精准画像助力小组合作——基于学生精准画像的小学小组合作学习模式研究

精准画像助力小组合作——基于学生精准画像的小学小组合作学习模式研究

尹向辉  陈海鹏

河南省鹤壁市淇滨小学

摘要：在互联网+教育的背景下，如何充分挖掘、利用数字化校园中的海量数据，提高教育教学质量，是当前义务教育阶段教师新的研究方向。文章阐释了当前小学小组合作模式存在的问题，以及利用大数据分析技术对学生进行精准画像，优化小组合作模式的生成路径。

关键词：精准画像 小组合作 信息技术 分层教学

随着时代的进步，智慧教育已经提上日程，大数据的分析在教育教学领域的作用日益凸显，通过大数据的分析，为教师教育教学提供了有力的数据支撑，通过数据分析，制定有效的教学策略，使教育信息化从学科融合上升到学科的深度融合阶段。利用大数据分析技术对学生精准画像的小组合作学习模式有了新的研究方向。现结合课堂实践对小学教学中，如何利用大数据精准画像技术优化小组合作模式进行研讨。

一、当前小组合作模式存在的问题

（一）小组分配不合理。在当前的课堂教学中，教师习惯按照座位将学生就近分为若干小组，在授课中将某个问题交由学习小组进行合作探究，并没有收集和分析学生的日常表现以及性格、特长等信息，所分配的学习小组结构不合理，导致学生在小组合作学习中积极性较低，学习效率不高。

（二）小学阶段的学生学习自主性不强。小学生具有强烈的好奇心和探索欲，小学阶段更多的是兴趣导向学习模式，而小组合作学习更依赖学生的自主性，教师难以对每个学习小组进行有效监督，部分学生没有参与到合作学习任务的探究中，因此导致小组合作学习的效率偏低，学生的参与感不强。

（三）小组合作学习流于形式。小组合作是学生在自学的基础上进行思想的创造，思维的碰撞，探究与完善，提升与总结。但是很多学生都是对已经学会的知识进行讲述和表达，后进生并没有参与到对话碰撞中，只是在被动地接受优等生的知识讲解，优等生的知识容量成为小组讨论的天花板，表面上热烈讨论，实则质量不高，很多学生成为旁听者，没有参与其中。

二、利用精准画像技术优化小组合作

学生精准画像是在搜集各种学生学习数据的基础上，利用数据分析和呈现技术，从各种数据中提取学生特征并进行标签化，从而刻画出包含完整信息的学生模型，以此直观地反映学生的内外部学习特点，从而为个性化教学提供依据。笔者依托鹤壁市智慧课堂教育云平台（以下简称“智慧平台”）的精准画像技术优化小组合作模式。

（一）课程前测，首次画像。课程前测是新的名词，这个名词告诉我们，在进行教学的过程中，我们可以进行精准画像。课前设计预习单，布置好课前预习任务。利用智慧平台配备的快速扫描仪扫描学习单，系统自动完成数据的上传、统计。教师通过后台查看每一名学生对每一个知识点的掌握程度，根据大部分学生对新知识的理解程度、学生存疑情况、“零起点”学生的数量等后台数据分析，对全体学生进行第一次画像，参考画像数据，对教学设计进行调整，改进授课流程、把控难易程度。对不同难度的问题采用不同的授课方法，绝大部分学生都已经掌握的知识点可以一笔带过，将更多的时间用在学生都有疑问的环节或知识点，从而更科学合理地分配课堂时间，提高课堂效率。

（二）组建科学合理的学习小组。学习小组的人员组成需要科学合理，由组织能力强的学生担任组长，才能更有效地开展小组合作学习。根据多次课程前测，选出理解能力和探究能力较强的15名学生，再从日常表现观察其组织能力和语言表达能力，最终挑选出来9名学生作为组长。根据后台数据，每组分入3至4名中等生和1至2名后进生，使得组内异质、组间同质。

（三）明确小组成员的分工与职责。根据组内异质，在组内设置分层，按照学习能力和表达能力进行编号，后进生为1号和2号，负责讲解数学信息、分析问题、组织学生打分等较为简单的任务，中等生为3-5号，负责展示小组的解决方法和成果，6号为组长负责组织组员交流合作及总结发言。使得分工明确、职责到人，组内人人有分工，人人都是小组合作的参与者，不做旁观者。

（四）精准设计合作探究的问题。一是加强课堂分层设计。横向上要根据学生的学习程度，由易到难，由繁到简，由单一到综合。二是问题的设计纵向上要有梯度，循序渐进。根据学生不同阶段的表现情况来设计不从梯度的问题，根据学生阶段性的训练特点，逐步实现学生能力素养的提升目标。

依据课程前测对学生的精准画像，只有个别学生不理解的问题可以设置为基础题目，预分配给组内的1号或2号（后进生）组员探究；将课题中的重难点问题设置为重点题目，预分配给3-5号（中等生）组员探究；将发散思维类、规律总结类或多种解法类题目设置为拓展题目，预分配给6号（优等生）组员探究。总思路是“是什么”、“为什么”、“怎么做”三步法，将复杂的问题拆解为三个步骤，为学生探究问题提供抓手和支架，同时也要兼具开放性和趣味性。

（五）提高小组合作积极性。通过智慧平台“随机选组”功能，任意挑选一组进行上台展示，因为挑选的随机性，每一组都有相同的概率被抽到，以督促每组中的每个组员都认真探讨、组织好预展示。利用

“随机选人”功能，挑选学生对展示组进行补充或质疑，作出合理补充或高质量质疑的，单独加分奖励。

（六）优化评价模式。自评，具体操作为在完成学习任务后，完成三个评价，一是对自己进行总结评判，二是对课堂学习内容进行系统的评价，三是回顾自己在合作中的表现；互评，主要让学生在组内进行互相评价，学习同学的优点，科学看待不足，让学生互相积极影响，共同提升合作能力。教师结合小组合作情况，对小组进行评价，在评价时要考虑到学生的个体评价情况，鼓励和肯定学生的合作成果。发现学生在课堂表现中的特别之处，让学生体验到成长的快乐。

将评价积分电子化，对表现较好的小组进行加分奖励（每次1—3分），如积极主动回答问题、认真聆听、团队协作和主动质疑等。采用共同积分措施，小组加分，组员加分；小组减分，组员减分。增强学生的学习积极性和集体荣誉感。每周、月、学期、学年结束，对优胜小组进行奖励。

三、精准画像实现分层作业

根据精准画像，调整课程后测。学生经历了课前的自主学习和课中的小组合作学习，能够高效掌握知识要点。根据课程前测和授课效果，精准布置课后作业，实现“靶向治疗”。对不同程度的学生进行分组训练，布置分层作业，保证不同程度的学生都能学足学好。利用后台数据，找出班级弱项，建立班级错题库。同时根据学生精准画像，找出学生的个性化错题，将个性化错题的变式题目在学习过后的第2天、第5天、第10天通过平台进行三次推送，根据弱项训练数据再次分析学生真实的掌握情况，完善学生的精准画像数据，推进单元、章节的整体教学研究。

四、结语

综上所述，本文主要对小组合作中存在的问题，以及如何在精准画像技术辅助下开展小组合作学习的策略展开阐述。基于学生精准画像的小组合作学习可以更好地促进学生全面发展，可以更好地保护学生学习的自信心和探索欲。同时，当合作学习与精准画像相结合，可以更好地改变传统的教学手段，构建科学合理的学习合作小组，并且引导学生做好组内分工，分配各种类型的合作探究学习任务与作业，充分发挥小组合作学习的协作分工、合作解决问题的价值和作用，充分利用多媒体教学资源来展示小组合作学习探究成果，优化课堂评价的方式，促进教学质量的有效提升。

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本文系2023年度河南省基础教育教学研究项目《基于学生精准画像的小学小组合作学习模式研究》（JCJYC2321060018）研究成果。