一个重要发现
三年来，看了不少老师的教学创新大赛和一流课程材料，也和一些老师一对一进行了深度交流，发现一个共性问题，就是：
学情分析不到位。
不少老师花费大量时间和精力做课程介绍，到了学情分析，泛泛描述，或草草了事，轻描淡写，感觉都是别人的学情，而对自己课程的学情几乎一无所知。
以下是学情分析常见不足的几种表现：
1.泛泛而谈，无具体数据支撑
学情分析流于表面，仅罗列一些宽泛的学生特点，如“学习基础参差不齐”“学习兴趣较低”，却未结合实际数据、问卷调查或课堂观察进行深入分析。缺乏数据支撑的学情分析难以令人信服。
2.套用模板化描述，缺乏针对性
有些教师在撰写学情分析时，直接套用他人或以往的模板，描述内容与实际授课对象毫无关联。例如，描述的是“本科生学情”，却与具体年级、专业的学生特点不符。
3.学情描述停留在表象
仅提到学生“缺乏学习动力”或“自学能力不足”，但没有深入挖掘其背后的原因，如学生的知识背景、思维方式、学习习惯、或学习需求。
4.重点偏移，忽略学生视角
有些学情分析更多关注教学环境、教材内容，甚至是教师自身的教学经验，而忽视了对学生学习心理、行为模式和兴趣动机的分析。
5.学情与课程内容脱节
描述的学生学情无法体现出课程的特殊性。例如，在专业课上没有提到学生对相关先修课程的掌握程度，也未分析学生未来职业目标对该课程学习的影响。
6.缺乏动态更新
忽视了学生学情的动态变化，未反映当下教学条件、学生构成或教育环境的变化趋势，导致学情分析失去时效性。
这样，撰写备赛材料就像盲人摸象，纵然你的教学创新解决方案看似非常完美，但有谁相信其有效性呢？
学情分析为何重要？
学情分析是教学创新设计的起点和基础，是教师寻找学生学习起点的重要手段，通过学情分析，有助于发现教学中存在的问题，进而选取合理的教学方法以适应于分层教学的指导，这样可以提高教师的教研能力，使其在实践中反思。
具体到教学创新大赛，学情分析是提炼教学痛点或发现教学真问题的首要任务。基于此，我在指导参赛教师撰写教学创新报告时，会建议在报告正文的第一部分就要重点写学情分析，课程简介和发展史略写，可把学情分析和痛点结合起来写，所以教学创新报告的第一部分可写“基于学情分析的教学痛点（真问题）”。这就是为什么在教学创新报告的评分标准中首先强调的就是要“有明确的问题导向”，否则，“学生发展为中心”的理念只是空谈。
优秀的学情分析不仅仅是描述，更是教师对教学现状的深刻反思和教育洞察力的体现。通过对学生学习背景、行为模式和学习结果的全面分析，教师能发现隐藏的问题和机会，进而优化教学策略。这种能力体现了教师的专业素养和创新精神。
例如：
基于数据挖掘的洞察
某教师在学情分析中提到：通过分析近三年期末考试成绩分布，发现学生在关键章节的得分率普遍低于60%，而这些章节与课程后续内容关联性极强。基于这一分析，教师将这些章节作为教学重难点，并设计了专门的分层练习方案。
结合教学现状的反思
一位参赛教师反思：“虽然课程内容丰富，但课堂参与率始终偏低，学生课后反馈中提及‘课程内容过于理论化，难以与实际联系’，这说明我的教学设计与学生的学习期待不匹配。”这种反思促使他调整了教学策略，在课堂中融入案例分析和项目式学习。
从学生行为中发现问题
一位教师在学情分析中提到：在某次课程的翻转课堂实施过程中，课前资料的观看率不足50%。进一步调查发现，学生普遍反映预习资料过于复杂，缺乏引导性。这一分析让教师意识到在设计翻转课堂时，需要考虑学生的认知负荷和学习支持。
总之，学情分析是发现教学真问题的起点，也是推动教学创新的突破口。通过深入的学情分析，教师可以准确识别学生的学习痛点，找到创新教学的方向和切入点。例如：
如果发现学生在某些知识点上反复出错，可能需要设计更具交互性和针对性的教学活动；
如果学生对课程缺乏兴趣，或许需要调整课程内容的呈现方式，使其更贴近学生的生活和职业目标；
如果发现学生学习习惯较差，教师可以尝试引入学习激励机制或时间管理策略。
因此，一份有深度的学情分析不仅能够让评审专家感受到教师的专业洞察力，也能为教学创新奠定扎实的基础，使解决方案更具说服力和实践性。
何谓学情分析？ 学情分析怎么做才有效？
很多老师不知道啥是学情，就开始分析学情。
从理论上，学 生 的 情 况、特 点 即 学 情 ，它 包 括 学 生 的 认 知 水 平 和 能 力 状 况 等 。学情是学生在学习过程中 所 表 现 出 来 的 不 同 能 力 差 异 和 特 点 的 具 体 情 状。
学 情 分 析 是对学生的知识基础、学习方法、心理状态、理解能力、学习兴趣等进行分析。
结合我的实际体会，谈三点实战建议：
1.学情分析要既具体又可借鉴。不少老师只是从理论上分析学情，那只是理论上的、共性的学情，或者是别的老师或课程的学情。你的课程的具体学情是什么？需要具体分析，这才是申报一流课程或参加教学创新大赛真正需要的学情。
比如，我和老师交流时，通常会关注课程学生具体数量的多少？30人的班和100人班差异很大，一对一和30人差异也很大；还有大三、大四学生与大一、大二学生的差异问题，大三、大四学生的考研、考公对课程学习的影响；线上和线下教学的不同，线下教室中前排、中排和后排学生的听课心理和状态等问题。这些问题看似具体，但具有广泛的借鉴意义。
这里，我有个亲身感受，就是许多年轻教师对学情特点及变化可能比较敏感。相反，教龄长、教学经历丰富的老师有时对此却不太敏感，甚至习以为常。这可能是不同赛道年轻教师的优势所在，可适当发挥。当然，教龄长的参赛老师也尽量避免由此产生的负面影响。
2.着力阐述2-3个能激起专家兴趣的学情。学情分析涵盖的内容非常广泛，主要包括与教学设计相关的学生特点、学生差异、学习兴 趣、学习⻛格、学生对本课内容的熟悉程度等; 与教学实施相关的学生的疑惑、学生的偶发状况等。你没有必要，也不可能把所有学情都分析到位。
我在指导一流课程和大赛时，看到许多老师通过调查分析学情，设计大量问卷，进行复杂的图表分析，看似很科学，也似乎有学术性，我个人的感觉是必要性不大。这样做，写论文可以，但这是比赛，你要打动评委的，不是学情分析的科学性，而是要合情合理，体现你对学情的独特洞察。
所谓合情合理，就是要引起专家的共鸣，让专家认可。这就要求对学情分析进行筛选和整合，重点阐述2-3个能激起专家兴趣的学情。我在一对一指导老师时，多数情况下，会花费大量的精力和时间，短的一两个小时，长的四五个小时（一般分两次），其中最为耗时的就是通过和参赛老师的充分沟通，挑选合情合理的学情，试图找到真正能打动评委专家的教学痛点或真问题。
探讨学情问题，既耗时，又烧脑，但我觉得值得。许多老师经过交流，告诉我有豁然开朗、茅塞顿开之感，我想，关键可能就是做到了学情分析既合情又合理。
3.将学情分析和教学痛点关联。不少参赛老师学情分析是学情分析，教学痛点是教学痛点，脱节比较严重。这也是我在指导一流课程或大赛时帮助老师们着力解决的问题。
我在参加首届大赛时提出的第一个教学痛点就是基于复杂学情的大规模创新创业教学的因材施教问题，这样既针对我的课程，又是数字时代慕课教学的重点问题，所以引起绝大数专家评委的共鸣。
三年来，我一直在反思学情痛点相关问题，最大的一个心得就是，与教学痛点关联进行精准的学情分析，其实是参加教创赛和申报一流课程取得佳绩的重要前提。
十种常见的学情分析实用方法：如何借力AI？
1.观察法
在《计算机程序设计》这门课程中，李教授有一双“火眼金睛”。有一次，他发现小陈同学在编程过程中总是不断地复制粘贴代码，而没有尝试使用循环来优化程序。李教授便主动走到小陈身边，轻声问道：“小陈，你为什么不愿意尝试使用循环结构呢？”小陈同学有些犹豫地回答道：“我担心使用循环会让程序变得更复杂，而且我从来没有使用过循环结构。”李教授微笑着鼓励道：“这是一个很好的问题！让我们一起来看看循环结构是如何简化程序的。”他接过小陈的键盘和鼠标，演示了如何使用循环结构来简化代码。小陈听后恍然大悟。
其实，观察法的的种类很多：从观察形式来分，可分直接观察和间接观察；从观察时间来分，可分长期观察和定期观察；从观察内容来分，可分全面观察和重点观察。观察法较方便易行，所得结果较真实。
利用AI分析课堂行为数据：在《计算机程序设计》课程中，李教授通过安装在教室内的智能摄像头记录学生的课堂行为。AI系统分析学生的专注度、互动次数、以及编程演示中的关键行为，例如频繁的代码复制粘贴。系统识别出小陈同学在编写代码时频繁使用重复逻辑，提示其可能未掌握循环结构。李教授根据报告，专门设计了一次关于循环的互动式教学，帮助学生理解循环优化的应用。
优势：AI自动化识别学生行为，节省教师观察时间，提升分析效率。
2.资料分析法
在《经济学原理》这门课程中，王教授注意到小杨同学的平时成绩一直很出色，但是在最近的测试中却出现了下滑。王教授决定通过分析小杨的学习资料来找出问题所在。他仔细查阅了小杨的课堂笔记、作业和试卷，发现小杨在宏观经济部分存在一些薄弱环节。于是，王教授将小杨叫到办公室，针对宏观经济部分为小杨进行辅导和讲解，并提供了更多的相关资料和练习题。经过一段时间的针对性学习，小杨在这一部分的成绩逐渐提高。
分析的资料可以是现有资料，也可以是诊断性资料。现有资料包括：学生填写的各种档案资料，如学生的学习成果、作品等，能客观反映学生个体和集体的资料，如成绩单、操行评语等。
AI数据挖掘工具辅助分析：在《经济学原理》课程中，王教授使用AI数据分析工具如Tableau或Excel插件分析小杨同学的课堂表现数据。系统发现她在宏观经济相关测试中的正确率显著低于其他部分。王教授针对这一薄弱环节，利用在线学习平台推送定制化的微课程和练习题，小杨的成绩逐步提升。
优势：AI可以批量处理学生的作业、测验成绩等数据，快速找出薄弱点。
在《社会调查方法》这门课程中，张教授邀请了小张和小李两位同学进行一次深入的谈话。这两位同学都是班上的佼佼者，但在最近的课堂讨论中却表现出了截然不同的态度。小张同学总是积极参与讨论，而小李同学却总是沉默寡言。张教授关切地询问小李同学是否有什么困扰或压力，小李同学犹豫了一下，终于说出了自己的心事：“我最近和家人发生了一些矛盾，心情很不好。”张教授耐心地倾听并给予了理解和鼓励，同时提醒她在学习和生活中要学会调节自己的情绪，处理好人际关系。谈话结束后，张教授决定为小李同学安排一些个性化的辅导，帮助她更好地应对生活中的问题。
谈话法比较直，方便掌握第一手资料，但在操作时应注意拓展范围以便能够全面和客观。
AI智能问答辅助对话：张教授使用了一个基于自然语言处理的AI助手，与小张和小李模拟对话。AI引导学生表达困惑和感受，并生成情绪和压力分析报告。系统提示小李可能因生活压力影响学习表现，张教授据此调整了她的学习节奏，并提供情感支持。
优势：AI提供谈话内容分析和情绪监控，帮助教师更高效地挖掘学生真实想法。
4.问卷调查研究法
在《大学生心理健康教育》这门课程中，李教授精心设计了一份问卷调查表。他通常第一节课在教室里将问卷调查表发给每一位同学，并详细介绍了填表的要求和目的。学生们纷纷认真回答着问卷上的问题。当问卷收上来后，李教授发现小赵同学在“是否感到焦虑或抑郁”一栏中选择了“是”，并在“焦虑或抑郁的原因”一栏中写下了“学业压力大”。李教授立即与小赵同学进行了一次面对面的交流，了解他的具体情况并给予了相应的心理辅导。
调查法是深入了解学生的重要方法，但不能盲目，为了调查而调查，需要在调查前要根据调查的内容和问题列出调查提纲，考虑好调查的具体步骤和方法，确定调查的重点对象。
在线问卷与AI自动化分析：在《大学生心理健康教育》课程中，李教授通过在线调查平台发布问卷，并使用AI工具分析学生的填写结果。系统通过自然语言处理技术，提取出学生感到焦虑的主要原因：学业压力和人际关系问题。随后，李教授为学生定制了一套心理疏导课程，并组织了团体活动帮助缓解学生压力。
优势：AI提高问卷数据处理速度，并通过语言分析提供深度洞察。
5.经验分析法
该法就是基于已有的教学经验对学情进行一定的分析与研究，教师可以通过观察学生的课堂表现及作业情况，结合自身教学经验，分析学生可能存在的问题，从而调整教学策略。
比如，在《英语口语》这门课程中，王教授根据自己多年的教学经验，将学生们分成几个小组进行口语练习。他发现班上的小孙和小郑两位同学口语水平相近，便将他们安排在同一小组内进行对话练习。通过观察他们的对话练习视频，王教授发现两位同学的发音都有一些问题，但这些问题并不影响他们进行基本的交流。于是，王教授决定为他们设计一些有针对性的口语训练计划，帮助他们提高发音和口语表达能力。
教学行为与历史数据建模：王教授通过AI分析自己的多年教学数据，建立学生行为与学习效果的预测模型。在《英语口语》课上，他根据模型建议优化了小组分配策略，让小孙和小郑互相练习对话，并基于他们的视频对话录音进行AI语音分析，指出发音问题并生成改进建议。
优势：AI将经验转化为数据模型，提供教学策略优化的量化依据。
6.水平分析法
该法就是分析学生的知识水平，确定教学内容的难度和深度，通常教师根据学生的考试成绩和作业情况，确定学生对知识的掌握程度。
比如，在《数据结构与算法》这门课程中，张教授根据学生们在编程作业和编程测试中的表现，将学生们分为三个等级：优秀、良好和待提高。他发现班上的小陈同学在算法应用方面表现突出，但在数据结构理解方面稍显薄弱。为了帮助小陈同学进一步提高算法应用能力，张教授为他设计了一些更具挑战性的题目和任务；对于数据结构理解方面的薄弱环节，张教授建议他多阅读相关书籍和资料，并安排了一些针对性强的辅导课。
利用智能测评工具：张教授在《数据结构与算法》课程中引入智能测评工具，对学生的编程作业进行自动评估。AI系统生成学生知识掌握的雷达图，指出小陈同学在数据结构理解中的薄弱环节。张教授据此制定针对性的教学计划，利用分层练习提升学生能力。
优势：智能测评工具快速量化学生水平，提供数据驱动的个性化教学方案。
7.性格分析法
该法分析学生的性格特点，以便更好地进行因材施教，通常教师通过观察学生的言行举止，分析学生的性格特点，以便更好地进行因材施教。
例如，在《职业生涯规划》这门课程中，李教授通过问卷调查、个人或小组讨论等方式，了解班上每一位同学的性格特点、职业兴趣和职业倾向。他发现小张同学性格外向、善于表达自己的想法，便鼓励她在职业生涯规划中尝试一些与沟通交流相关的职业；而小王同学性格内向、沉稳踏实，则建议他在职业生涯规划中选择一些需要深度思考和专业技能的职业方向。
心理测评AI支持：在《职业生涯规划》课程中，李教授使用心理学AI系统为每位学生生成性格报告。AI基于问卷回答和课堂行为数据分析，推荐职业方向。例如，小张的报告显示她擅长沟通并富有创意，AI建议关注市场营销相关职业。
优势：AI提升性格分析的精度，生成专业化报告。
8.兴趣分析法
该法分析学生的兴趣爱好，以便更好地进行课程设计和教学，教师通常通过与学生交流，了解学生的兴趣爱好，设计更符合学生兴趣的课程内容。
例如，在《创新创业教育》这门课程中，王教授通过问卷调查、个人或小组讨论等方式了解班上每一位同学对创新创业的兴趣、动机和目标。他发现小孙同学对科技领域特别感兴趣，便鼓励她关注一些新兴技术领域的发展趋势和市场机会；而小周同学对文化艺术领域颇有兴趣则建议她探索一些文化创意产业的前沿动态。通过这种兴趣分析法，王教授能够更好地指导同学们进行创新创业实践，帮助他们实现自己的创业梦想。
兴趣图谱生成：王教授通过AI分析学生在课堂讨论、在线平台选课记录中的行为数据，为每位学生生成兴趣图谱。例如，AI发现小孙同学关注科技创新领域，王教授为她推荐了一些相关的科技创业案例。
优势：AI个性化推荐内容，提升学生学习动力。
9.问题分析法
该法针对学生的学习问题进行分析，教师通常通过分析学生的作业和试卷，找出学生的学习问题，提出相应的解决方案。
例如，在《医学实验技术》这门课程中，张教授通过分析学生在实验中的操作视频和实验结果数据，找出学生在实验技术应用中存在的问题，帮助学生提高实验技能。例如，他发现小赵同学在解剖实验中存在操作不规范的问题，便主动与他交流，指导他如何规范操作。同时，张教授还针对小赵同学在实验结果数据分析方面存在的问题，为他提供了一些实用的方法和技巧。在这种问题分析法的帮助下，小赵同学的实验技能得到了明显的提高，他在后续的实验中取得了更好的成绩。
错误模式挖掘：在《医学实验技术》课程中，张教授借助AI分析学生实验数据，发现小赵在显微镜操作中频繁出错。AI工具回溯操作记录，生成具体的错误报告。张教授根据报告，设计了专门的操作训练计划。
优势：AI识别学生常见错误，辅助教师优化教学设计。
10.情感分析法
该法关注学生的心理健康，教师通常通过与学生交流，了解学生的情感状态，鼓励学生积极面对学习和生活。
例如，在《大学生心理健康教育》这门课程中，李教授不仅关注学生的心理健康状况，还特别注重情感关怀。他通过分析学生的情感表达、情绪变化和社交行为等情感数据，了解学生的心理健康状况和需求，提供针对性的心理健康教育和辅导。例如，他发现小林同学近期情绪低落，经常独自一人在角落里发呆。李教授主动与小林同学进行交流，耐心地倾听她的心声。通过情感分析法，李教授能够更好地关注学生的情感变化，帮助他们排解心理困扰，提升他们的心理健康水平。在李教授的关心和帮助下，小林同学的心理健康状况逐渐好转，她重新找回了自信和快乐。
情绪识别技术应用：李教授在《大学生心理健康教育》中通过AI情绪分析系统，利用课堂互动视频分析学生表情和语调变化，发现小林近期情绪波动较大。结合学生反馈，系统提示可能与家庭压力有关。李教授及时介入，提供心理支持。
优势：AI实时监控情绪变化，为心理健康教育提供精准干预依据。
结束语
学情分析，可繁可简，成熟教师，之所以能简中见繁，皆因曾于繁中历练，如无数次山重水复后的柳暗花明；年轻教师，必思于繁、行于简，才能逐步在繁杂纷乱中循出属于自己的规律。
关键是，作为老师，我们要做到有心，在日常掌握学生基本情况的基础上，每节课备课时前进行具体的学情分析。
不管是日常教学，还是参加教创赛，深入且精准地进行学情分析，都是一条通往高效与成功的重要途径。
借力AI分析学情，可以更好地将定量与定性分析相结合，更高效地挖掘学生学习过程中的潜在问题与发展机会。
一对一指导内容：
总体教学设计和赛道选择（专家视角：如提供总体教学设计思路和选择合适赛道的建议） 教学大纲提升（评委视角：按照总体教学设计，完善大纲关键点及细节） 课堂实录教案优化（学生视角：提供引导学生深度参与的具体教学实施思路，支撑总体教学设计，体现“两性一度”） 教学创新报告打磨（评委视角：标题凝练、痛点挖掘、方案匹配、成效突出、细节完善） 现场PPT汇报与问答演练（评委视角：标题再凝练、提纲再对标、教学再设计、PPT优化、多元沟通训练、问答预演
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