摘要：随着信息化技术的普及应用以及推广，在教育行业中信息技术也越来越凸出显其重大的应用潜力。特别是数据库技术和数据分析技术乃至发展到今天的大数据技术，针对学生的学习来实现对具体学生学习能力、学习状况来进行个性化性的计划性的学习安排，进而老师可以借助于大数据给出的学习安排进行个性化的施教，这对于整个教育系统都有重大的意义。本文即通过大数据技术分析了学生个性化学习的实现方式：一方面分析从学习过程中收集信息，通过大数据分析技术分析学生个性学习实现的可能性，另一方面涉及到基于大数据下的高中数学课后个性化学习的实现方案。
关键词：大数据；高中数学；数据分析；教育理论
中图分类号：G688.2文献标识码：A文章编号：ISSN0257-2826（2019）11-159-02
引言
大数据技术就是通过海量的信息，不论是横向对比信息还是纵向的时间轴信息，来对信息中蕴含的有价值的有指导意义的信息进行精炼提取，并将此关键信息应用于方案计划的制定，以实现最佳效果。
一、大数据技术在教育方面的应用
大数据技术就是对海量的原始数据进行处理的技术，原始信息特点是比较杂乱，信息量比较大。在教育方面的应用，主要有以下几个方面：一方面是教育管理，即横向信息对比，通过对不同的教师的教学成果、学生的学习成果进行对比，来分析不同教师不同课程之间的差异，便于在长期教学过程中寻找到整体上的提高点，如班级的成绩分布来推测教师的教育成果，通过教学各个环节的比重来分析成绩提升的要点。另外一方面应用是针对具体学生的应用。不同学生的学习方法、成绩分布、能力结构特点等是不同的，通过数据平台搜集到的学生课堂掌握状态、考试成绩分布、课后习题成果等数据来综合性的分析学生的学习能力、优劣势学科、学习潜力等。本文正是针对第二种应用来展开分析大数据如何使学生的个性化学习得以实现。
二、学习过程中大数据分析学生个性化学习实现的可能性
大数据是在计算机互联网技术之上发展起来的，自然难以脱离计算机技术互联网技术。所以本文涉及到的大数据都是基于网上学习来实现的。学生平时的作业练习题、周考题、月考题等都是老师通过大数据平台的题库筛选而来，并限时让学生完成，之后教师在同一个数据平台上批阅。在完成这些之后，通过数据平台对搜集得到的学生数据进行整合归纳从而得到每一个学生的学习报告，这个报告包括以下几点内容：练习中的错题和错题原因、针对错题知识点的对应练习题、一学期考试或练习的成绩波动折线图、个人成绩和全班及全校成绩的对比变化折线图、个人优劣知识点对比网状图、每一个知识点的得分率等，针对每个学生自己的学习报告数据平台会有一份个性化的补充性练习，通过统计全班和全年级的数据也会有一份错题重组的练习题，使得劣势知识点得到进一步的强化。这样基于大数据记录和分析功能为学生的个性化学习得以实现提供了可能性。
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其二，学生在拿到自己的学习报告之后可以迅速找准自己的薄弱环节，从而可以进行有针对性的强化练习，比如认真完成补充性练习把知识点的漏洞及时补齐、比如利用课下时间重新回顾知识点，总之学生就不会盲目跟随全班同学的步调把有限的学习时间用在已经掌握的知识点上，从而形成自己的学习计划，实现个性化学习。
附学生的学习报告：
三、基于大数据下高中数学课后个性化学习
通过上文的分析，大数据不仅为个体学生的个性化学习的实现提供了可能性还促进了学生的个性化学习的实现，提高了学生的学习效率，修正了学生不好的学习习惯，提高的学生成绩。除了上文提到的学生的个人学习报告之外老师也会有一份针对全班同学学习报告而产生的讲案，这份讲案包括以下几点内容：①班级情况分析：成绩分析（平均分、及格率、最高和最低分等）、班级进步或退步人员名单，②考试情况分析，也就是本份试卷每道题的答错人数和错误率，③知识点的掌握情况（考点统计），即本分试卷所涉及到的知识点的得分率和错题人数，④试卷讲评和针对性练习题（次练习题和学生报告上的题目一一对应）。结合学生自己手中的学习报告和老师手里的教师讲案，学生不仅可以自己完成进一步的课后个性化学习，老师也会为每一位同学推送个性化的练习题，这样学生和老师双方面的配合共同实现高中数学的课后个性化学习。
附教师讲案：
四、总结
大数据时代的到来为教育行业带来了新的可能性，为学生的学习成绩的提高也提供了新的方案。如何合适合理的应用大数据技术，通过这项技术来实现教学方式学习方式的改变，取得更好的效果是一个十分有讨论价值的议题。本文通过分析大数据技术，并针对这项技术的实现方案要点展开讲解，除此以外还分析了学生在面对大数据分析结果应该采取何种学习方法来保证能够充分利用技术分析的结果，从而实现学习成绩的提高。
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课题来源
山东省教育科学“十三五”规划一般课题《大数据背景下高中数学课后个性化学习实践与探究》阶段性成果，课题编号：2018JXY1111。
论文作者:吴仁庭,任丽娟
论文发表刊物:《教学与研究》2019年11期
论文发表时间:2019/11/20
标签：数据论文; 学生论文; 知识点论文; 技术论文; 练习题论文; 自己的论文; 课后论文; 《教学与研究》2019年11期论文;