大数据背景下语文课堂精准教学在春考复习中的创新实践

一、引言

2025 年 2 月，福建省高三语文学考成绩公布，福建省闽清高级中学 526 名参加本次学考的学生全部通过。此前，学校语文学考每年都有十几名学生无法合格。此次显著进步，得益于大数据背景下语文课堂精准教学方法的应用。在大数据时代迅猛发展的浪潮中，教育领域迎来变革契机。我校敏锐捕捉时代趋势，在春考语文复习中积极探索并深度应用大数据技术，致力于实现精准教学，有效提升学生复习效果，为学生春考成绩提升提供有力支持。

二、实践背景与理论依据

2.1 大数据时代的教育革新：政策与技术双重驱动

大数据技术为教育领域带来了新的活力，有力推动了精准教学模式的快速发展。它突破了传统教学在信息获取、分析和应用上的局限，以海量的数据为基础，为教育教学提供了全新视角与方法。借助大数据，教育者能够更全面、深入地了解学生学习过程，从而实现更科学、高效的教学决策。

2022 年教育部《教育信息化 2.0 行动计划》明确提出“以数据驱动精准教学”，福建省同步推进“智慧教育示范区”建设。在此背景下，我校将大数据技术深度融入语文春考复习，探索减负增效新路径。

2.2 我校春考语文复习现状：现实困境与需求分析

春考语文复习时间紧、任务重，传统教学方法难以满足学生多样化的个性化需求。在有限的复习时间内，难以对每个学生的知识掌握情况进行精准分析，导致复习效果难以达到最佳状态，急需新的教学模式与方法突破困境。

时间瓶颈：春考复习周期仅 4 个月，需完成 8 个专题模块、 知识点的系统梳理。

能力差异：2024 届学考数据显示，学生文言文阅读得分率标准差达 18.7，传统“一刀切”教学难以满足分层需求。

教师负荷：高三教师人均负责 2.5 个班级教学，人工分析学情耗时占比超 。

2.3 精准教学的优势体现：精准教学理论适配性

精准教学依据学生个体差异定制教学方案，能够更好地匹配学生学习需求。通过对学生学习数据的分析，明确学生的优势与不足，从而有针对性地开展教学，提高复习效率，充分挖掘学生学习潜力，助力学生在春考语文复习中取得更好成绩。

基于Skinner 行为主义理论与 Bloom 掌握学习理论，通过高频次学习行为数据采集，实现“诊断—干预—强化”闭环，契合高三复习短周期、强目标特性。

三、大数据在精准教学中的应用

3.1 数据采集：多维度数据采集与结构化处理

我校充分利用智学网、七天网络等在线学习平台以及智能设备，多渠道全面收集学生学习行为数据。数据涵盖学生答题情况、学习时长、知识点掌握程度等多个维度，为后续教学分析提供丰富、详实的数据基础，全面反映学生学习过程和状态。

数据来源：智学网（考试数据）、七天网络（日常作业）、ClassIn（课堂互动）、校本错题本（手写体 OCR 识别）。

标签体系：

知识点：如“古诗词意象分析-《念奴娇·赤壁怀古》-豪放派”

能力层级：记忆（错别字纠正） 理解（文言断句） 应用（议论文论点提炼）

错因归类：概念混淆（ ）、审题偏差（ ）、表达缺陷（ ）

3.2 数据分析：学情诊断与分层策略

运用先进的大数据分析技术，深入挖掘学生学习规律和知识薄弱环节。通过科学算法，为每位学生生成详细、个性化的学习报告，清晰呈现学生学习优势与不足，为教学决策提供精准依据，使教学能够有的放矢。具体如下：

析模型：使用 K-means 算法将 526 名学生划分为4 个群体（见

动态调整机制：每周根据最新 30 题正确率重新聚类，允许跨层流动（如B→C类需连续 3 次达标）。

3.3 教学决策

基于数据分析结果，制定更具针对性的教学计划，灵活调整教学内容和进度。

根据学生需求提供个性化学习资源，如针对不同知识点掌握程度的学生推送不同难度和类型的学习资料，实现教学精准定位与高效实施，提高教学效果。

四、精准教学在我校春考语文复习中的应用策略

4.1 精准诊断

借助大数据技术，对学生语文知识掌握情况进行准确分析。在第一次模拟考中，年段 526 名学生有 276 人不及格。通过细致数据分析，精准识别学生在各个知识点上的薄弱环节，如文言文实词虚词理解、现代文阅读答题技巧等，为后续科学合理的复习规划提供可靠依据。

4.2 个性化学习路径

充分考虑学生个体差异，结合学习能力、学习习惯和学习进度等因素，为每位学生量身设计专属的个性化学习路径。例如，对于基础薄弱的学生，侧重基础知识巩固；对于学有余力的学生，提供拓展性学习资源。同时，精准推荐适配的学习资源和练习题目，满足学生个性化学习需求。

4.3 智能推送

在第五次模拟考时，仍有 53 名学生不及格。依据学生学习进度和知识掌握情况，通过智能化系统实时推送相关学习资料和练习题。如学生在某一知识点测试中表现不佳，系统自动推送该知识点的讲解视频、强化练习题等，及时巩固学生所学知识，帮助学生在复习过程中不断强化和提升。

五、案例分析

5.1 案例一

我校利用大数据平台对学生语文学习数据进行深入分析，发现多数学生在古诗词鉴赏方面存在明显不足。针对这一情况，学校调整复习安排，增加古诗词鉴赏课程教学时长，并提供针对性练习题。通过一段时间教学实践，学生古诗词鉴赏能力有效提升，在后续考试中该部分得分率显著提高。具体操作如下：

问题定位：第一次模拟考中，“意境分析”题型平均得分率仅 ，显著低于其他模块。

智能干预：

系统自动推送同类题型错题（如《永遇乐·京口北固亭怀古》对比训练）；

为C/D 类学生定制“意象—情感—手法”三维度解析模板。

成效数据：第五次模拟考该题型得分率提升至 ，群体标准差缩小至9.2。

5.2 案例二

借助智能设备收集学生课堂表现数据，精准发现部分学生在写作课堂上参与度不高的问题。及时调整教学方式，增加写作讨论和分享环节，激发学生学习兴趣和积极性。调整后，学生课堂参与度明显提高，写作水平也得到提升，作文平均分有所提高。

1. 问题定位：NLP 技术驱动的审题偏差诊断

分析方法：

采用BERT 预训练模型搭建文本分类器，对526 篇议论文习作进行结构化解析：

输入学生作文题目与内容

题目：《逆境与顺境》 作文内容 输出审题偏差概率

2.数据洞察：通过NLP 技术分析200 篇习作，发现 的学生存在“论点—论据”脱节问题。

干预措施：

搭建“热点事件—名言警句—历史案例”素材关联数据库；

使用协同过滤算法推荐个性化素材包（如乡村振兴主题向农村籍学生优先推送黄文秀事迹）。

典型个案：学生黄某经过 6 次定向推送，议论文评分从 24 分（满分40）提升至32 分。

结论

大数据背景下语文课堂精准教学在我校春考语文复习中取得了显著成效，通过精准诊断、个性化学习路径设计、智能推送和实时反馈等策略，有效提升了学生学习效果。未来，随着数据安全、教师数据素养和技术平台建设等方面不断完善，大数据在教育领域的应用将更加深入，为提高教学质量提供更强大的支持。