科研教研 | 职业教育教学研究中精准教学的应用
有效的教学策略不仅能够提升学生的专业技能，还能增强其就业竞争力和适应能力。精准教学通过理念教学和素质涵养的引导，将数据与教学紧密结合，基于证据驱动提升教学的科学性，为教师的精准化“教”和学生的个性化“学”提供了必要支持，标志着传统教学模式向更科学化、更个性化的现代教学模式转型。
（一）精准教学
精准教学是一种基于数据驱动、以学习者为中心的个性化教学方法，旨在通过精准诊断学习需求、动态调整教学策略，实现教学效率与质量的双重提升。其核心在于“精准”二字，即通过科学的数据分析，精准识别学习者的知识盲点、能力短板，并提供针对性的干预措施。
（二）数据采集与分析
1.实时数据：通过课堂互动、在线练习、作业提交等场景，收集学习者的行为数据（如答题时间、错误类型、参与度）。
2.多维分析：结合学习者的历史成绩、学习习惯、认知风格，构建个性化学习画像。
3.工具支持：利用智能教学系统（如AI作业批改、学习分析平台）自动生成数据报告。
（三）个性化学习路径规划
1.分层教学：根据数据诊断结果，将学习者分为不同能力层级，提供差异化学习资源。
2.动态调整：实时跟踪学习进展，若学习者提前掌握某知识点，则推送拓展内容；若存在困难，则推送补救性练习。
（四）精准干预与反馈
1.即时反馈：通过系统自动批改、智能答疑，及时纠正学习者的错误认知。
2.个性化辅导：针对学习者的薄弱环节，提供微课、专项练习、一对一辅导等支持。精准教学在职业教育中的应用场景
（一）课堂场景：精准诊断与分层教学
在职业教育课堂场景中，精准教学首先体现在对学生学情的精准诊断上。通过课堂互动、在线练习、作业提交等多种方式，收集学生的学习行为数据，如答题时间、错误类型、参与度等。同时，结合学生的历史成绩、学习习惯、认知风格等信息，构建全面而详细的学生画像。这一学生画像能够可视化表征学生的学业水平，帮助教师准确了解学生在职业技能方面的优势和不足。
基于学生画像，教师可以进行分层教学。例如，在数控编程课程中，对于基础薄弱的学生，提供操作步骤拆解练习，从简单的直线插补、圆弧插补开始，逐步引导学生掌握编程的基本规则和方法；对于进阶学生，则推送复杂零件编程任务，如带有螺纹、孔系等特征的零件编程，挑战学生的编程能力和空间想象能力。通过分层教学，满足不同层次学生的学习需求，提高教学效果。
（二）实训场景：技能精准强化
实训是职业教育的重要环节，精准教学在实训场景中的应用主要体现在技能精准强化上。利用虚拟仿真系统与真实设备操作相结合的方式，训练学生的基础技能，并通过真实设备操作强化实践能力。虚拟仿真系统可以模拟各种工作场景和故障情况，让学生在安全、低成本的环境下进行反复练习。例如，在汽车维修实训中，学生可以通过虚拟仿真系统模拟发动机故障排查过程，熟悉各种故障现象和排查方法。
系统自动记录学生在实训过程中的操作数据，如工具使用规范、故障排查效率等，并生成个性化改进建议。同时，企业导师通过远程视频或现场指导，结合学生实训数据，提供针对性改进建议。例如，在汽车维修实训中，企业导师可以根据学生的操作视频，指出学生在工具使用姿势、故障排查思路等方面存在的问题，并给予正确的示范和指导。
（三）职业场景：岗位胜任力精准培养
职业教育以培养适应职业岗位需求的人才为目标，精准教学在职业场景中的应用聚焦于岗位胜任力的精准培养。对接行业岗位能力标准，将课程内容拆解为具体能力点，如数控编程的G代码运用、设备维护的故障诊断等。通过数据分析，识别学生与岗位能力模型的差距，推送定制化学习资源。
学生参与跨企业真实项目，如智能制造生产线优化。在项目过程中，系统根据学生的表现，如团队协作能力、问题解决能力等，生成能力评估报告，提供职业发展建议。例如，若学生在项目中的团队协作能力较弱，系统可以推荐相关的团队管理课程或培训活动，帮助学生提升团队协作能力。
（一）数据采集与分析深化
精准教学的实施离不开数据的支持，因此需要深化数据采集与分析。整合课堂行为数据、实训操作数据、企业项目数据等多模态数据，构建学生能力发展全景图。例如，结合课堂互动数据与实训操作数据，分析学生知识掌握与技能应用的关联性。如果发现学生在课堂上对某个理论知识掌握较好，但在实训操作中却无法正确应用，说明该知识点的讲解方式或实训任务设计可能存在问题，需要教师及时调整教学策略。
利用自然语言处理（NLP）技术分析学生作业文本，识别思维误区。通过机器学习算法预测学生能力发展趋势，提前干预学习风险。例如，如果算法预测某学生在接下来的学习中可能会在某个知识点上遇到困难，教师可以提前为学生提供额外的学习资源或辅导，帮助学生克服困难。
（二）个性化干预与反馈升级
基于数据分析结果，实施个性化干预与反馈。利用AI技术，根据学生能力评估结果，自动生成个性化学习路径。例如，在机械制图课程中，若学生空间想象能力较弱，系统可推送三维建模辅助工具与专项练习，帮助学生提升空间想象能力。
建立动态反馈机制，实时跟踪学生学习进展。若某知识点掌握率低于阈值，系统自动触发补救性资源推送，如微课、虚拟实验等；若整体表现优异，则推送拓展性学习任务，如行业前沿技术报告，激发学生的学习兴趣和探索精神。
（三）教师能力提升与协作
精准教学的实施对教师的能力提出了更高的要求，因此需要加强教师能力提升与协作。通过数据分析平台，教师可直观了解学生能力分布与学习难点，优化教学设计。例如，在PLC编程课程中，若多数学生逻辑推理能力较弱，教师可增加案例分析与小组讨论环节，引导学生通过实际案例的分析和讨论，提升逻辑推理能力。
建立教师协作平台，共享优质教学资源与教学策略。不同院校的教师可协作开发分层教学案例库、实训项目库等，提升整体教学质量。例如，不同院校的数控编程教师可协作开发涵盖不同难度层次的编程案例，丰富教学资源，满足不同学生的学习需求。
（一）“双元制”本土化实践的精准化升级
扬州技师学院借鉴德国“双元制”模式，结合中国职教特点，构建“双元”本土化课程体系。通过项目教学、课件制作、评价分析，培养学生动手能力与问题解决能力。在实施精准教学的过程中，学院利用数据分析，识别学生在理论学习与实践操作中的薄弱环节，动态调整课程内容。例如，若学生数控编程理论掌握较好但实践操作不足，则增加企业实训课时，让学生在真实的工作环境中提升实践操作能力。
同时，企业导师参与教学过程，结合企业实际需求，提供精准化指导。例如，在模具设计课程中，企业导师可针对企业常用设计软件（如UG NX）进行专项培训，使学生所学知识与企业实际需求紧密结合，提高学生的就业竞争力。
（二）跨区域合作扶贫的精准化探索
江苏省扬州技师学院与陕西榆林市子洲县、绥德县职教中心合作，成立分院，共享优质教学资源，探索贫困地区教育扶贫新路径。通过精准教学，提升学生职业技能与社会适应性。例如，针对当地机械制造产业需求，定制化开发数控加工课程，提供岗位技能培训。
学院开展跨区域教师培训，提升教师数据分析与精准教学能力。组织教师学习学习分析工具的使用，开发适用于贫困地区的教学资源包。例如，开发适合当地学生学习基础和认知水平的教学课件、练习题等，提高教学质量，促进区域职业教育均衡发展。
（三）新工科背景下的精准教学创新
针对智能制造领域需求，构建“数据采集—分析—反馈”的精准教学闭环。在工业机器人编程课程中，学生通过虚拟仿真系统练习路径规划，系统根据操作数据生成能力评估报告，推送个性化改进建议。例如，如果学生在路径规划中存在路径冗长、效率低下的问题，系统会分析原因并提供优化建议，如调整路径参数、优化算法等。
设计跨学科项目，如智能制造生产线优化，整合机械、电气、计算机等多学科知识，培养学生综合应用能力。系统根据项目表现，生成跨学科能力评估报告，提供职业发展建议。例如，若学生在项目中表现出较强的机械设计能力但电气控制能力较弱，系统会建议学生加强电气控制相关课程的学习，并推荐相关的实践项目。精准教学在职业
（一）数据隐私与伦理
精准教学依赖于大量的学生数据，数据隐私与伦理问题成为重要挑战。需要建立严格的数据管理制度，获得学习者知情同意，确保学生数据的安全和隐私。例如，在数据采集和使用过程中，要明确告知学生数据的使用目的、范围和方式，并采取加密等技术手段保护数据安全。
（二）技术依赖
精准教学的实施需要一定的技术支持，但部分职业院校可能存在技术条件不足的问题。采用“轻量化”技术方案，如低代码平台、离线学习包等，适应不同地区技术条件。例如，开发可在低配置设备上运行的教学软件，或者提供离线学习资源包，让学生在没有网络的情况下也能进行学习。
（三）教师能力要求
精准教学对教师的能力提出了更高的要求，包括数据分析能力、个性化教学设计能力等。开展专项培训，建立教师协作社群，共享优质教学资源，帮助教师提升能力。例如，组织教师参加数据分析培训课程，学习数据分析工具的使用方法；建立教师协作平台，促进教师之间的交流与合作，共同解决教学中遇到的问题。
随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断发展，精准教学将向“自适应学习”和“智能教育生态”演进。自适应学习系统将能够根据学习者的实时表现，动态调整学习内容和难度，为学生提供更加个性化的学习体验。智能教育生态将整合学校、家庭、社会等多方资源，构建全方位、全生命周期的学习支持体系，为学生提供更加丰富、便捷的学习机会。
精准教学为职业教育教学研究提供了科学化、个性化的路径，通过数据驱动、动态调整和个性化干预，促进教学与学习需求的精准匹配。未来需进一步强化技术与教育的深度融合，同时关注伦理与社会公平，让精准教学惠及每一位学习者，推动职业教育高质量发展。
（作者：鲁彬之 来源：现代职业教育网2025年6月22日）
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