教育方法有哪些(教学策略有哪几种)

来源|中小学数字化教学

大数据、人工智能等技术正在使教育教学方式发生巨大变化。智慧教育是新一代信息技术与教育教学深度融合、创新发展的教育新形态，为个性化教学的实践提供了可能。智慧教育环境由教学活动大数据、丰富算法、海量教学资源、个性化课程四大要素构成。在智能教育环境下，个性化教学的实施由“测-学-练-评-辅”的教学策略闭环构成，更加尊重学生的个体差异，从而更好地促进学生的个性化成长。

基于智能教育环境的个性化教学策略研究

正文|全文英

当今世界正在经历百年未有之大变局，创新人才成为最重要的战略资源。大力培养创新人才已经成为各国提升国际竞争力的重要战略举措。

创新人才的培养要求实施个性化教育，充分发挥学生的天赋潜能，从而保证学生的全面发展和个性发展。这就要求教师在教学实践中采取适合个人天赋和个性化学习习惯的个性化教学策略。

随着智能时代的到来，以云计算、大数据、人工智能、物联网为代表的新一代信息技术的快速发展和智能终端的普及，使得尊重个体价值、追求人的全面发展的个性化教学得以实现。

第一，问题的提出

我国政府非常重视学生的个性化教育，在教育政策中提出了明确的目标和要求。例如，《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》指出，“要注重因材施教，根据学生不同特点和个性差异，开发每个学生的优势潜能”；《教育信息化2.0行动计划》提出“构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系”，并指出信息化条件是“实现差异化教学、个性化学习、精细化管理、智能化服务的典型途径”；《中国教育现代化2035》把“加快信息化时代教育改革，运用现代技术加快人才培养模式改革，实现大规模教育与个性化培养有机结合”作为推动我国教育现代化发展的重要战略任务。因此，个性化学习和促进学生个性化发展是当前和今后一个时期我国教育教学改革实践的重要内容。

我国长期以来的班级授课制，主要是根据学生的年龄特点，组织一定数量的学生入班。因此，每节课的学生和课程、教学时间和顺序、教学目的和任务都是固定的，教师对整个班级进行连续统一的教学。从教育发展史来看，班级授课制适应了工业社会发展的需要，在短时间内极大地提高了人口素质，系统地培养了大量劳动力。但它的负面效应也是显而易见的，就是把有个性的学生抹平了，不仅不能发挥他们个性特征的优势，反而可能抹杀他们个性特征背后的创造力。

新时期，班级授课制在人才培养中的不足日益突出。个性化教学是一种创新的教育理念，突出学生的学习主体地位，激发学生内在的学习动机。在基础教育改革中引入个性化教学方式，既是对教育公平原则的深刻理解和对个体发展需求的尊重，也是多元化社会对创新人才培养的内在需求，其紧迫性不言而喻。

二，个性化教学的定义和内涵

在阐述个性化教学的概念之前，要分清个性化教学与差异化教学、个别化教学的区别。个别化教学和个别化教学是量的区别。个别化教学是针对个别学生的一种教学组织，其目的是尊重学生的个性化差异，促进学生的个性化成长。个性化教学和差异化教学是本质上的区别。差异化教学强调教师尊重学生的个体差异，但不强调教师的个别化教学。笔者将个性化教学定义为:在智慧教育的环境下，教师基于学生学习的大数据分析学生的学习情况，找出每个学生的学习动机、兴趣、风格、个性、特长等个性化学习特征；根据学生的个性化学习特点，为他们提供符合自身需求的学习内容和有针对性的学习路径，引导他们找到真正适合自己的学习方式，最终达到积极发展个性、促进潜能发展的目的。

学生学习个性信息的收集和处理是实施个性化教学的前提。在传统教育条件下，受限于技术手段，教师很难收集和整理学生的个性化信息，因此个性化教学只是一种偶然行为。随着智能技术的发展，新技术与教育教学的有机融合构建了一个全新的智能教育环境，传感装置、评价系统等技术手段的引入，使得全面收集学生的个性化数据成为可能，推动了个性化教学从教师偶尔为之、以体验为导向的行为，发展为广泛使用的基于个体学习数据的教学模式和学习方式。

借助信息技术手段，全过程、准确、系统地收集学生的学习数据，依托数据挖掘、机器学习等科学的数据处理技术，对数据进行相关的统计处理，是构建个性化教学策略和路径的关键。海量、全覆盖的优质教学资源是实施个性化教学的基础保障。一般来说，个性化教学的主要步骤是:利用技术手段分析和掌握每个学生的个性学习特点，规划符合学生个性特点的学习方法和路径；智能教学系统根据学生自主学习的需求，为每个学生提供有针对性的课程资源、学习内容、学习评价和学习建议。

三、智慧教育环境建设的要素

智慧教育环境是师生实施个性化教学的支撑环境，主要由数据、算法、资源、课程四个基本要素构成。

(1)教学活动大数据:为个性化教学奠定数据基础。

智慧教育实施的核心思想是数据驱动的智能适应。在传统的教学过程中，由于缺乏技术手段，数据收集大多局限于考试成绩等成绩数据的汇总统计。教学过程中数据采集严重不足，更不用说个性化教学数据的采集，无法实施智慧教育。

在新技术、新设备爆炸的背景下，各种信息采集设备开始进入教学环境。人们可以通过传感设备和评价系统对教学活动的全过程数据进行采集、存储、计算和分析。教学活动大数据为个性化教学活动的实施奠定了数据基础。既包括校内线下教学活动产生的各种数据，也包括师生离校后线上教学留下的大量碎片化数据。只有全过程、全覆盖地收集师生教学活动的数据，才能保证算法生成决策的科学性和可靠性。

(B)丰富的算法:为个性化教学提供智能支持。

丰富的算法是智能教育环境为个性化教学提供智能决策的核心能力。过去，由于软硬件条件的限制，人们对数据的解读和应用多以个人经验为主，同样受到数据量和处理能力的严重限制。随着技术的快速发展，强大的计算能力被引入教育应用，使得丰富的算法为个性化教学和学习提供智能支持成为可能，如机器学习算法、遗传算法、数据挖掘算法等。这些算法根据不同的业务流程和相应的数据流进行处理和决策。各类算法的综合应用，不仅使数据处理更加精细化，还加强了数据之间的横向相关性分析，为师生提供更加整体化的决策建议。推送的个性化课程内容和学习路径也能更有效地支持个性化教学活动。

(三)海量教学资源:满足师生多样化需求，开展个性化教学

由于教师和学生的差异，智慧教育环境必须准备大量的教学资源，以保证推荐的教学资源能够在多样性、丰富性和高质量方面满足教师和学生个性化教学活动的实际需求。教学资源的多样性主要体现在资源内容的类别上。在国家课程、地方课程和校本课程所有学科的基础上，还应包括各种拓展性资源。教学资源的丰富性主要体现在资源的呈现方式上，包括文字、图片、动态音视频等。教学资源的优质主要体现在资源的系统性、全面性和深度上。系统是指资源要仔细划分，知识点之间的衔接要自然流畅；综合性，即资源应包含师生开展个性化教学活动所需的全部内容，避免因内容缺失而导致知识结构不完整；深入是指资源要能与师生深入开展的教学活动相匹配，能引起学生的深度思考。

个性化课程:为学生提供路径选择。

在实施师生个性化教学的过程中，除了有形的物理设备和软件系统环境外，与传统教学活动的根本区别在于，个性化教学活动必须与个性化课程内容相对应。个性化的课程需要根据学生的差异进行定制。个性化课程内容主要包括差异化的课程内容和学习路径。

个性化课程主要是学科课程，包括综合课程和宽领域课程，为学生的知识建构和能力发展提供全面的内容支持。三种课程的构成、范围和性质有明显的区别。课程必须保持自身知识结构的系统性，为学生构建完整的学科知识结构提供基础支撑，并根据学生的具体情况加强训练，突破学习难点。综合课程是由几个具有紧密内在联系的学科整合而成的。消除了以往学科分科造成的学生知识结构单一、综合应用能力弱的弊端。宽领域课程整合了更广泛的学科和实践领域的知识，具有更大的学科跨度和综合性。随着社会对综合型人才需求的不断增加和高考改革的不断深化，培养跨越学科壁垒的综合应用能力强的人才已成为教育教学改革的重要目标。

个性化的课程内容和学习路径的出现，需要智能教学系统通过大量的考前调查，收集学生长期掌握的知识和学习方法，然后利用各种算法对数据进行分析和挖掘，从而智能地为学生推荐符合其个体特征的课程内容和最佳学习路径。学生可以根据系统推荐的学习路径和自己的实时学习情况循序渐进地学习。据此，教师要根据系统推荐的学习路径，实时调整教学顺序和课时比例，从而有效落实教学目标。

第四，智能教育环境下个性化教学的实施策略

高速互联网、智能教育平台、教学行为采集设备、学生平板等智能教育软硬件环境为个性化教学的实施提供了强有力的支持，使得我们自古以来所推崇的“因材施教”的教育理想有了实现的着力点。但是，仅仅依靠智慧教育环境并不能保证师生能够进行真正有效的个性化教学。我们必须通过科学有效的实施策略来保证个性化教学在实践中得以实施。这个策略应该以首次检测开始，以个性化指导结束，形成一个由“测量-学习-实践-评价-辅助”组成的闭环实施策略。基于覆盖全过程的检测数据和业务算法，尊重学生的个体差异，根据及时反馈推送有效的教学内容和学习路径，促进教学目标的达成，更好地促进学生的个性化成长。

(一)预测识别学习情境，智能推送个性化学习内容，精准助力教学设计。

前测是指通过少量的问卷和练习，提前了解学生的先修知识和目标知识。通过预试，教师可以根据学生的差异，利用智慧教育平台精准推送新知识的个性化填写内容、学习内容和学习路径。同时，教师在准确了解学生的知识点后，也可以更有针对性地调整和组织自己在课堂上的教学内容，初步界定近期发展区，为后续的个性化教学提供数据支持。以某中学化学老师的“电解槽”教学为例，在课堂教学之初，老师利用智能教室的全班答题功能对全班进行了一次调查，了解学生对本节课实验现象的理解，从而对教学重点和教学方法进行适当调整，更好地满足学生需求。

(B)多样化教学资源和即时学习数据支持的生成性教学

智慧教育环境为师生提供海量教学资源。这些资源完成了知识点的细化划分，让教师有了灵活组织和调整课堂教学过程的“武器”。分布在教室内的各种教学观察设备和学生平板电脑及时收集和处理学习数据，为教师实施教学调整提供科学依据。智慧教育环境下的课堂教学改变了以往课堂教学体系中教师只根据教案预设教学，忽视课堂生成的局面。教师可以更有效地引导生成，最终实现教学目标。比如七年级生物老师根据需求筛选智慧课堂平台的海量资源然后讲课。首先，他用知识视频带领学生走进“神经系统的组成”课堂，让学生对神经系统有一个初步的了解。接下来，他对神经系统组成的知识点进行了分解，并结合教学场景，通过趣味衔接、随机选题、竞答等方式加深了学生对知识点的印象，提高了课堂积极性。他通过课堂评估测试学生的学习情况，并根据测试结果调整教学过程和教学重点。我们可以看到，基于智慧课堂教学，学生的学习积极性和学习氛围明显提高。

(三)诊断个性化学，指导教学和学习路径规划

传统教学中，在练习安排的过程中，往往采用统一全班内容，多次重复重点内容的方式，导致练习效果不佳，增加了师生的无效劳动。智能教育平台可以根据学生在课前测试和课内测试中反映的学习效果差异推送个性化练习，实时检测学生对知识的掌握情况，智能处理学生的练习数据，及时将学生的知识反馈给教师，以便教师调整后续教学，从而更高效地推动个性化教学活动。以习题课为例。课前，老师根据学生对知识点的掌握程度不同，布置多个个性化的学习作业。学生做完习题课的习题后，老师对学生上课有疑问的问题进行引导，加深了学生对知识点的理解。昆明某中学的教育总监感叹:“这种智能、高效、精准的练习模式，既能帮助学生不在题海中练习同样的无效题，又能帮助他们及时了解自己的弱点并加以巩固，帮助他们更快成长。”

(四)构建准确的个性化教学评价体系

教学评价与反馈是教学活动中的重要环节。智能的支持为准确的教学评价提供了条件，也改变了传统的以终结性评价为主的教学评价形式。在智慧教育环境下，一方面，学生的学习过程会被全景记录。依托大数据等技术的应用，可以直观展示学生的学习状态，为教学评价提供有力参考。另一方面，在学生和老师之间建立反馈制度，让学生可以在线提交作业，向老师反馈学习过程中遇到的困难，而老师可以在线反馈学生的学习情况，让学生及时查漏补缺。基于过程性评价和终结性评价，教师可以更好地把握学生的真实学习状态。比如老师指导学生利用测试数据分析小问题，找出学习中的问题。课后采用微课和个性化作业，满足不同学生的不同学习需求。减负提质的做法得到了家长和学生的高度认可。

(5)构建智能化、多元化的高效辅导体系。

在传统的教学活动中，由于教师的精力有限，只有少数学生能够得到有针对性的指导。这就容易导致学生基本辅导需求和老师精力的供需矛盾。

一个优秀的智慧教育平台，是能够分析学生在练习过程中遇到的问题的具体情况，从而决定是推送练习为学生巩固知识，还是推送相关知识的教学资源为学生重新学习知识点的“智慧老师”。如果学生通过“智慧老师”在线辅导仍未能解决问题和疑惑，系统会提示真正的老师，老师可以专注于线下辅导。精准细致的线上线下辅导，进一步提升了教学效果，为个性化教学提供了有力保障。

因材施教的个性化教学是每个教育工作者的终极追求，也是中国实现教育现代化的必由之路。随着智能技术的创新发展及其与教育教学融合的不断深入，相信在教育同仁的不懈努力下，个性化教学将在更大范围内实施，为国家培养更多的创新人才。(作者是云南省昆明市五华区基础教育发展研究所信息中心主任)