大数据指导教研教学（大数据教研室活动记录）

什么是教育大数据?教育大数据有哪些分类?

1、教育数据根据不同标准有多种分类方式。按业务来源分，包括教学、管理、科研和服务数据。从技术场景来看，可分为感知、业务和互联网数据。结构化、半结构化和非结构化数据是根据数据结构化程度分类。

2、教育大数据的核心数据源头是“人”和“物”——“人”包括学生、教师、管理者和家长，“物”包括信息系统校园网站、服务器、多媒体设备等各种教育装备。依据来源和范围的不同，可以将教育大数据分为个体教育大数据、课程教育大数据、班级教育大数据、学校教育大数据、区域教育大数据、国家教育大数据等六种 。

3、教育大数据不仅包括学生成绩、教师教学、课程安排等传统意义上的数据，还包括学生行为、情感状态、学习需求等更复杂的数据类型。这些数据来源广泛，类型多样，如果能够有效地分析和利用，可以揭示出许多有关教育教学的规律和现象，为教育决策提供科学依据。

4、教育大数据与传统教育数据的主要区别体现在数据来源与规模、数据类型与结构、分析方法与技术、应用场景与价值四个方面。数据来源与规模：传统教育数据主要源于结构化、静态的信息，如学生成绩、考勤记录、课程表等，数据量较小且更新频率低，通常以学期或学年为单位进行统计。

...坐标系:百师智慧校本平台如何解码智能时代的教学新范式

价值坐标位移：学习从知识堆砌转向创造与体验融合，教学从“教师中心”转向“学习者中心”的智能驱动。平台定位：百师智慧以大数据与AI技术构建“数字化教研生态系统”，将技术从效率工具升级为激活教育本质的催化剂。

教育治理：数据驱动与治理能力的现代化智慧教育以数据治理为核心，利用数智技术重构教育管理与业务流程。通过教育大数据平台，实现招生、教学、评价等环节的智能化管理，提升治理效率。例如，学生综合素质评价系统可整合多维度数据，生成个性化发展报告，为教育决策提供科学依据。

智能手环：全天候成长数据采集终端功能解析巧智绘智能手环作为儿童入园后的“数字伙伴”，通过多模态传感器实时采集行为数据：基础健康监测：记录运动步数、睡眠质量、心率波动等生理指标。生活习惯追踪：统计洗手次数、饮水杯数、如厕频率等细节行为。

教育数字化如何赋能教师专业发展?

1、教育数字化通过以下方式赋能教师专业发展：以数字化为杠杆，精准分析教师需求 随着教育数字化转型的深入，学校可以利用数字化手段分析与发掘教师专业发展需求。通过收集和分析教师的教学数据、学生反馈、课堂表现等多维度信息，可以精准地识别教师在专业发展上的短板和成长点，从而为教师提供个性化的培训和发展路径。

2、加强测评与数字画像：师范院校应通过多来源、多粒度、多模态数据，准确分析与挖掘教师的过程性、个体性、群体性特征与需求，为教师持续学习与专业成长提供更加精准的指导，促进教师提升教学能力。

3、人工智能助推教师队伍建设需以提升学习效果为核心，通过技术工具理性应用、教育数字化深度转型及教师专业能力重塑实现教育高质量发展。具体可从以下方面展开：技术应用需回归教育本质以学习效果为唯一标准：技术应用需围绕“是否能促进学生学得更好”展开。

4、例如，会使用AI分析学生数据的教师能更精准地调整教学策略。政策导向：我国政府推动教育数字化转型，明确要求提升教师人工智能教学能力。2024年8月出台的《关于弘扬教育家精神加强新时代高素质专业化教师队伍建设的意见》中，提出实施数字化赋能教师发展行动，为教师适应AI变革提供制度保障。

AI赋能课堂内容

1、AI赋能课堂内容主要体现在以下方面：赋能教师教学备课支持：借助AI工具，如讯飞星火认知大模型，为教师提供个性化教学方案，使备课更加便捷、精准，节省备课时间与精力。精准教学：通过分析学生数据，AI技术能为教师提供针对性的教学策略，帮助教师更好地因材施教，提升教学效果。

2、人工智能赋能课堂教学培训内容主要包括AI助力课堂活动的多个方面，以及AI在教学设计中的应用。在课堂活动方面，培训内容会涵盖如何利用AI进行助教答疑，实时回答学生的问题；如何利用AI进行课堂管理，监控课堂动态，提高教学效率；还有智能批改，即如何高效批改学生作业和考试。

3、教育部关于AI赋能课堂的意见主要体现在政策推动、教学评改革、分学段规范、典型场景应用及安全伦理保障五个方面：政策推动与全要素融入教育部联合九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确将人工智能技术融入教育教学的全要素过程。

4、技术赋能教育的深层价值促进个性化与人性化教学：人工智能技术通过分析学生行为数据（如点名参与度、答题反应速度），为教师提供个性化教学建议，帮助调整课堂节奏与内容难度，实现“因材施教”。例如，系统可识别注意力分散的学生，提示教师通过互动功能重新吸引其关注。

5、教师学校AI赋能教学主要学习知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观、教学重点以及教学难点这几个方面。知识与技能目标：教师需清晰知晓AI在教学中的常见应用场景，像智能辅导能为学生提供个性化的学习支持，智能批改作业可快速准确地反馈作业情况。同时，要熟练掌握至少两种AI工具在学习场景里的具体操作。

教师要如何应用好“教学大数据”?

教师要应用好“教学大数据”，需从转变态度、掌握技术、规范管理三方面入手，结合常态化工具实现数据驱动的教学优化。转变对信息化教学的态度，奠定应用基础教师对信息化教学的态度直接影响其教学心理取向，进而决定对教学数据的处理和应用方式。

学情分析：大数据支持教师进行详细的学情分析，根据学生的学习基础和理解能力，精确设定教学目标。例如，通过数据分析发现学生在某个知识点上的理解误区，教师可以据此调整教学目标和教学方法。实时教学反馈：大数据在教学反馈上发挥重要作用。

在实施过程中，我们还需要注意保护学生的隐私和数据安全，确保数据的合法合规使用。同时，教师也需要不断提升自身的信息技术素养和数据分析能力，以更好地适应大数据驱动下的精准教学要求。

改善教学与学习状况：教育机构可利用自身优势搜集大量数据，借助大数据改善学生学习状况。例如，大数据平台汇聚全国老师对某篇课文的课件和教学方法，能看到每种方法的效果并在讨论区交流；能看到不同地区学生对劳动课内容的偏好，选择学生更感兴趣的课程扩展和改造；能把学生成绩和作业错题一键推送给家长。

精准行为数据助力校本教研——智能研修平台智能精准教研

1、精准行为数据通过智能研修平台赋能校本教研，实现教学行为可视化、分析科学化及教研决策数据化，有效解决了传统教研的时空限制、主观性强等问题，推动教研模式从经验驱动转向数据驱动。具体分析如下：传统教研的痛点与智能研修平台的优势对比传统教研的局限性 组织松散：评课缺乏统一标准，随意性强，导致研讨效率低下。

2、综上所述，智能研修平台的智能精准教研通过提供精准行为数据支撑、打破空间局限、自动生成报告、记录教研数据以及构建大数据资源库等方式，有效助力了校本教研的开展。

3、智能研修平台对于师生教学行为进行了精准分析，包括巡视、师生活动、讲授、板书等九项行为，并生成课堂参与度曲线，为教师和科组提供了实证化数据服务。教师通过数据报告能够发现教学设计和教学能力的改进点，对课堂进行有效反思和科学评课。平台还自动记录所有教研活动数据，方便教师回顾和管理。