浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用
邱旭凯
随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。
“数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面：
一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学
“数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，我们在
教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内容。
二、加强案例教学，提高学生学习兴趣
兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。
三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果
数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因此在整个教学过程中，应该抓住时机不时培养“解决实际问题能力”，
以往期末“一张卷”的考核模式偏离了数据分析的本质。而课程考核是教学活动的重要环节，是引导学生发展的有效教育手段。因而要根据“数据分析”课程的特点与教学大纲的要求，科学、合理地设置课程考核体系，使其有效地反馈教师的教学活动与学生的学习活动的成效。我们可以采用平时成绩占30%，期末卷面成绩占70%的方式对该学期学生的表现打分，这样既公平公正，又淡化了“一张卷”的考试模式。
综上所述，“数据分析”教学模式既要突出理论与方法的讲解，又要重视培养学生发现问题、解决问题的能力。实际生活中也往往需要对数据进行分析来解决问题，来认识问题，因此在小学课堂教学活动中，教师要充分发挥数据的作用，正确收集数据，作出合理分析与解释。利用不同的数据创设情境、提出探究问题、引导学生探究，形成新的科学认识，提高学生探究水平。
基于大数据精准教学系统的因材施教试题及答案 一、单选题（共11题，每题4分，共计44分） 1、班级考试报告不支持查看哪些指标（） A班级平均分 B班级优秀率 C班级排名 D班级不及格率 2.以下关于讲评模式描述正确的是？（） A.讲评模式不支持筛选题目 B.讲评模式能查看学生答题原卷 C.讲评模式下不支持资源拓展 D.以上说法均不对 3、考试后，老师想要查看学生高频错题，请问该如何操作？（） A在班级报告的成绩单中查看 B在学生学情单科页面下载本班成绩 C在班级报告学情总览的页面最下放有高频错题功能模块D在精准教学功能下查看 4、教师进入试卷讲评，想优先讲解班级重点错误的题目，该如何操纵？（） A．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，选择按得分率排序
B．选择需要讲评试卷的报告，点击试卷讲评，教师直接点击认为错误率高的题目 C．老师课堂上直接寻问学生，哪道题目需要优先讲解D．以上均有可能 5、老师在考前复习想查看班级学情可以进入（） A学科学情 B教学监管 C练习中心 D可以选择进入任一个页面 6、班主任想查看班级学生某一阶段知识点掌握情况，请问该如何操作？（） A在班级报告按考试依此每次考试情况 B在学科学情页面查看薄弱知识点 C在学生学情页面下载单个学生历次成绩 D以上都可以 7、教师查看单次学情时，某位老师发现班级均分在90分以上（满分100分），下面做法错误的是？（） A对比年级排名，查看班级与年级差距 B查看试卷分析界面，分析考试难度、信度、区分度，总结差距。 C本次考试内容班级整体较好，不需要耽误教学时间，直接跳过上新课。 D以上都错误 8、教师查看学生学情时，不能查看的信息是？（）A班级大幅退步学生 B每个学生每个知识点掌握情况
基于大数据的精准教学模式探究2017-07-12 ： 摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测一精准教学的理论方法精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中” [2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性
行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图
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
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，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。
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。 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;右侧为阳寸序图”，
大数据在教学管理中的运用 随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段，特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始，真正的将大数据完美地应用于教育，造福于教育，仍然有很长的路要走，这需要我们共同的努力！ 一、何为大数据 《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。 二、大数据对教学的影响 中国原始社会时期，“燧人之世，天下多水，故教民以渔”，“宓羲氏之世，天下多兽，故教民以猎”，法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，大数据除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“冲浪”技术，转变教育思想，及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分
大数据背景下的课堂教学改革 随着信息技术的不断发展，大数据时代已经到来并且对社会生活的各个方面产生了深刻的影响。在经济迅速发展、信息化的当今社会，出现了能够形象、生动表现课程的“微课程”，这种课程容易变通、灵活性高且较为精简，这种新的课程教学是数字化不断发展的结晶，所以将这种“微课程”充分应用于信息技术教学中，有利于促进信息技术教学效果的优化。文章首先阐述了微课程的概念、特征、应用原则等基本理论知识，接着通过分析微课在高校信息技术教学中的应用，提出相应的策略。 一、用大数据技术营造良好的教学环境 （一）大数据 迈耶一舍恩伯格教授曾经指出，所谓的“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大.但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。 对于如何对大数据进行具体的定义，目前来看还没有定论，目前的定义方式多种多样，但是基本都是从大数据特征，通过对其阐述和归纳给出其定义。在众多的定义中，广为采用的是著名的3V定义，也就是大数据的3个特点：多样性（variety）、规模性（volume）和高速性（velocity）。另外比较流行的4V定义则是在3V的基础上增加一个新的特性。目前，4V并没有一个统一的说法，一些著名的国际数据公司通过其自身研究提出大数据应该还具有第4个V特性，即Value特性。而IBM公司则认为真实性（veracity）也是大数据的一个重要特征。在维基百科上，人们通常可以查到的对于大数据的定义是：“大数据是指利用常用软件工具收集、管理和处理数据消耗的时间超过可容忍时间的数据集”。目前在大数据定义上很难达共识，不必固定于定义之中，即把握3V定义的基础上适当地考虑4V特性。笔者更倾向于的4V： 规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（velocity）、价值性（value）。 （二）大数据的特点 通常所说的大数据，我们可以用前面定义中的4个V来表示，4个V分别是V olume，Variety，Value，Velocity，这四个方面可以用来概括大数据的特征。 首先，大数据的数据量是极其巨大的（V olume）。目前，人类产生的印刷材料的数据量是200PB （1PB=1000TB），而所有人类说过的话的数据量约为SEB （lEB=1000PB）。目前大多数数据存储容量为TB量级，而数据量较大的企业已
浅谈“大数据”分析在课堂教学中的运用 邱旭凯 随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。 “数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面： 一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学 “数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，我们在
教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内容。 二、加强案例教学，提高学生学习兴趣 兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。 三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果 数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因此在整个教学过程中，应该抓住时机不时培养“解决实际问题能力”，
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/636065236.html, 基于“大数据” 分析的数学课堂有效教学 作者：杨丽丽等 来源：《博览群书·教育》2014年第12期 摘要：“大数据”的出现，将掀起人类教与学的又一次变革。通过对获得大量的学生学习历程的数据进行分析，能帮助学生改进学习，建立新型的基于数据分析的教学、学习策略。通过数据分析获取准确的学情分析，并将其落到实处，实现分层课堂，因材施教的有效性教学。 关键词：大数据；高效课堂；有效教学；学情分析；教学诊断 一、“大数据”的教育意义 “数据驱动学校，分析变革教育”的大数据时代已经来临，利用教育数据挖掘技术和学习分析技术，构建教育领域相关模型，探索教育变量之间的相关关系，为教育教学决策提供有效支持将成为未来教育的发展趋势。“大数据”的出现，将掀起人类教与学的又一次变革。在传统的教学中，学情分析来源主要为学生的作业，课前的问卷，或是阶段练习，所得数据并不能准确反映学生的整体情况及个体差异，对课堂的作用并不是很大，在大数据背景下，通过对获得大量的学生学习历程的数据进行分析，能帮助学生改进学习，建立新型的基于数据分析的个性化学习策略。通过数据分析获取准确的学情分析，并将其落到实处，实现分层课堂，因材施教的有效性教学。 基于布鲁姆的掌握学习理论，从学生实际情况出发，我结合创宏三维一体教育教育平台开展了基于学情的数字化教学研究。研究的基本方向是：一是基于大数据的，教学资源建设的有效利用研究；二是基于大数据的，资源利用过程中所产生的大数据及其他教学数据的多维度分析研究；三是基于大数据的，将获取的分析数据用于教、学、研的应用研究。本文将通过如何利用数据来展开，并以此探索研究教师基于数据挖掘的教学模型。 二、“大数据”在数学课堂上的实践应用 在数据背景下，教师如何改进教学？ 高效课堂的一个前提是获得准确的学情分析，并把学情分析落到实处。在传统的教学中，所谓的学情分析的主要来源为学生的作业，或者在课前进行的问卷调查，或是通过阶段练习获得的学生大体的情况等，这些数据并不十分准确可靠。如何准确把握学情，了解学生的个体 差异，发现学生的问题，让课堂教学把握的更加精准有实效。 数学课堂主要有三种不同的课型：1.新授课；2.专题复习课；3.讲评课。针对不同的课 型，研究如何将数据有效利用与课堂，让数据更有针对性。
浅析“大数据”在课堂教学中的运用 随着科学技术的发展，现代社会已经进入一个“信息化”时代，而信息的主要载体是数据，在当今信息化社会中扮演着非常重要的角色。任何行业的各个领域都存在着海量数据，这种新的力量正在兴起并逐步影响我们每个人的生存生活方式和价值理念，那就是“大数据时代”。作为传道授业解惑者，面对大数据的冲击，教师应该理性审视新形势下的时代需求，在竞争中提升自己。 “数据分析”是信息与计算科学等专业的必修课，是一门实用性很强的学科，它最大的特点就是“让数据说话”。因此，在教学中，要结合具体学科的特点，强化基本思想、基本步骤的教学，增加实际案例，注重培养学生建立数学思维能力，增强学生的数据分析意识，才能不断提高教学质量，具体优点有以下几个方面： 一、优化教学内容，强化基础理论和基本方法的教学 “数据分析”的理论与方法内容丰富，涉及面广，应用范围大。在课堂教学中，让学生掌握数据分析的基本方法，优化课堂教学内容，将会对教师的上课效率与学生的学习效果产生极大的影响。例如：整数、小数和分数加减法则，表面上看，有很大差异，整数加减法则强调相同数位对齐，小数加减法则强调小数点对齐，分数加减法则强调分数单位要统一。虽然这三个法则分散在几个年级段里的不同章节之中，教学时间间隔较大，但倘若忽视三者之间的比较，让学生孤立地学习掌握，则不利于提高能力，不利于学生掌握知识。因此，
我们在 教学中要求同存异，对它们的异同进行分析，学生才能更好地掌握内容。 二、加强案例教学，提高学生学习兴趣 兴趣是学生最好的老师，只有学生对“数据分析”课程有了学习的兴趣与动力，学生才能学好该课程，才能将其理论知识用于实际问题的解决。而案例教学是一种以学生为中心，对现实问题或某一特定事实进行探索的过程，能够有效提高学生的学习积极性，提高学习效率。因而，在课堂教学中，我们应该从实际问题出发，精选具有充分代表性、源于实际问题的典型例题与案例，让学生对案例中的问题进行思考、分析、总结，选择适当的数据分析方法对问题进行分析，并结合数学方式进行计算，最后对计算过程和结果进行讨论，形成最后的总结。例如：我们在学习统计与概率的时候，可以让学生统计体育课上11名男同学在1分钟之类跳绳的数量，这样可以计算出平均数、中位数，同学们就会很快地掌握统计的知识，而概率可以让学生感受数据的随机性，让学生从一个装有红、白、黑三种颜色的小球袋子里随机拿出一个，抽到白球的概率是多少？这个问题的设计可以让学生体会到概率的随机性。因此，在实际教学中，不但要在课堂上利用案例教学，还要根据实际情况布置案例作业，让学生在实际中体会数据分析的作用。 三、建立合理的课程考核体系，确保教学效果 数据分析本身就是“从实际中来，到实际中去”的典型代表，因
大数据时代下高效课堂教学综述 大数据对我们的金融服务、医疗卫生、交通环保、食品安全、电子商务、军事、气象、教育等产生了强大而深刻的影响。谁抓住了“教育数据”的挖掘和运用，谁就开启了面向未来的教育。 一、大数据下的国内外课堂教学模式 1.翻转课堂 InvertedClassroom，又称“翻转课堂式教学模式”。传统的教学模式是以教师为中心，以课本为知识载体，面向学生，重点在于教，学生课下自己练习。而翻转课堂式教学模式是在教师的引导、启发下，将学习的决定权从教师转移给学生。让学生凭借计算机的帮助，在家中自主完成基础知识的学习，在学习方式上比较适合学生的个性特点。常规的课堂则成为师生互动探讨、加深知识印象和巩固所学知识的桥梁，成为学生进一步交流学习经验、积极探讨学习方法的场所。 2.幕课 Massive Open Online Courses，即大规模开放课程在线，简称“MOOC”，也称“MOOCs”，是新近涌现出来的一种在线课程开发模式，发端于早期互联网发布资源、学习管理系统以及将学习管理系统与更多的网络开放资源综合起来的旧的课程开发模式。通俗地说，幕课是规模较大的开放式网络课程，是为了增强知识传播面而由具有一定课程开发能力的教师组织开发并发布于网络上的开放式课程。 3.微课 “微课”是基于互联网平台，针对知识点讲授、实验操作过程演示、典型例题讲解等内容制作的教学课件，是以流媒体形式展示的教学活动全过程。时间长度大凡在4～10分钟，形式是自主学习，目的是帮助学生完成基础知识的认知与基本能力的培养。
学生借助微课教学，自主掌握一定的知识与技能，同时可以借助互联网与同学、教师及时进行交流互动以弥补和完善自己所学的不够，进而提高学习效率。 二、大数据时代的高效教学内涵 1.“高效”的含义 大数据时代的高效教学体现在：能够有用实现预设的教学目的，即能够有用地以较少的投入得到较多的产出，能够对受教育者产生长久的利益，能够超越预定目标，产生更为长久的效果、效率、效益。 2.“高效教学”的含义 高效教学是教师根据国家课程标准和学生实际发展情况，在常态的课堂教学中，注重效果，强调效率，追求效益，优化学生素质，提升学生成绩，并使自身专业水平不断得到提高，与学生相互作用，共同实现预期教学目标的活动过程。详尽而言，高效教学的效果体现在三个方面：高效提升学生的素质；高效提高学生的考试成绩；高效提升教师的专业水平。 三、当前教学活动低效、失效问题的分析及解决方法 1.教学目标的问题 教学目标的功能是：引导、规范、激励、评估。三维目标是课程目标而非课时目标；各科课程的维度取向不一样；教师的表率是严重的教学目标。教学目标必须明确详尽，应该贯穿于教学过程的始终，应该围绕重点及难点设立。 2.教学内容的问题 主要包括教学内容与教学目标的游离；教学内容的范例性不够；教学内容的组织缺乏大学科观；教学内容中对学生发展的独特性重视不够；对教学内容的安排没有根据学生的最近发展区；只注重教学内容中的知识点而忽视能力点等。 3.教学活动和过程的问题