相信许多教师特别是年轻教师有这样的困惑：针对不同层次的学生，我们到底该教什么、怎么教、效果如何？数据可以给我们答案。我们可以利用电子问卷调查不同学生对不同学科的需求。通过数据我们可以发现，不同班级的学生需要加强的知识点不一样，希望教师的授课方式也不一样，同一个班的学生对不同学科的需求也不尽相同。找准学生的需求点，课堂效率才会提高。

    面向中考，化学教学的实效性变得尤为重要。我们需要一种真实有效的方法对学生加以分析，找到学生的弱项，有针对性地进行“靶向教育”。这时，数据分析的客观性和准确性优势便显现出来。从这个学年开始，我利用excel软件在日常教学中建立了数据库，为每一个学生建立个性化学业数据档案，并将这些数据应用于教学实践、学生自主学习及家校沟通中。

    我以考试名称为横轴，班级名次为纵轴，建立成绩走向图，得出每次考试学生的班级名次。学生在班级的排名可以体现学生在考试中的真实水平。举个例子，如果某个学生在一次单元测试中发挥不太理想，说明他对该单元的知识掌握出现了漏洞，需要查漏补缺解决问题。想要找到解决方法，需要先找到问题具体出现在哪里。我会通过数据档案，查询学生的试卷进行进一步分析。

    每次大考结束，我都会翻阅每个学生的试卷，找出他们的错题题型和对应的知识点，详细记录在成绩走向图的下方。这样，通过错题分布，就能找到学生的薄弱点，开展针对性教育。

    具体怎么操作呢？首先，借助错题分布，我们可以结合具体试题分析学生发挥失常的原因，并进行针对性讲解。然后，我将考试中错题分布相近的学生分为一组，针对这次考试出现的问题，按照对应的题型、知识点给予学生相应的过关检测卷，检测讲评效果。最后，我们可以从错题分析中发现学生几次考试出现的相同错误，进行有针对性的指导，并检验训练成果。

    在这样的“检测—分析—讲解—反馈”流程下，每一步教学的效果都直接以数据的形式体现出来，很大程度上避免了因“误诊”而导致的教学偏差。在本学期采取基于数据指导的模块化教学后，班里学生的成绩都有不同程度的提高，之前经常出错的知识点也在逐步更正。

    教育的本质是对学习者的支持和服务，而不是规训和教化。教学设计、教学环境布置、教育数据的采集和决策，这些过去靠灵感加经验的东西，在云计算的背景下，正在慢慢地变成一种数据支撑的行为科学。