玉峰等学者基于大数据对精准教学、物理学习诊断也做了大量工作[4-7].
目前大数据关于教学的研究比较泛化，理论和教学模型较多，实践相对缺乏.这些尝试基本都是需要借助ipad、手机等移动终端进行，而且需要投入较多的人力和物力，同时这些尝试在实操层面和大面积实施推广方面不具有成熟的应用环境，导致这些尝试在具体实施时效果并不理想.因此，梳理基于大数据教学的概念，分析有关教学的大数据特征，建立優质的数据库，探索基于优质数据库建设，以适合当前学校教学环境，且低成本并具有可行性的精准化教学研究与实践，可为开展大数据背景下的精准化教学提供理论和实践依据.2020年笔者的宁波市基础教育教研课题“大数据背景下优质数据库建设和应用实践”通过了结题验收，经实践教学检验教学效果良好.
1 优质数据库建设
优质数据库是基于网络大数据所建立的属于各校、各学科，甚至是教师个人的资源数据库.利用这个优质数据库将大大提高教师的教学效率和学生的学习效率.
1.1 优质数据库特征
1.1.1 数据质量高更新快
优质数据库的建设是采用信息技术手段，围绕教师和学生的实际需求，同时根据教师和学生个体的差异情况来组织相应的教学资源.数据库的构建和实施过程中，强调教学资源的高质量与动态更新，以更好地为特定的教师和学生提供帮助.
1.1.2 数据调用方便
通过信息技术手段，围绕教师和学生的实际需求和使用习惯，对数据进行分类，并做上相关标记，然后通过网站、手机APP或微信公众号等形式，对所需要的数据进行调用.
1.1.3 数据反馈及时
学生在学习过程中会产生各种学习行为数据，当下的教学可以依托于这些数据做出各种合理的调整，同时也能为以后的教学提供参考，使教学更高效.
1.2 优质数据库类型
根据教育教学中的大数据，优质数据库可以分为教学活动中教师的教学数据库、学生的行为数据库和学生家长数据库.
1.2.1 教学数据库
教学数据库是优质数据库建设的基础，主要包括：教学资源、教学理念、教学技术手段、教学人力资源.教学数据库在建设过程中需要将以上四个要素相互融合，以便在调用时最大限度地发挥其作用，以提高其调用效率.
1.2.2 学生行为数据库
学生行为数据库的建设，是优质数据库必不可少的部分，主要包括：学习行为数据和生活行为数据.这些通过采集获取来的学生行为数据，经过严格的数理分析与逻辑建构，可以全面、精细地反映出学生的学习过程全貌，为教师对学生的学习过程做出精准评价提供了方便.
1.2.3 学生家长数据库
学生家长数据库是建设优质数据库的重要组成部分，主要包括：家长的学历、从事的职业、爱好等.对这些数据的分析可以为教学提供更广阔的发挥空间，如通过了解不同家长的职业和工作场所，为学生提供多样化的学习实践平台.
2 精准教学优质数据库开发
优质数据库驱动的精准教学是指以优质数据库为基础，在精准分析学生学业现状的基础上，对教学目标进行精准定位、对教学内容进行精准定制、对教学活动进行精准设计、对学生学习表现进行精准评价进而做出精准教学决策，使教学过程和教学结果可量化、可监测、可调控.在教学中应用的一般流程为设定教学目标—组织与传递教学内容—设计学习活动—对学习结果进行测评与反馈.
下面介绍高中校园环境下基于优质试题数据库和学生学习行为数据库中的习题反馈数据的精准教学的开发（如图1）.
2.1 设定目标
毋庸置疑，如何让学生做的每一道试题都是其需要的试题，是教学过程中的一大难点.基于数据库，辅以合理的教学实施方案，让学生所做的试题尽量符合其知识结构，从而减少不必要的试题训练，实现精准教学，将大大提高学生的学习效率，节约学生的学习时间.
2.2 准备材料
通过已建立的试题数据库，筛选生成学生试题库（学生试题库特点：题量大，每一个知识专题至少100道题目以上;试题难度分为简单、中等、困难三档），将学生试题库印刷成册，发给每一位学生.学生在使用该试题册时每次根据需要选择部分合适的试题完成作业.不需要完成所有试题，一个专题的试题只要达成学业标准即可，余下的试题就无须再完成.
2.3 教学实施
2.3.1 新课教学：选择（基础10题+过关5题*N），非选择（基础4题+过关2题*N）
上完新课内容后，学生在试题册中做对应知识点简单难度题目的10道选择题或4道非选择题（高中非选择题一般为解答题），如果全对，基本能说明学生对该知识点掌握得比较好，可以不需要做更多试题;如果有错误，则找到错误原因，改正后再以5道题目为一组进行训练，如有错，每次都需要找到错误原因，改正后再做下一组题目，直至一组题目全对为止.
2.3.2 专题复习教学：选择（过关5题*N），非选择（过关2题*N）
复习完专题内容后，学生在学生试题库中做对应知识点中等难度题目的一组5道选择题或2道非选择题.如果全对，可不需要再做更多试题;如果有错误，则找到错误原因，改正后再以5道题目为一组进行训练，如有错，每次都需要找到錯误原因，改正后再做下一组题目，直至一组题目全对为止.
2.3.3 综合复习教学（一周：一份试卷、一张精准作业单、一堂视频课）
一周测试一次，测试采取网上阅卷（目前学校基本都有网上阅卷系统），生成学生答题情况，用软件（office等）对数据进行处理.选取试题册中困难级别的试题，结合建立的学生数据库输出精准作业单（还是使用office）.根据学生反馈，对精准作业单中部分试题制作视频课，学生根据需求选择性听讲.教师根据学生答题情况实现课堂的精准把控.
3 精准教学优质数据库的运用
下面以物理高考前综合复习为例介绍精准教学综合复习教学案例的运用.
第一步：每周周五放假前给学生组织一次周测，做一份物理高考模拟卷（试卷采用2020年1月浙江省物理选考真题卷为例）.
第二步：将学生做完的试卷用扫描仪扫描后，通过网上阅卷系统进行批阅.
第三步：批阅完成后从网上阅卷系统导出学生每道题答题情况数据.
第四步：根据答题情况数据，用office软件生成学生个性化精准作业单.作业单模板如图2所示.
第五步：在每周一下发精准作业单，学生根据精准作业单只需对自己掌握还不是很熟练的知识点做练习.
第六步：教师根据学生答题情况在课上讲解模拟卷中学生完成情况不好的习题.
第七步：学生根据精准作业单完成习题后，将习题完成情况反馈给老师.
第八步：教师根据反馈数据，制作具有针对性的视频课，并上传到微信公众平台等多媒体平台上.
第九步：学生自己需要到多媒体平台上挑选自己需要的内容进行观看.
第十步：根据之前的学生做题反馈数据，确定下一次的模拟卷试题，以提高精准性.
参考文献：
[1]秦炜炜.翻转学习：课堂教学改革的新范式[J].电化教育研究，2013（08）：84-90.
[2]黄荣怀，杨俊锋，胡永斌.从数字学习环境到智慧学习环境——学习环境的变革与趋势[J].开放教育研究，2012（01）：75-84.
[3]林红，彭坚，田凌晖.基于大数据的“科学取向”小学教学模式构建[J].教育发展研究，2017（04）： 76-80.
[4]赵艳红，张玉峰.基于学生作答卷面的定性学习诊断研究——以动量定理问题解决为例[J].中学物理，2020，38（03）： 2-5.
[5]朱亚平，张玉峰.基于学生作答卷面的定性学习诊断研究：以程序性知识缺失为例[J].中学物理，2020，38（05）： 11-14.
[6]杨双伟，张玉峰.基于认知过程的物理概念理解诊断性测试框架[J].中学物理，2020，38（07）： 2-5.
[7]孙玉平.基于大数据的物理核心素养评价与教学改进[J].中学物理，2020，38（24）：58-60.
[8]张玉峰，邓丽平.指向物理学科核心素养的试题命制策略[J].中学物理，2020，38（19）： 24-31.
（收稿日期：2021-01-10）
