课堂中地大大数据应用

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1、实用文档一、课堂中的大数据应用课堂中生成的大数据：1.教师教学行为数据：教师教学行为的数据主要是教师在授课过程中的言行。2.学生学习行为数据：学生学习行为的数据主要是学生在课堂中的反应、作业完成情况以及对知识点的掌握情况。课堂大数据的用途1.分析和评价教师教学行为，促进教师教学行为的改善文案大全实用文档2.为学习分析提供依据，促进教学干预和个性化学习3.发现教育教学问题，为学校和管理部门提供决策依据随着平板电脑等移动终端设备在课堂中的应用，采用智能手段获取学生学习的数据也成为可能。典型的应用是收集学生对知识点的掌握情况，如将课堂练习与教学知识点相关联，

2、在移动终端上做课堂练习时，运用软件实现课堂练习的智能分析，自动获得学生对教学知识点掌握情况的数据。二、关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点教师要敢于直面自己的课堂，看看录像，听听录音，及时反思自己的课堂，优化教学引导，课堂教学的时间观念就会强很多，课堂效率也会提高不少。三、基于PADClass模型的数字化课堂学习过程数据挖掘与分析研究信息的单向性和数据的不可跟踪性使得课堂学习过程只能依靠教师的经验进行分析，在学习过程中的多维信息交互数据不能得到即时处理与分析，导致个性化学习缺乏实际基础。一方面，通过数据挖掘和数据分析以及可视化等技术可以实现对课堂上教师和

3、学生的教学行为和随堂测试数据信息的采集、处理、存储以及可视化呈现;另一方面，通过基于数据的教学策略优化，可以减轻教师教学负担，激发学生学习兴趣，实现教育资源合理配置，促进信息技术与教学过程的深度融合。文案大全实用文档可以把课堂数据分析分为四个方而，即教师分析、学生分析、活动分析和资源分析。其整体分析结构如图。其中教师分析根据教师的课前备课、课上授课和课后评价等行为分为备课分析、导学分析、互动分析、评价分析、教学目标分析和课后分析;学生分析根据学生课上行为和作业测试情况分为互动分析、评价分析、作业分析、测试分析和学习结果分析;活动分析根据活动的类型和时长

4、分为活动类型分析和活动时长分析;资源分析根据资源的类型、大小和使用情况可分为资料分析和使用频率分析。它们为分析教师与学生的行为和教学目标的完成情况提供了科学精确的数据依据。可以把数据分为单节课和阶段性两个维度来分析。单节课就是在某一节特定的课上，对教师和学生的交互信息和学生的测试成绩进行精确的处理，并最终用图形化的形式展示出来。阶段性就是在某一阶段内，对某个班级或某个学生进行阶段性分析.用图像化的形式直观展示。文案大全实用文档图4为测试时题目正确率及交卷人数实时状态，该图由两部分组成:左侧为“题目正确率统计图”，显示当前已交卷学生的单个题目的答题正确率

5、;右侧为阳寸序图”，显示当前已交卷学生的人数。图5为测试时每个学生实时作答情况，答对的选项填充为绿色，答错填充为灰色，未选为空白。S-P表用来实时显示学生的正确率及每个题目的作答情况。图6为单日随堂考成绩分析，是该教师某天在某班的某门课上进行随堂考试成绩的分析。图7为单日作业提交率分析.是该教师所教的某一班级某天提交某门课的作业情况分析。教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。文案大全实用文档第一，教师通过“举手”能够及时了解学生对知识的掌握情况。第二，教师通过“实时分析图”能够了解每个题目的正确率和学生的交卷情况。第三，教师通

6、过S-P表能够详细的了解每个学生的学习情况。第四，教师通过“单题选项分布统计图”能够了解每个题目学生整体的掌握情况。第五，教师通过“成绩等级分布图”能够了解学生成绩等级的分布情况。第六，教师通过“过程分析图”能够“看到”学生的过程分析图给教师呈现了学生做每个题目做题过程。四、面向课堂教育信息的数据挖掘研究维度二学生信息的挖掘“文案大全实用文档(1)参与状态:一是观察学生是否全员参与学，二是看有的学生是否参与教，把教与学的角色集于一身。没有学生积极参与的课堂教学，是谈不上开发学生潜能的。(2)交往状态:一看课堂上是否有多边、丰富、多样的信息联系与信息反馈

7、，二看课堂上的人际交往是否有良好的合作氛围。(3)思维状态:看学生是否对教师的提问，提示信息作出积极的反馈;学生是否主动提出问题、发表见解。(4)情绪状态:一看学生是否有适度的紧张感和愉悦感，二看学生能否自我控制与调节学习情绪。有时课堂会突然爆出笑声又嘎然而止，会从激烈的争论转人专注的聆听，就是一种自发并能自控的良好情绪状态。(5)生成状态:一看学生是否都各尽所能，感到踏实和满足，二看学生是否对后继的学习更有信心，感到轻松。维度三教师、学生课堂交互信息的挖掘：五、课堂数据可视化的价值与教学应用基于网络智能设备的课堂数据可视化，一方面继承了数据可视化“一

8、图胜千言”的表达优势，另一方面又通过技术将已构建教学关联的课堂数据，以即时反馈、全局展示、动态