數據循證可以幫助教師，基于數據促進學習目標優化、學習資源設計、教學活動改進，從而促進備課的數字化轉型。
　　
　　能力評價數據循證促學習目標優化。教學的服務對象是學生，學情不同，學習目標也應該差異化。差異化體現在目標的定位上，即教師參考學生能力評價數據，科學設計課時、單元目標。目前，教師應用數據，主要是通過智能分析工具獲取班級平均分、優秀率、良好率、及格率等數據，這是關注結果的數據應用。就學生學習水平診斷數據的分析，教師需從群體知識掌握程度，專項分析學生個體的學科能力和素養，對學生的認知水平做出判斷，如針對某一習題正確率較低，教師需要重點分析習題背后反映了學生哪個知識盲點，從而調整教學目標。
　　
　　學業發展數據循證促學習資源設計。筆者在北京市昌平區一所高中進行教學調研時，學校一位高中語文教師，通過多次學業數據追蹤，發現學生在文言文翻譯方法上存在短板。因此，圍繞刪除無意義虛詞、刪除偏義復詞、換古今異義詞等重點設計了文言文專題復習課，形成了典型文言文教學導學案，學生學業表現明顯轉好。這個案例正是數據循證促學習資源設計的典型案例，即教師通過對學情基礎數據的分析，更精準地選擇和調整上課所用的導學案、作業、微課等教學資源。
　　
　　這種以學業數據為支撐的學習資源設計，核心從關注“教”到聚焦“學”，是從教好到學好的思維轉變，在這一過程中需要中小學教師有一種數據循證的長周期思想與行動。
　　
　　教學診斷數據循證促教學活動改進。學生學情數據一方面輔助教師更清晰地了解學生，設計更契合其成長發展區的學習活動，備課中的教學活動設計也可以依托教情數據獲得助力。
　　
　　依托教學能力智能測評技術，教師可以從教學特色、教學模式勝任度、課堂互動行為、課堂教學策略、問題設計的層次、課堂教學的類型、學生學習反饋等多維度了解自己的課堂教學情況，并將其作為優化教學活動設計的依據。如課堂互動活動上，依托師生互動行為占比，引導教師在備課設計上調控時間，增加類似自主練習、小組合作、研討分析等學生參與性的活動設計，凸顯以學生為主體的活動設計；依托教師的理答反饋數據，引導教師在備課設計時更加關注學生生成式回答的有效響應，提升學生學習投入度，關注教師理性回應。
　　
　　數據來自學生、來自教師，數據流轉起來，進入到備課環節，就是循證的出發點和落腳點，數據指引學習目標、教學活動和學習資源設計，高效實現數據賦能備課，帶動數字化轉型的實際發生。
　　
　　（作者系北京師范大學未來教育高精尖創新中心學科教育實驗室主任）