《表5 教师专业发展支持系统各级目标达成率》

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《大数据驱动下的教育精准扶贫——以长顺县智慧教育扶贫项目为例》

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注:此表数据由贵州京师城投智慧教育产业股份有限公司提供，在此表示感谢。

在大数据时代，网络信息技术的迅速发展使得社会治理结构的扁平化和过程的协商化特征日趋明显，使得公共治理网络不存在严格的等级结构，权威分散在互动的行为者之中并且具有流动性，这为结果反馈的及时性提供了组织保障与技术支撑[17]。例如，长顺县智慧教育扶贫项目基于作业大数据和教师反馈信息大数据的认知诊断效果比较明显。所谓认知诊断，是将认知过程与测量手段结合起来，从认知心理学的角度分析老师教授和学生答题所应用的知识与技能，获得老师与学生认知模式差异的诊断信息[18]。表5的数据显示，从纵向来看，仅2017年下半年，无论从直播课教师教学目标的达成率、专业知识的强化度，还是专业素养的提升率、教师品质的增强度来看，语文教师取得的效果是较差的，这也与表4专家对语文教师教学能力评价的分数增长不高相契合。相应地，语文课学生学习积极性与个人品质的改进方面也处于劣势。相反，化学老师在知识的强化、目标的达成方面占有优势，这直接导致化学学生在课前准备、学习积极性与个人品质的增强方面处于优势。处于相同优势的还有物理学科，它在提升教师教学素养和学生品质方面成效最明显，分别占67.31%和70.08%。就横向而言，在教师和学生的测量指标中，该系统对教师品质和学生学习积极性的帮扶效果不明显，帮扶率未超过50%。2017年12月，大数据系统及时将这一信息反馈给帮扶专家、学校、市教育局与教科所，相关主体及时地对帮扶方案进行了调整，重点改善对语文老师的帮助举措，以及对教师品质、学生积极性的帮扶，提升帮扶的成效。那么，该系统是如何运用大数据来提高学生的成绩呢?教师每日登录系统查看统计数据，了解学生完成作业、班级错题本、错题订正情况，分析典型错题；下次课教师首先展示数据，对典型错题进行重点讲解，强化薄弱点，分层布置作业；单元结束前，教师进行阶段性小结，登录系统查看本单元阶段学生常错题、错题订正情况、拓展复习情况，结合作业批改分析教学薄弱环节，并进行针对性改进。同时，监测部门可根据学生作业完成的大数据，分析教师布置作业的数量、难度分布，学生完成的时间段、时间点，以及完成质量与知识点掌握情况的关系；分析教辅题目的质量，并分析其与知识点掌握的关系；分析比较不同科目间作业布置与完成情况，对学生学业水平的影响和差异；分析在小测验、“每周一练”等测试完成后作业的针对性，以及对知识点掌握的影响；针对每个知识块，建立符合长顺师生能力水平的教学模式。