防学生数学成绩分化阶段性研究报告

    為了提高学生数学学习成绩,首先要找出学生数学学习成绩出现分化的原因,我们想从学生平日的学习态度、学习质量、作业完成度等方面入手,看看影响学生成绩的各因素中,哪些是主要因素。

    研究对象:南宁市第二十六中学2014级高一(5)班、高一(9)班部分数学成绩较低的部分学生,共13人。

    数据统计时间跨度:2015年2月至2015年6月,高一下学期。

    对比数据:高一上学期期考成绩与高一下学期期考数据。

    由于数学学习需大量练习和思维训练才能学有所得,因此我们的初步预设是:学生课前预习充分与否,课堂接受程度,课后作业完成量,以及班级的数学学习氛围这四方面会与学习成绩有比较直接的关联。于是我们收集了这三方面数据,并阶段对比其考试成绩,以便分析。

    高一(5)班整体数学学风较一般,三大主课中不如英语和语文般浓厚,从历次大小考试及测验看,班级没有数学成绩太拔尖的学生,也没有绝对低分的学生,在高一年级里是分值跨度最小的班级。其中,我们从高一(5)班选择了,韦晓雨、黄文汉、李慧雯、雷慧芳、陆绍珍共5位学生作为研究对象。

    在课前预习和与课堂内容相对应的自主训练方面,我们统计了11不同内容专题的完成量。在课后作业方面,统计了每一次作业的是否按要求完成。

    韦晓雨,典型的偏文类型的学生,地理课曾考过年级第一,然而数学课常在班级倒数几位。11次统计中,课前预习方面,前10次均未做预习,只有最后一次预习了专题内容约30%的量;自主训练方面,练习量很少,且基础知识欠缺较多,但凡是她能完成的部分做题很认真;作业方面,完成较好,但据学生自己描述,大多数作业自己无法独立完成,是照搬其他同学的作业,且过后没有再研究,要为完成任务而做作业的成分。

    黄文汉,11次统计中,课前预习方面,7次未做预习,1次做了较全面的预习,3次预习了近50%;自主训练方面,解题思路比较清晰,特别注重对概念性知识的理解,但是学习没有连续性,存在断层,部分内容是空缺的。

    李慧雯,11次统计中,课前预习方面,9次未做预习,1次预习了约50%,1次预习了约30%;自主训练方面,训练后有反思,解题步骤较详细,但是考虑问题不够周全,常有忽漏。

    雷慧芳,11次统计中,课前预习方面,10次未做预习,只有1次预习了近20%;自主训练方面,存在明显的整块知识点缺漏,三角函数相关的内容几乎不做训练,运算过程稍杂乱,缺乏更正笔记。

    陆绍珍,11次统计中,课前预习方面,11次均未做预习;自主训练方面,同样存在明显的整块知识点缺漏,三角函数相关的内容几乎不做训练,向量内容部分有训练,但是综合性较强的题型不下笔。

    高一(9)班,数学学习两极分化比较严重,有年级前几的学生,也有年级排名很靠后的学生,班级没有形成学数学互帮互助的学风。

    刘蓉蓉,11次统计中,课前预习方面,6次未做预习,1次完成90%,1次完成80%,1次完成70%,1次完成50%,1次完成40%;自主训练方面,训练量少,基础题完成情况良好。

    廖世辉,11次统计中,课前预习方面,9次未做预习,2次预习约40%;自主训练方面,解题过程稍乱,步骤不清晰,定理和公式靠背而非理解。

    陆晓斌,11次统计中,课前预习方面,10次未做预习,1次预习了近40%;自主训练方面,几乎不做练习。

    张小馨,11次统计中,课前预习方面,有9次做了预习,其中4次做了详细而完整的预习,2次预习了约90%,1次预习了70%,2次预习了近50%,有2次空缺;自主训练方面,练习量不少,认真完成,基础题型正确率高,且有订正,但是综合题较少涉及。

    许峻崧,11次统计中,课前预习方面,均未做过预习,自主训练方面,没有笔记,没有练习;也没交作业。

    黄宇欣,11次统计中,课前预习方面,9次未做预习,1次预习近40%,1次预习近30%;自主训练方面,练习量非常少。

    韦贤茂,11次统计中,课前预习方面,均未做过预习,自主训练方面,没有笔记,没有练习。

    黄丽蓉,11次统计中,课前预习方面,9次做了预习,其中3次做了详细的预习,1次预习了近90%,5次预习约50%,有2次空缺;自主训练方面,解题过程较完整、规范,作业认真细致,综合题偶有完成,错题有订正。

    小结一——两个班中,从课前预习和自主训练方面看,做得比较到位的学生有:张小馨、黄丽蓉;做得比较一般的学生有:黄文汉、刘蓉蓉;做得比较差的学生有:韦晓雨、李慧雯、雷慧芳、陆绍珍、廖世辉、陆晓斌、许峻崧、黄宇欣、韦贤茂。

    以上统计作为常规数据统计,与此同时,我们对上述学生还提出近一步要求:每周额外找时间自己学习数学,并做老师指定的难度不大的额外练习。一周的任务下周检查完成情况,并由教师面批。

    由于每人基础不同,各人的学习任务也不尽相同,因此不便做出量化的数据统计,只能有教师每次面批结束后对学生做一个质性的评价:

    小结二——这13为学生中,自学效果比较好的学生有:张小馨、黄丽蓉、李慧雯、陆绍珍、韦贤茂;自学效果比较一般的学生有:黄文汉、刘蓉蓉、雷慧芳、廖世辉、陆晓斌、黄宇欣;自学效果比较差的学生有:韦晓雨、许峻崧。

    根据上述小结,我们预估,这13为学生经过一个学期的学习,数学成绩应有所变化,并对其提高程度作了初步预判,由高至低可能按以下排序:

    张小馨>黄丽蓉>黄文汉>刘蓉蓉>李慧雯>陆绍珍>韦贤茂>陆晓斌>廖世辉>雷慧芳>黄宇欣>韦晓雨>许峻崧

    至高一下学期末我们对比段考与期考的数据,均以当次考试班级平均分为参照数,负分表示低于平均分,正数表示高于平均分。

    从考试结果看,只有许峻崧一人成绩不进反退,和预判基本一致。其余学生均有不同程度进步。然而,李慧雯、韦晓雨和黄宇欣的成绩进度幅度较大,和预判不符。张小馨和黄丽蓉的进度程度也没有想象中的大。

    说明我们预设的影响学习成绩的因素还有一些潜在的方面是忽略的。下一步我们还要对学生进一步研究,针对个人的不同因素,如学习习惯、时间投入、思维方式等方面,继续通过布置任务做数据收集。找出适合不同类型学生的,能提高数学成绩的学习模式和教学模式。

    2015年9月

    课题组长点评:

    这是第一阶段进行跟踪监测到数据反馈,正是根据刘丰贤老师的阶段报告,我们课题组及时调整了跟踪的内容、监督的力度及强化了小组活动和小组评价,形成了甘正健组长的论文《彤菲们的数学梦》中所提及的后进生转化的策略和方法,为课题的展开和顺利进行提供了有力的数据支持。

    课题组长:甘正健

    2016年10月

相关文章!
  • 小学语文课堂教学中的激励性评

    摘 要:激励性评价作为小学常用的教学方式,在教师日常教学中具有重要作用,在各小学学科中都有应用。在小学语文课堂上,语文教师需要与学

  • 高等教育人工智能应用研究综述

    奥拉夫·扎瓦克奇-里克特 维多利亚·艾琳·马林【摘要】多种国际报告显示教育人工智能是当前教育技术新兴领域之一。虽然教育人工智能已有约

  • 生活引路,作文随行

    周海波【摘 要】“写作教学应贴近学生实际,让学生易于动笔,乐于表达,应引导学生关注现实,热爱生活,表达真情实感。”教师如何让学生更加贴