正文：

一、引言

在数字化教育加速转型的时代背景下，大数据技术凭借其强大的数据处理与分析能力，为课堂教学带来了实时反馈与动态调整的全新可能。青岛版小学数学教材秉持“情境化、生活化”的设计理念，全面覆盖数与代数、图形与几何、统计与概率等关键模块，为基于数据驱动的教学研究搭建了丰富且多元的实践场景。然而，当前传统教学模式仍存在明显弊端，过度依赖教师经验进行主导，采取“一刀切”的教学方式，无法充分关注到学生的个体差异，难以满足学生多样化的个性化学习需求。本研究兼具理论与实践意义，理论上致力于构建基于大数据的课堂学习行为分析框架，推动教育数据挖掘理论的深化发展；实践中则为小学数学教师提供精准教学的实用工具，助力“因材施教”理念在课堂中的有效落地。

二、文献综述

在教育研究领域，大数据与精准教学已成为热点议题。当前研究表明，大数据技术可依托学习平台，精准记录学生答题正确率、速度以及学习时长等行为数据，使学习轨迹清晰可视化。部分学校借助智能教学系统，成功将学生数学成绩平均提升20%。

精准教学则注重利用数据诊断学生的“最近发展区”，进而制定个性化教学方案。以青岛版教材“20以内的进位加法”单元为例，教师能通过前置任务分析学生对乘法口诀的迁移能力，分层设计练习。此外，青岛版教材以“问题情境—探究活动—应用拓展”为主线编排，为数据采集提供了天然场景，利于追踪学生认知发展。

三、研究方法

（一）数据采集

本研究以青岛版一年级上册“20以内的进位加法”单元作为数据采集对象。在平台数据采集上，充分利用智能教学系统，详细记录学生在该单元练习题和测试题中的答题正确率，以及完成题目所花费的操作时长。这些数据能够清晰地反映出学生对进位加法知识点的掌握程度和运算速度。

课堂观察环节，安排专人记录学生在小组合作探究进位加法算法过程中的参与度，包括发言次数、讨论积极性等，同时统计学生针对进位加法问题向教师或其他同学提问的频率，以此了解学生的思维活跃度和求知欲。此外，认真分析学生的作业，统计错题类型，如进位时忘记加 1、计算结果错误、书写格式不规范等，为后续分析学生学习问题提供依据。

（二）数据分析模型

为全面深入地分析学生在“20以内的进位加法”单元的学习情况，构建“三维分析模型”。在认知维度，依据布鲁姆目标分类法，将学生的学习表现划分为知识理解、应用、创造三个层次。知识理解层次关注学生是否理解进位加法的概念和原理；应用层次考察学生能否运用所学方法解决实际计算问题；创造层次则评估学生能否对进位加法进行拓展和创新。

行为维度上，划分为自主学习、协作学习、教师引导三类行为，分析学生在不同学习行为中的表现和特点。情感维度借助课堂表情识别技术，量化学生在学习进位加法过程中的专注度和兴趣水平，如通过捕捉学生表情判断其是否对学习内容感兴趣、是否能够集中注意力。

（三）案例设计

以“20以内的进位加法”单元为例，设计分层教学方案。基础层主要针对进位加法基础薄弱的学生，通过有趣的口诀游戏，如“凑十口诀对对碰”游戏，让学生在轻松愉快的氛围中巩固进位规则，加深对“凑十法”的理解。

提高层面向掌握了一定基础的学生，设计“超市购物”情境题，如“小明去超市买东西，苹果8元一斤，香蕉5元一斤，他各买了一斤，一共花了多少钱？”通过这类贴近生活的题目，训练学生运用进位加法解决实际问题的能力。

拓展层则针对学有余力的学生，引导他们自主探究“凑十法”的多种变式，如“拆小数凑大数”“拆大数凑小数”等不同思路，培养学生的创新思维和自主学习能力。

四、研究结果与讨论

（一）学习行为特征分析

在对“20以内的进位加法”单元学习行为特征的分析中，呈现出明显的特点。从认知差异来看，有 35%的学生在“进位规则迁移”方面存在较大困难，这表明这部分学生难以将所学的进位规则灵活运用到不同情境中，后续需要加强变式训练，帮助他们更好地理解和掌握。

在行为偏好上，70%的学生在“游戏化任务”中的参与度显著高于传统练习，说明游戏化的学习方式更能吸引学生的注意力，激发他们的学习兴趣。

而在情感波动方面，课堂提问环节学生的专注度下降了15%，这提示教师需要优化互动设计，以提高学生的课堂参与度和专注力。

（二）精准教学改进路径

1.课前：学情诊断与资源推送

在“20 以内的进位加法”单元教学前，充分利用智能教学平台的数据进行学情诊断，为学生生成精准的“学生画像”。平台综合分析学生在之前数学学习中关于加法运算的表现、答题正确率、完成时间等多维度数据，清晰呈现每位学生的知识掌握程度、学习风格等信息。

基于“学生画像”，平台推送个性化微课，例如精心制作的“进位加法动画演示”微课。该微课以生动有趣的动画形式，直观展示“凑十法”的原理和操作过程，帮助学生更好地理解抽象的进位概念。

对于“数感薄弱”的学生，可专门设计“实物计数”预学任务。教师提前准备如小木棒、计数器等实物，让学生在课前通过摆弄、操作这些实物，亲身体验数的组成和变化，为后续学习进位加法奠定良好的数感基础。

2.课中：动态分组与差异化指导

在教学过程中，应依据实时采集的数据动态调整小组构成。智能教学系统实时记录学生在课堂练习、互动环节中的表现，如计算速度、正确率等。教师根据这些数据，将“计算快但易错”的学生与“计算慢但准确”的学生搭配成小组。这样的组合既能发挥“计算快”学生的速度优势，又能借助“计算准确”学生的严谨态度，促进相互学习、共同进步。

同时，教师通过平板端与学生端连接，实时接收学生的求助信号。当学生在课堂上遇到难题，如对进位规则的理解存在困惑时，可随时通过平板发送求助信息。教师接收到信号后，能够迅速定位到学生位置，实施“一对一”辅导，及时解决学生的疑问，确保每个学生都能跟上教学进度。

3.课后：作业分层与反馈优化

“20 以内的进位加法”单元课后作业采用分层设计，以满足不同层次学生的学习需求。基础题主要聚焦于巩固算法，如简单的“9 + 5 =？”这类题目，旨在让学生熟练掌握进位加法的基本运算方法，强化“凑十法”的应用。

提高题则注重拓展应用，例如“小明有12颗糖，吃掉3颗后又得到5颗，现在有多少颗？”这类与生活实际紧密结合的题目，有利于培养学生运用进位加法解决实际问题的能力。

挑战题为开放探究类，如“用10、2、8三个数写出两个加法算式”，鼓励学生发挥创新思维，探索不同的解题思路。

在作业反馈方面，教师针对不同层次的作业给予针对性评价，不仅指出错误，还分析错误原因，提供改进建议，帮助学生不断提升。

（三）教学效果评估

在对“20以内的进位加法”单元教学效果的评估中，量化指标显示实验班成绩提升显著，平均分较对照班提高12%，作业完成率也提升至95%；质性反馈方面，学生访谈表明85%的学生觉得学习更具针对性。

五、结论与建议

本研究得出结论，大数据驱动的精准教学凭借“数据采集—行为分析—策略干预”的闭环模式，成功打破了传统课堂“一刀切”的教学困境。青岛版教材生活化的设计为数据采集创造了天然优势，分层教学策略对学生数学思维品质的提升效果显著。

在实践建议方面，技术层面应开发支持多模态数据采集的智能平台，集成语音识别、手势分析等功能，以更全面地收集学生数据；教师层面要加强数据分析能力培训，构建“教师—数据科学家”协作机制，充分发挥数据在教学中的作用；政策层面要将大数据应用纳入教师考核体系，推动教育数字化转型。然而，本研究样本局限于某小学一年级，未来可拓展至多学段、多版本教材，并探索人工智能算法在行为预测中的应用，实现教学全流程精准化。

参考文献：

[1]周爱.数据驱动课堂教学“诺笔有声”助力因材施教——数据驱动下的小学数学个性化学习路径探索[J].现代教学,2021,(21):70-71.

[2]庞丽娟.基于智慧课堂的小学数学精准教学研究[J].中国多媒体与网络教学学报(下旬刊),2025,(01):185-187.