典型案例 | 智慧学伴助力师生实现数据驱动的教与学

数据的收集既要考虑便捷性，也要考虑连续性。如何在不改变学生纸笔作答书写的习惯下实现数据的持续性收集是项目组需重点关注的问题。基于此，在陵水县初三年级采取了智能扫描仪采集数据的方式。学科专家通过对学情精准把脉，设计出符合陵水县学生发展的进阶性日常作业，将作业上传至智慧学伴平台并生成答题卡。学生在答题卡上正常书写，教师批阅主观题后进行答题卡扫描。随后，由智慧学伴完成数据采集和智能分析，最终生成学情诊断报告。项目已在陵水县完成备考年级各学科日常练习数据采集142次，大大提高了学情分析的效率与精准性。

单纯基于知识维度的学情分析，缺乏对学生能力表现的细致刻画，进而难以针对性完成诊断后的精准提升。智慧学伴教育大数据平台从知识与能力进行多维分析，将学情分析具体到核心概念下的能力指标，从学习理解、应用实践、迁移创新三个能力层级精准反映学生能力表现。针对练习中反映出的学生的薄弱指标，智慧学伴平台将为每位学生智能推送微课资源，实现学生个性化精准提升。

为了确保学生微课学习的效果，陵水县英州初级中学组织了学生集中到计算机教室观看学习。在这个集中学习的环境中，学生们能够自主选择薄弱点观看微课，并且随时向任课教师请教问题或寻求辅助。这种方式既能保证学生们在学习过程中的专注度，又能及时解决他们在学习中遇到的疑惑和困难，提高了学习效果和学习质量。