課堂教學行為大數據：架設理論與實踐的橋梁

王陸+魏寧

對話嘉賓：

王陸：女，博士，教授，博士生導師。首都師范大學現代教育技術重點實驗室主任，校學術委員會委員，教育技術系學術委員會主席。全球華人探究學會副理事長，全球華人計算機教育應用學會執行理事委員，中國人工智能學會全國計算機輔助教育專業委員會常務理事，教育部“國培計劃”專家庫首批教師教育專家。靠譜（COP）聯盟專家委員會主任，首席專家。主要研究領域與方向為現代教育技術原理、信息化環境下的教師專業發展、智能學習支持環境。共出版學術專著10部，發表學術論文110余篇，主持多項國家級和省部級重點課題。

對話嘉賓：

魏寧：教育碩士，高級教師。北京市東城區教育研修學院研修員。北京教育學會中青年理論工作者研究會理事，多次擔任全國、市級論文、課題、活動賽項評審專家。主持北京市級課題1項。《中國信息技術教育》雜志特約撰稿人。先后為20多家報紙、雜志、公眾號撰寫文章，總計200多篇，40多萬字。

魏寧：王老師，提起課堂教學行為大數據的研究，我記得您在本世紀之初就已經開展相關的研究工作了，雖然那個時候大數據的概念還不火爆，但您從一開始就堅信，課堂教學行為大數據的研究是一個能把基礎研究與應用研究連接起來的紐帶，是理論與實踐之間的一座橋梁。您還曾多次用“巴斯德象限”這一范式來說明這個道理。

王陸：是的，作為我國第一個教師在線實踐社區靠譜COP（The Teachers Online Communities Of Practice，簡稱靠譜COP）聯盟的首席專家，我一直認為靠譜COP的課堂教學行為大數據研究必須堅持正確的研究價值觀和研究取向。

巴斯德象限（Pasteur Quadrant）這一概念最早是由美國國家科學基金會（NSF）的主席顧問及美國國家科學研究委員會（NRC）的主席Donald E.Stokes（唐納德·E.司托克斯）在他的《基礎科學與技術創新：巴斯德象限》一書中提出來的，司托克斯把基礎研究和應用研究之間的兩兩關聯放置在一個四象限中（如圖1），用來考察科學研究的范式。

如圖1所示，左上角的第一象限叫“玻爾象限”，表示純粹的基礎研究。諾貝爾獎獲得者尼耳斯·玻爾（Nie1s Bohr）對原子結構模型的研究，就屬于純粹的基礎研究，絲毫不考慮應用。但是，他發現了構成這個世界的基礎結構。

右下角的第二象限叫“愛迪生象限”，意味著以應用為目的的研究。托馬斯·阿爾瓦·愛迪生（Thomas Alva Edison）就是其中的代表，作為人類歷史上最卓越的發明家之一，他多年如一日從事著具有商業價值的電照明研究，而從不去探尋發明背后更深層的科學意義，不尋求對某一科學領域現象的全面認識。

左下角的第四象限至今沒有正式命名，但也有人把它稱作“皮特森象限”。起因于北美的鳥類觀察家們對昆蟲標記和發病率的高度系統化的研究，這些研究的成果后來被載入《皮特森北美鳥類指南》。這類研究的特點是研究本身是由科學家對某種事物的好奇心驅使的，這點與玻爾的初衷頗為相似，但結果卻造就了應用研究的成果。

右上角的第三象限就是我們所說的“巴斯德象限”，它代表了那些以應用為目的而引起的基礎研究。這一命名來自路易斯·巴斯德（Louis Pasteur），他一生所從事的研究幾乎都是以應用為目的的，如解決發酵食物和飲料的變質問題、解決因細菌侵害蠶卵而導致絲綢工業瀕臨破產的難題以及把傳染病的微菌培養成為防病的疫苗等問題。但令人肅然起敬的是，巴斯德在解決這些應用問題的同時，沒有像愛迪生那樣僅僅滿足于應用問題的解決，他同時還追求了這些應用問題背后的更深層次的科學意義。也正因如此，他才能發展出微生物學的基礎理論，成為微生物學的奠基人。

“巴斯德象限”說明，基礎研究和應用研究兩個看似不同的目標是完全可以融合的。而在教育技術研究領域，課堂教學行為大數據的研究就是連接二者的一座橋梁。

我清晰地記得我的導師南國農先生2007年1月28日在紀念中國電化教育70周年座談會上提出的三個應該加強的研究中，就有“什么是能夠真正把互聯網與教育、教學結合在一起的好辦法”的研究問題。當年，這個問題曾經深深地觸動了我，使我頓感責任重大。我認為，靠譜COP的課堂教學行為大數據研究，是以巴斯德象限為范式的科學研究，把基礎研究和應用研究相結合，把理論與實踐相結合，最終服務于基礎教育，服務于教師和學生，是我們一貫堅持的科研價值觀和科研取向。

魏寧：王老師，大數據這個詞語現在可謂無人不知，但要很嚴謹地定義它，又不是那么容易，您能給課堂教學行為大數據下一個定義嗎？

王陸：目前，大數據還沒有一個公認的定義，教育領域的大數據概念同樣如此。我所理解的課堂教學行為大數據是指在課堂情境中，伴隨教與學過程而產生的大規模、多樣性、蘊含了豐富的教與學涵義的非結構化與半結構化的特殊數據集合。目前，課堂教學行為大數據具有模式數據、關系數據、結構數據和行為數據四種典型的類型。

而所謂的課堂教學行為是指教師引起、維持或促進學生學習的所有行為，也就是教師為了促進學習者完成學習行為而進行的支持性、服務性、指導性的活動總和。課堂教學是一切問題的衍生物，教育的邏輯起點是問題，所以，課堂教學行為分析也是聚焦問題類型、問題水平、問題結構、問題理答等方面的行為分析。

魏寧：王老師，針對課堂教學行為，應該說，我們一直在“研究”，從教師日常的聽評課活動，到教育專業研究人員的研究，在大數據介入之前，這些傳統的方法存在什么問題嗎？

王陸：是的，對于課堂教學行為，我們一直在研究它。但以往的研究明顯存在著幾個問題：在方法上，由于以描述性案例為主，缺少學理分析，特別缺少對課堂教學行為的框架理論研究，致使這類研究較多停留在行為關注的層面；在研究結果上，雖然多數研究對課堂教學行為進行了調查分析，但由于缺少對數據資料科學的系統分析，所以無法給出恰當的策略建議。以往的教學行為研究無法把個案的研究結果轉化為一種具有普適性的教師專業發展支持服務，導致許多課堂教學行為研究的成果無法影響到真正的課堂教學行為改進，也就無法對教育教學改革，特別是課堂教學變革產生重大影響。

魏寧：對課堂教學行為大數據的研究，我記得您還有一個精彩的比喻，就是中醫和西醫，您能解釋一下嗎？

王陸：傳統的針對課堂教學行為的研究，或者就是教師日常的聽評課，基本是以經驗為主。一些有經驗的教師就好比老中醫，用“望、聞、問、切”的方法對待課堂教學行為，依據其個人的教育信念、教育價值觀和教育經驗做出他們的評判與診斷。而我們用課堂教學行為大數據的方法對課堂教學行為展開研究，要經歷數據采集、數據分析并要可視化地表達經過信息處理后所得出的數據影像，這就好比西醫的X光片、B超掃描，甚至是CT和核磁共振等。當然，基于課堂教學行為大數據的分析與研究，是需要將定性研究和定量研究相結合的，是需要被觀察和被診斷教師個人以及觀察者和診斷者個人的教育經驗的。其實，若想全面、科學地對課堂教學行為加以診斷，最好的辦法就是中西醫結合。

魏寧：王老師，我知道您從2000年起就帶領您的科研團隊致力于課堂教學行為大數據的研究，到今天已經走過了17年。其間，先后出版了《信息化教育科研方法》《課堂觀察方法與技術》等學術專著。但更為重要的，是堅持不懈地在一線學校開展了一系列的課堂教學行為大數據分析。17年來的數據豈止是“車載斗量”，我想，這才是您和您的團隊最寶貴的財富，也是中國教育的寶貴財富，是真正的中國本土的原創研究。您能否大致介紹一下，17年來您都做了哪些方面的課堂教學行為大數據研究？

王陸：我的靠譜COP團隊堅持17年進行課堂教學行為大數據的研究，從最初只有4個人的團隊，發展到今天一個近60人的科研團隊。我們的研究主要包括課堂教學行為大數據的基礎理論研究和應用研究兩大部分。在基礎理論研究中，我們從數據采集與數據分析的原理、方法及技術等維度做了許多開創性的工作；同時，也對數據向信息的轉化、信息向知識的轉化、知識向智慧的轉化等數據流及數據生命周期等做了大量的實證類的基礎理論研究和實踐性研究，形成了基于課堂教學行為大數據的課堂觀察方法與技術、教學反思方法與技術、知識建構方法與技術，以及知識管理方法與技術等系列成果。在應用研究中，我們對基于大數據的教師專業發展支持服務做了深入系統的研究，開發出面向具體經驗獲取、反思性觀察、抽象概括和積極實踐等不同維度的共計12類4096種支持服務，開創了我國第一個教師在線實踐社區，實現了大學科研成果的轉化等。

魏寧：其實，對于教育領域而言，大數據只是一種研究的方法與手段。在信息化的大背景下，我們能搜集到與課堂教學行為有關的海量數據。但面對這些數據，我們又該如何“下手”呢？換而言之，不是說我們有了海量的數據，就會自然而然產出有價值的研究結論。我們必須有具體的工具和方法，來剖析這些數據。我也曾經見到不少學校、教育管理部門，號稱用教育大數據采集師生的教學行為，進行了大數據的分析，并用大數據指導課堂教學改進等。但實際情況是，數據的來源和以前并沒有什么兩樣，關鍵是，處理這些數據的手段依然是傳統的數據處理方法。這樣的教育大數據只不過是借用了一個時髦的說法而已，本質上并沒有什么改變。您覺得，在課堂教學行為大數據面前，哪些有效的研究方法可以為我們所用？

王陸：第一，課堂教學行為大數據的采集方法。課堂教學行為數據已經從結構型數據擴展到多維度的非結構化和半結構化數據。從某種意義上講，課堂中沒有無用的數據，只有未被利用的數據，關鍵是如何獲取數據。課堂教學行為大數據的搜集，已經從以前有針對性地獲得結構化數據（如課堂觀察量表數據），轉變為有選擇地刪除某些數據。課堂教學行為大數據中的收集數據就是從非結構化和半結構化的數據中，識別、整理、提煉、汲取（刪除）、分配、存儲，并將其轉化為結構化數據的過程。有一點特別需要注意的是，在小數據時代，人們對數據的精確性有嚴格的要求。而在大數據時代，數據的不精確性是允許的，人們需要接受紛繁蕪雜的各類數據，而不應一味追求數據的精確性。

第二，基于課堂教學行為大數據的分析與決策方法。“量化行為獲得結構化數據→數據轉化為信息→信息轉化為知識→知識轉化智慧”是對基于課堂教學行為大數據的分析與決策方法的簡述。其中，基于課堂教學行為大數據的課堂觀察方法與技術中的編碼體系和記號體系可以將教學行為大數據轉化為信息；教學反思方法與技術可以將信息轉化為教師的實踐性知識；抽象概括的方法與技術及積極實踐可以支持教師從實踐性知識中涌現出教學智慧。大數據正在顛覆傳統的、線性的、自上而下的精英決策模型，逐步形成非線性的、面向不確定性的、自下而上的決策方式。

第三，信息化教學領導力的方法。校長與教師借助多種信息技術工具和信息化資源，直接對課程與教學各要素進行信息的搜集、整理、加工與處理，提升洞察力，優化教學決策，強化決策力和對教學產生影響作用的領導能力，具體如下頁圖2所示。

魏寧：通過您介紹的這些主要研究方法，您和您的團隊在課堂教學行為的研究中發現了哪些有價值的結論呢？

王陸：在過去的研究中，我們在用上面這些研究方法重新審視教師的課堂教學行為時，發現了很多以往沒能發現的問題。我舉幾個例子。

1.關于課堂提問傾向的分析。

不知道你有沒有仔細觀察過教師在課堂教學中的提問，這里面其實大有文章。根據我們的研究，教師在課堂上的提問可以分為八種類型：“是何問題”“為何問題”“如何問題”“若何問題”“記憶性問題”“推理性問題”“創造性問題”和“批判性問題”。它們代表了三種不同的教師提問傾向。其中，“是何問題”與“記憶性問題”反映的是教師提問的開放性教學傾向，這兩類問題發生的頻次越高，表示教師提問的開放性教學傾向越低；“如何問題”“為何問題”及“推理性問題”反映的是教師提問的問題解決教學傾向，它們發生的頻次越高，表示教師提問的問題解決傾向越強；“若何問題”“創造性問題”和“批判性問題”反映的是教師提問的批判性及創造性教學傾向，它們發生的頻次越高，表示教師提問的批判性及創造性教學傾向越突出。

我以提問的批判性與創造性傾向的研究結果為例，在提問的批判性與創造性傾向維度中，我們采集了教育發達地區、教育中等發達地區和教育發展中地區的教師大數據，結果是三類地區的教師整體水平都非常低，但教育發達地區相比其他兩個地區，存在著明顯的問題開放性最高、問題解決傾向最明顯、批判性問題與創造性問題傾向最突出的教學特點。

通過研究，我們還發現在教師的課堂提問中有兩種十分普遍的現象：一是教師提問的隨意性十分明顯，在課堂教學中教師往往因為發現有學生在搞小動作沒有聽講，或在課堂中有些學生表現出昏沉的狀態，便隨即使用課堂提問的方式給予學生警告性提醒，其后果是課堂提問數量非常多，而所提出的問題大多是簡單記憶或機械判斷性問題；二是教師判斷教學活動是否需要結束是以所提出的問題能夠被全班大部分學生正確回答為依據，其結果是教師提出的問題大多是具有唯一正確答案的良構性問題且問題缺乏解決傾向與創造性和批判性傾向。上述兩種現象在教育發展中地區尤為突出。

這些現象的背后，能折射出教師對課堂提問的價值取向：重視課堂提問的局部價值，忽視了課堂提問能夠促使學生更積極主動地加入到課堂互動之中的整體價值；注重課堂提問的工具價值，輕視了課堂提問能夠促進學生深入思考的目的價值；重視課堂提問的淺層價值，忽視了課堂提問的作用是促進學生提出更好的問題的深層價值。當前，有關課堂提問的價值取向應該引起教師培訓機構和教育行政部門的高度重視，需要引導教師重新認識提問這個最古老的教學行為的教育價值和目的，并以此為依據和出發點再對現實的課堂教育活動作出更具體的評析，提出新的提問教學原則、方案乃至方式和方法。

2.不同性別教師的差異性教學現象與共性教學現象。

我們曾對不同性別教師的課堂教學行為進行了獨立樣本t檢驗，結果表明：不同性別教師的差異性教學現象在0.01顯著性水平下，不同性別的教師在師生行為轉換率Ch上呈現出顯著差異。而不同性別教師的共性教學現象在于，無論是男教師還是女教師的課堂，在批判性問題、創造性問題、鼓勵學生提出問題、討論后匯報，以及學生創造評價性回答等教學現象上均無顯著差異，且這類教學現象明顯少于其他教學現象。通過對不同性別教師的師生行為轉換率Ch、管理性問題、對話深度二和對話深度三等教學行為大數據均值及標準差的分析，可以發現：女教師的師生行為轉換率Ch值、管理性問題數量、對話深度二和對話深度三都顯著高于男性教師。這一數據分析結果所反映的教學現象是：女教師比男教師在課堂中更頻繁地更換課堂對話的話語權，女教師會跟學生發生更多的言語互動，同時女教師也更注重對課堂的統一紀律要求和管理，更重視在師生對話中開展適當的追問干預。

3.不同科目教師的差異性教學現象與共性教學現象。

我們分析了文科和理科教師的課堂教學行為所帶來的課堂教學現象的差異情況，結果表明：不同科目教師的差異性教學現象是在0.01顯著性水平下，文科和理科教師在課堂提問類型中的記憶性問題、推理性問題和創造性問題上呈現出顯著差異；在提問方式中，在提問前先點名、讓學生齊答、叫舉手者回答上呈現出顯著差異；在學生回答類型中的個別回答維度上呈顯著差異；在學生回答類型中的認知記憶性回答、推理性回答和創造評價性回答上均呈現出顯著差異；在問題結構的是何、如何、若何上呈現出顯著差異；在對話深度一和對話深度四上呈現出顯著差異。這表達了什么意思呢？就是無論是文科教師還是理科教師，在批判性問題、鼓勵學生提出問題，以及運用基于小組的討論法教學等以學生為中心的教學現象方面均無顯著差異，且這類教學現象明顯少于其他教學現象。經過對教學行為大數據均值及標準差的分析，可以發現：文科教師的記憶性問題、創造性問題、個別回答、記憶性回答、創造評價性回答、是何問題、對話深度一，以及學生的個別回答、認知記憶性回答、創造評價性回答都顯著高于理科教師；而理科教師的推理性問題、推理性回答、如何問題、若何問題、對話深度四以及學生的推理性回答都顯著高于文科教師。這一數據分析結果所表明的教學現象是：文科教師比理科教師更重視陳述性知識和創造性知識的獲取，文科課堂也比理科課堂擁有更多的開放性問題，但對話深度明顯低于理科課堂，說明文科課堂中的問題難度普遍較低，教師也較少進行追問式的教學干預；理科教師比文科教師更重視學生對原理性知識、策略性知識和遷移性知識的獲得，理科課堂中的問題難度普遍比文科更高，且理科教師比較多地采用了追問式教學干預。

4.關于發散思維和評價思維的培養問題。

我們通過研究發現，發散思維和評價思維的培養，是當前教與學的最薄弱環節。教學是由問題構成的，教學的一切都可以說是問題的衍生物，學生學習能力的形成就是問題解決能力的形成。關注課堂中的問題類型可以讓我們獲得課堂教學的價值取向與認知目標達成水平的判斷依據。通過對2000—2015年連續16年全國24個省市中小學課堂教學中的問題類型分析可以發現：小學文科和初中文科無論是對話型、混合型還是練習型的教學模式，課堂問題類型都是以記憶型問題為主，整體問題類型處于最低層級，即處于低層次集中型問題水平，學生的認知目標為認知-記憶水平。而小學理科、初中理科和高中理科及高中文科則多以推理性問題為主，問題層級處于高層次集中型問題水平，學生的認知目標為聚合思維水平。無論小學、初中和高中三個學段的理科與文科課程，整體都缺乏以批判性問題和創造性問題為核心的分析型問題，發散思維和評價思維的培養是當前教與學的薄弱環節和課堂教學中的短板。

魏寧：我們對課堂教學進行大數據分析，能透過紛繁的教學現象，得出關于師生教學的普遍規律性的東西。但若要改變其中的不合理之處，或對存在的問題進行糾偏，就必須通過教師行為的改變。這就涉及教師的專業成長了，所以我認為，大數據在很大程度上能助力教師成長。根據您的課堂教學大數據研究所得出的結論，您對教師的專業成長有何改進建議呢？

王陸：首先，透過課堂教學行為大數據的分析，可以看出，教師的課堂教學行為既存在共性問題，又存在突出的個性問題。在我看來，課堂教學行為的共性問題折射出的是教師應該“怎么學”的關鍵性問題，而課堂教學行為的差異性問題折射出的是教師應該“學什么”的關鍵性問題。從課堂教學行為大數據的分析結果可以看出：當前教師的教學還是以模仿模式為主的，也滲透了一定的變化模式；要想從教學的模仿模式徹底轉變為教學的變化模式，首先就需要轉變教師的專業學習方式。正如戴維斯教授所指出的，教師如何學習會反映在他如何教學上（Davis，2003）。教師的專業學習方式需要從技術性實踐（Technical Practice）模式轉變為反思性實踐（Reflective Practice）模式，即教師要從真實的教學實踐出發，經過對教學實踐的反思，再重構新的教學經驗的以教師實踐性知識為核心的非正式學習方式。

其次，教師個體的教學行為具有差異性，造成教師教學行為具有差異性的原因是教師個體具有差異性的實踐性知識。差異性的實踐性知識給不同的教師個體帶來了知識勢差，而知識勢差是造成知識流動、知識傳播和知識轉移的根本原因，也是教師能夠獲取實踐性知識這種隱性知識的基本條件。為此，以“差異即資源”的理念搭建起來的教師在線實踐社區（靠譜COP），為不同的教師個體搭建了實踐性知識流動、傳播與轉移的基礎環境，形成了由教師、專家及助學者所組成的一種正式學習與非正式學習相混合的學習型組織，有效支持了教師的反思性實踐，促進了教師通過知識轉化而最終獲得實踐性知識的增長和課堂教學行為的改進，取得了顯著的教師專業發展成效。靠譜COP為不同的教師個體搭建了實踐性知識流動、傳播與轉移的基礎環境，形成了由教師、專家及助學者組成的一種正式學習與非正式學習相混合的學習型組織，有效地支持了教師的反思性實踐，促進了教師通過知識轉移最終獲得實踐性知識的增長和課堂教學行為的改進，取得了顯著的教師專業發展成效。

此外，長期以來，中小學都采用師徒制的教師專業發展模式，即指派一名具有較長教學經歷和較多教學經驗的“老教師”，即成熟教師，作為新手教師的師傅，并希望這種模式能夠促進新手教師在成熟教師的指導下，在開展教學實踐的過程中，對教學實踐進行有效的反思，從而能夠較快地獲取、繼承、傳遞、存儲和應用成熟教師的實踐性知識。

一名新手教師成長為勝任教師至少要經歷知識生產和知識進化兩個關鍵階段。既要經歷在已有知識的基礎上發現新知識的生產過程，這個過程一般發生在新手教師自入職開始的1～3年期間；也要經歷隨著外部環境的改變，主動改變知識內涵與結構以適應新環境的知識進化過程，這一般在新手教師入職3年以后。知識生產階段是新手教師快速積累教學經驗的階段，而知識進化階段是新手教師發展、修正、完善、建構其實踐性知識的階段。

美國著名的心理學家波斯納曾經提出一個教師成長公式：教師成長=經驗+反思。顯然，在這個公式中經驗是一種“慢變量”，是新手教師要隨著時間和實踐機會的增加而慢慢積累起來的；而反思是可以干預的一個“快變量”。在抽取了來自4個省8所靠譜COP項目學校共120位教師作為研究對象，其中新手教師40名，勝任教師40名，成熟教師40名，收集了這120位教師從2010年9月至2011年7月一年期間在靠譜COP平臺的論壇中所發表的帖子、所撰寫的課后反思文本以及制作的教學反思DST（Digital StoryTelling）視頻材料等半結構化和非結構化的數據，采用了內容分析法、視頻案例分析法和統計分析法等分析后發現，在高層教學反思中，勝任教師與成熟教師的反思特征相似聚為一類，而新手教師則單獨為一類。繼而進行了回歸分析后，顯示出新手教師的高層教學反思水平僅受勝任教師的高層教學反思水平的正向影響，與成熟教師無關。

同時我們發現：教師知識的進化過程是一種教師的知識集合處于不斷的流通與變化的過程；成熟教師與新手教師在知識進化過程中的試探性理論或解決方案上表現出了比較大的差異，即成熟教師更傾向于從局部要素尋找解決問題的策略，而新手教師則更傾向于從整體要素的改變去尋求解決問題的辦法；在知識進化的過程中，成熟教師對新手教師的影響十分明顯；新手教師在知識進化排除錯誤的過程中，會表現出直接吸取成熟教師實踐性知識的傾向。這一研究結果帶來的啟示是：在知識生產階段，讓勝任教師擔任新手教師的師傅會顯著影響新手教師的高層反思水平，從而使新手教師獲得更快的進步與成長。在知識進化階段，由成熟教師擔任新手教師的師傅會更加有效地促進新手教師實踐性知識的增長與改進。

根據大數據的分析研究結果，優化后的師徒制教師專業發展模式是一個“雙師制”模式，即在知識生產階段，學校為新手教師安排一名勝任教師做其師傅，幫助新手教師迅速獲取具體經驗，而在新手教師步入知識進化階段后，可以再增派一名成熟教師同時擔任其師傅，從而構造一種新的“雙師制”的師徒制知識管理方式，使得新手教師、勝任教師和成熟教師都能在同一個生態環境中發展與成長。

魏寧：通過這么多年的課堂教學行為大數據研究，您對教育大數據一定有著深刻的理解和認識，您怎么看待當前火熱的教育大數據呢？

王陸：應該說，到現在為止，國內外對課堂教學行為的研究還處于起步階段。課堂是錯綜復雜的，需要廣大研究者深入課堂教學的實際情境中，把課堂教學行為作為研究對象，從理論與實踐兩個層面去闡釋課堂中存在的種種教學現象，從多學科的角度去說明課堂中出現的種種問題，尋找教學現象背后的教學規律與教學本質。

當前，深化基礎教育領域綜合改革最關鍵、最重要的是提高教師隊伍素質及其實施素質教育的能力，任何教學改革的成功都取決于教師作為系統的實施者對改革需求的理解與應用，教師是學校改革的真正推動力。通過對課堂教學行為大數據的深入分析與挖掘，大數據能夠把教師的隱性知識顯性化，從而助力教師的專業發展與專業成長。

我們要感謝大數據等新技術與新工具，讓我們實現了用數據化手段測度人類行為和人類社會，并由此改變了人類探索世界的方法。大數據通過對事物的數據化，實現了定性研究與定量研究的綜合集成，使人文社會科學等曾經難以數據化的領域像自然科學一樣走向了定量研究，實現了定量研究與定性研究的統一與融合。

應該看到，課堂教學行為大數據所表征的數量關系，僅僅是一種認識和研究教學現象的手段，是一種以搜集微觀研究材料進而開展宏觀理論構建的研究途徑，其真正的目的是要通過數量關系探尋課堂教學的科學規律與教學現象的意義。無論是教學實踐者還是教學研究者，都需要重視課堂中的教學現象并理解教學的本質。只有教學實踐者透徹地理解教學本質，才有可能真正促進教學現象的有效改進；只有教學研究者走近或者走進教學現象，才有可能真正揭示教學的本質，也只有從教學現象中揭示出教學的本質，才有可能使其回歸到教學現象之中，并對教學現象形成真實的影響力和指導力。由于課堂教學具有復雜性、情境性和實踐性，在優化課堂教與學時往往不能僅憑個人經驗或簡單使用某種具有普適化意義的教與學的理論，為此，以課堂教學行為大數據為研究手段的教學現象研究，不僅是我們發現教學本質的切入點，還是我們創新教學研究的立足點和改進課堂教學行為的助推器。

魏寧：通過您的介紹，我對課堂教學行為大數據有了更全面、深刻的認識，17年彈指一揮間，您的堅持終于得到了回報。在這里，我祝愿您在今后的研究中取得更豐碩的成果，用大數據服務于教育改革，服務于教師，最終為學生的成長助力。

王陸：謝謝您，我們會繼續努力的，靠譜COP一直與您同行。

對話印象

從學生時代算起，和王老師已經有二十多年的交往了。在我的眼里，王老師不僅是一位治學嚴謹的學者、諄諄善誘的長輩，很多時候更像是一位傾心相交的朋友，這是因為無論是在治學上還是做人上她都能時刻給我以啟迪。

在教育技術界眾多的專家學者中，王老師有著極為鮮明的特點，這主要體現在王老師的“跨學科”上。對教育技術來說，“跨學科”三個字本不稀奇，因為教育與技術本就分屬文理，教育技術學自然就成了一個文理交叉的領域。但細究起來，大多數專家學者還是有著明確的學科背景的，要么以技術為背景，要么以教育為背景。真正意義上橫跨教育、技術兩個領域的學者可謂少之又少，而王老師稱得上是其中的佼佼者。王老師早年的研究方向是智能學習支持環境，她對人工智能有頗深的研究，她的教授職稱便是來自計算機工程學院，她是不折不扣的計算機技術和人工智能專家。而此后，王老師毅然轉入教育領域，又在教育技術方面取得了成功。

兼具文理的雙重背景讓王老師的研究既有教育人的情懷，又不失理工人的嚴謹，更讓王老師真正做到了“用技術的手段去解決教育中的問題，用教育的視角去反思技術的應用”。但在“跨學科”三個字的背后，其實有著更深層次的含義，在我看來，那才是王老師的成功秘訣——問題意識。其實，在王老師眼中，本沒有學科的界限，只有需要解決的問題，這才是“跨學科”三個字的本質。王老師二十年如一日，始終關注的是如何用技術手段去解決課堂教學中的問題，促進教師的專業成長，正是在這個目標的驅動下，王老師完成了一次次的轉型、跨界。

在“大數據”一詞還沒有火爆的年代，王老師就被圈里人戲稱為“數據王”。在“大數據時代”真正到來時，王老師依然靜靜地從事著她心愛的數據研究。真心期待王老師在接下來的十年、二十年中繼續與數據為伴，為教育添彩。

——魏寧