基于大數據的區域學科教學質量管理研究

許建良 顧曉東

摘要：隨著大數據技術的廣泛應用，教育領域已呈現出技術與教育深度融合的良好發展態勢。無錫市濱湖區依托大數據平臺與技術來采集、分析教育數據，充分發揮和利用數據的智慧性，變革教學質量管理的理念和手段、方法，建構基于智能數據的區域教學質量管理體系，從個性化學習、實證式教研、資源庫建構等方面精準助力區域教學質量管理提升。

關鍵詞：大數據;區域學科教學;教學質量管理

中圖分類號：G42 文獻標志碼：A 文章編號：1673-9094（2019）02A-0045-05

隨著大數據技術的廣泛應用，教育領域已呈現出技術與教育深度融合的良好發展態勢。無錫市濱湖區依托極課大數據、科大訊飛智學網、會課系統等大數據平臺與技術，充分挖掘和利用教育大數據的智慧性，進而努力變革教與學的傳統理念和慣性思維方式，增強教學質量管理中的數據觀念意識，從基于經驗的直覺判斷轉型為基于數據的精準研判，從而推進區域教學質量管理的智慧提升。

一、價值追尋：智能大數據促進教學管理轉型

審視以往的常規教學質量管理，無論是教育行政、學校領導還是教師個體層面，往往都局限于以經驗為主要依托的單一線性模式，思維模式比較固化，管理效益比較低下，主要體現在：教學質量管理目的有失偏頗，教育行政、學校領導普遍側重管理的區分、獎懲功能，忽視管理和監測的診斷激勵功能，往往以考試分數取代質量評價;教學質量管理流程單向線性，集中表現為“校長—教務處—教師”這一單向流程，欠缺多方參與、多元互動，信息反饋也不夠及時;教學質量管理手段簡單呆板，過分依賴定期書面檢測、課堂觀察等常規手段，且常態隨堂學習結果管理低效，課堂觀察反饋側重教學技藝的經驗性指導，對學情及教學效果缺乏精準把握，質量效果管理意識不夠;教學質量管理內容比較單一，主要考察、關注作為結果的卷面成績和作為過程的課堂氛圍，對學生個體的綜合表現關注不足，對統計信息也缺乏深度分析和科學處理。

隨著互聯網技術的飛速發展，當前大數據已經進入教育領域，利用大數據總結經驗、發現規律、預測趨勢、科學決策，已成為教育改革發展研究的必然。智能大數據正驅動著我區教學質量管理變革與轉型，逐步從傳統模糊經驗型走向精準數據實證型。

1.質量管理理念轉變，形成科學質量觀念。基于大數據技術的質量管理，精準關注數據的全面性、客觀性和發展性，逐步跳出以單一考試成績論英雄的質量觀，走向以學科育人、教學育人為宗旨的全面質量觀。

2.質量管理內容多元，關注師生成長狀態。對教師學科教學質量的管理和評價，更多地關注了學生在學業發展過程中的各項能力的綜合數據，也全面采集了教師教學績效數據，透析教師專業成長狀態，追求師生同步成長。

3.質量管理手段豐富，引發多向互動參與。基于大數據技術建構的開放質量管理平臺，催生了豐富的質量管理手段，引發了行政、學校、教師、家長、學生的多維參與、多向互動，形成了教學質量管理的共同體。

開展基于大數據支持的學科教學質量管理研究，能依托大數據優勢精準把握區域、學校、教師、班級等各層面上的教學質量差異，有利于各層面教學質量管理者精準把脈教學質量問題及其影響因素，實施有針對性的教學改進行為。同時，能將個性化學習研究引入高效的學與教的實踐中去，為學生提供個性化分析、預測和推送服務。基于智能大數據的區域教學質量管理，彰顯出傳統向現代、經驗向精準的深刻轉型。

二、基礎建構：完善基于大數據的區域教學質量管理體系

區域教學質量管理是一項涉及各方面、多層級的系統工程。我區立足問題解決，著眼整體設計，結合區情、校情，努力建構基于測試分析和科學證據收集的區域教學改革新框架，不斷完善四個建設和五大系統，搭建起基于大數據的區域教學質量管理體系。

1.著力抓好四個建設。一是隊伍建設，這是學科教學質量管理的關鍵。我們重點明確其專業性和實踐性，根據區域教學實踐建立了區校兩級教學質量監測中心。一方面是以教研員領銜，以學科中心組骨干教師為主體組成區級教學質量監測中心;另一方面由學校分管領導、教務主任、學科組長為成員組成校級質量監測工作小組。此外，我們還聘請省市教學專家組成顧問小組來指導工作。二是標準建設，這是教學質量管理的難點。為了體現其科學性和規范性，我們在新課標指導下，在教育部關于教育評價體系的框架內探索并建立了以校為本、基于過程的“濱湖學科教學質量成長指標體系”。三是數據庫建設，這是大數據背景下質量管理的前提。我們重點強調其完整性和發展性，著力建立四套數據庫，即學生數據庫、教師數據庫、學業測試成績數據庫和其他材料數據庫。四是資源庫建設，這是教學質量管理的保障。我們重點突出其實用性和指導性，以“研究、服務、指導、管理”為宗旨，由學科教研員牽頭，一方面利用濱湖教育信息平臺建立服務于學校教學的資源庫，如學科教研員網站、教科研網站、濱湖教師研修網等，另一方面編寫與教材配套的“同步教學輔導資源庫”，為一線教師提供有直接指導價值的教學資源，達到既減輕教師教學負擔，又提高學科學業水平的雙重目標。

2.努力建構五大系統。一是決策系統，由教學行政部門各科室有關人員組成，主要負責制定政策法規、出臺規章制度、明確工作職責、實施考核評價等決策管理工作。二是支持系統，主要由專家庫和資源庫組成，為區域教學質量管理提供科學的指導、咨詢、資源和服務。三是執行系統，由區校兩級教學質量管理機構組成，具體做好執行、指導、落實、反饋等教學質量管理的各項工作。四是操作系統，由區教學質量監測中心負責，借助濱湖區教學質量管理系統、濱湖區教師信息系統等平臺全面收集、整理監測結果，形成質量管理大數據。五是評價系統，這是教學質量監測的中樞系統，以科學客觀為質量評價的基本導向，建設和完善“濱湖教學質量成長指標體系”，建立學科教學質量綜合性評價體系。

三、實踐探索：智能大數據精準助力區域教學質量管理

智能大數據系統打破傳統教與學以及教研模式，區域教學質量管理從理念與方法上發生積極變化，充分獲取教學管理過程與結果的大數據，把著力點聚焦于研學、研教、研考，從而優化區域教學質量提升的過程管理。

1.依托智慧云平臺，區域推進精準個性化學習

區域學科教學質量的提升需從日常課堂教學質量抓起。我區各校借助智慧云平臺和大數據分析系統，努力變革課堂教學中教師授課、學生聽講的傳統模式，課堂教學從以往主觀、經驗判斷走向以大數據為基礎的實證研究。教師更加關注學情，真正走向以生為本，利用學習分析技術對與學習者學習過程相關的數據進行深入分析與闡釋，發現每個學習者學習數據背后的偏好和學習模式，打造精準互動、直觀便捷的智慧課堂，在精準化、個性化的教學中提升課堂學習的效益[1]。

（1）精準定位教學目標，反饋前置學習結果，共同明確學習任務。精準教學以精準的教學目標為前提。教師借助大數據分析系統，全面接收本班學生前置學習的結果，從數據反饋中了解學生在新知學習中存在的共性問題，把握學生的學習進度，然后結合教材的既定目標，擬定課堂上學生的學習目標以及教師的教學重點和難點，做到有的放矢、以學定教。

（2）精準把握實時學情，外顯學生思維狀態，動態調整教學重心。我區各課題實驗學校開展基于智慧云平臺的平板操作式學習，能夠及時地將學生課堂思維活動過程和結果可視化。教師通過學生平板上作答過程的屏幕投放情況，可以直觀地了解到學生的思維狀況，做出快捷、合理的判斷;還可以借助答題器來了解班級學生對知識點的整體掌握情況，以便及時動態調整課堂教學重心，重點解決學生學習上的共性問題。

（3）精準推送相關習題，記錄學生高頻錯題，有效鞏固學習難點。在大數據技術支撐下，教師借助系統全面采集學生書面作業、測試的數據，自動記錄學生高頻錯題，掃除盲區，網羅難點。系統自動整理并生成錯題本，輕松將各題按照錯誤率排序，而且還及時為每個學生推送相關的個性學習包，實現針對性極強的個性化學習。

（4）精準照顧學生差異，提供豐富微課資源，關注個體需求。當堂或階段形成性測試反饋大數據能精準、直觀、全方位地展現每位學生的學情和知識點掌握情況，方便教師進行查看和發現學生的薄弱環節并分析原因。教師可根據學生個體的學習困難，私人定制視頻指導微課，提高個別輔導的效益。另外，教師也可以針對學有余力的學生定制拓展性學習微課資源，為學生在平臺上配備隨身導師，以滿足學生的差異學習需要。

智慧云平臺和大數據分析系統能夠有效追蹤學生的學習表現，讓課堂設計更加科學合理，也讓教師的教學活動更有的放矢，實現了從面向群體到面向個體，從全面撒網到私人訂制的教學行為轉變，使精準個性化學習得以實現，更好地提升了學生的學習績效和成就感。

2.借助教研數據分析，區域推進精準實證式教研

常態教研中教師對學情及教學效果缺乏精準把握，單純依賴經驗往往會導致教學研究的效果偏離預設目標。教研員的工作也常局限于學科活動組織和競賽評比，缺少深層次的精準分析和問題歸因，難以及時、準確定位教研工作中存在的問題，也難以及時、清晰感受教研工作的成效，導致教研工作的改進始終局限于經驗覺醒和行動自覺，教研工作改進的行動相對緩慢。大數據能為教研的質量管理與診斷提供客觀、科學的解釋、說明和描述。區、校教研組織管理者借助技術工具，獲取各種數據，基于數據對教研工作各環節進行精確診斷，從經驗判斷走向科學診斷，實施精準實證式教研，讓學科教學質量管理更為精準高效。

（1）豐富多樣數據，精準把握教研方向。不論是學校層面的教學管理人員還是區域層面的教研人員，都要學會多元獲取數據，熟練查詢數據，精準分析數據，善于解釋數據，個性使用數據。在區域學科教學質量管理中，我們注重拓展教研數據獲取路徑，從多種渠道調查、獲取不同類型的數據，從中精準把握教研工作方向和重心，提升教研指導工作實效性。

一是在教研需求調研中獲取意向性數據。不同學校、不同教師之間在學科教學質量上存在著差異性，由此也必然會存在教研需求上的差異性。教研員組織開展學校、教師兩個層面的教研需求調查，從中獲取準確的教研意向性數據，把握共性需求，捕捉個性需求，確定階段性教學研究工作的重點和難點，使教研工作有的放矢。

二是在常規教學視導中獲取診斷性數據。常規教學視導是教研人員的日常工作。在基于大數據的質量管理理念指導下，教研員努力改變以往教學視導中單純依賴經驗的聽評課指導方式，增強數據實證意識，通過各類課堂教學行為診斷性量表工具及教學效果隨堂檢測工具等，在常規視導中獲取大量客觀數據，依此來精確診斷學科教學中存在的問題，分析關聯影響因素，提出有針對性的教學改進建議，整體優化教學行為。

三是在階段學業測評中獲取形成性數據。階段學業水平檢測是區域教學質量管理的重點工作，當前，我們區域已實現了快速、便捷的網上閱卷，大量檢測數據進入大數據分析系統中，形成學業形成性診斷數據庫，精準體現學生學業水平，為教研員、教師、學生提供了分門別類的形成性數據，有利于各層面的人員精準地掌握差異化需求，基于大數據的備課、授課、輔導、作業環節的優化更有針對性，教研也更有方向性和科學性。

四是在教研滿意度調查中獲取反饋性數據。區教研部門針對一個階段教研工作效果，組織學校、教師開展教研工作滿意度調研，讓學校、教師結合自身需求情況和教研指導效果做出滿意度評價，從中獲得明確的反饋性數據，讓教研人員了解工作實效，為進一步明確教研重點、改進教研方式和優化教研行為提供可靠的實證依據。

調查發現，當前區域層面的教研工作得到了精準的導向，實現了教研決策的四個轉變，即從認識模糊到把握清晰，從基于經驗到著眼實證，從盲目武斷到科學診斷，從常規冒險到處處保險，提升了教研工作的實效性。

（2）深度分析數據，精準實施教研行為。數據是基礎，分析是手段，改進是關鍵。區域教研部門、學校質量管理部門對各種教研數據進行深度分析與精確診斷，努力對數據做出客觀、科學的解釋、說明和描述，進而尋求改進策略，精準實施教研行為。

第一，基于師情大數據，夯實教師學科專業知識功底。我區以初中為實驗學段，組織教師進行學科知識技能考試，統一命題，集中測試，統一閱卷。區教研中心進行嚴格的質量分析，全面參考教師的學科專業知識技能，通過具體翔實的測試數據，了解每一位教師的學科功底，并要求教師根據自身情況，尤其是針對薄弱環節制定自我提升計劃，不斷優化自身學科知識和能力體系，為學科教學質量提升奠定必需而堅實基礎。

第二，基于學情大數據，探索和優化課堂教學模式。對于具體的課堂教學來說，數據分析能夠解釋教學效果，成為教學改進最為顯著的指標。利用數據的分析能夠提供有用的信息，從而為改善教學質量提供個性化的服務，進一步改善教學的方式與方法，促進教學相長[2]。學科教研員帶領各實驗學校教師充分利用大數據系統分析學習成效數據，基于數據實證對新授課、練習課、復習課、試卷講評課等各種類型課堂進行創新與變革，提升課堂教學效益。如在新授《二次根式》這一課時，教師采用翻轉課堂模式，學生在前一天觀看5分鐘左右的教學微視頻，大概了解本課教學內容，并自主完成教師布置的3道課前練習題。上課伊始，教師結合學生課前練習反饋數據，組織學生交流學習所得，讓學生明確本堂課學習的主要目標和任務，精準把握本課學習重難點，在后續教學中引導學生開展合作學習來探究重難點知識技能，并利用預設題庫開展針對性當堂檢測，再次利用大數據系統快捷收集和處理當堂答題數據，精準把握學生學習情況，做出必要精講指導，把暴露出的主要問題進行及時糾正。

第三，基于師生課堂行為大數據，提升聽評課效益。教研人員通過課堂觀測量表，有針對性地分析課堂上的師生行為數據，在數據實證中改進教師教學行為。如對教師在課堂上提問的內容、提問的次數、提問的類型、提問的對象、即時評價的方式和類型等都做出客觀的統計與分析，及時發現和指出教師課堂教學行為的不合理之處，幫助教師發現和改變自身存在的課堂陋習，提高課堂上師生互動交流的效益。有了豐富的大數據支撐，通過數據實證來診斷教學工作成效，能夠引導教師自主改善教學方式，改變教學行為。

第四，基于學業檢測大數據，多維精準分析教學質量。區教研人員是教學質量分析系統中的監督者和調控者。掌握基于大數據的精準分析技術，已成為教研人員和教師們的一項基本功，對教學質量監測結果的精準分析成為教研人員的一項重要研究工作。區教研部門對各年級的區級分析可以分為兩部分：一是教研管理層面分析，包括對生源結構分析，涵蓋各類學校學生數量與比例、學生分段人數與比例、學生結構追蹤對比分析，通過分析全面把握生源結構，以及生源結構對全區教學質量的影響等，也包括對各學生學業水平進行整體分析，如總分、均分、及格率、優秀率等常規指標，總體分布的集中趨勢分析，變異指標的差異情況分析，考試信度效度分析，還有對各校學生學業水平進行對比分析，側重同類學校橫向對比分析，側重追蹤學校教學質量發展分析。二是學科教學層面分析，由教研員撰寫學科教學質量分析報告，包括學科試卷試題與學生學業水平整體分析，學生學業水平分項分析，典型試題分析和教學建議[3]。

第五，基于學業測試大數據，優化命題研究。各科教研員從區域層面來推進精準高效度的命題研究，利用閱卷系統掃描統計答題情況，精準分析卷面數據，科學提高命題質量。教研員借助數據對比命題藍圖，反思命題設計、文字表述、問題設置等技術細節，改進命題技術，提高試題信度和效度，提高試題和試卷難度預測的精準度。

總之，區教研人員充分利用大數據、云計算等先進技術，定期、持續采集各類教研數據，對教研數據進行深度挖掘，得出更加科學、準確的教研工作結果，提出更具針對性的教研建議，讓教研工作更具智慧。

3.依托大數據平臺，優化教學研究資源庫建設

我區依托大數據平臺著力建設種類完備、內容充實的區本、校本教學研究資源庫，助力教學質量提升。教研員和各科教師結合課標要求和具體學情精心編制和整理各類教學資源，主要包括教案、學案、習題、試卷、教學課件、教學視頻素材等多種類型，初步形成了三個教學資源系統，方便教師在日常教學中使用。一是課時教學原創資源庫系統。在加強區域教學研討、學校集體備課和年級分工的基礎上，建設了覆蓋各學科主要模塊，基于課程標準的，以課時為單位的課時教學資源庫，主要內容有教學設計、課件素材、前置導學案、課時隨堂檢測題等。二是形成性檢測題庫。教研員帶領教師借助大數據系統對各類質量檢測數據進行深度分析，反思和改進命題工作，精選各科骨干教師有針對性地調整和優化試題，逐步完善單元配套檢測題庫和學期形成性檢測題庫。同時還依據學生知識技能掌握的基本情況，針對各科教學重難點知識梳理出易錯題庫，供系統自動推送給學生進行個性化練習。三是微課視頻資源庫系統。以課時為單位，收集區內教師執教的各級各類賽課賽教公開課、青年教師青藍工程展示課、名優教師展示課等精品視頻課堂實錄，結合“一師一優課，一課一名師”等活動建設微課視頻資源庫，供區域內教師日常教學和業務研修用。

區域學科教學質量提升是一項復雜的系統工程，大數據為我們提供了優化管理、智能提質的可能。我區用區域行政層面全力推動基于大數據的教學質量管理實踐，致力于創設開放融合的組織管理形態，完善滿足學生個性需求的學科資源體系，構建靈活多元、個性化的學習方式，以期實現基于大數據技術的深度學習與教研，不斷提升區域學科教學質量。

參考文獻：

[1]顧小清，張進良，蔡慧英.學習分析：正在浮現中的數據技術[J].遠程教育雜志， 2012（1）：18-25.

[2]吳海練.基于數據分析的聽評課制度改革[J].科教導刊， 2017（20）：53-54.

[3]曾擁軍.大數據背景下區域教學分析系統構建[J].北京教育， 2017（11）：68-69.

責任編輯：趙赟