基於群體錯題大數據的智能分析系統研究與實踐 —— 以助力中小學教師精准教學為目標開題報告

一、研究背景與意義 （一）研究背景 在 “双减” 政策全面推进的大背景下，教育领域面临着提升教学质量与效率的双重挑战 [1]。政策要求切实减轻学生过重作业负担和校外培训负担，同时必须保证学校教育教学质量不下降，这对教师的教学精准度提出了更高要求。传统依赖经验的教学模式已难以适应新需求，亟需借助技术手段实现教学的转型升级。 随着教育信息化进入 “数据驱动” 时代，海量教学数据尤其是学生错题数据中蕴含的教学诊断价值日益凸显 [2]。错题作为学生学习过程中的重要反馈信息，能够直接反映学生的知识薄弱点和学习困难。然而，当前智能错题本系统普遍存在 “重学生、轻教师” 的倾向，大多聚焦于为学生提供错题整理和个性化练习服务，对教师教学决策的支持严重不足 [3]。同时，不同系统间数据壁垒森严，形成 “数据孤岛”，群体错题数据的价值无法得到充分挖掘，难以满足教师开展精准教学的需求。 （二）研究意義 理论意义：本研究将学习分析理论、精准教学理论与错题大数据分析相结合，深入探索群体错题数据在教师教学决策中的应用机制，能够丰富学习分析理论和精准教学理论在实践中的应用场景 [4]。通过构建面向教师的群体错题大数据分析框架，为教育大数据在教学支持领域的研究提供新的理论视角和方法参考。 实践意义：本研究设计开发的群体错题大数据分析系统，能够自动化完成错题采集、分析和可视化展示等工作，为教师提供精准的班级学习状况诊断报告，助力教师开展针对性教学 [5]。这不仅能够减轻教师在错题统计分析上的工作负担，还能有效提升教学质量，为中小学教师精准教学提供实用的技术工具和实践范例。 二、國內外研究現狀 （一）智能錯題本系統研究現狀 智能错题本系统随着信息技术发展不断演进，早期以电子化错题整理为主，逐步发展到具备拍照上传、自动分类等功能 [6]。近年来，人工智能技术的融入使其开始具备个性化练习推荐等功能，但现有系统主要服务于学生，对教师教学支持不足，未能充分挖掘群体错题数据价值 [7]。国外相关系统在数据整合和分析深度上略胜一筹，但在适配国内教学场景和教材体系方面存在不足 [8]。 （二）學習分析與教育數據挖掘研究現狀 学习分析和教育数据挖掘技术在教育领域的应用日益广泛，通过对学生学习数据的分析识别学习困难已成为研究热点 [9]。但现有研究多侧重于个体学习分析，对群体数据的关注不足，在错题数据与知识点关联分析方面的深度不够，分析结果对教学决策的指导性有待提升 [10]。 （三）精准教學理論與實踐研究現狀 精准教学理论强调依据学生学习状况提供针对性教学干预 [11]。在实践中，教师普遍认可错题数据对精准教学的价值，但传统错题分析依赖人工，效率低下且难以全面把握班级整体情况，制约了精准教学的实施效果 [12]。如何借助技术手段实现基于错题数据的精准教学成为当前研究的重要方向。 （四）知識點圖譜研究現狀 知识点图谱能够清晰展示知识体系结构和知识点关联，在智能辅导系统等领域已有应用 [13]。但在错题分析系统中，知识点图谱的构建方法不够完善，错题与知识点的映射精准度有待提高，影响了错题分析结果的有效性 [14]。 三、研究目標與內容 （一）研究目標 设计一套面向中小学教师的群体错题大数据分析系统架构，解决当前智能错题本系统 “重学生、轻教师” 和 “数据孤岛” 问题。 开发群体错题大数据分析原型系统，实现错题采集、处理、分析及可视化展示等功能，为教师提供精准教学决策支持。 通过实践应用验证系统的有效性，探索系统助力教师减负提效的具体路径，为智能错题本系统发展提供新思路。 （二）研究內容 需求分析：通过对一线中小学教师的访谈和问卷调查，深入了解教师基于错题数据开展教学决策的需求痛点，明确系统功能需求和设计要点。 系统架构设计：构建包含数据采集层、数据处理层、分析模型层和应用展示层的系统架构，实现群体错题数据的全流程处理与分析。 关键技术实现：研究错题自动采集与清洗、知识点图谱构建与映射、群体错题多维度分析等关键技术，开发系统原型。 实践应用与评估：在中学初二年级数学学科开展为期一学期的实践应用，通过成绩对比、问卷调查和访谈等方式评估系统的有效性和可用性。 四、研究方法與技術路線 （一）研究方法 1.设计科学研究方法：遵循 “问题识别 - 设计开发 - 实践验证 - 评估反思” 流程，确保系统设计的科学性和实用性 [15]。 2.访谈法：对一线教师进行半结构化访谈，收集需求痛点和使用反馈，为系统设计和评估提供依据。 3.实验研究法：选取实验班和控制班进行对比实验，通过前后测成绩对比评估系统对教学效果的影响。 4.问卷调查法：设计用户体验问卷，收集教师对系统的评价，了解系统的可用性和有用性 [16]。 （二）技術路線 1前期准备阶段：开展文献研究，梳理相关理论和技术；进行教师访谈，完成需求分析，明确研究问题和目标。 2系统设计与开发阶段：基于需求分析结果，设计系统架构和功能模块；开发错题采集、处理、分析和展示等核心功能，构建原型系统。 3实践应用阶段：选取实验班级和对照班级，将系统应用于实际教学过程，收集教学过程数据和学生成绩数据。 4评估与优化阶段：对实践数据进行分析，通过成绩对比、问卷分析和访谈总结评估系统效果；根据评估结果反思并优化系统。 五、預期成果與創新點 （一）預期成果 1形成一套面向教师的群体错题大数据分析系统架构设计方案。 2开发完成群体错题大数据分析原型系统 1 套。 3发表相关学术论文 2-3 篇。 4形成实践研究报告 1 份，为中小学教师精准教学提供实践参考。 （二）創新點 1聚焦教师教学需求，突破当前智能错题本系统 “重学生、轻教师” 的局限，构建面向教师的群体错题分析体系。 2融合知识点图谱技术，实现错题与知识点的精准映射，提升错题分析的针对性和有效性。 3整合多维度群体错题数据，打破 “数据孤岛”，充分挖掘群体错题数据的教学价值，实现教师减负与学生提分的双重目标。 六、研究計畫與進度安排 研究阶段 时间区间 主要任务 前期准备阶段 第 1-2 个月 完成文献综述，开展教师访谈和需求分析，确定系统设计方案 系统设计与开发阶段 第 3-6 个月 完成系统架构设计，开发核心功能模块，构建原型系统并进行初步调试 实践应用阶段 第 7-12 个月 选取实验班级开展系统应用，收集教学数据和学生成绩数据 评估与优化阶段 第 13-14 个月 对实践数据进行分析评估，根据结果优化系统，撰写研究报告 成果整理阶段 第 15-16 个月 整理研究成果，发表学术论文，准备结题材料

七、參考文獻 [1] 教育部.关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见 [Z]. 2021. [2] 黄荣怀，王运武.教育信息化 2.0 时代的教育新生态 [J]. 开放教育研究，2020, 26 (1): 4-10. [3] 吴永和，刘博文，马晓玲.教育大数据的发展现状与趋势 [J]. 现代远程教育研究，2016 (5): 50-61. [4] 杨现民，唐斯斯，李冀红.教育大数据的技术体系框架与发展趋势 [J]. 现代教育技术，2016, 26 (1): 5-12. [5] 余胜泉，王阿习.大数据时代的教育变革 [J]. 中国电化教育，2016 (1): 8-14+35. [6] 张立国，谢佳睿.智能错题本应用现状及发展趋势研究 [J]. 中国教育信息化，2020 (12): 22-26. [7] 李逢庆，钱万正.基于学习分析的精准教学实践研究 [J]. 中国电化教育，2020 (9): 104-110. [8] Baker R S, Inventado P S. Educational data mining: A review of the state of the art [J]. Annual Review of Cybertherapy and Telemedicine, 2014, 12 (1): 13-49. [9] Siemens G. What is learning analytics?[EB/OL]. https://www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-is-learning-analytics/, 2010-08-25. [10] 钟柏昌，李艺.教育数据挖掘：教育技术研究的新范式 [J]. 电化教育研究，2013 (10): 5-12. [11] 王文静.精准教学的理论基础与实践路径 [J]. 全球教育展望，2020, 53 (7): 42-53. [12] 张雨强，王婷婷.大数据支持的精准教学：核心内涵、典型模式与挑战对策 [J]. 中国教育学刊，2021 (3): 63-68. [13] 刘峤，李杨，段宏等.知识图谱构建技术综述 [J]. 计算机研究与发展，2016, 53 (3): 582-600. [14] 吴倩，黄震华，杨亮等.面向智能教学的知识点图谱构建方法研究 [J]. 计算机应用研究，2020, 37 (12): 3553-3557. [15] 陈劲，郑刚.创新管理：赢得持续竞争优势 [M]. 北京：北京大学出版社，2016. [16] 风笑天.社会研究方法 [M]. 北京：中国人民大学出版社，2018.