課堂小數據的力量

張渝江

引言

目前，大數據在商業智能上已經有了很多成熟的應用。這要得益于互聯網科技在這些行業中全面且持久的普及與使用。然而，科技才剛剛進入教育，或者只進入到教育的部分領域，與教育相關的數據還遠未達到“大數據”的體量。雖然業界對教育大數據的美好未來寄予了厚望，但如果只是將使用大數據的目的局限于預測、篩選、淘汰的話，這與教育的需求是不一致的。例如，教師實際授課前大數據就能評價教師取得的教育效果，學生在學習之前就能預測其可能獲得的學業成績。這不免讓質疑者擔心大數據預測未來會把人們誤導進入決定論和宿命論的世界。

與大數據相對，小數據則更多用于分析當下的問題，可激發人們立即做出改變，這樣未來就會充滿變數和希望。大數據是把所有人的數據集中起來，把分析結果應用到個體；而小數據的思路則不同，是把個體的分析數據集中起來應用到個體。從這個角度上解讀，小數據在學習分析中會更精準，更能在個性化教學中發揮作用。因此，在“大數據”之前，我們還是先關注“小數據”吧。

數據分析的過去

小數據分析用于改善教學，且一直都在使用。不過，在互聯網科技普及之前，教師使用的手段無法對學生的數據進行持續的記錄和跟蹤。即便有數據被記錄下來，也無法集中存儲，更沒辦法共享和檢索。通常的情況是，教師在某個學習階段完結后才能做出一些判斷，這導致數據分析失去了時效性和準確性。必要的干預過于滯后所帶來的問題是學生的學習漏洞大量形成以至于無法彌補。其主要的原因是這些數據大部分被存儲在教師個體的大腦中和零星地記錄在備課紙上，導致學區、學校、教師、家長和學生之間無法產生有效的連接來即時診斷，并共同解決學生個體的問題。

掌握學習是一種通過小數據分析促進學生及時掌握學業內容的教學方法。它是通過在教學過程中不斷測評來獲取數據。但是實際上掌握性學習在過去并沒產生應有的效果，也沒有得到有效推廣。主要原因在于當時缺乏實踐的客觀條件，導致測評耗時長、效率低。而現在，教育行業中互聯網科技的應用逐漸具備了使用小數據分析的相應客觀條件，因而其在課堂上開始展現出巨大的力量。

提供即時反饋

美國加利福尼亞州利弗莫爾市的小學教師Lisa Wilson的教室中有兩個年級的學生，學生的水平參差不齊超出想象。但是這并沒難倒Wilson老師。她利用在線工具TenMarks Math開展個性化教學，給學生推送定制的學習任務，取得了令人驚訝的效果。

學生利用TenMarks Math在線的交互式作業工具完成教師給自己定制的練習，Wilson則能在后臺觀察到每個學生的進度和成績。當她發現某個學生沒有達到預定的標準時，當天就能給予及時的干預，幫助這些有困難的學生順利渡過難關。

TenMarks Math在線評測工具的及時反饋能幫助Wilson老師輕松地避免因為自己不能及時批改作業而耽誤學生彌補錯誤的問題?！皩W生在上午進行練習，午飯后我就能找到有困難的學生或小組，并給予他們幫助。”Wilson說道：“過去，我是在單元檢測后才給學生指導，無法定位到每個學生的問題。自2015年1月開始使用TenMarks Math后，這個令人頭疼的混合班級的數學成績得到了明顯的改善?！?/p>

Spelling City和Moby Max是Wilson用于拼寫和詞匯教學的兩個在線工具。它們能輕松地搜集到學生學習水平的數據。“我給不同層次的學生推送相應的拼寫列表，學生每天戴著耳麥進行拼寫測試?！盬ilson說，“在線工具能替代我對學生的詞匯和拼寫做出矯正。我只需關注系統推送過來的學生成績，找出需要幫助的學生?！?/p>

Wilson致力于用形成性評價來持續監控學生的學習基礎，并能夠及時地發現和解決問題。這種做法是很多學區都想要實現的愿景。在過去，持續的形成性評價是很難實施的，但現在新技術的應用讓這一切變得切實可行且高效。

關注學生成長

美國南卡羅來那州里奇蘭郡兩個學區正在努力促進熟練運用形成性評價和實時數據決策。學區負責人Debra W.Hamm說：“我們也鼓勵教師從超越評價數據來思考，從多方面幫助學生成功。”

學區還用到一些傳統的數據搜集工具來評價學生學業水平表現，如Measures of Academic Progress （MAP）。“這讓我們更加全面地看到學生的成長，”Hamm說，“這些報告和資源能幫助教師識別哪些學生需要幫助，確定他們已經掌握的技能和下一個需要教授的技能?！蓖瑫r，學區還通過繼續教育來培訓教師學習形成性評價的知識和數字化工具的技能，期望教師們能用這些知識和技能監控學生的個性化成長過程。

同樣，美國東南部佐治亞州的克拉克郡學區通過在線工具Waggle來搜集實時數據，監控學生個性化發展的過程。Waggle通過練習來監控學生的學業水平表現。當學生試圖用多種方式來回答問題時，如果表現出錯誤的答案或熟練水平下降，Waggle的個性化學習模型就會發揮作用。教師要做的是監控整個過程的發生，而不是一些階段性的考試成績。

雷洛茲市城市學校的特殊教育班級則利用在線閱讀和數學工具來監控自閉癥學生的實時學習過程，一旦發現低成效學習的學生，教師們就會制訂匹配的教學計劃來干預幫助學生。在線系統還能讓學生自己監控學習過程，并讓家長也參與進來。

連接相關人群

美國加州蒙羅維亞高中利用多種方法挖掘數據，這些數據能更全面地繪制出學生學業水平表現的圖景。例如，Illuminate系統提供學生基準測試的數據；Aeries提供學生人口學上的數據，包括聯系方式、紀律表現、心理健康數據等數字檔案。這兩個系統的數據最終被合并到School Loop（學校綜合管理平臺）。學校利用這個平臺跟蹤學生的過程表現，有目的地鑒別學生需要幫助的領域，以及學生在哪些方面可以優先發展。

校長助理ScottJ.Iler說：“我最喜歡的功能是系統可以識別學生的發展趨勢。這樣每兩周我就可以在全校祝賀這些達成期望的學生?！?/p>

另外，School Loop的新模塊Project Elevate還有更棒的功能。Project Elevate能自動搜集學校的優秀學生，把他們組建成領導團隊。這些學生領導常常在系統的引導下自動地與處于學業危險邊緣的學生進行配對，并給予幫扶。例如，一個新生如果在學期前六周表現出核心課程有失敗的跡象，那么他就成為Project Elevate幫助的對象。

加州諾瓦克市的查韋斯薩爾小學則采用數據搜集系統i-Ready來幫助建立教師伙伴關系。i-Ready是一個自適應在線學習系統，學?？梢运鸭綄W生在線課程學習中的實時數據，并以此對學生進行診斷性評價和過程性評價。

學生每天花45分鐘進行在線課程學習，而教師則每周一次用45分鐘查看學生數據。他們選擇關鍵數據定位學生的成就，并通過伙伴協作共同決定可以給出哪些必要的干預。“利用學生的普通數據，我們創建了一個真正的個性化學習社區，”學校負責人Rayburn說，“我們采用的是團隊的方法和多層次的干預項目來幫助學生，這些教師團隊是流動變化的，是基于學生最新的數據自動組建的?！?/p>

利弗莫爾市的小學教師Lisa Wilson則利用School Loop來連接家長，數據讓家長知道學生在學校的實時表現。這就像一個電子成績冊，讓家長可隨時查看，并與教師溝通協作來幫助學生。

幫助教師創新

在線工具的出現，讓學校以全新的方式來使用數據。專家建議，管理層應該把教師也納入到數據決策的過程中來，因為很多敬業的教師都在積極選擇更多的機會更好地幫助學生。新的數據工具搜集到了學生更多真實的學習過程，一些新的教學問題一旦被發現，這極有可能激發教師創建新的策略來解決。另外，新工具幫助教師站在一個全新的視野來實施教育，這也需要教師不斷的創新。