作者：卢从林 本文字数：2590
　　[摘           要]  中职数学分层教学是适应中职学生的数学基础状况和数学能力特点的教学模式，但在教学实践中存在分层标准单一、教学实施困难、评价难以客观公正等诸多不利因素，从而难以在日常数学教学中真正地实施。分析国内外分层教学的发展历史和实施困惑，介绍学习数据和学习分析的概念与意义，从搭建网络平台，开发中职数学网络课程，利用教学平台实践数学教学的角度，阐述利用教学平台收集学习数据，进行学习分析，实施科学精准的分层教学的策略。
　　[关    键   词]  数据分析;网络平台;中职数学;分层教学
　　[中图分类号]  G712                 [文献标志码]  A              [文章编号]  2096-0603（2019）19-0242-02
　　 一、分层教学的发展
　　 两千多年前中国古代著名教育家孔子提出著名的因材施教教育思想，学生个体需求与班级集体授课之间存在争议，许多教育研究者一直探索缩小或消除这种争议。分层教学建立在承认学生基础差异、能力差异、学习需求差异的教学，通过分层实施，因人施教，最大限度地尊重学生的个性，满足每个学生的不同需求。
　　 （一）国外研究历史
　　 分层教学源于1868年由美国教育家哈利斯（Harris，W.T.）在圣路易州创立的“活动分团制”，又称“弹性进度制”（Flexible System）。分层教学的雏形是以学习能力分班（组）为标准的一种分层教学组织形式。在国外，分层教学的形式多样，并形成走班的选修教学机制。美国的“分层教学”与“小班化”教学，“主体教育”与“赏识教育”相结合，更能发挥学生的主体性和能动性。
　　 （二）国内研究现状
　　 20世纪80年代以来，我国引进了分层教学的概念。近年来多名研究者对中职数学课程分层教学进行了探索研究，总结出不少值得推广和借鉴的经验和做法。鲁东大学的兰鹏在2009年S4期《中国校外教育》中论文《学分制下中职数学的分层教学初探》中结合学分制介绍了中职数学课程教学分层教学的意义和实施方法。江苏省启东职业教育中心校的施娟在2011年21期《数学学习与研究》一文《中职数学分层教学模式的构建》中分析了中职数学分层教学的重要性，探讨了中职院校在分层教学中存在的问题，阐述了中职院校数学教学分层策略。
　　 纵观国内外分层教学研究的历史与现状，许多理论都是从课堂教学的角度提出了分层教学的实施策略，鲜有从学生的自身学习需求和专业发展角度的样本分析;大多是在分层分班的基础上进行研究，这样根据学生的不同层次分班教学，存在实施条件较高、教学安排较为复杂、教师工作量和教学压力明显加大等问题;实施分层教学策略多数信息化程度不高，基本上未实现支撑教学的网络平台，也未实现利用学习数据实施精准的分层教学。
　　 二、实施分层教学的困惑
　　 中职数学实施分层教学，逐渐得到教师和研究学者的认同，但在多年的教学实践中，教师教学中还存在不少的困惑。
　　 （一）分层教学理念的困惑
　　 不同研究者对分层教学的理念看法不尽相同：有人认为分层教学仅是一种有选择的教学，有人认为分层教学是教学组织中的一种形式，有人认为分层教学是一种促进不同学生发展的教学策略。不少教学实践者对分层教学的理念存在疑惑，从而影响实施分层教学的深度。
　　 （二）分层教学标准的困惑
　　 传统的分层教学的层次划分是以学生的学习能力为标准，从教学实施的角度考虑的，这种能力往往有时被分数绝对化。而实际的教学中，中职学生除了学习基础和能力不同，学习需求也不尽相同。根据怎样的标准划分层次，才能既体现学生的能力差异，又充分满足学习主体的需求，这是一个困惑的问题。
　　 （三）分层教学形式的困惑
　　 分层教学的组织形式一般可分为同年级快慢班的显式分层和同班级中不同小组的隐式分层。隐式分层对教师的能力要求高，投入的精力多，，很少有教师能持之以恒地坚持分层教学。显式分层对教师组织教学来说更为方便，但与之带来的教育公平问题也是令人诟病的，同时慢班缺乏优秀的学习榜样，存在学习氛围差等问题，在实际教学中明显地暴露出来。不少学校对两种教学形式都进行了实践，但都未能取得兼顾两头的好效果。
　　 （四）分层教学评价的困惑
　　 学习目标的分层导致学习内容的不同，这对学习结果的如何评价产生争议。单纯通过测验检测的学习评价历来被认为相对公平，已为多数学生、家长及教育者接受。现代教育理念主张结合学习过程、学习态度等非智力因素方面进行评价。这种评价理念虽然科学，有一定先进性，但在实际中很少行得通。一方面，非智力因素方面难以有统一的标准进行评判，对不同学生的同一行为的评判，易受人为因素干扰，造成评判不公;另一方面，认为强调非智力因素，会冲击对学生智力因素的培养。
　　 三、学习数据与学习分析
　　 学习数据本质上是大数据的一种。美国麦肯锡全球研究所对大数据的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
　　 学习数据是一种狭义的大数据概念，是学生在教学过程中表现出的个性特点指标和行为表现指标。正如Brown研究提出，在学习分析研究中主要涉及两类数据指标：个性特点指标和行为表现指标。其中个性特点指标一般为事实性變量，可以量化，如年龄、性别、种族、平均分、学习经验等;行为表现指标主要反映学生在网络学习环境中的数字行为痕迹，如他们登录的次数、在学习网站上的时间、发帖的次数、测验分数、解题的正确率、回答问题的次数、作业完成的时长等。

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