AI赋能教师成长,如何用AI(DeepSeek)做学情分析
作者：微信文章大家好我是世纪渔鱼
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传统教学依赖主观经验，难以精准把握每个学生需求。AI学情分析通过智能算法，实时追踪学习轨迹、识别知识盲区，并预测学习难点，为教师提供科学教学依据。如何通过AI进行学情分析？
在使用AI助力学情分析时要注意：
1.要根据具体的教材、单元主题、课时内容进行详细的提问。
2.设计学情检测题目时，根据自己所教学校和所教班级的学生实际情况，从学生生理、心理角度出发，尊重个体差异，且要结合上一单元所掌握的具体知识进行设计。
3.在数据采集之后，根据具体问题选择不同的数据分析方法进行分析。
工具：deepseek、Kimi等。
提示词模板1：
本节课的授课对象是xx年级的学生，学生整体基础（较好/一般），（性格活跃/较沉默），（学生自主性强/需要教师搭建支架）。请根据自己我的教学设计，从主题认知、
语言能力、学习能力三个角度对学生的已有基础、存在问题、解决措施进行学情分析。
例如：
本节课的授课对象是中职二年级的学生，学生整体基础一般，性格活跃，学生需要教师搭建支架。请根据自己我的教学设计，从主题认知、语言能力、学习能力三个角度对学生的已有基础、存在问题、解决措施进行学情分析。（上传内容及学生前置情况）
学情分析
一、知识和技能基础
已有基础：学生已初步掌握记账凭证的基本概念、分类及与原始凭证的区别，但对具体填制流程（如收款凭证的填写规则、科目对应关系等）可能存在模糊或细节掌握不扎实的情况。
薄弱点：对专用记账凭证的选择逻辑（如区分“银收字”与“现收字”）及填制规范性（如日期填写规则、签章要求）可能缺乏系统认知，需通过强化练习巩固。
二、认知和实践能力
理论理解：抽象概念（如“贷方总账科目”与“明细科目”的对应关系）可能理解较慢，需结合实例拆解分析，降低认知负荷。
实践操作：对填制步骤（如“从左到右，从上到下”的填写顺序、金额合计栏计算）的动手能力较弱，需通过分步演示、小组实操及教师即时反馈提升规范性。
三、学习特点
兴趣驱动：学生性格活跃，倾向于通过互动性强、动态参与的学习形式（如小组讨论、实操展示）保持专注，对单向讲授易产生倦怠。
学习方式：依赖教师搭建结构化支架（如思维导图、标准化填制模板），需通过清晰的步骤分解和可视化工具辅助知识内化。
注意力特点：短时记忆较强，但持续性较弱，需通过高频互动（抽问、点评）和任务切换（讲解→讨论→实操）维持课堂节奏。
提示词模板2：
提示词1：
我是一名高中信息科技教师，在对沪科版信息技术必修一的项目三“经历数据处理的一般过程”这一内容进行教学设计前，要做哪些学情分析？
给出如下分析：
一、知识基础分析
已有知识储备
学生已学习过数据与信息的基本概念（如数据类型、数据特征），并接触过简单的数据处理工具（如Excel的录入、排序、筛选等基本操作）。
部分学生可能通过前期课程（如“算法与程序设计”）对编程逻辑有一定了解，但对实际数据处理流程的系统性应用仍较陌生。
薄弱环节
对数据收集方法（如问卷设计、抽样策略）缺乏系统性认知，可能导致数据代表性不足。
对数据分析的深度理解有限，例如如何从数据中提取有效信息、如何结合统计方法（如相关性分析）得出结论。
二、技能水平分析
技术操作能力
学生能使用Excel进行基础操作（如数据录入、简单公式计算），但对高级功能（如数据透视表、图表类型选择）的应用能力较弱。
部分学生可能缺乏编程经验，对算法优化（如循环结构、效率对比）的理解停留在理论层面。
实践应用能力
在数据收集阶段，可能因缺乏实际调查经验（如问卷设计中的逻辑连贯性、问题设置的科学性）导致数据质量不高。
在数据展示环节，容易机械套用图表模板，忽略图表类型与数据特征的匹配（如时间趋势用折线图、占比分析用饼图）。
三、学习特点与兴趣分析
学习兴趣
高中生对信息技术工具（如手机、平板）的日常使用经验丰富，对“移动学习现状”等贴近生活的主题兴趣较高，能激发主动探究的动机。
但需注意部分学生可能对数据处理的理论步骤（如数据清洗、分类）感到枯燥，需结合案例增强实践性。
学习习惯
倾向于直观操作而非理论推导，需通过分步任务（如“设计问卷→收集数据→分析结果”）强化流程意识。
合作学习能力需引导，例如在小组讨论中合理分工、有效沟通8。
四、潜在学习难点
数据收集的规范性与代表性
如何设计问卷（如避免引导性问题）、选择样本（如覆盖不同年级、性别）可能成为难点。
数据分析的逻辑性与深度
学生易停留在数据表面（如统计频次），难以结合背景知识解释数据背后的规律（如移动学习时长与成绩的相关性）。
信息伦理意识
对数据安全与隐私保护（如匿名处理、数据存储规范）的认知不足，需融入教学环节强化意识。
五、应对策略建议
分层任务设计
对基础薄弱的学生提供模板工具（如问卷模板、Excel操作指南），对能力较强的学生增设拓展任务（如对比不同算法的数据处理效率）。
情境化案例引导
结合学生熟悉的场景（如“校园手机使用调查”）设计项目，增强代入感。
强化合作学习
通过小组分工（如数据收集组、分析组、展示组）促进协作，并引入互评机制提升参与度。
提示词2：
学生已对教材的项目一和项目二进行过深入学习，请根据上传的沪教版必修一教材内容，围绕学生已有的认知水平和技能，以及项目三“经历数据处理的一般过程”学习难点预测，生成5-6个学情诊断题。
分析结果：
围绕学生已有的认知水平和技能以及本单元难点预测，设计了学情分析题目，可用于课前调查、测试或课堂互动，帮助教师全面了解学生认知基础与需求。
提示词3：
根据以上学生关于高中信息科技“经历数据处理的一般过程”的学情监测结果的基础知识掌握情况数据和学生兴趣方面数据，分别生成一份饼状图表和词云图，并写出学情分析报告。
最后将将分析报告汇总，形成完整的学情分析报告。
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