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202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ基于智慧学校环境下初中数学复习课教学有效性的实验研究XXX学校ZJ摘要：基于传统数学复习课教学的短板提出将智慧学校平台环境应用于初中数学复习课教学，并抽取肥西县上派初级中学的两个平行班级的名初中生进行实验，在运用软件进行分析实验数据的过程中验证了初中数学复习课在智慧学校环境辅助下的有效性所在，最后大胆预测智慧学校平台在不久的未来必将在数学教育更深层次的领域里被研发出更大的效益。关键词：智慧学校；复习课；实验；数据一、提出问题众所周知，无论哪个学段的哪门学科都离不开复习课教学，初中阶段的数学学科更是如此，它是在学生学习完某一部分数学知识后对前面所学知识点进行条理化的归纳和梳理，并通过查缺补漏使学生对于基础知识的掌握得到进一步强化的一类课型，在提高学生分析、理解、应用和解决问题能力的方面起到了至关重要的作用[1]。但反观传统的初中数学复习课堂，虽然教师在教学上花费了大量的复习时间和精力，收到的效果却微乎其微，教学模式僵化、“满堂灌”现象、教师角色转变较慢、缺乏创新性和探索性、学生拒绝参与课堂活动等弊端严重影响着初中数学复习课的教学质量，传统的教学方式显然不再适用于如今的初中数学复习课，更无法实现“人人学有价值的数学”的教学理念。因此，教师必须改变固有的复习教学模式，如何在新形式下对初中数学复习课教学进行创新以提高学生复习效率则成为了当前亟需解决的问题。ZJ近年来，随着网络强国战略思想的贯彻和落实，教育信息化逐渐成为构建泛在教学环境的有力支撑，新颁布的《义务教育数学课程标准（2022年版）》里也指出了教师在设计数学课程时应根据实际情况将现代信息技术与教学内容完美整合，从而有效改进教与学的方式[2]。而在此背景下应运而生的众多教育装备中，智慧学校平台由于具备课堂自动测评、精选典型习题、引领发散思维、呈现方式丰富等独特优势而广受各类学校的青睐，它借助教育云平台，整合各类教学资源，以平板电脑为主要课堂载体，打通教学12
1202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ上下游，实现助教、助学、助研、助评等，在数字化环境下，满足了学生进行有效的泛在学习、移动学习需求，从而构建出一个共享、互动教学的“生态化”教育平台体系[3]。那么是否可以将智慧学校平台环境这一“神奇”的新型校园生态“嫁接”到亟需“转型”的初中数学复习课中？这样尝试又会取得怎样的结果？为了解释这些疑问，下面将对此进行实验研究。二、研究方法1．实验对象基于复习课教学效果对于初中阶段影响最大的莫过于即将面临中考的九年级学生，因此本次研究选取肥西县上派初级中学九年级的两个平行班级的学生作为受试对象，将他们以班级为单位分别称为实验班和对照班。2．实验过程在实验前对受试的两个班级进行前测，收集他们的期中考试成绩作为前测数据，前测之后便进入为时两个月的实验周期，即对实验班的复习课采用智慧学校平台进行教学，对照班依然沿用传统的复习教学方式，到学期期末再对这两个班级进行后测，即收集他们的期末成绩作为后测数据，最后将收集到的两个班级里各名学生的前、后测的分数录入软件后依次进行试卷质量检测、独立样本检验、描述性统计和配对样本检验，以验证智慧学校环境对初中数学复习课教学的有效性所在。三、试卷质量检验要想一项实验取得“天衣无缝”的精确结果，在实验前对前测和后测试卷的质量检验自然也是必不可少的环节，而本次实验的测量工具则选用软件，它是用于检测数据相关性以及一份试卷是否“靠谱”的得力法宝，下面就先利用软件分别进行前测和后测试卷的信度与效度分析。1．信度分析信度反映出的是实验结果的稳定性指标，信度越高代表测量的结果越可靠，所以信度分析也称为可靠性分析，用于检验所测得结果的稳定性与一致性，由于实验试卷存在多重计分，所以常用克隆巴赫系数来估计测量的内部一致性，即12
2202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ，其中代表实验试卷的题目数量，代表第题得分的方差，代表试卷总得分的方差。对于一张含大题的实验试卷而言，系数达到之间即可认为信度良好[4]。将实验班和对照班各名学生的前测成绩和后测成绩（见附录一和附录二）分门别类地依次录入软件的数据视图里，先后进行前测和后测试卷的信度检验，通过“分析”→“度量”→“可靠性分析”的命令即可生成前测和后测试卷的可靠性统计表[5]。如表1和表2所示，选择检验得到克龙巴赫系数分别为和，可见前测和后测试卷的信度均为良好。ZJ表1：前测试卷可靠性统计量Cronbach'sAlpha项数.7515表2：后测试卷可靠性统计量Cronbach'sAlpha项数.71052．效度分析效度是指能够检测出实验的有效性程度的指标，效度分析则是指对检测所得结果的正确性程度进行的检验，在统计学中表示为实验目的有关的真实有效方差与观测分方差之比，即，其中代表实验的效度系数，代表有效分数方差，也就是被试者真正特质水平上的方差，而则代表观测分方差[6]。同样，在先前录入软件的原数据基础上进行前测和后测试卷的效度检验，通过“分析”→“降维”→“因子分析”→“原始变量分析”→“和的球形检验”的命令即可分别生成得前测和后测试卷的效度分析表，又称为和检验表。如表3和表4所示，位于表格第一行的值显示为和，表明前测和后测试卷均效度良好，更表明本次检测智慧学校环境下初中数学复习课教学效果的两套试卷的质量均是可信可靠的。12
3202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ表3：前测试卷KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.663Bartlett的球形度检验近似卡方19.648df10Sig..003表4：后测试卷KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量.648Bartlett的球形度检验近似卡方15.411df10Sig..118四、实验结果分析1.实验班和对照班实验前后的方差齐性检验由于实验班和对照班属于两个独立的样本，因此需要借助独立样本检验来确定方差是否齐性，即检验两班学生在实验前是否水平相等，所以提出两独立样本检验的原假设为：两总体均值无显著性差异，表述为：，、分别表示实验班和对照班总体的均值。分别在录入实验班、对照班的前测与后测成绩的软件的数据视图里完成“分析”→“比较均值”→“独立样本检验”命令，先后得到了实验班、对照班学生前、后测成绩独立样本检验分析表（如表5、表6所示）：表5：实验班、对照班学生前测成绩独立样本T检验分析表12
4202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限前测成绩假设方差相等2.521.1184.28558.0005.7001.3303.0378.363假设方差不相等4.28545.045.0005.7001.3303.0218.379观察表5，不难发现方差齐性检验的显著水平，而显著性值，表示在的置信区间内接受，方差齐性、两总体均值不存在显著性差异，即实验班和对照班学生的前测成绩无显著性差异，位于同一起跑线。ZJ表6：实验班、对照班学生后测成绩独立样本T检验分析表方差方程的Levene检验均值方程的t检验FSig.tdfSig.(双侧)均值差值标准误差值差分的95%置信区间下限上限后测成绩假设方差相等5.266.0253.09658.004.9002.2722.4483.648假设方差不相等3.09650.832.004.9002.2722.4623.662同样，在表6中不难观察到方差齐性检验的显著水平，而显著性值，表明在的置信区间内拒绝，方差不具备齐性、存在显著性差异，即实验班和对照班学生的后测成绩有明显差异，实验拉开了原本位于同一起跑线上的两个班级之间的差距。12
5202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ2.实验班的实验结果分析在软件中进行“分析”→“描述统计”→“描述”的命令，即可生成如表7所示的将实验班学生的前、后测成绩描述性分析统计表。进行“分析”→“描述统计”→“频率”→“直方图”的命令，即可生成如图1所示的实验班学生的前、后测成绩频数分布直方图：表7：实验班学生前、后测成绩描述性统计量N极小值极大值均值标准差方差偏度峰度前测成绩306110088.8010.320106.510-1.010.649后测成绩308910097.373.50812.309-1.082.055由表7可知，实验班学生在实验前的平均成绩是分，而在经历了智慧学校环境下的复习课教学后的平均成绩为分，明显有所提高。而观察图1，不难发现实验班后测成绩的频数分布直方图上的正态分布曲线较前测成绩的频数分布直方图上的位置相比明显向右偏移，并且前测成绩频数最高的分数段处于分之间，而观看实验班后测成绩成绩的频数分布直方图，则可清晰地发现频数最高的分数段落在分之间，由此可推断在智慧学校环境辅助下的初中数学复习课教学对于学生数学成绩的提升是有着显著效果的[7]。12
6202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ图1：实验班学生前、后测成绩频数分布直方图为了检验实验班前后学生的成绩是否存在显著性差异，需比较显著水平与检验统计量的概率值，倘若值小于显著性水平则拒绝原假设，即差值样本的总体均值与有显著不同，反之则接受原假设，即两总体的均值不存在显著差异，所以这里需要对采集到的数据进行配对样本检验，即执行“分析”→“比较均值”→“配对样本检验”命令后便可导出如表8所示的实验班学生前、后测成绩配对样本检验分析表：表8：实验班学生前、后测成绩配对样本T检验分析表均值标准差95%置信区间tdfSig.(双侧)下限上限前测成绩-后测成绩-8.56711.343-12.802-4.331-4.13729.000表8显示实验班学生的后测成绩相比前测成绩来说，平均分足足提高了分，并且显著性水平值为，即，，在的置信区间内拒绝原假设，代表实验班学生的前测和后测成绩是存在显著性差异的，也就是说在智慧学校环境下进行初中数学复习课教学有效提高了学生的数学成绩。3.对照班的实验结果分析同理，在软件中对沿用传统复习教学的对照班学生的前测和后测成绩数据执行相同的操作，分别得到表9和图2：12
7202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ表9：对照班学生前、后测成绩描述性统计量N极小值极大值均值标准差方差偏度峰度前测成绩307010089.706.95448.355-.8691.186后测成绩307010091.676.38640.782-1.9084.615图2：对照班学生前、后测成绩频数分布直方图12
8202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ表9和图2直观地反映出实施一般复习教学的对照班学生在实验前后的测试成绩平均分相差不多，并且其前、后测成绩的频数分布直方图上的正态分布曲线位置无明显变化，前、后测成绩频数最高的分数段也几乎位于同一位置，由此可见复习课缺少智慧学校平台环境的对照班学生的数学成绩的并没有得到明显提高。再将对照班这名受试学生的前、后测成绩进行配对样本检验操作，生成了如表10所示的对照班学生前测、后测成绩配对样本检验分析表：表10：对照班学生前、后测成绩配对样本T检验分析表均值标准差95%置信区间tdfSig.(双侧)下限上限前测成绩-后测成绩-1.96710.341-5.8281.895-1.04229.306表10显示出显著性水平值为，代表假设发生的概率高达，即此时的，在显著性水平上接受原假，对照班学生的前、后两次测试的成绩无显著性差异，和实验班相比，对照班的数学成绩的并没有提高。五、讨论综上对智慧学校环境下的初中数学复习课教学有效性的实验数据分析可知，在选取肥西县上派初级中学九年级的一个实验班和一个对照班各名学生的前测与后测成绩数据后进行独立样本检验、描述性统计和配对样本检验，获得的结果鲜明反映出实验班学生在历时两个月的特殊教学后，后测的期末成绩与前测的期中成绩相比有明显提升，而进行传统复习教学的对照班学生后测成绩虽也有所提升，但和实验班相比，提升的差距微不足道、极不明显，这些足以证明智慧学校环境下的复习课教学对初中生的数学成绩的提高是功不可没的，它着实克服了传统复习课堂始终存在的缺口，教师可通过智慧学校环境精选典型习题提高学生在课堂中的复习质量、编制思维导图来引领学生的发散性思维、在课堂中借助自动测评功能来找出学生“病因”，及时“对症下药”，做到“药到病除”，使学生减少了盲目性、减轻了负担、调动了参与复习课堂的积极性。另外本次实验也告诉我们“智慧学校”这一象征着教育变革的专有名词，从年浙江大学首次提出并沿用至今，已经不再陌生，但实现一个“无处不在的网络学习、融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园新生态”还需要各位老师的积极探索，相信智慧学校平台环境在日后不仅在初中数学复习课教学上得到“重用”，还能在更多领域里被研发出更多的效益。12
9202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ参考文献[1]朱俊美.小学数学复习课教学的几点思考[J].数学大世界(中旬),2019(1):56-57.[2]中华人民共和国教育部制定.义务教育数学课程标准（2011年版）[M].北京：北京师范大学出版社,2011.[3]江少佳.基于“智慧教学系统”的初中数学复习课堂教学实践——以《整式的乘除》一课为例[J].中国信息技术教育,2019(7):54-56.[4]武松,潘发明.统计分析大全[M].北京：清华大学出版社，2014.[5]卫德彬,阮征,陈方勇,韩芬芬.智慧学校环境下习题课教学与初中生数学成绩关联性实验研究[J].中小学电教,2019(6):34-38.[6]沈南山.数学教育测量与统计分析[M].安徽：中国科学技术大学出版社，2016.[7]卫德彬,阮征,王克松,孙业勤.微课在初中数学教学中应用状况的调查研究[J].合肥师范学院学报,2019,37(3):125-129.附录一:实验班前测、后测成绩统计表学号前测成绩后测成绩183912100100310090499100595956751007851008669699510010771001185951261100139395149591159010016851001710010012
10202X年XX省教育技术获奖论文展示ZJ189010019859620769521971002210010023951002487962598972683100271008928951002993953081100附录二:对照班前测、后测成绩统计表学号前测成绩后测成绩1858829596387914959358095695897879689075970100109291117587128593139592149599159094168896171009618858819909520859112
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