一、问题的提出
学科教学知识包括学科知识、教学知识、读懂学生的知识。读懂学生的途径是学业诊断，诊断的途径有问卷调查、个别访谈、前测后测、文本批阅等，其中文本批阅是教师最常态化的工作。文本批阅后，教师会做数据统计，常用的是划“正”方式，这种传统诊断方式几百年未改变，它存在的弊端有以下几个方面：
1.诊断工作效率低
划“正”统计虽然是一种简单劳动，但它会耗费教师大量的时间（一个班的统计约需一小时）。
2.诊断的精准度低
教师虽然划“正”统计了出错学生的人数，但一般不会记录是哪些学生出错。
3.诊断的跟踪性差
划“正”统计是点状诊断，数据碎片呈现，缺乏对学生个体的跟踪分析，这使诊断的教学价值大大降低。
正是由于以上原因，致使学业诊断工作一直维持在低层次水平，教师读懂学生的知识有限，教学工作质量大打折扣。
二、基于极课大数据技术的学业诊断系统
为解决传统学业诊断的弊端，我们采用极课大数据支撑下的学业诊断系统（如图1）。它依据国家课程标准或校本课程学习要求，根据教学需要构建预测模型，在不改变教师现有专业工作范式的基础上，做到学业数据极速采集和及时分析学生学习情况，进而形成评价报告。
图1
它对诊断性评价、形成性评价、终结性评价和过程性评价报告中出现的海量数据和信息进行技术处理，生成成绩计分电子表格、学生错题本、学业诊断报告、个性化学习包、学生学业信息档案、学科内容诊断报告单等，进而生成对学生个人的学习能力分布、知识点掌握程度等的新数据，通过再诊断和再分析，为教师精准教学和学生个性化学习提供支撑和服务。
三、极课大数据的实现方法和过程
1.主客观题的采集
不改变教师现有的专业工作范式，即考试（或练习）和阅卷方式不变（如图2），主观题可采用打叉、打勾、划线、写批语等传统方式，但赋分及错误分类等需在对应框内做个记号，以便学生事后能拿到批阅过对错的较为直观的试卷。区别于中、高考式的网上阅卷，客观题通过计算机扫描图像的方式，自动识别，高效省时。
2.采用二维码技术
把每个学生账号设计成可识别的二维码（如图3），用于粘贴在每次的练习卷或考试卷上，便于计算机识别和长期跟踪。
3.扫描录入数据
教师批改好纸质答题卡后，将其放入高速阅卷仪，运行信息系统管理软件，打开要扫描的试卷名称，点击“开始扫描”按钮即可，50份试卷1分钟即可扫完（如图4）。
4.自动生成统计数据和分析报告
根据学生、家长和老师的各种需要，通过计算机的处理自动生成各种统计数据和分析报告，可实现班级学生电子成绩单自动生成，班级间（或校级间）学生在考试中各类题目（或各题）上的得失分情况统计报表自动形成，题目对应的知识点的掌握情况分析表自动形成，每题正确与否精确到人，多人高频错题重组，个体学生错题本自动形成并一键导出，等等。这些信息，家长可以通过基于微信的家校通产品（如图5）、客户端网站、手机APP随时了解孩子的学习情况。
以上多次往复，计算机自动处理可生成学生学业档案、校本题库和试卷库，一定时期内个体学生每门功课在知识、能力、态度方面的整体性定性分析报告，以及个体学生前后发展变化的曲线图等。我们用大数据对学生个别化学业诊断，帮助教师实现“精准”地教，帮助学生实现自主、高效地学。
四、极课大数据研究成果对基础教育的影响
1.极大提升了诊断效率 极课大数据在不改变教师现有专业工作范式的基础上，做到极速采集、极致分析、极便响应，突破高中教育大数据的入口和管道，利用信息技术来提升教育生产力。
2.过程性评价简捷化 运用大数据技术，改进学生学业评价工具，优化评价方式，以平台和软件服务减轻教师的简单劳动；应用大数据技术，实现过程性评价的电子化，促进“档案袋评价”从传统文本、数字化到数据化的转变。
3.使因材施教成为可能 长期以来，我们一直讲要因材施教，但在班级授课制的限制下，如何有效地进行因材施教，尚未有很好的案例值得借鉴。随着学业水平数据的积累，通过大数据分析，可以为学生指明学科知识点薄弱情况，计算机自动生成错题本，通过题库建设、微视频建设，辅助以计算机自动推送，可以为每个学生设计个性化的作业和辅导。通过对学生学业水平大数据的分析，可以分析出学生擅长什么、不擅长什么，可以为学生撰写个性化的学科评语，为学生的专业选择提供参考，让因材施教成为可能。
4.提升课程实施质量 运用大数据技术，调查分析学生需要和学情现状，依据课程标准，个性化地设计教学，减轻教师的工作负担和学生的学习负担，实施有效的教与学。科学的评测和测量诊断，为学生提供详实、科学的评价报告。通过不同阶段的学业诊断报告，帮助学生了解自己的学习变化，改进学习方法。教师准确地评价和掌握每一个学生的学业状态，依据贝叶斯知识模型，优化教学路径与策略，实现教与学的目标，有效提升课程实施质量。
