摘要：信息化时代，随着课程改革、素质教育全面推进，在高考选拔人才的机制下，高中教师应拥抱适应时代创新变化，借助大数据分析手段，个性化分析，探索出不同学生个体的兴趣和潜能，为高中教学存在的问题提供决策支持，保证学生和教师在大数据时代都获益，取得更好的成果。

关键词：大数据分析、高中教学、可视化、个性化

一 引言

“十四五”时期是我国工业经济向数字经济迈进的关键期，对大数据产业发展提出了新的要求。经济社会数字化转型成为大势所趋，数据上升为新的生产要素，数据要素价值释放成为重要命题。大数据分析在政府管理、金融、工业等领域进行了应用，提供了决策支持，体现了前瞻性和便捷性。在教育领域，信息技术和智能技术融合到教育的全过程，“教师+粉笔”+黑板”形式的传统教育模式受到了巨大冲击。幻灯片、网上课堂、开放式课程等丰富了学习过程的便捷性和表现形式。在享受信息化时代的便利和丰富资源的同时，也引发人们思考高中教学的本质:个性化精准而非标准化同一化的教育理念，才能激发、挖掘、鼓励和探索出不同学生个体的兴趣和潜能。

5G、人工智能、区块链、云计算、大数据、AI、大模型等新兴数字化信息化技术在推动教学转型过程中，伴随着各种资源的有机整合。然而教育技术学区别教育哲学和教育科学，作为提升教育质量的一种技术层次的学科，在教学过程中有独到的理论与实践。在高考人才选拔机制下，高中教育技术与其他成人教育等也更加不同，在学生成绩等方面需要更加清晰、定量的分析手段。而且需要考虑教育的公平性，结合教育心理学、传播学等，考虑教学过程设计方式。

新兴的计算机等数字化技术，不应当仅局限于减少老师减少重复的阅卷工作，更重要的是利用大数据分析的手段，为学校、教师、学生提供个性化、定制化的多元主体参与的指导建议，提供前瞻性视野。比如学校层面，班级师资配置是否合理?老师层面，哪些知识点需要更多的时长教育，课堂小测的频次是否合理？哪种教学形式更有利于学生获取知识，是黑板书写还是ppt亦或是视频形式；学生层面，哪些学科横向对比需要更加投入时间，哪个学科分数提升空间最大？是选择文科还是选择理科，是选择“物化生”还是“物化政”更适合自己?

在获取海量无限数据的同时，也要意识到到教学过程中时间的有限性、高中教育的公平性、如何利用大数据分析的手段，分析不同知识点和题库的关联性，剔除无价值的数据，获得真实有效数据，通过可视化数据分析等方式，让学生和教师陷入题海战术中脱离出来，成为数据的“主人”而非“奴隶”，站位知识点掌握和个性化潜力的高度，因材施教，靶向定位教育的薄弱环节，对教学过程中信息的精准收集与教学优化，提升教学效果。

二 教学过程中大数据特点及分析方法

2.1 数据特点

大数据是指规模量庞大、种类繁多、数据集合，教学过程中，这些数据需要通过数据处理技术和工具，得到定量的结论，教学过程大数据呈现4V特征：Volume（体量大）、Varity（种类多）、Velocity（更新快）、Value（价值密度低），具体如下：

1.体量大：数据集合的数据量通常达到了千万甚至更高的级别，无法直观的得到数据结论。数据除了要求体量大外，完整性更为重要，比如英语词汇量掌握程度相关的数据多，而听力口语掌握程度的数据量少，因此更需要完整的、全面的、大容量的数据集。

2.种类多样：大数据集合的数据类型学生、学科、教师、不同知识点的信息，形式包括文本、图片、数字、视频、音频等多种数据类型。

3.更新快：教学过程中，数据在不断地更新生成，考虑到时效性，需要及时处理。根据教学过程中教师和学生的变化，动态调整教学方案，更新教学激励手段。

4.价值密度低：不同类型的数据相关性不同，价值也不同，需要挖掘内在关联性，发现内核价值。数据感知数据获取方便，但是从中获取有信息，进行挖掘和精炼，是大数据时代的难点。

2.2 数据分析方法

高中教学过程中，数据的分析主要有数据获取、数据存储、数据清洗、决策分析几个阶段。其中决策分析最为重要，也是不同领域应用大数据分析的特色所在。

数据决策分析是指采用准确适宜的分析方法和工具来分析经过处理的数据，提取对教学过程有价值的信息，从而形成有效的结论并通过可视化技术多维多定量展现出来的过程。

数据分析的方法主要有：对比分析、趋势分析、相关分析、回归分析、主成分分析等。

2.1.1对比分析

分析对象一般为有相关联系的两个指标数据，它主要展示与说明研究对象水平的高低、速度的快慢、规模的大小以及各关系之间是否协调。把客观的对象进行比较，以达到认知事件过程本质和规律正确性评价。

对比分类方法:横向对比、纵向对比、标准对比以及实际与计划对比。横向对比（静态对比）：对比是同一时间条件下不同总体指标比较。纵向对比（动态对比）：指同一总体条件不同时间指标数值的比较。标准对比：指实际指标与标准水平进行对比、了解当前指标与标准指标的差异。实际与计划对比：反映实际与目标值的差异，主要是利用当前实际值与目标的计划数、预算数、指标数等对比从而得到差异。

指标包括总量指标、相对指标、平均指标，结果可用相对数如百分数、倍数等来反映。

在高中教学中，采用不同的对比方式，可对不同成绩学生做出鼓励性措施，而不是单一的全年级或者全班的成绩对比，也可发掘成绩较好学生的上升空间。

2.1.2趋势分析

将实际达到的结果，通过比较同类指标不同时期的数据，继而明确该指标的变化趋势以及变化规律的一种分析方法。比如不同月份学生成绩的变化趋势，不同年份同一教师的教学水平。

方法：有定比和环比两种，定比分析是分析期的水平比上某一特定时期的水平，描述该现象在不短的一段时期内总的变化水平，主要用于分析年度发展变化的速度情况。环比分析：分析期水平比上前一段水平，反映是逐期变化趋势的现象。通过本期与上期数据的对比，形成时间系列图。

逐期变化情况受很多因素影响，比如家庭因素、心理因素、师资团队变更等因素，会出现大幅度波动，因此环比分析适用于没有季节因素的时间序列数据，定比分析可以观测重大因素变化对教学过程中学生或老师成绩的影响。

2.1.3相关分析

研究变量间相关性，即变量是否有依存关系，依存关系的相关方向和程度等。比如某种教学方式的改变，师资队伍的改变，对学生成绩的变化，有没有关系，影响关系程度有多大，主要方法有散点图直接观测，计算相关系数等。

2.1.4回归分析

通常用于预测分析，在统计学中，回归分析（regression analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。主要应用预测现在变化对未来的影响，确定变量因素的相关性。步骤如下:1、变量的确定，确定因变量、再确定自变量;2、回归模型的建立，采用最小二乘法或极大似然法计算参数；3、相关分析：分析自变量和因变量之间的关系，计算相关系数；4、模型的检验；5、预测值的确定。

2.1.5主成分分析

把多个变量进行线性变换，从而得到不相关的综合变量，再根据规则选择出少数较好反映原始变量信息的增和变量。主成分利用降维（线性变换）的思想，从多个变量中提取出少数几个比原始变量更具优越的综合指标。

三 可视化及案例分析

3.1 可视化视图

时间序列图可以展示学生在不同时间点上的成绩变化情况，帮助教师了解学生的学习进展，及时采取相应措施。热力图可以展示学生在不同学科中的得分情况，辅助教师发现学科之间的优势和薄弱点。柱状图和折线图可用于比较不同学科的平均成绩和分数分布情况，帮助教师确定学科教学重点。散点图可以展示学生在不同学科之间的关联性，辅助识别学科之间的交叉影响和学科选择问题。饼图和条形图可用于展示不同学生群体（例如性别、年级等）的成绩分布情况，发现潜在的差异性和特点。雷达图和箱线图可用于展示学生在多个维度上的成绩表现，对学生的整体水平有更全面的认识。班级/个人排名图可以将学生的成绩与班级或学校的整体情况进行对比，帮助学生及家长了解当前表现，并制定提升策略。

3.2 雷达图分析

雷达图（Radar Chart）是一种可视化图表，也被称为蛛网图、星形图或极坐标图。雷达图以一个中心点为起点，从中心点向外延伸出多条射线，每条射线代表一个特定的变量或指标。每条射线上的点或线段表示该变量在不同维度上的取值或得分。雷达图常用于比较多个变量在不同维度上的表现，以及展示各个变量之间的相对关系。如图3-1为某个班级语文、数学、生物、英语、化学、物理6门学科平均成绩在年级的排名情况，可以看出除英语成绩排名靠后外，发展均衡。图3-2为某学生某次考试成绩，图3-2（a）为学科成绩图，图3-2（b）为学科成绩排名图。从图3-2（a）可以直接看出，学生的语文、生物成绩较好，物理数学有较大的提升空间。但也存在学科考试难度的问题，图3-2(b)为班级排名图，可看出学生语文成绩较好。若学生各科排名均为第1名，在图3-2(b)中将塌陷为一个原点。图3-2（b）围成的面积越小，学生成绩越好。

 

图3-1 班级平均分雷达图

（a）学科成绩/总分雷达图	（b）学科成绩/排名雷达图

图3-2 某学生6门科目成绩雷达图

表3-1 某学生6门科目成绩

科目	满分	成绩	排名/58
英语	150	135	17
数学	150	110	32
语文	150	140	2
物理	110	75	13
化学	100	80	25
生物	90	88	10

3.3 热力图分析

热力图（Heatmap）是一种数据可视化技术，根据需要用热力图显示的矩阵，可以用来显示区域内数据的相对密集程度或分布情况。它通常通过使用色彩映射来表示数据的密度或值大小。在热力图中，每个数据点或区域都被赋予一个颜色值，该颜色值反映了该位置上的数据密集程度或数值大小。如图3-3所示，为班级某小组10个学生英语词汇小测成绩热力图，教师一周内，在周一、周二、周四、周五进行了4次小测，满分50分，成绩较好显示为深蓝色，成绩较差Wie浅蓝色。从图3-3的颜色密级程度，可以看出学生1的成绩优秀且稳定，学生2词汇量有很大的提升空间。学生8的成绩不太稳定，需要英语教师私下沟通学生周四考试成绩差的问题，及时关注学生心理状态。

 

图3-3 某小组10个学生四次英语词汇考试小测成绩热力图

 

四 结束语

大数据的背景之下，高中教学过程中，教师应更新教育观念，敢于创新教学方法，能够利用先进的大数据教学技术，对学生的数学学习过程全面监控，运用大数据平台搜集资源，完善教学设计，调整教学形式与结构，完善教学评价体系，为激发教师和学生内在潜力，优化教学过程提供助力。教师不同的维度、多元化、多层次分析,引导学生分析考试得失,让学生归纳考点和模型,梳理各类典型题的解题方法,反思错题并及时查漏补缺。

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