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摘 要：科技的创新带来教育技术的革命，这对于教学而言是有极大促进作用的。本文探讨如何结合大数据进行完形填空的讲评。
关键词：大数据；智学网；APP；完形填空；语篇结构；讲评
一、 背景介绍
新的高中英语课程标准在考试命题建议中提出，在命题过程“要有利于英语教师大胆进行英语教育教学改革；要有利于学校综合评价学生的英语学习水平和表现”。高中英语教师如何运用科技进步实施教学改革和评价学生水平表现呢？众所周知，随着科技的发展，我们的教育也迈进了大数据时代。各种教学辅助软件应运而生，其中教师较为熟悉的一种是智学网APP。
传统完形填空的讲评，以解题为主，不太注意语篇结构。可是除了极少数极有经验的教师可以完全正确的判断学生的疑难点，大多教师难免出现遗漏和一些预测偏差。而在表面热闹的提问之下，暗藏着弱势群体的无奈——有些孩子不好意思提问，语篇结构的设题较少的时候学生的文章理解困难容易被忽略。借助大数据教师可以确定学生的错误从而针对性更强地从语篇结构和篇章理解的角度切入讲解，而且有时有些错误虽然人数少，但一旦讲解到位就可以争取百分百准确率。因此在这样的背景下，大数据的优势就不言而喻了。
下面本文就结合具体的完形填空，谈谈在高中英语教学中，如何利用智学网的大数据，协助教师进行完形填空的评讲。
二、 具体数据的分析与意义
（一） 从数据看全班完成情况
首先，我们可以从大数据看出本班这份完形填空总平均分以及在年级的排名情况以及与其他分项相比，本班完形填空是处于优势还是劣势。
（二） 从大数据提炼讲评主线
从这张难度排序，我们可以直观的看到学生错误最多的题。在备课过程中，教师从错误率最高的前十题即可做出精确的分析，看到学生在这篇完型几个重要的节点理解上存在障碍。比如56. If we want to get good at those things，we have to put in twice the effort of the people around us to get to a decent point and even harder if we want to .这里需要引导学生观察到句子结构的前后对比关系：If we want to get good at 与if we want to stand out 这组递进和put in twice the effort与even harder这组递进之间构成平行关系。比如43错误率较高，除了语言方面的障碍，还体现学生这前后三个段落的逻辑关系没有搞明白。
再比如48，56，57，58，60几个空的高错误率体现出学生对于文章主旨大意的把握还不到位。大数据让我们惊讶地发现学生对于这篇文章主旨大意的把握明显弱于我们的预期。而这些高错误率的选项可以协助教师在讲评课之前就知道学生在主旨大意，段落逻辑关系与长难句上都还需要强化训练。而十个错误率最高的选项按照句内，句间（段落内部），跨段（篇章结构）三个层次划分，我们可以看出学生的错误更多集中在文章主旨大意与段落间的逻辑关联上，即篇章结构的理解上。
这些数据分析不仅可以帮助教师在讲评过程突出重点，找出这些错误选项的共性进行讲解，也为下一阶段的文本阅读教学提供了一个很好的强化方向指导。
（三） 根据大数据进行个性化指导
而如果教师点击图六，左上角显示的“点击柱状图，可查看学生名单”，即可非常具体地知道每道题错误的人员姓名。便于教师分析学生的错误，从而大致判断他的思维方式或者解题方法上存在的误区以及接下来的学习过程中需要注意的问题。
那么具体如何更好地帮助学生发现自己的学习问题呢？例如56有错误的同学，大多在审题上存在“视而不见”的情况，这就会导致他在其他科目的学习过程中也会出现审题错误，漏看要点的情况。那么在英语学习过程中需要更关注语言形式，不能满足于意会，理解即可，需要能更精准复述。这样的训练会帮助他较快纠正这个毛病。
44空错误的同学，大多忽略了47空后面的facts是复数，因此没有意识到前两段的描述都是事实而非评论。
而43、44、45、46、48、57、58、60错误较多的同学，就可以多关注段落衔接，上下文的衔接。这些同学较为容易看了上文忘记下文，需要多一点点记忆训练。
（四） 根据大数据进行针对性训练
傳统的讲解方法会针对普遍性问题讲评。弱势群体，不敢提问的群体以及讲了反复错的群体，就适合在大数据的帮助下，落实到每一个做错的同学，由教师进行一对一的指导。从而在这些题目的知识点上做到全班百分百过关。
三、 小结
智学网app为我们提供那么多大数据，运用得当，将会为教师备课节约大量时间，减少备课中的误区，提高教学针对性与实效性，从而实现科技改善生活，科技改进教学！
参考文献：
[1]普通高中英语课程标准（2017年版）.人民教育出版社，2018（1）：93.
[2]M.A.K.Halliday（英）Ruqaiya Hasan（英）著，张德禄，王珏纯，韩玉萍等译.英语的衔接[M].外语教学与研究出版社，2007（1）.
[3]中国应用语言学[M].人民出版社，2011（4）.
作者简介：林歆，福建省福州市，福建省福州第三中学。
关键词：大数据；智学网；APP；完形填空；语篇结构；讲评
一、 背景介绍
新的高中英语课程标准在考试命题建议中提出，在命题过程“要有利于英语教师大胆进行英语教育教学改革；要有利于学校综合评价学生的英语学习水平和表现”。高中英语教师如何运用科技进步实施教学改革和评价学生水平表现呢？众所周知，随着科技的发展，我们的教育也迈进了大数据时代。各种教学辅助软件应运而生，其中教师较为熟悉的一种是智学网APP。
传统完形填空的讲评，以解题为主，不太注意语篇结构。可是除了极少数极有经验的教师可以完全正确的判断学生的疑难点，大多教师难免出现遗漏和一些预测偏差。而在表面热闹的提问之下，暗藏着弱势群体的无奈——有些孩子不好意思提问，语篇结构的设题较少的时候学生的文章理解困难容易被忽略。借助大数据教师可以确定学生的错误从而针对性更强地从语篇结构和篇章理解的角度切入讲解，而且有时有些错误虽然人数少，但一旦讲解到位就可以争取百分百准确率。因此在这样的背景下，大数据的优势就不言而喻了。
下面本文就结合具体的完形填空，谈谈在高中英语教学中，如何利用智学网的大数据，协助教师进行完形填空的评讲。
二、 具体数据的分析与意义
（一） 从数据看全班完成情况
首先，我们可以从大数据看出本班这份完形填空总平均分以及在年级的排名情况以及与其他分项相比，本班完形填空是处于优势还是劣势。
（二） 从大数据提炼讲评主线
从这张难度排序，我们可以直观的看到学生错误最多的题。在备课过程中，教师从错误率最高的前十题即可做出精确的分析，看到学生在这篇完型几个重要的节点理解上存在障碍。比如56. If we want to get good at those things，we have to put in twice the effort of the people around us to get to a decent point and even harder if we want to .这里需要引导学生观察到句子结构的前后对比关系：If we want to get good at 与if we want to stand out 这组递进和put in twice the effort与even harder这组递进之间构成平行关系。比如43错误率较高，除了语言方面的障碍，还体现学生这前后三个段落的逻辑关系没有搞明白。
再比如48，56，57，58，60几个空的高错误率体现出学生对于文章主旨大意的把握还不到位。大数据让我们惊讶地发现学生对于这篇文章主旨大意的把握明显弱于我们的预期。而这些高错误率的选项可以协助教师在讲评课之前就知道学生在主旨大意，段落逻辑关系与长难句上都还需要强化训练。而十个错误率最高的选项按照句内，句间（段落内部），跨段（篇章结构）三个层次划分，我们可以看出学生的错误更多集中在文章主旨大意与段落间的逻辑关联上，即篇章结构的理解上。
这些数据分析不仅可以帮助教师在讲评过程突出重点，找出这些错误选项的共性进行讲解，也为下一阶段的文本阅读教学提供了一个很好的强化方向指导。
（三） 根据大数据进行个性化指导
而如果教师点击图六，左上角显示的“点击柱状图，可查看学生名单”，即可非常具体地知道每道题错误的人员姓名。便于教师分析学生的错误，从而大致判断他的思维方式或者解题方法上存在的误区以及接下来的学习过程中需要注意的问题。
那么具体如何更好地帮助学生发现自己的学习问题呢？例如56有错误的同学，大多在审题上存在“视而不见”的情况，这就会导致他在其他科目的学习过程中也会出现审题错误，漏看要点的情况。那么在英语学习过程中需要更关注语言形式，不能满足于意会，理解即可，需要能更精准复述。这样的训练会帮助他较快纠正这个毛病。
44空错误的同学，大多忽略了47空后面的facts是复数，因此没有意识到前两段的描述都是事实而非评论。
而43、44、45、46、48、57、58、60错误较多的同学，就可以多关注段落衔接，上下文的衔接。这些同学较为容易看了上文忘记下文，需要多一点点记忆训练。
（四） 根据大数据进行针对性训练
傳统的讲解方法会针对普遍性问题讲评。弱势群体，不敢提问的群体以及讲了反复错的群体，就适合在大数据的帮助下，落实到每一个做错的同学，由教师进行一对一的指导。从而在这些题目的知识点上做到全班百分百过关。
三、 小结
智学网app为我们提供那么多大数据，运用得当，将会为教师备课节约大量时间，减少备课中的误区，提高教学针对性与实效性，从而实现科技改善生活，科技改进教学！
参考文献：
[1]普通高中英语课程标准（2017年版）.人民教育出版社，2018（1）：93.
[2]M.A.K.Halliday（英）Ruqaiya Hasan（英）著，张德禄，王珏纯，韩玉萍等译.英语的衔接[M].外语教学与研究出版社，2007（1）.
[3]中国应用语言学[M].人民出版社，2011（4）.
作者简介：林歆，福建省福州市，福建省福州第三中学。