大數據精準教學技術框架研究*

王亞飛 李 琳 李 艷

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大數據精準教學技術框架研究*

王亞飛1李 琳1李 艷2

（1．訊飛教育技術研究院，安徽合肥 230088；2．浙江大學 教育學院，浙江杭州 310028）

文章首先從探索“差異化教學”實踐路徑的角度導入大數據精準教學方法，介紹了大數據精準教學的技術與實踐基礎。隨后，文章設計了大數據精準教學技術框架，介紹了該框架的四條基本原則并與傳統精準教學的觀點進行了對比，分析了一組以“自動記錄、多維觀察、精準調整”為核心的應用模式；同時，結合示范校的大數據精準教學應用實踐，文章以“試題講解課”與“考前復習課”為例，呈現了課程應用大數據精準教學的最佳實踐。最后，文章提出了大數據精準教學技術框架的推廣策略，以期推動精準教學的進一步發展和教學改革的不斷深入。

大數據；精準教學框架；學情分析

在傳統的課堂教學中，大多數教師難以在課前全面掌握每個學生的情況，以至于“因材施教”、“差異化教學”等理念雖然常常被提起，卻一直很難落地。常見的解決辦法是縮小班級規模、提升教師素質，使教師能夠關注到每位學生、讓每位學生都能得到有針對性的幫助與指導。然而，當前我國“優質教育資源總量不足、布局不合理”[1]，沒有足夠的教育資源支撐小班教學，因此缺乏推廣小班教學模式的基礎。隨著以大數據、人工智能為代表的智能技術的興起，借助各類教育信息化系統，教師便可從多個維度了解班上每個學生的情況。在相關教學理論的支持下，更多的學生有機會獲得教師的“差異化教學”指導和應用系統的“個性化學習”推薦，符合新時代教育教學的發展趨勢[2]。這類教學實踐因其依賴大數據技術和學習效果精準評估方法，可實現差異化教學和個性化學習，而被統稱為“大數據精準教學”。

一 大數據精準教學的技術與實踐基礎

實現大數據精準教學，一方面需要在大數據技術的支撐下，通過學生的行為數據動態掌握學生的整體情況；另一方面需要在精準教學理念的支撐下，不斷優化教學的模式、方法與策略。

1 大數據技術

大數據精準教學主要涉及以下幾種大數據技術：①學習行為采集技術。在各類教學過程信息化系統（如在線學習系統、在線作業系統、課堂教學系統等）中，利用系統日志或實時服務，記錄行為發生時間、行為類型及系統上下文環境信息，并在相關大數據工具的支持下，實時、動態地對學習行為過程與結果進行跟蹤、記錄、匯聚與規整，并為進一步分析與挖掘利用做好準備。②學情分析技術。利用數據統計、數據分析、數據挖掘以及數據可視化等技術手段，針對學生的行為過程與結果數據，分析學生個體或群體的學習風格與習慣、學業狀況及心理狀況，實現教師對學生當前情況的全面掌握、對學生未來情況的預測估計。③個性化推薦技術。基于學習行為過程與結果數據，利用心理測量技術，建立學習風格模型；利用知識樹構建和認知診斷技術，建立知識圖譜；利用協同過濾技術，建立協同過濾模型；綜合利用學習風格模型、知識圖譜、協同過濾模型，提供針對學生個性化學習的智能推薦服務。

2 精準教學方法與實踐

“精準教學（Precision Teaching）”方法最早由Lindsley博士在20世紀60年代提出[3]。Lindsley[4]發現：在“自由操作（Free-operant）”的實驗室條件下，觀察、記錄被試者的行為頻次及響應速度等數據，據此調整被試者的活動，可以獲得更好的學習效果。這個發現最初用于特殊教育領域并取得了極大成功，隨后Lindsley將其推廣到學校教育領域，并在實踐過程中與Skinner的新行為主義學習理論相結合[5]，最終形成了體系化的精準教學方法。這套方法的核心思想是：針對可直接觀察的學習行為，定時記錄行為頻次并將其在標準化的圖表中繪制出來，對照圖表反映的行為頻次變化趨勢判斷學習成效，據此對教學方法與學習策略進行動態調整[6]。由于這套方法能直觀地測量學生的學習成效，因此也常被用于評估指定教學方法的有效性[7]。

3 大數據技術與精準教學方法在實踐中的融合

精準教學方法從20世紀70年代開始，在美國佛羅里達州、加利福尼亞州、華盛頓州等多個區域進行了應用，取得了很大的成功；但是，長期堅持使用，并成為應用典范的只有寥寥幾個。通過對美國蒙大拿州大瀑布城的薩卡加維亞小學（Sacajawea Elementary School）和華盛頓州西雅圖的晨興學院（Morningside Academy）這兩個典型學校的應用案例進行分析，本研究發現導致精準教學“叫好不叫座”、無法大規模推廣、不能長期使用的關鍵因素，是支撐精準教學的傳統技術手段具有明顯的局限性。傳統的精準教學只記錄行為頻次、響應時間等少數指標的數據，而基于單一維度的數據分析，免不了會出現以偏概全、主觀性強等問題，進而影響師生對學習成效的判斷；另一方面，需要師生定期記錄自己的行為數據、填寫表格并繪制趨勢圖，其過程繁瑣、容易出錯，且難以長期堅持。

基于大數據技術的精準教學，其學習行為記錄的過程由教育信息化系統自動完成，不僅記錄的過程更容易，而且記錄的內容更系統、更全面；行為數據分析是在“學情分析系統”等大數據應用系統的支撐下完成的，學習方法與教學策略在教育信息化系統的支撐下也更易于調整。大數據精準教學有顯著的技術優勢，成為了有別于Lindsley建立的傳統精準教學的新應用范式。

二 大數據精準教學技術框架的設計

為了更好地幫助教師掌握大數據精準教學方法、應用大數據精準教學工具，并指導廠商設計與開發大數據精準教學產品，本研究團隊從全國超過70所科大訊飛智慧教育產品“應用示范校”中選取了較有代表性的七所學校（位于貴州、安徽、浙江、廣東等地）開展案例調研，同時與Lindsley關于精準教學的觀點[8][9]進行對照、比較，設計出大數據精準教學技術框架（下文簡稱“框架”）。框架聚焦于技術與方法如何落地、應用，約定了四條基本“原則（Principles）”和一組應用“模式（Patterns）”，并總結出若干條“最佳實踐（Best Practices）”，如圖1所示。

1 基本原則

采用大數據精準教學方法的產品設計與應用需遵循以下四條基本原則：

① “聚焦于可觀測的行為數據”，此原則有別于傳統精準教學的觀點“聚焦于可直接觀測的行為（Focus on Directly Observable Behavior）”[10]。這是因為傳統方法只能采集可被直接觀測到的行為，而利用大數據技術可以記錄隱藏的行為動作。如在傳統精準教學中，學生是否“性格害羞”，可通過觀測“教師提問時學生低頭的次數”來反映；而在大數據精準教學中，可通過對比“學生評價教師微課資源的內容與頻次”、對比“課堂舉手動作的響應時長與頻次”等來反映。

圖1 大數據精準教學技術框架

圖2 大數據精準教學應用模式

②“用多維指標來衡量表現”，此原則有別于傳統精準教學的觀點“用頻次來衡量表現（Frequency as a Measure of Performance）”[11]。在傳統精準教學中，使用“行為發生頻次”（即單位時間內行為的平均反應次數）作為衡量指標比使用“行為結果正確率”更有優勢[12]；而在大數據精準教學中，無論是“行為發生頻次”，還是“行為結果正確率”，甚至是更多的行為活動上下文信息，都可被系統自動提取、使用，并且采用多維指標作為決策依據，可以避免“以偏概全”的問題，使決策更具科學性。

③“使用學情分析工具”，此原則有別于傳統精準教學的觀點“使用標準變速圖表（The Standard Celeration Chart）”[13]。“標準變速圖表”是在一個橫縱坐標含義、刻度都已標準化的圖表上繪制行為頻次信息，以行為頻次的變化趨勢來衡量學習行為表現；其突出優勢是簡潔直觀，劣勢是反映的信息量較小。而大數據學情分析工作可以針對不同主題，從不同維度形成可視化的圖表，能夠較為全面地反映學生的學業水平、學習風格、學習意識等方面的現狀與變化趨勢。

④“以學習者的表現為唯一決策依據”，此原則與傳統精準教學的觀點“學習者最清楚（The Learner Knows Best）”[14]相一致。大數據精準教學強調對教與學過程提前進行周密的設計，但是在設計過程中，選擇什么樣的教學方法、學習策略及學習內容，更多地依賴于師生自己或他人的主觀經驗，不可避免地會出現學習效果因人而異的情況，這時候就一定要以學習者的表現作為調整教學決策的唯一依據。

2 應用模式

大數據精準教學應用模式如圖2所示，其核心內容為“自動記錄、多維觀察、精準調整”：①自動記錄，是指教育信息化系統自動記錄學習行為數據，包括行為過程數據（如課堂舉手行為、課堂提問行為、開始答題行為、提交答題行為等）、行為結果數據（如課堂舉手作答結果、答題評測結果等）以及行為實錄數據（如課堂音視頻實錄、考場音視頻實錄等）。②多維觀察，即基于學情分析工具，從多個維度觀察與解析學習行為數據所反映的學生情況；在實踐過程中常用的學情分析工具包括分析班級學情的“知識點分布圖”、“成績趨勢分布圖”、“師生社交網絡圖”和分析學生學情的“學生時效矩陣”、“個人知識圖譜”等。③精準調整，即基于學情分析結論和相關的專家經驗，精準干預班級的教學方法和個人的學習策略；在實踐過程中，常見調整授課形式、布置針對特定知識點的強化練習、面向特定學生提供個別輔導等調整措施。

表1 試題講解課應用大數據精準教學的推薦流程

表2 考前復習課應用大數據精準教學的推薦流程

3 最佳實踐

最佳實踐是從遵循大數據精準教學基本原則和應用模式的真實案例中總結并固化的、能達到較好實踐效果的技術、方法、模式或流程規范，它需要在應用實踐的過程中不斷補充、修訂、更新和積累。在科大訊飛股份有限公司研發的面向課堂教學、自主學習及課后作業等場景的智能學習產品的支撐下，本研究團隊調研的七所“智慧教育產品應用示范校”均不同程度地開展了大數據精準教學應用實踐的試點工作。基于實踐結果，本研究團隊與示范校共同總結了多項最佳實踐，從中選取已取得最佳實踐效果的流程規范舉例如下：①試題講解課應用大數據精準教學的最佳實踐，其推薦流程如表1所示；②考前復習課應用大數據精準教學的最佳實踐，其推薦流程如表2所示。

三 大數據精準教學技術框架的推廣策略

傳統精準教學一直面臨著推廣普及的難題。為避免大數據精準教學重蹈覆轍，有必要從內外部同時著手：一方面完善框架的自身內容，以增強框架的可操作性與易用性；另一方面優化框架應用的外部環境，以提升教師應用框架的水平，并培養良好的使用習慣。

1 產學研用相互配合，豐富框架的自身內容

當前框架的形成，有賴于對試點校的實踐案例與經驗教訓的觀察、總結、提煉與驗證；而將框架推廣到更多學校，由于外部環境的不斷變化，在應用的過程中出現新的問題與挑戰在所難免。若要保持框架的代表性與引領性，必須不斷地將“產、學、研、用”各領域中的應用實踐成果補充到框架之中：①基于產業實踐，為框架補充更強大的學情分析工具；②基于學習實踐，為框架補充更具可操作性的框架學習指南；③基于科研實踐，為框架補充關鍵技術模型和重要理論方法；④基于應用實踐，為框架補充更多的“最佳實踐”，不斷豐富基本“原則”與應用“模式”在實踐中的應用細節。

2 區校協同推進，提升教師的應用能力

大數據精準教學顯著地改變了傳統的教學模式與方法，單個教師難以獨立開展實踐應用，必須由學校乃至區域協同推進管理制度的變革，為教學應用創設適宜的外部環境。同時，教師不僅要改變自己的教學習慣，還要提升自己的信息化教學水平，以充分發揮學情分析工具所提供的大數據分析與預測能力。教師應用框架的能力水平可分為三個層次：第一層次，能夠看懂并解讀學情分析的可視化圖表；第二層次，能夠綜合利用已被提取的各項指標數據，創建學情分析的可視化圖表；第三層次，能夠結合自己的教學實踐，通過歸納總結、建模等方法從學習行為數據中提煉更多的指標數據，創建學情分析的可視化圖表。教師應致力于達到更高的應用能力層次，以充分發揮大數據技術對精準教學的價值。

總之，大數據精準教學技術框架是一套經過實踐檢驗、有助于提升教學質量與學習效果的方法體系。期待隨著內容的完善與教師能力的提升，該框架將伴隨著“教育信息化2.0”新時代的到來而在全國范圍內得以大規模地普及。

[1]國務院.國家教育事業發展“十三五”規劃[OL].

[2]教育部.教育信息化2.0行動計劃[OL].

[3][7][8][12]Binder C, Watkins C L. Precision teaching and direct instruction: Measurably superior instructional technology in schools[J]. Performance Improvement Quarterly, 1990,(3):74-96.

[4]Lindsley O R. Precision teaching: By teachers for children[J]. Teaching Exceptional Children, 1990,(3):10-15.

[5]Lindsley O R. Precision teaching’s unique legacy from B. F. Skinner[J]. Journal of Behavioral Education, 1991,(2):253-266.

[6][9][10][11][13][14]Athabasca University.Precision teaching: Concept definition and guiding principles[OL].

Research on the Technological Framework of the Precision Teaching based on Big Data

WANG Ya-fei1LI Lin1LI Yan2

Firstly, this paper accessed into the precision teaching method based on big data from the perspective of exploring the practical path of the differentiated instruction”, and introduced the technology and the practice basis of the precision teaching based on big data. Then, this paper designed the technical framework of the precision teaching based on big data, introduced the four basic principles of the framework and compared the four principles with the views of traditional precision teaching, and analyzed a set of application patterns with “automatic recording, multidimensional observation, precise adjustment” as the core. Meanwhile, combined the application practice of the precision teaching method based on big data in model schools, the best practice of the course applied in the precision teaching based on big data was presented by taking the “tests explanation course” and the “pre-test review course” as examples. Finally, the promotion strategy of the technical framework of precision teaching based on big data was proposed, expecting to promote the further development of precision teaching and the continuous deepening of teaching reform.

big data; the framework of precision teaching; learning situation analysis

G40-057

A

1009—8097（2018）07—0005—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2018.07.001

本文為國家語委“十三五”重大課題“智能語音及人工智能技術在語言學習中的應用研究”（項目編號：ZDA135-4）的階段性研究成果。

王亞飛，副院長，高級工程師，碩士，研究方向為教育大數據、智能教育，郵箱為yaphi@ustc.edu。

2018年5月22日

編輯：小米