京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据助力因材施教
众所周知,在教育教学过程中,一个很重要的环节,是要形成教与学之间的反馈闭环。即教师提出问题—学生解决问题—学习成果反馈—老师发现问题—老师有针对性调整教学方向。
从知识点的讲授,到得到学生的反馈,再到个性化地布置作业与针对性地进行提高练习,都在这个反馈闭环中得以实现。但遗憾的是,当生师比在较为合理的范畴内,这个反馈闭环的实施是有效的,当学生数量过多、班额过大,要想创建这种有效的闭环就变得较为困难。这也就是在教学过程中,我们为何时常听到这样的抱怨:这个知识点明明我已经掌握得很好了,可是老师还在反复强调,还布置了不少的相关作业,是不是在浪费时间;这个知识点我还没掌握太好,老师已经进入到下一个知识点的讲授了……而每每此时,“因材施教”和个性化教学就往往成为教学过程中难以避免的“遗憾”。
如何让“因材施教”真正成为可能?随着科技的进步,大数据的技术能够发挥重要作用。而在大数据的助力下,教、学、测等每个重要的教学环节都将发生深刻变化。
先说教。传统的课堂,老师们需要通过让同学们举手表示是否对所讲授的知识点全部掌握,但基于新技术支撑的课堂,学生对于每个知识点的掌握,老师可以通过大数据分析随时掌握,一目了然。“传统的教学方式,需要老师们用一辈子的时间来积累教学经验,知道哪个知识点学生更不容易掌握,了解哪个学生更容易在类似问题上出现错误等,然后凭借教学经验开展教学工作。这种经验,其实就是一种数据的积累。通过运用大数据分析,年轻的教师也可在短时期内获得类似‘经验’,从而更高质量地开展教学。”记者采访中,一直倡导不断地提升考生的做题效率和便利性,用互联网改变传统的备考模式的猿题库联合创始人李鑫这样认为。
再说学。我们知道,每个孩子的天性禀赋、理解能力和兴趣点都不同,“基于互联网和大数据分析,可以对不同学生进行能力测评,然后根据每个孩子的不同情况有针对性地制定学习方案,从而提升学习效率和效果。”百度教育事业部总经理张高认为,“不仅在基础教育阶段,在高等教育阶段开展个性化的学习也非常重要。例如,很多计算机系的学生知道应该学习编程,但为什么要学习,如何将所学知识与未来自己的志趣和就业方向相匹配,其实并不清楚。如果基于互联网和大数据的分析,在学生学习之初,便给予其相关能力和兴趣特长等方面的评估,找到其短板和优长,就可以在之后的学习过程中,有针对性地提高,从而让学习过程不再变得盲目。”
再说测。“题海战术”是导致学生负担重的一个重要原因,细细分析,之所以采取“题海战术”是因为老师和学生们都苦于没有途径获得一套个性化的试卷,对薄弱知识点有针对性地评测,只能将大量时间浪费在一套又一套同质化的试卷当中。记者了解到,基于大数据的积累,猿题库已经开展了“个性化自适应”式的测评体系,力求通过在线评测,实现随时评估一个学生在某一个知识点的掌握情况,从而为其“对症施治”,再有针对性地推送相关试题。百度教育事业部的做法是,让尽可能多的考生在同一时间在线评测,从而实现每个学生可以在答题结束后立刻了解自己在全部考生中所处的位置,以及评测过程中暴露出的问题等。
“减负、减负,如何将学生的负担真正减下来,不仅需要理念的提升,更需要技术的支撑。有了大数据的支持,教与学都将不再变得盲目,而是更有针对性。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11