课题申报书：基于大数据学习分析的精准教学案例研究

课题申报范例精选
【导语】课题要坚持正确的政治方向，充分体现中央有关精神和要求，具有鲜明的问题导向和创新价值。

应用对策类选题要有现实性、针对性和前瞻性；基础理论类选题要立足学术前沿，具有原创性和开拓性；跨学科类选题要体现学科交叉渗透的属性和特点。

选题文字表述科学、严谨、规范。

以下是课题优秀成果，是各类教师进行课题申报、开展课题研究、撰写研究报告的参考模板和范例。

基于大数据学习分析的精准教学案例研究课题名称：基于大数据学习分析的精准教学案例研究
关键词：大数据学习分析精准教学
申报级别：全国教育信息技术研究课题
课题类别：专项课题
学科分类：其他
研究类型：其他
预期研究成果：
立项号：
课题设计论证
1﹒概念界定【大数据】大数据是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

本课题所述大数据特指教育大数据。

并限定为来自在线教育平台上学习者的学习相关数据等。

本课题中的大数据特指教育大数据，是指面向教育全过程的数据，它通过数据挖掘和学习分析支持教育决策和个性化学习。

【学习分析】学习分析是用于对学习者及其学习环境数据进行测量、收集、分析和报告，以理解和优化学习和学习环境的技术。

学习分析可以帮助该系统中的学习者达到最优化学习，帮助教师不断调整优化教学，帮助教育管理者有效评估和管理教学。

【精准教学】本课题为精准教学下的操作性定义是：基于大数据分析报告，根据学习者特征推送精准个性化学习路径，提供具有针对性的学习材料，提供最佳学习方法和建议的个性化教学。

这样的教学将会有利于学习者明晰“学什么”“如何学”，同时可以按照自己的节奏控制学习进度，始终保持清晰的学习思路，确保学习的有效性，从而达到最大的学习潜能。

2﹒本课题国内外研究现状述评、选题意义和研究价值 2﹒1国内外研究现状述评课题组通过对相关研究的国外文献资料进行分析，综合对《美国教育战略规划2014-2018》《欧盟教育2020 战略》《英国Ofsted 教育战略计划2014-2016》等7 份国外教育战略规划报告的调研分析得出：信息网络技术已深刻地影响和改变着社会经济形态，借助信息技术创新教学环境、实现不同学科之间的融
合、带来教育决策与教育治理、突破传统教育教学方法、变革教育评价，并最终促进学习效果提升、实现教育公平，已然成为信息时代各个国家教育发展的重要特征。

发现国外对大数据时代的教育研究包括对有关教育方面的数据挖掘、学习分析，个性化教育、教育方式的改善、学习策略探讨、教育管理方式的改变、数据驱动以及对图书馆建设、对教与学需求、评价方法的影响等方面，但是在教育领域中的应用研究方面仍有待更多更加深入的实证研究。

在国内，以知网其数据库作为检索源，以“大数据”或“学习分析”为关键词获得文献405篇，通过对文献信息进行阅读和整理，发现目前的研究成果多出于高校，聚焦于对学习分析的概念及相关理论、学习分析的模型建构及学习分析在教育系统中的实际应用等方面的阐述，同样缺乏实际应用方面的实证研究。

2﹒2选题意义近年来随着互联网、人工智能、物联网等新兴技术的飞速发展，我国教育正在发生第三次革命性的变化——从班级授课式、标准化教育走向灵活、多样、开放、终身的个性化教育。

在党的十九大报告引领下，教育教学方式变革创造了新时代教育的新样态：新时代的教育是开放共享、突破时空界限和教育群体的限制，重视学习者的个性化和多样性发展，以因材施教、有教无类新理念为支撑，关注学习者的心灵和幸福，关注学习能力的养成和终身教育的需求，努力让所有学习者都能享受到优质教育资源的新的教育服务。

特别是基于大数据分析的精准教学研究方兴未艾，使我们意识到，通过海量教与学数据分析，将有可能优先挖掘分析出学生最本质的认知规律和
学习规律，为改进学与教的行为提供支持。

我校作为一所久负盛名的优质初中的新建分校，学生个性特色鲜明，学习能力差异大。

学校秉承“一切为了学生发展”的教育理念，为学生的学习配备了数字星球系统、智慧教学系统、交互式智能教学系统等多种现代化教学设备，智能平板应用已经达到常态化。

经过一年多的实践应用，在各个智能教学系统中都堆积了巨量的学习数据。

为此，学校期望通过课题研究，发掘数据的教育价值，促进学与教行为的改进，形成灵活、多样、开放、多层次、个性化的精准教学新课堂。

同时期望通过案例研究，形成一批可供同行借鉴的数字化教学应用案例。

3﹒本课题的研究目标、研究内容、主要观点和创新之处 3﹒1研究目标通过对基于大数据学习分析的精准教学案例研究，形成基于大数据学习分析的精准教学策略和应用实例，转变学与教方式、提升学习绩效，促进学生发展。

3﹒2研究内容①基于大数据分析的能力分层学习任务智能匹配。

通过大数据分析，根据学生学习能力和学习思维差异，智能匹配与其水平和先验知识相当的学习任务，让其学习过程既有挑战性又有成就感，同时能够使其从知识理解层面完成从迷思概念到正确概念的转变。

②基于内容掌握的个性化学习路径引导基于大数据分析，以掌握时间为变量，根据学生的掌握程度和进度动态规划学习内容和活动路径。

③基于活动参与的个性优势识别与个别指导基于大数据分析，通过对学习活动过程和行为进行评价，精准地测评学习者的知识水平和能力特征。

包括外在行为，如访问学习资源、测评考试、互动交流等，也包括内在性向：
如学习偏好、思维特征、能力倾向等。

洞察学生的真实学习过程和能力，识别出其个性优势，进行个别化指导。

④基于学习结果测评的知识地图描绘基于大数据分析，从学科知识内容出发，识别出学生知识薄弱点，并根据知识点间的相互承接关系和掌握程度描绘出个人知识地图。

在知识地图的构建上，通过采集学习者结构化、半结构化和非结构化学习行为数据对其进行结构化处理，教师依据知识地图为学生制定个别化的学习方案，促使学生学习策略系统化、结构化。

⑤案例分析与实践建模设计案例分析类目，对实践中形成的经典案例编目、分类，通过分析研究，发现案例背后蕴含的教学规律，形成可以推广传播的实践策略。

3﹒3主要观点和创新之处本课题的主要观点是：应用大数据分析技术，有助于改变教与学策略和行为，形成精准教学案例，促进学生发展，提升学生发展这些素养。

本课题的创新之处表现为研究目标创新、内容创新、方法创新。

本课题的研究标的：通过对“基于大数据学习分析的精准教学案例研究”，形成基于大数据学习分析的精准教学的经典案例。

是前人尚未涉及的领域，本项目为首次提出，此谓目标创新。

而基于大数据学习分析的精准教学策略在课堂中的应用，国内亦鲜有人涉足，应用案例研究法实施此项研究更未有人尝试，所以说，是内容与方法的融合创新。

4﹒本课题的研究思路、研究方法、技术路线和实施步骤 4.1研究思路与方法作为案例研究，本课题将遵循“研读文献——论证方案——实践探索——案例分析——形成结论”的基本思路，推进研究工作。

4.1.1文献研究。

在立项申报
前，我们将广泛阅读和深入分析“大数据”“教学分析”“精准教学”的文献和专著，作出初步方案，然后，对其中主要问题，展开为期半年的预研究，依据局部尝试结果，修正方案，其中，最重要工作之一，就是厘定案例类目，这将是本研究中技术路线的创新点；在此基础上，我们将邀请专家论证，确立切实可行的研究方案。

4.1.2实践研究。

根据方案，投入实践探索，完成制定评估标准，展开评估实践、生成实践案例等基本工作。

4.1.3案例分析。

汇总研究结果，依据类目，整理案例资料，有序分析案例。

4.1.4形成结论。

总结研究工作，形成研究结论，写出研究报告。

4.2技术路线设计依据本课题研究思路，课题组设计了下列技术路线图。

（见附件）基于大数据学习分析的精准教学案例研究技术路线 4.3实施步骤本课题研究工作主要经历准备、实施和总结三个阶段。

4.3.1准备阶段（2018.3-2019.9）①选定课题；②查阅文献；③课题的初步论证设计；④制定研究计划；⑤课题的申报与立项
4.3.2实施阶段（2018.9-2020.12）以案例研究为主，研究过程以开展研究活动和收集研究资料展开。

研究活动主要包括：①将研究计划细化，制定分阶段落实计划，将研究任务落实到每一位研究人员；②对研究人员进行课题研究的专业培训，把握课题的研究目标、明确自己的研究任务；③加强课题研究管理，及时检查课题的研究进度，把握反馈信息，调整研究内容；③组织课题组成员交流、分析研究进展，掌握研究进度，协调研究力量，保证课题研究的规范进行； 4.3.3总结阶段（2020.9-2021.5） 4.3.3-1分析研
究在已经收集并整理的材料的基础上，按下列个案项目研究资料分析框架展开工作①诠释性分析：选择经典片段，诠释探究实验案例中所述教学现象的构成、主题和模式。

主要步骤：将资料分段、开发类目、给分段编码、系统归类、得出结论。

②结构性分析：指教师剖析个案研究资料中的教学过程，以提取对话、文本、事件或其他现象中的核心要素，构建模式的方法。

③反思性分析：指教师依赖直觉和判断，来描绘或评价探究实验现象的过程。

4.3.3-2得出结论此阶段最关键的问题就是下结论，即把分析研究的结果归纳成几条原理或者作出判断。

4.3.3-3撰写结题报告（2021.5-
2021.9）把科学研究的全过程以及所取得的成果用文字完整地表达出来。

4.4研究成果表达形式①案例集②研究报告③论文集
课题可行性分析
已取得的相关研究成果和主要参考文献 1. 已取得的相关研究成果成果名称著作者成果形式发表刊物或出版单位发表出版时间基于数字布鲁姆的参与式评价刘霞论文中国电化教育杂志 2011.11 基于数字布鲁姆的初中地理学力评估刘霞论文中学地理教学参考杂志 2011.10 交互式电子白板环境下地理教学的问题与对策刘霞论文中国人民大学书报资料复印历史、地理教与学2010.10 在PDS平台上，构建社区教师学习共同体的实践研究刘霞论文《现代教育技术应用与研究》 2009.01 以“小白板”为载体，理解性构建英语写作新范式戴界蕾论文发表于省教科院编写
丛书《课堂变革成就每一个学生》2014.12.03 简论中学英语作业批改方式的变革戴界蕾论文发表在省级刊物《课程与教学》2013.01 2. 主要参考文献①陈丽新时代信息化进程中教育研究问题域框架现代远程教育研究 2018.1 ②米春桥基于大数居的个性化学习方案设计怀化学院学报 2017.1 ③万昆量化学习——大数时代的学习方式教育现代化 2018.2 ④陈明选测评大数据支持大下的学习反馈设计研究电化教育研究 2018.3 ⑤牟智佳教育大数标背景下智能测评研究的现实审视与发展趋向中国远程教育2018.5 ⑥大数据晏下的精准个性化学习路径 priorialla的群体行为分析姜强电化教育研究2018.2 ⑦上超望大数据背景下在线学习过程性评价系统没计研究中国电化教育2018.5 ⑧顾云锋基于教育大数的学习分析研究综述中国教育信息化 2018.7 ⑨林秋莎借助大数据优化教学评价和学情诊断中小学数字化教学 2018.2 ⑩郑勤华基于学习分析的在线学习测评建模与应用——综合建模方法研究电化教育研究 2016.12 3.主要参加者的学术背景和研究经验、组成结构本课题的主要参与者是由学校校长、市级学科带头人、教坛新秀等成员组成的一支科研队伍，平均年龄低于40岁。

课题组的指导者和主要参与者均具有较强的教学能力和科研水平。

他们长期从事基础教育的教科研实践探索，并身体力行地指导基层学校开展教科研工作，拥有精湛的理论功底和丰富的基础教育实践和科学研究的经验。

学校课题负责人和参与研究的人员都承担过省、市级立项课题，课题组成员所撰写的课题报告、论文的有十多篇在
核心期刊发表，获多项全国、省、市奖。

完成课题的保障条件·主要参加者的学术背景和人员结构（职务、专业、年龄）主要参加者姓名职务专业学位年龄备注刘霞中学高级地理教学 1961.09 王汉卿中学一级化学教学学士 1985.02 徐颖彬中学一级语文教学学士 1982.12 马义永中学高级物理教学学士 1976.08 赵霞中学一级历史教学学士 1983.03 ·完成课题的物质保障 1.本课题成员研究力量强。

参加本课题组的成员都具有扎实的理论底蕴，较强的教学能力和科研水平。

尤其是华师大数位专家的加入，将直接给予课题组成员以充分的指导，从而确保课题始终能朝着科学、前瞻的方向前进，提高了课题研究的质量和效益。

2.本课题物质基础坚实。

学校文献资料丰富，信息技术设施省级一流，经费上予以充分保证，每年将安排1万元左右作为课题开展经费。

3.本课题研究基础良好。

本课题是在前一轮央馆课题的基础上发展起来的，通过几年的研究，学校构建了创造型教师的培养目标体系，并形成相关合作团队，这为本课题的开展奠定了良好的基础。

预期研究成果。