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大数据是当今时代下特有的一种新的实用工具，它将全球席卷进以数据分析与开发为特征的新时代，大数据时代最为明显的特点就是数据数量的高速增长。在数据处理能力受限的时代，为了能够用有限的数据获取尽量多的信息，人们在开展相关研究时只能采用抽样的方式采集有关数据，其适用性窄、不能全面反映事物总体结构特征的局限性显而易见。在大数据时代，获取海量的数据非常简单和便捷，同时还可利用便利的手段，通过分析大数据获得更多有价值的信息和服务。
一、大数据在教学领域的有效应用
在大数据的应用过程中，数据是原始资产，分析是必要工具，而最终目标是需要制定行之有效的解决措施。挖掘教学领域的庞大数据，及时了解学习者的学习状况，从而提升教育质量、优化学生的个性化和自主学习模式等。在教学领域中有许多基于大数据的应用，如knewton、翻转课堂、微课等，它们都是全球自适应学习平台的模型。随着大数据技术在教学领域的不断深化运用，其相关技术将有效解决教学领域的诸多难题。
二、中学生自主学习的现存问题及必要性
许多学生在初中的学习阶段，会受到各种因素的影响，他们对自己学习的重要性和意义并不了解，因此无法在学习的过程中，发挥自身的潜在能力，不断地发现问题和解决问题的意识和能力就更无从谈起，最终将严重影响教学效率的提升。
通常我们容易误解自主学习是学生在课堂之外的学习，这与教师毫无关系。而事实上，当教师完全放手时，绝大多数初中生会在自学过程中遇到的很多困难，如无法独立制订学习计划;遇到难题时无法及时得到帮助;自学效果缺乏有效的评价等。因此在初中（尤其是初一）阶段的教学工作中，教师有责任将如何提升学生们自主学习的能力作为教课课题去细致研究。
自主学习不仅能提升学生的学习能力和质效，还可以改变被动学习对学生学习兴趣的负面影响，还为学生进入高中、大学或进入社会的后续发展打下基础。
三、在大数据背景下利用信息技术转变自主学习模式的现实意义
在小学阶段，学生已经习惯了课堂授课这一传统教学模式，教学计划、课程目标、教材及补充学习资料都是由教师制定和准备，同时教师还通过课堂提问、课后判作业等方式了解学生学习状况并为学生答疑解惑。而到了初中阶段的学生，传统的教学模式很难完全弥补学生在学习方面的各种差异。因此在这一阶段，教师应该从学生们的学习差异着手，结合教学对象的差异性采取差异化的教学方式，其中引导学生尽快适应自主学习是一个科学而有效的教学方式。
由于中学生自主学习基础、能力、需求的差异千差万别，因此教师对学生自学的引导工作量巨大，而传统的信息技术教程往往千篇一律，每个学生对于信息技术知识的了解和掌握程度也不同，课程中对于一些实际应用和学生感兴趣的内容较少，因此有必要要借助教育大数据对学生的学情进行针对性的分析，了解学生的兴趣点所在。而引入大数据相关技术可以获取学生学习过程动态监测记录等有效数据，同时能实现对所获取数据的统计、整理和分析，为教师对学生的自主学习的引导工作提供精准化和差异化的服务：一是学习内容和资料的展现能够充分辨识到学生在智力水平和所掌握的知识量方面的差异，满足学生差异化学习需求;二是消除了师生之间的时间、距离差异，促进教学者、教学对像和学习资源的深度融合，实现教学主体间的深度交流、协同互动与评估反馈。
具体来说教师可以将“翻转课堂、慕课、微课”等模式引入到教学中，在课堂上留给学生更多自己锻炼、实操的机会。将常见的问题进行汇总，然后将问题解决方法通过视频、动画等学生喜闻乐见的形式展示给学生，实现针对性学习的目的。
四、在大数据背景下自主学习的特点
大数据相关应用提供了不受空间、时间制约的自主学习环境，使学习成为学生日常生活的一部分。通过大數据的分析功能可实现对学习者的知识结构和智力水平的摸底，从而提供更精确的、符合学生自身差异化需求的学习内容。通过数据挖掘分析技术，相关平台系统能够清晰地了解学生们掌握不牢固或尚未掌握的知识点，使学习者进行更有针对性地自我强化练习。便于对自主学习过程和结果实施监控与反馈。由于大数据技术中便捷的记录量化功能、聚类分析功能、预警功能与可视化技术可以使学习者非常直接地了解自身及学习伙伴的学习效果，一是引导他们对自身不足进行原因分析，及时调整学习策略;二是方便与同质学习对象交流、沟通与分享，通过良好的互动协作提升自主学习的效率。
五、借助大数据信息技术引导学生自主学习的策略与模式
（一）加强学生自主学习动机的培养策略
通过对学生学情数据的分析，精准备课在教学设计中制定并执行更符合实际的教学策略。尤其要激发学生自主学习的氛围，因此教师要在学生的自主学习过程中给予学生们肯定和支持，即使细微的进步，都应该给予表扬，使学生充分体会到学习的乐趣。还要打破原有的教与学的平衡状态，正视学生的个性差异使不同的学生都能产生强烈的获取知识的意愿，培养学生的自学积极性。
（二）将“信息化教学前移理论”“循视觉驻留规律”等基础性理论与大数据技术有机结合，实现自主学习模式，促进教学变革
其理论依据来源于萨尔曼·汗创造的“用视频再造教育”的云时代学习方式。这种学方式让学生自己制定学习进度，遇有困难或疑惑时，可提高观看教学视频的次数，若学习仍然存在困难，则教师再进行课堂差异化指导。信息化教学前移，能够更为快速而深入地挖掘出学习者的学习积极性，为教学内化知识提供更多的课堂教学时间和创新空间。
结束语
培养中学生的自主学习能力已经是当前势在必行的教学任务，要引导他们快速融入自主学习，真正成为教与学过程中的主体。而在大数据背景下，借助信息化技术，作为教育工作者非常有必要积极促成基于大数据下的智慧教学的氛围，培养出学生独立学习的习惯，激发出学生自我调控的能力，使其最终成为自主学习的主导者。
一、大数据在教学领域的有效应用
在大数据的应用过程中，数据是原始资产，分析是必要工具，而最终目标是需要制定行之有效的解决措施。挖掘教学领域的庞大数据，及时了解学习者的学习状况，从而提升教育质量、优化学生的个性化和自主学习模式等。在教学领域中有许多基于大数据的应用，如knewton、翻转课堂、微课等，它们都是全球自适应学习平台的模型。随着大数据技术在教学领域的不断深化运用，其相关技术将有效解决教学领域的诸多难题。
二、中学生自主学习的现存问题及必要性
许多学生在初中的学习阶段，会受到各种因素的影响，他们对自己学习的重要性和意义并不了解，因此无法在学习的过程中，发挥自身的潜在能力，不断地发现问题和解决问题的意识和能力就更无从谈起，最终将严重影响教学效率的提升。
通常我们容易误解自主学习是学生在课堂之外的学习，这与教师毫无关系。而事实上，当教师完全放手时，绝大多数初中生会在自学过程中遇到的很多困难，如无法独立制订学习计划;遇到难题时无法及时得到帮助;自学效果缺乏有效的评价等。因此在初中（尤其是初一）阶段的教学工作中，教师有责任将如何提升学生们自主学习的能力作为教课课题去细致研究。
自主学习不仅能提升学生的学习能力和质效，还可以改变被动学习对学生学习兴趣的负面影响，还为学生进入高中、大学或进入社会的后续发展打下基础。
三、在大数据背景下利用信息技术转变自主学习模式的现实意义
在小学阶段，学生已经习惯了课堂授课这一传统教学模式，教学计划、课程目标、教材及补充学习资料都是由教师制定和准备，同时教师还通过课堂提问、课后判作业等方式了解学生学习状况并为学生答疑解惑。而到了初中阶段的学生，传统的教学模式很难完全弥补学生在学习方面的各种差异。因此在这一阶段，教师应该从学生们的学习差异着手，结合教学对象的差异性采取差异化的教学方式，其中引导学生尽快适应自主学习是一个科学而有效的教学方式。
由于中学生自主学习基础、能力、需求的差异千差万别，因此教师对学生自学的引导工作量巨大，而传统的信息技术教程往往千篇一律，每个学生对于信息技术知识的了解和掌握程度也不同，课程中对于一些实际应用和学生感兴趣的内容较少，因此有必要要借助教育大数据对学生的学情进行针对性的分析，了解学生的兴趣点所在。而引入大数据相关技术可以获取学生学习过程动态监测记录等有效数据，同时能实现对所获取数据的统计、整理和分析，为教师对学生的自主学习的引导工作提供精准化和差异化的服务：一是学习内容和资料的展现能够充分辨识到学生在智力水平和所掌握的知识量方面的差异，满足学生差异化学习需求;二是消除了师生之间的时间、距离差异，促进教学者、教学对像和学习资源的深度融合，实现教学主体间的深度交流、协同互动与评估反馈。
具体来说教师可以将“翻转课堂、慕课、微课”等模式引入到教学中，在课堂上留给学生更多自己锻炼、实操的机会。将常见的问题进行汇总，然后将问题解决方法通过视频、动画等学生喜闻乐见的形式展示给学生，实现针对性学习的目的。
四、在大数据背景下自主学习的特点
大数据相关应用提供了不受空间、时间制约的自主学习环境，使学习成为学生日常生活的一部分。通过大數据的分析功能可实现对学习者的知识结构和智力水平的摸底，从而提供更精确的、符合学生自身差异化需求的学习内容。通过数据挖掘分析技术，相关平台系统能够清晰地了解学生们掌握不牢固或尚未掌握的知识点，使学习者进行更有针对性地自我强化练习。便于对自主学习过程和结果实施监控与反馈。由于大数据技术中便捷的记录量化功能、聚类分析功能、预警功能与可视化技术可以使学习者非常直接地了解自身及学习伙伴的学习效果，一是引导他们对自身不足进行原因分析，及时调整学习策略;二是方便与同质学习对象交流、沟通与分享，通过良好的互动协作提升自主学习的效率。
五、借助大数据信息技术引导学生自主学习的策略与模式
（一）加强学生自主学习动机的培养策略
通过对学生学情数据的分析，精准备课在教学设计中制定并执行更符合实际的教学策略。尤其要激发学生自主学习的氛围，因此教师要在学生的自主学习过程中给予学生们肯定和支持，即使细微的进步，都应该给予表扬，使学生充分体会到学习的乐趣。还要打破原有的教与学的平衡状态，正视学生的个性差异使不同的学生都能产生强烈的获取知识的意愿，培养学生的自学积极性。
（二）将“信息化教学前移理论”“循视觉驻留规律”等基础性理论与大数据技术有机结合，实现自主学习模式，促进教学变革
其理论依据来源于萨尔曼·汗创造的“用视频再造教育”的云时代学习方式。这种学方式让学生自己制定学习进度，遇有困难或疑惑时，可提高观看教学视频的次数，若学习仍然存在困难，则教师再进行课堂差异化指导。信息化教学前移，能够更为快速而深入地挖掘出学习者的学习积极性，为教学内化知识提供更多的课堂教学时间和创新空间。
结束语
培养中学生的自主学习能力已经是当前势在必行的教学任务，要引导他们快速融入自主学习，真正成为教与学过程中的主体。而在大数据背景下，借助信息化技术，作为教育工作者非常有必要积极促成基于大数据下的智慧教学的氛围，培养出学生独立学习的习惯，激发出学生自我调控的能力，使其最终成为自主学习的主导者。