淺談大數據時代下的勞動與技術課程

陳瑤

大數據的社會意義就在于向智能時代邁進，而在教育領域，其意義則在于走近每一個獨立學生的真實，為因材施教的個性化教育提供原動力，從而真正推動并實現“以學生為本”的素質教育理念。恰恰為勞動與技術課程對每一個學生自己的需要、興趣特長，認知方式和學習方式以及每一個學生的個性化發展進行評價提供可能。

大數據素質教育教學評價方式勞動與技術課程人們還沒有來得及搞清楚信息時代是什么，數據時代己然來臨。當我們對3G技術所帶來的生活上的改變仍然意猶未盡時，4G已經向我們迎面撲來。大數據，更成為近一年來十分流行的熱點關鍵詞。各行各業都已經意識到，誰能率先實現大數據，誰對大數據的挖掘更為深刻，誰就將搶占未來先機。

大數據，又稱巨量資料，是由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的數據集合。人們常常用“大數據”來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。哈佛大學社會學教授加里·金說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是政府，所有領域都將開始這種進程。”因此，21世紀不僅僅是知識經濟時代、信息時代，更是數據時代、智能時代，大數據的社會意義就在于向智能時代邁進，而在教育領域，其意義則在于走近每一個獨立學生的真實，為因材施教的個性化教育提供原動力，從而真正推動并實現“以學生為本”的素質教育理念。

一、大數據在素質教育中的價值顯著提升

大數據的關鍵之處在于我們在大型數據集上使用了更好的分析技術。傳統數據主要是指考試成績，也包括入學率、出勤率、輟學率、升學率等，但在大數據的時代背景下，人們對于“數據”的理解更為深入，許多我們曾經并沒有重視的，或者缺乏技術與方法去收集的信息，現在都可以作為“數據”進行記錄與分析了。比如一張試卷，它帶給我們的數據是什么？可以是簡簡單單的一個分數，但如果我們擁有足夠的技術與耐心，我們還可以得到許許多多充滿想象力的數據：可以是每一大題的得分，每一小題的得分，每一題選擇了什么選項，每一題花了多少時間，是否修改過選項，做題的順序有沒有跳躍，什么時候翻卷子，有沒有時間進行檢查，檢查了哪些題目，修改了哪些答案……等等，這些信息遠遠比一個分數要來的更有價值。其實不單是考試，師生雙方在教學活動中的互動、課前課后單個學生的學習軌跡以及其在家庭學習生活中的行為細節等各個環節都滲透了這些大數據。

二、大數據為個性化的素質教育創造機會

1.傳統的數據分析

傳統教學方式下我們獲得的數據有兩個顯著的特點：一是宏觀整體性的，即通過檢測分析、問卷調查等方式獲得學生整體的學業水平，身體發育與體質狀況，社會性情緒及適應性發展等。二是經驗感知性的，即教師根據多年的教學經驗和日常的觀察給出對學生的大概評價。

2.大數據之于個性化素質教育的理論意義

大數據應用于課堂教學，最大的影響是它有能力去關注每一個學生的微觀表現。運用大數據技術，不僅可以獲得一個學生在一節40分鐘的課堂中所產生的全息數據約5～6GB，而且可以對這個學生在課堂學習過程中的各種行為表現，情緒態度等進行全方位分析，得出學生學業的優缺點和對待學業的態度等。如果大數據技術能廣泛地運用于課堂教學，那么我們在課堂中進行針對性教學就有了可能。

3.大數據之于個性化素質教育的實踐意義

借助于大數據的幫助，師生雙方完全能夠實現雙贏的局面。一方面，學生們自己可以借助大數據，更好地了解自己的學習狀況，從而有針對性開展自主學習，提高學習效率。另一方面，教育工作者也可以通過對學生們點滴微觀行為的捕捉，了解學生對知識的掌握程度以及感興趣程度，并可透過數據分析來找出每個學生的個體差異，繼而找出他們的個體性需求，進而提供有針對性的教學資源以幫助學生進行個性化高效學習，從而真正創造出“以學生為本”的個性化素質教育模式。

從技術上說，只要你在互聯網等媒體上留下痕跡，就可以對你進行分析，你的行為特征、思想傾向、興趣愛好，都將一覽無余。從這個角度來說，未來的教育將是精準的個性化教育，對每個學生的教育都可以建立在對過去行為數據的分析基礎上。

三、大數據在勞動與技術課程評價方式中的應用

1.傳統的教育評價方式

20世紀90年代全面實施素質教育以來，越來越多的教育工作者意識到單一的紙筆測驗及標準化考試帶來的弊端：一方面，由于評價過程和教學過程相脫離，因而測量的結果是學生“知曉”什么，而不是學生“能做”什么，所測量的許多內容是被肢解的知識片斷，難于評價創造力等綜合運用知識的能力；另一方面，經驗式的傳統教育研究，往往使我們習慣性的認為某些因素對學生很重要，比如提問有效性、課堂的節奏等。但是，這些因素真的是很重要的嗎？由于評價對教學的導向功能，傳統的紙筆測驗和標準化測驗或多或少地對教學改革產生了某種程度上的負面影響，也因此，素質教育改革與傳統測驗方式的矛盾一直存在。

2.大數據推進多元的評價方式

大數據時代的到來卻可以有效地解決這一矛盾，因為真正重要的因素來自于真實數據的挖掘而非想當然的經驗。教育研究者能夠以大量的真實數據為前提，通過“歸納”找出教學活動規律，并由此創造出比過去更多更有效的探究教學評價方式。

在大數據的思維方式下，教學評價方式不再是單一的，而是多元的評價方式，恰恰為勞動與技術課程對每一個學生自己的需要、興趣特長，認知方式和學習方式以及每一個學生的個性化發展進行評價提供可能。

3.大數據推進過程性的評價

傳統教學評價多是教的好不好，學的好不好，注重的是結果，但是在大數據時代背景下，教學評價也不再是一刀切的結論性評價，而是實現過程性評價。教師可以通過應用信息化的課程載體對每個學生在課堂中每個環節進行全程記錄。假設在一節擁有五個環節的課堂上，大部分時間內學生的節奏都是緊密跟隨教師的，但是在其中一個環節中，大多數學生停留的時間遠遠超過了教師。這個重要的變量數據可以提醒老師，這個環節需要著重教研，需要調整，也許這個部分的內容非常吸引學生，也有可能這部分內容難度較高，他們需要更多的時間來閱讀與消化。通過記錄學習者鼠標的點擊，可以研究學習者的活動軌跡，發現不同的人對不同知識點有何不同反應，用了多長時間，以及哪些知識點需要重復或強調。對于學習活動來說，學習的效果體現在日常行為中，哪些知識沒有掌握，哪類問題最易犯錯等成為分析每個學生個體行為的直接結果。通過對學生的發展進行多元評估能夠讓我們更全面地看待學生的發展。

參考文獻：

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