九江七中:把高质练习反馈做成教育的“新质生产力”

10月28日 09时 阅读 31100

在新一轮科技革命和产业变革重构全球竞争格局的今天,“新质生产力”已成为驱动高质量发展的核心引擎。这一概念强调通过科技突破、要素创新性配置和产业深度转型升级,催生前所未有的先进生产力。当我们把目光从经济领域转向教育领域,一个深刻的命题随之浮现:在教育这片塑造未来的土壤上,什么是我们的“新质生产力”?

答案并非仅仅是智慧黑板、AI助教等硬软件升级,更深层次、更具变革性的力量,蕴藏于教学的核心环节之一——练习反馈之中。传统的、粗放式的练习与批改,如同传统生产力,已无法适应培养创新人才的时代要求。而将高质量的练习反馈作为核心,推动教育流程再造与模式重构,正是教育领域培育“新质生产力”的关键突破口。

传统练习反馈的“低水平陷阱”

要理解高质量练习反馈的革新性,首先需诊断当前普遍存在的困境。传统的练习反馈模式,在很大程度上陷入了一种“高投入、低回报”的内卷化状态,我们可以称之为“低水平陷阱”。

1.要素陈旧:知识灌输与“题海”依赖。练习内容往往是对孤立知识点的简单重复和机械记忆,缺乏与现实情境的关联和对高阶思维能力的考察。反馈方式则停留在“√”与“×”的符号判断和“阅”字式的终结性评价上。这种以“题海战术”和“标准答案”为核心的生产要素,培养的是熟练工,而非创新者。

2.流程粗放:教学评的断裂与“数据孤岛”。练习、教学与评价三者脱节。练习是教学的简单延伸,而非精准诊断;批改是任务的终结,而非新教学的起点。海量的学生练习数据——这本是最鲜活、最直接的学情富矿——被湮没在简单的对错统计中,无法转化为改进教学的决策依据,形成了巨大的“数据浪费”。

3.产出低效:知识漏洞的“滚雪球”与学习兴趣的“荒漠化”。反馈不及时、不精准,学生的知识漏洞无法得到及时修补,如同雪球越滚越大,最终导致学业困难。更重要的是,这种缺乏智慧挑战和情感温度的过程,不断消磨着学生的好奇心和求知欲,使学习异化为一种被动、痛苦的负担。

这种模式,本质上是一种以消耗师生时间和精力为代价的“资源驱动型”发展路径,它产出的是“得分机器”,却难以培育出具备创新思维、批判能力和解决问题素养的未来公民。打破这一困局,必须引入新的生产力范式。

高质量练习反馈何以成为“新质生产力”?

高质量练习反馈,不再是教学过程的附属环节,而是驱动整个教学系统优化升级的核心引擎。它通过技术赋能、数据驱动和流程再造,展现出“新质生产力”的典型特征。

1.新要素:从“标准答案”到“认知地图”

高质量反馈的核心生产要素不再是静态的知识点,而是动态的、个性化的学生认知数据。

精准的诊断性。它通过精心设计的、指向核心素养的练习任务,探测的不仅是学生“是否做对”,更是其“如何思考”。一道题的背后,是概念理解、逻辑推理、信息加工等多维认知能力的呈现。

深度的描述性。反馈信息从简单的对错符号,升级为具体的、描述性的语言。它不仅指出错误,更分析错误类型(是审题失误、概念混淆还是思维跳跃),并提供清晰的改进路径和策略建议。这就像为每位学生绘制一幅独一无二的“认知地图”,清晰地标出了当前的坐标、通往目标的路径以及途中的障碍。

2.新流程:从“生产流水线”到“敏捷赋能网络”

高质量反馈彻底重构了教学流程,使其从一个线性的“传授—练习—考核”流水线,转变为一个以数据为驱动的、闭环的“敏捷赋能网络”。

实时反馈与即时干预。借助信息技术工具,教师可以实现练习数据的快速采集与分析,迅速定位班级共性薄弱点和个体特异性问题。这使得反馈从“延时”变为“实时”,干预从“批量”变为“精准”。例如,通过平台即时生成针对错误率最高题目的“微专题讲解”和“变式练习包”,实现“哪里不会练哪里”的精准教学。

“教—学—评”一体化闭环。练习和评价深度嵌入教学过程。练习是前测,为教学提供起点;练习也是后测,为教学提供效果评估。反馈则是连接这一切的纽带,驱动教学决策从“凭经验”转向“凭数据”,形成一个“设计—实施—反馈—优化”的持续迭代循环。

3.新产出:从“知识容器”到“自主学习者”

当新的生产要素与流程协同发力,教育的最终“产品”也将发生质的飞跃。

培养学生元认知能力。高质量的描述性反馈,如同一面镜子,让学生清晰地“看见”自己的思维过程。通过持续的“犯错—诊断—反思—修正”训练,学生逐渐学会监控、评估和调整自己的学习策略,从“学会”走向“会学”,成为拥有强大元认知能力的自主学习者。

激发创新内驱力。当练习不再是惩罚性的任务,而是探索未知、诊断自我、获得成长的挑战时,学生的学习内驱力将被真正激活。他们在解决具有开放性的、真实的问题中,体验创造的乐趣,培养不畏艰难、勇于试错的创新者品格。

如何培育练习反馈这一“新质生产力”?

将高质量练习反馈从理念变为普遍实践,需要系统性变革,尤其需要关注以下三个层面:

1.教师赋能:从“评判者”到“学习诊断师”

这是最核心的转变。必须通过强有力的校本教研和专业培训,帮助教师掌握设计高质练习的工具、进行深度学情分析的方法以及提供有效反馈的策略。教师的专业尊严,将日益体现在其基于数据的诊断能力和因材施教的干预智慧上。

2.技术赋能:从“工具辅助”到“深度融合”

善用教育科技,但不忘育人初心。AI等技术可以高效处理海量数据,完成初步的批改和学情分析,将教师从繁重的重复劳动中解放出来,从而将更多精力投入到更具创造性的个性化辅导和情感交流中。技术应成为支持高质量反馈的“加速器”,而非冷冰冰的替代品。

3.管理赋能:从“计时管理”到“效能评价”

学校管理评价体系需随之改革。不应再简单地以作业时长、批改次数来衡量教师的工作投入,而应建立以“教学效能”为导向的评价机制。关注通过高质量的练习反馈,学生在认知发展、学习兴趣和综合素养上取得了怎样的增值与进步。

将高质量练习反馈打造成教育的“新质生产力”,是一场回归教育本质、面向未来竞争的静悄悄的革命。它不追求场面上的轰轰烈烈,而是沉潜于师生日常互动的细微之处,致力于让每一次练习都成为有价值的探索,让每一次反馈都成为推动成长的阶梯。当我们的教育能够精准地洞察并滋养每一个独特的思维火花,能够高效地赋能于每一个个体的持续成长时,我们便不仅是在提升今天的学业成绩,更是在为中华民族的未来,积蓄最深厚、最活跃、最具创造性的伟大力量。这,正是教育“新质生产力”最宏大的价值所在。

(来源:九江七中 袁世明

编辑:毕典夫

责编:刘瑶

审核:吴雪倩

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