新兴技术的不断迭代跃迁，为智慧教育的实践路径与教学模式的创新注入了强劲动力，更为“因材施教”的规模化推进提供了新路径。作为一所区域内的普通公办完中，我校生源差异较大。基于此，我校提出了三导三精“新掌握学习”智慧课堂教学模式，即依托“智慧笔”和“闵智作业”平台等新技术手段，精准掌握学情，精准制订目标，提供个性化学习支架。课前，教师利用辅助系统采集数据，通过分析诊断发现问题，精准掌握学情基础，进而明确学习目标；课中，提供不同的学习支架，获得共性和个性问题的相关数据，教师动态调整教学决策，实施精准干预；课后，以分层、个性化作业为主，辅以个性化辅导，这也是精准针对每位学生开展帮助式教学的重要路径。借助数据循证技术，教师能了解学生学习的“洼地”与“拐点”，进行实时诊断与教学策略的调整，准确评估学生的学习成效。同时，我校同步建设校本资源和学习空间，推进教学模式和学习方式的变革。
一、“新掌握学习”智慧课堂实践要领
在开展“新掌握学习”智慧课堂教学实践的过程中，我校充分关注学生立场，借助数字技术进行教学方式、学习方式、教研模式的转型以及教育教学评价的系统变革，并以此撬动育人方式的变革，真正实现学生减负提质、教师专业素养提升、家长认可支持的教育新生态。
1.基于课程标准，提炼精准识材经验
我校积极建设数据驱动的精准教学和智慧学习支持环境，构建学业质量监管体系，形成了集资源共建共享、学情诊断分析、学业质量分析、综合评价等功能为一体的数字化工具平台，形成了“新掌握学习”智慧课堂的数字化转型新生态。我校教师积极参与“智慧纸笔”与“闵智作业”等项目，熟练应用现代教育教学技术；强化“标准意识”，根据课程目标和内容体系，提炼精准识材经验。
2.基于学生需求，提供精准教学工具
我校根据学生的认知基础和特点、思维类型和品质、学习问题和兴趣等，结合教学内容，向教师提供“新掌握学习”智慧课堂的精准教学工具。在此基础上，教师深入理解学科特点、知识结构、核心素养、思想方法，科学把握学生认知规律，突出学生主体地位，激发其学习兴趣，提高其学习能力。
3.基于智能服务，建立精准评估体系
基于智能服务，我校多维度、多角度地监控学生的学业质量，建构全面客观的“新掌握学习”智慧课堂精准评估体系。我校充分发挥教师主观能动性，为学生提供多元、智能的支持服务；提供在线问答支持工具，关注学生学习盲区，让教师随时随地解答学生的疑问；基于学生画像和综合评价数据，教师主动提供个性化辅导服务，以提高学生学习能力。
二、基于数据循证的智慧课堂教学实践
1.课前导学：精准识材
智慧课堂将学生的学情放在首位。每节课前，教师会通过导学案进行课堂教学重点与难点的预设，利用平台数据进行精准定位，为课中差异化教与学提供基于数据的精准研判。
应用场景1：基于课前导学的个性化学情分析。在传统课堂中，学情分析以教师教学经验为主，而智慧课堂可通过多种途径，如作业数据、课前导学分析诊断等，更全面、精准地掌握学情。例如，在学习“重力”一课时，教师进行了课前导学，以三道不同情境的题目去考查学生对重力方向的判断，让学生进行预习作答。教师通过数据反馈发现，绝大多数学生对“重力作用方向”出现了错误的前认知。当物体参照面位置发生变化时，学生对于重力方向的判断就会出现问题，这也为教师课中精准开展教学提供了重要依据。
应用场景2：基于课前导学的教学重点与难点的确定。传统课堂主要依据教材、课程标准及教师经验进行教学重点与难点的确定，而智慧课堂则将学情放在首位。例如，在“重力”一课中，教师预设的重点是“物体受到的重力大小与它的质量成正比”，但通过课前导学数据发现，有46.1%的学生认为体积与重力影响因素有关，这与教师的预设有出入，教师便以此为基础及时调整教学的重点与难点。
2.课中导思：精准施教
智慧课堂重点突出学生学习的差异性。基于数据的课前预设，利用“闵智作业”平台与“智慧笔”等智能终端创设适切的教学情境，能实现教学内容的分层导入与课堂教学实效的实时反馈，以可视化的手段为教师提供教与学的动态趋势，及时调整和实施教学优化措施。
应用场景3：基于作业问诊的教学方法改进。利用“闵智作业”平台进行学情的数据分析，可帮助教师实时追踪学生的学情变化，带动教师依据学情调整教学策略与方法，判断教学实效。以九年级化学学科“溶液”单元为例，溶液中抽象概念和定量分析十分考验学生的逻辑思维能力。在基础练习中，教师通过数据很快发现学生对溶液质量分数及溶液状态存疑，于是设计了“制作多层糖水”的学生探究活动。学生在经历了溶液混合的失败后，重新调整配比，最终收获了漂亮的成品。教师再通过“闵智作业”平台进行组题练习，在帮助学生巩固的同时进行教学效果的评估。
应用场景4：基于实时统计的精准课堂反馈。在课堂互动中，教师利用平台实时统计的功能，让真实学情即时“在线”，从而使课堂反馈更迅速、更精准。在“重力”一课中，平台实时统计显示有46.1%学生认为重力大小受到体积的影响。于是，教师当即进行讲解，纠正学生的思维误区。通过即时的学生课堂学习数据统计，教师能实时掌握学生的“第一手资料”，也能快速分析出学生在学习相关知识概念中出现的典型问题或细节问题，从而调整教学内容与教学策略。
3.课后导练：精准作业
课后作业是对课中分层施教的成果检验、巩固和评价。教师针对在课中产生的每位学生的学习过程大数据，为学生推送差异化的课后作业进行巩固拓展。基于课中数据，教师进行手动组题与智能推送相结合的分层作业设计。该作业分必做和选做两类。其中，必做作业主要是对知识体系的梳理、对重点与难点等共性问题的巩固；选做作业则是为学困生设置更有趣味性和生活应用性的作业，为学优生设置更有挑战性的作业。我们还引导学生合作互助，弥补分层作业带来的学生分化，实现减负提质。
应用场景5：基于数据反馈的个性化作业设计。教师依据学生作业数据反馈信息来知晓学生知识掌握的难点，并在此基础上为学生设计有针对性的个性化辅导方案。例如，从某学生几次语文练习的数据反馈得知该生文言文较为薄弱，主要原因是文言文实词掌握得不好，直接导致了其文言文翻译失分严重。于是，教师利用课后分层辅导的时间，针对该生设计了每周2次每次10分钟的实词专题小练习、文言翻译课后巩固练习。经过2个月的辅导，该生文言文实词翻译的失分率大幅下降，还增强了其学习文言文的信心与兴趣。
应用场景6：基于作业时长的个性成长辅导。“智慧笔”让学生的回家作业情况就由“不可见”变为“可见”，也让学生的个性化发展成为可能。其中，作答的时长反映出学生对题目的理解能力与解决能力，也反映出他们对时间的把握和分配；作答停顿则反映出学生的困难、疑惑及思考的深入程度。例如，教师在“压强与浮力”一课的作业中，根据学生的作答正确率、作答时长、作答停顿等数据，进行个性化辅导，针对学生的不同情况，给予不同的帮助，并设置了分层作业，以促进学生综合素养的提升。
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