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因材施教论文参考文献：
一、问题的提出
教育大师怀特海《教育的目的》一书中指出：“人最有价值的发展应该是自我发展.”教育应该根据人的天分和可能性来促进其发展,人是一个个不同的生命体,即使是同一年龄阶段的人,也有着天分、认知和能力上的差异.
沿用至今的班级授课制产生于16世纪的中欧,最早是由捷克大教育家夸美纽斯提倡和组织实施的.“把一切事物教给一切人们的全部艺术”在一定程度上也因此而得以实现.为了实现自己的“教一切人”的理想,夸美纽斯经过不断探索并且找到了使这种教育切实可行的教育制度—分班上课制度,此后该制度逐步发展完善,推行遍及欧美乃至全球,成为今天家喻户晓的班级授课制.我国最早使用班级授课制是1862年,班级授课制是适应社会化大生产的需要,为培养各种各样的产业工人而产生的.班级授课制虽然有利地促进了教育的普及化,但自身也存在难以克服的缺陷：教学活动多由教师做主,学生学习的主动性和独立性受到一定程度的限制；学生主要接受现成的知识成果,其探索性、创造性不易发挥；学生动手机会较少,教学的实践性不强,不利于培养学生的实际操作能力；班级授课制下授课的时间、内容和进程都固定化、形式化,不能够容纳和适应更多的教学内容和方法；它以“课”为活动单元,而“课”又有时间限制,因而往往将某些完整的教学内容和教学活动人为地分割以适应“课”的要求；它强调的是统一,齐步走,难以照顾学生的个别差异等,不利于因材施教.
二、数据驱动的精准教学
1.数据驱动的精准评讲
数据采集后,系统提供一份诊断报告,如图1为高三物理一轮复习阶段性检测的诊断报告.该报告给出了每个选择题的正确答案、错误人数、高频错误选项；填空题的错误人数；解答题的得分率.传统评讲作业或试卷,有些教师从头讲到尾,没有重点,而且往往时间不够,评讲质量低.
有了诊断报告,教师可以快速、精准定位评讲重点,提升评讲质量.教师依据一定的质量标准,以50人样本为例,得分率临界值为70%,那么选择题、填空题错误超过15人的应该评讲,解答题得分率低于70%的应评讲.依据这样的标准,对诊断报告进行检索,教师很快找到符合标准的共有13处（如图1中方框标注所示）,这就是课堂评讲的重点.选择题评讲时,首先要评讲的是高频错误选项,如图1中三角标注处,双击该处可以查看是哪些学生出错了,这一功能在传统手工统计诊断时几乎是不可能实现的.
2.数据驱动的精准辅导
系统强大的数据挖掘功能,可以提供最新的学业成绩单,可以按照学号排序、从高分到低分排序、从低分到高分排序,教师可以快速查找学业困难学生,判定是否实施数据驱动的个性化辅导.从长时段来看,学生个体接受教师个性化辅导的机会并不多,因此,教师在实施个性化辅导前应充分备课,主要包括：
（1）查看学业困难学生作答情况,分析作答错误的成因,系统数据采集过程中能够自动保存作答错误的图片（如图2所示）,使得这一工作变得非常简便.
（2）查看学业困难学生学业档案,实施动态跟踪,有些学生在新课教学时未掌握概念或方法,因此在综合练习或考试时容易出错,实施个性化辅导时必须帮助学生回到教学的原点,方能收到较好的效果.
（3）查看学业困难学生学业作业动态跟踪图线、考试跟踪图线,分析两种图线的差异性.有些学生作业质量不断上升,而考试成绩不断下降,这很有可能是平时作业缺乏独立思考引起的.
（4）查看学业困难学生知识点掌握情况,如图2所示,通过常态化采集作业、考试数据,系统自动生成学生较薄弱的知识点或方法图表,然后通过数据驱动,指导学生加强对薄弱知识点或解题方法的学习.
3.数据驱动的教学资源推送
系统通过大数据分析,可以为教师的教学提供资源的精准推送.例如,一节课结束后,教师需要提供课后作业,以巩固新授课的知识点、方法等.传统教学需要教师凭借自己的专业眼光命题八个练习,而利用大数据系统的推送功能,则只需要教师命题五个练习,其余的三个练习由系统推送生成.而且,这三个练习具有极强的针对性,是针对这个班级中学生掌握程度不高的知识点或解题方法的,通过这样的滚动与推送,提升训练的针对性和有效性.同样的原理,可以让系统为每个班级推送复习资源,为班级命制考试卷等,相比于传统教师的命题,既节省了时间,又提高了针对性.
4.数据驱动的校本题库
在日常教学中,几乎所有的学科都需要配置一本同步练习,以强化学生对知识的训练.教学实践中不难发现,很多学校使用同样的同步练习,这就造成了不同认知水平的学生做同样的练习,练习的针对性较差.为了改变这种局面,部分学校着手建设适合本校学情的题库.通常的做法是购置一个题库软件,教师逐步将“看中”的题目添加在题库软件中,从而形成校本题库,这种题库的质量依赖于教师的专业眼光,是经验型的题库,或者说是一个题堆.通过系统,教师采集作业或试卷,将题库建设工作与教师日常教学结合起来,经过一轮的教学实践,校本题库自然建成,同时这种题库带有属性,如每份作业、试卷、每个题目的难度、区分度等.在新一轮教学中,教师可以查看上一轮训练的相关信息,作取舍或修补,从而进一步提升教学的针对性.
三、数据驱动的个性化学习
1.一键导出错题,学会知识管理
每个学生都是一个鲜活的个体,不同的学生经历着不同的学习过程,有着不同的学习体验.随着学习经验的不断积累,每个人的知识结构也不相同,尤其是知识和学习方法上的缺陷也各不相同.
通过大数据技术,常态化采集学生的学业数据后,系统自动记录每个学生学习上的缺陷.依据艾宾浩斯遗忘理论,为了与遗忘做斗争,及时复习十分重要.每周或每月,学生通过极课大数据系统下载自己的错题本并订正,学会知识管理,就是一种很好的个性化学习方式,错题重做的习惯即是一种很好的学习能力.
2.个性化学习资源精准推送
系统记录的学生个体学业知识点掌握程度分布图,根据一定的算法,可以实现：
一类：在学校日常教学中,学生过程性评价练习,通过数据采集和诊断,在学生实施学业纠错时,针对相应的知识点,系统自动推送相应教学资源,为学生学业纠错提供帮助和支持；同时推送等位题库的等位练习供学生巩固和拓展,起到举一反三巩固知识点的作用.
二类：在终结性评价实施之前的复习时段,通过数据采集和诊断,针对一个阶段学生的学业情况,系统从等位题库中自动挑选资源组成学生的个性化学习资源,供学生复习巩固使用.
三类：在暑假和寒假前夕,通过一个学期的学业数据采集和诊断报告,系统从等位题库中自动挑选资源组成学生的个性化假期学习资源,实现假期作业的个性化.
四类：在假期学生自主学习时,学生先自学教材,然后借助等位题库频实施机器学习,系统将自动记录学生的認知能力及水平,并形成相关数据报告,供学生和教师参考.这类学习形式新颖,学生如玩游戏一样轻松地学,具有很大的吸引力,特别适用于对学科竞赛有兴趣的学生,可以极大提升学生的自主学习能力.
结论：适合不知如何写因材施教方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于因材施教的优秀议论文论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
大数据助力中国经济
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大数据助力智慧旅游
未来的赢家将属于那些掌握大数据技术的景区和企业。大数据催生下的O2O和C2B模式将会引领旅游行业走向智慧化国家旅游局将2014年定为“智慧旅游。
农业大数据助力农业现代化
摘 要：我国传统农业面临着转型升级，农业将是互联网和大数据的下一个风口。农业大数据是利用大数据的思维、方法以及技术解决农业及涉农行业的具体和宏观。
大数据助力实体书店回暖
互联网的发展，曾险些让书店这个城市的文化标签成为历史，以国外的亚马逊、国内的当当网为首的一众电商平台的崛起，让实体书店苦不堪言，险遭“灭门”。而。