提升教學質量是學校的重要目標。為了提升教學質量，必須實施有效教學；而要實施有效教學，必須遵循因材施教的基本原則。

因材施教的理念最早由孔子提出，那個年代的教育形態(tài)為私塾制。當今，班級授課制形式帶有工業(yè)化大生產的烙印，教師教學定位于大多數學生，而且要在課堂教學中真正實現(xiàn)因材施教，是一件十分困難的事情。因此有人提出，在當今班級授課制條件下，要實現(xiàn)因材施教簡直是天方夜譚。

那么，在班級授課制環(huán)境下，就真的無法實現(xiàn)因材施教嗎？華東師范大學教授崔允漷說，學校開設針對學優(yōu)生的提高課程及學困生的輔導課程、分層作業(yè)等，就是體現(xiàn)了因材施教的思想。

教師如何因材施教？有教育專家認為，教師的學科知識、教學知識、讀懂學生的知識，組成了教師的專業(yè)知識。反思我們的教學現(xiàn)狀，教師對學科知識、教學知識的重視程度遠遠大于讀懂學生的知識，教學專業(yè)雜志上刊登的論文多數屬于學科知識和教學知識范疇，很少屬于讀懂學生的知識范疇。

我認為，實施因材施教的前提是教師要讀懂學生，隨著教學改革的不斷深入，教師正從對課程、課堂、教材、教法的研究，逐步轉向對學生的研究。

而讀懂學生的重要途徑之一就是學業(yè)診斷。課堂上，教師通過察言觀色、師生互動診斷學情，課后通過批改作業(yè)和評判試卷，或通過與學生對話，實現(xiàn)對學情的診斷，而且這種診斷是教師工作中的高頻事件。

為了更好地了解學情，教師通常會做一些診斷分析，傳統(tǒng)的診斷方法是采用畫“正”字的方法。通過“正”字統(tǒng)計，教師掌握每個題目的差錯情況，內心也有一個標準，比如超過20%的學生出錯，下節(jié)課就應該實施補救性教學。

通過上述分析我們不難發(fā)現(xiàn)，提升教學質量的基礎之一是學業(yè)診斷，邏輯關系應該是“學業(yè)診斷—讀懂學生—因材施教—有效教學—提升質量”。

傳統(tǒng)的診斷方式幾百年來未曾發(fā)生改變，盡管畫“正”字是一種簡單勞動，但教師卻為此花費了許多時間。有數據表明，畫“正”字統(tǒng)計一個班級的作業(yè)（以50人為樣本），大約要耗費一個小時，畫“正”字統(tǒng)計一個班級的試卷，耗費的時間就更多。歸納起來看，這種傳統(tǒng)的診斷方法存在以下三個弊端：一是畫“正”字雖然是一種簡單的勞動，但耗費了教師大量的時間；二是診斷的精準度低，教師雖然統(tǒng)計出做錯題學生的人數，但一般不會記錄是哪些學生出錯；三是診斷的跟蹤性差，畫“正”字統(tǒng)計是點狀診斷，缺乏對學生個體的線狀跟蹤分析，診斷的教學價值因此大大降低。

《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010-2020年）》對信息技術高度定位，指出“信息技術對教育發(fā)展具有革命性影響，必須予以高度重視”。2010年，江蘇省啟動基礎教育百校數字化學習，提出要通過數字化對學生學業(yè)成就進行全面、即時、精確的多維采集和評價，并且能及時反饋，促進教與學的改善，促進學生健康成長。近年來，江蘇省梅村高級中學以江蘇省規(guī)劃課題“高中生學業(yè)診斷與評價改革的行動研究”為抓手，積極探索基礎教育學業(yè)診斷的革新方法，學校采用并創(chuàng)新了一套系統(tǒng)，采集基礎教學學業(yè)小數據，形成學業(yè)大數據庫?；诖髷祿M行分析，從而較好地實現(xiàn)了因材施教。

這套系統(tǒng)以數據為支撐，主要包括“數據來源”“采集系統(tǒng)”“反饋系統(tǒng)”三大元素：

數據來源

基礎教學學業(yè)數據包括國家課程實施中的作業(yè)、練習、考試數據，以及涉及學生非智力因素（如調查問卷）等數據。項目初始階段，重點采集作業(yè)、練習、考試等數據，因為這些數據每天都在產生，與教師日常工作、學生每天學習緊密聯(lián)系。

采集系統(tǒng)

采集系統(tǒng)分為硬件和軟件兩個維度。硬件可以與傳統(tǒng)網上閱卷硬件設備通用，軟件融合了圖像識別技術、云計算技術、云存儲技術等多種現(xiàn)代技術。與傳統(tǒng)網上閱卷最大的區(qū)別是，該系統(tǒng)可以不改變教師的批改習慣，教師先紙質批改，再掃描采集數據（卷面留有痕跡，這種痕跡也是一種教育資源），不需要像網上閱卷那樣必須依靠龐大的信息技術人員輔助，反而能使數據采集很便捷地融合到教師日常工作中。具體操作如下：

學生二維碼。為有效識別學生身份，可以為每個學生設計一個二維碼，每次作業(yè)、練習、考試、調查問卷，學生需要在規(guī)定區(qū)域粘貼二維碼。數據采集時，系統(tǒng)將學生自動歸并到相應班級。

標準化題卡。為便于采集學業(yè)水平數據，必須設計專門的答題卡，分作業(yè)和考試兩種標準化答題卡供教師選用。教師只需將題目復制在相應的題號下，就能自動生成電子作業(yè)、練習或試卷，印刷用紙是學校平時印講義的紙張。

雙項細目表。對于平時的作業(yè)、練習及試卷，教師需制訂雙項細目表，含知識點、題型、分值、要求等。這樣做，一方面有利于提升命題質量，另一方面方便數據統(tǒng)計、多維度分析及錯題本生成。

批改方式。該系統(tǒng)充分尊重教師傳統(tǒng)批改習慣，客觀題可以自動判定答案、采集分數，教師可以不批改；主觀題可以采用打叉、打鉤、畫線、寫批語等傳統(tǒng)方式，但賦分及錯誤分類等需要在對應框內做記號。

掃描錄入數據。批改好的紙質答題卡，可以通過掃描儀和軟件將數據錄入電腦，通常50份答題卡掃描錄入時間約為1分鐘。錄入的數據包括每個學生每個題目的得分情況等。

反饋系統(tǒng)

數據反饋系統(tǒng)包含教師軟件、學生軟件和家長軟件。這三種軟件都分設計算機版和手機APP版（手機軟件）。教師軟件通過模板支撐教師方便地編制作業(yè)、練習、試卷，同時具有掃描采集數據、查看相關數據報表、跟蹤薄弱學生、下載高頻錯題等多種功能；學生軟件具有以下功能：查閱作業(yè)、練習、考試信息，查看教師批改情況，下載自己的錯題本，手機拍照上傳作業(yè)等；家長通過家長軟件可以隨時了解孩子在校的作業(yè)、練習、考試數據及跟蹤情況。

由上述內容我們發(fā)現(xiàn)，數據對于學業(yè)診斷而言非常重要。那么，數據具體有哪些作用？

數據驅動式集體評講

每次采集數據后，系統(tǒng)會提供一份診斷報告。比如，高三物理階段性檢測后會有一份診斷報告，給出每個選擇題的正確答案、錯題人數、高頻錯誤選項，填空題錯誤人數，計算題得分率等。傳統(tǒng)講評作業(yè)或試卷，有些教師從頭講到尾，一是沒有重點，二是往往因時間不夠，造成講評質量低。有了診斷報告，教師可以快速、精準定位講評重點，提升講評效率和講評質量。

數據驅動式個性化輔導

該系統(tǒng)具有強大的數據挖掘功能，可以提供最新的學業(yè)成績單，從高分到低分排序，從低分到高分排序等，教師可以快速查找學業(yè)困難學生，判定是否實施個性化輔導。教師在實施個性化輔導前應充分備課，主要包括：

一是查看學業(yè)困難學生的答題情況，分析錯誤的原因。系統(tǒng)數據采集過程中能夠自動保存答題錯誤的圖片，使得這一工作變得非常簡便。

二是查看學業(yè)困難學生學業(yè)檔案，實施動態(tài)跟蹤。有些錯誤源于學生對概念或方法未能完全掌握，到綜合練習或考試時就出現(xiàn)錯誤。實施個性化輔導時，教師需要幫助學生回到教學原點，方能收到良好的輔導效果。

三是查看學業(yè)困難學生作業(yè)動態(tài)跟蹤圖線、考試跟蹤圖線，分析兩種圖線的差異。有些學生作業(yè)質量不斷上升，而考試成績不斷下降，這很有可能是平時做作業(yè)缺乏獨立思考引起的。

四是查看學業(yè)困難學生知識點掌握情況。通過常態(tài)化采集作業(yè)、考試數據，系統(tǒng)自動生成學生較薄弱知識點或方法圖表，通過數據驅動，指導學生今后學習中應該注重對這部分內容的學習。

數據驅動式個性化學習

一是一鍵導出錯題，學會知識管理。每個學生都是鮮活的個體，不同的學生經歷著不同的學習過程，有著不同的學習體驗。隨著學業(yè)的不斷積累，其自身的知識結構也不盡相同，尤其是知識結構和學習方法的缺陷各不相同。通過這項大數據技術，常態(tài)化采集學生的學業(yè)數據后，系統(tǒng)自動記錄每個學生的缺陷。根據艾賓浩斯遺忘理論，學習之后最初遺忘的速度很快，以后逐漸緩慢。為了避免或減少遺忘，及時復習就變得十分重要。每周或每月，學生通過大數據系統(tǒng)下載自己的錯題本并訂正，學會知識管理，就是一種很好的個性化學習方式，錯題重做的習慣是一種很好的學習能力。

二是常態(tài)化采集，個性化推送。這套系統(tǒng)就好比一個“超級”教師，通過常態(tài)化學業(yè)數據采集，記住了每個學生的學習軌跡、知識結構、能力分布、強項、弱項等數據，再通過大數據運算，可以為每個學生定制并推送一項學習建議，一份個性化練習、試卷、作業(yè)、微課等，從而較好地在班級授課制環(huán)境下實現(xiàn)因材施教。

今年，江蘇省梅村高級中學通過全覆蓋、常態(tài)化舉措，依托大數據開展精準化教學，在班級授課制環(huán)境下較好地實現(xiàn)了因材施教，課堂教學效率、課程實施質量、學校教學質量均得到大幅度提升，取得了較好的增效減負效果。

（作者單位分別系江蘇省無錫市輔仁高級中學、江蘇省梅村高級中學）