大數據思維下個性化教學與教研策略研究

傅勇

《教育信息化“十三五”規劃》指出，應培養教師利用信息技術開展學情分析與個性化教學的能力，增強教師在信息化環境下創新教育教學的能力，使信息化教學真正成為教師教學活動的常態。未來，學校要在教育教學實踐中充分利用好數據，并利用數據為教學、教研提供個性化服務。

在此背景下，作為第二批福建省普通高中課程改革基地校和第二批福建省義務教育教改示范性建設學校的廈門市松柏中學，承擔了教與學方式改革和精準教學項目的研究實踐。學校嘗試通過《大數據思維下構建個性化教學模式》課題，以立德樹人為根本，以提高教學質量為中心，聚焦教研組及備課組建設、教師專業成長、課堂教學，本著“深化教學改革，加強教學質量監控”的思想，探索通過教師在線實踐社區項目（簡稱COP項目）的建設和科大訊飛大數據精準教與學系統的運用，深入教育教學核心環節，進一步更新教學理念，切實加強教育教學研究，提高教師隊伍整體素質。

一、基于大數據學習研究，順應大數據變革浪潮

1.利用教育大數據，培養教師數據思維

在大數據變革浪潮的推動下，如何提升教與學的精準度，推動學生個性化發展，已成為學校教育可持續發展的關鍵所在。利用大數據對學生學習行為進行分析，形成教師教育教學“數據智慧”，是聚焦課堂教學、聚焦教研組備課組建設、幫助教師優化課堂教學行為、提升教師個性化教學的重要保證。

教師的數據智慧是在長期教育教學實踐活動中形成的。許多教師在教育教學生涯中，采用自己的學習經驗和方法來記錄所教學生的優勢和不足，但這些記錄相對比較簡單，不易攜帶，難于分享，也難于進行快速分析。如果以經驗型主導了教師個體反思、備課組教研、教研組教研和年段質量分析會，勢必因為缺乏數據支撐的信度，導致教研活動、質量分析和教師教學反思缺乏必要的精準分析，進而束縛了教師的研究思路，限制了教研大視野的深度。因此，引導教師群體從“經驗重復”向“數據實證”轉變，就需要引導教師在分析處理數據的基礎上，通過反思和研究逐步提升為信息和知識，最終成為自身頭腦中極為個性化的教學智慧，并通過教研活動，讓個體教學智慧在集體研究中碰撞，使教研更加清晰、顯性、有效，從而推動教研管理的變革。

2.優化數據平臺，改進教師“教學決策”

“數據實證”轉化為“教學決策”，進而改進自身教學方式，是教師利用數據輔助教學的根本目的。因此，要引導教師在熟練使用數據分析軟件工具的基礎上，通過利用數據、分析數據、依據數據改進教學行動，形成教師的“數據智慧”，進而改進教師“教學決策”。

學校在大型考試及階段練習中均按照學校學生的實際學情及往屆中高考、市質檢校均分情況進行命題，市教科院提出“大型考試難度結構建議”更是成為我們命題的重要參考指標。嚴格控制試卷難度，注重命題的信度和效度，做到重要考點把握到位、方向題型模擬全面、試題風格符合趨勢、難度順序排列合理。

為了獲得必要的數據，學校在多種數據采集、分析平臺對比基礎上，經過反復對比，最終選定科大訊飛智學網，并在2017年8月開始在全校推廣使用，要求教師改卷采用智學網網閱或手閱形式，將日常的周末練習、階段練習、大型考試等過程性和結果性數據進行伴隨式的采集，充分發揮大數據、云計算等技術的作用，利用大數據采集與分析系統，打通學校教學的各個環節，實現全教學場景的學業數據采集，避免出現信息孤島，實現數據匯聚，從而找到一個適合校情、科學客觀、簡便易行的數據分析標準。

學校從2017年8月31日開始使用智學網閱卷以來，已進行了四百余科次的改卷和數據分析。智學網可以為任課教師提供的功能：一是考試總覽，包括概覽、成績分段統計（按優秀、良好、合格、不合格四段）、知識點掌握情況統計（知識點名稱、掌握程度、對應題目）;二是試題解析，包含答題情況、各題的選項統計、平均得分、答對、答錯、查看優秀試卷、難度。考后的大數據蘊含著豐富的教育教學和管理信息，是下一步教學診改的依據和前提，科任、備課組、教務處到學校高度重視數據的梳理與匯總，重視數據的信息情報功能，分析研究數據現狀，讓數據說話。各學科教師深度挖掘數據價值，從數據分析中挖掘問題，圍繞出了什么問題，為什么會出問題，怎樣不出問題進行深入思考。智學網提供的可視化學生數據和基于知識點的分析診斷，教師可以進一步了解學生個體的學習需求和知識盲點，有效幫助教師在教學過程中，尤其是復習課和講評課，能快速、精準定位講評重點，形成“教學智慧”。數據智慧能夠引導教師反思學生學習與教師教學行為中的得失，為教學主流程指導提供科學依據和最佳路徑，從而改進“教學決策”，提升講評效率和講評質量，提高課堂教學的有效性，實現學生的個性化發展。

3.運用教師“教學決策”，改進精準教學模式

在課堂教學中，如果教師能夠學會運用數據，他們就可以了解學生的能力和不足，從而來改進教學計劃。[1]在傳統教學環境下，學生不能準確地認識自身學習活動，即使建立錯題集，也很少能做到清晰、精準了解自身對知識點的掌握程度和情況。教師教學更多依靠感覺、直覺，憑自身的教學經驗，來感知學生可能出現的薄弱知識點，形成當前的教學行為。這種缺乏數據實證和教學智慧支撐的教學決策，在教學和作業布置過程中可能出現學生掌握的東西反復學習，未掌握的知識不能及時鞏固的情況，教與學效率雙低。如果不能將教學數據進行充分挖掘和精準分析，教師在課堂教學，尤其是復習課或試卷講評課只能就題論題，教學、講評和輔導中無法實施精準教學。

數據實證和教學智慧支撐下的教學決策，有利于引導教師“俯下身段關注學生的發展”，便于教師采取有針對性的措施，改進教學，提高教學有效性，因人施策、精準發力，切實做到“精講、精練、精批、精評”的教學要求，助推“生本高效”，促進教學能更有效地服務學生。

數據實證和教學智慧支撐下的教學決策，便于隨時查看和分析學生的薄弱環節及原因，思考改善課堂教學結構、組織形式，確定共同的學習問題和教學解決方案，個性化、有針對性地輔導學生學業。教師根據學生所在年級、班級共性錯題和薄弱知識點的情況，在系統自動推送的變式訓練題的基礎上，依據學校校本作業題庫及購買的題庫資源，進行二次整合，生成考后變式訓練卷;教師也可布置個性化變式訓練作業并能夠實時跟蹤學生的作答情況。這對于避免大量的重復練習、消除題海戰術、減輕學生的學業負擔、提高學生實際問題解決能力有重要意義。

基于學生的學習立場來說，某個知識點未能有效掌握，就重點去鞏固、操練相應知識點的習題，這樣就形成了診斷到學習的閉環，避免了學生在題海中浪費時間，尤其是在福建省高考綜合改革的背景下，每個科目的大數據對學生的選課尤為關鍵。比如，數據反映這個學生的物理學科成績不錯，系統就會建議他選擇物理學科。如果這個學生歷史相對拔尖，系統就會將歷史作為優先選擇的學科推薦給他。

教研組、備課組可以借助智學網，根據歷次考情及學情追蹤，進一步研究校本作業的標準、類型、層次等，不斷進行二次研發，努力使校本作業符合課程標準有重點、落實教學目標有層次、類型豐富促發展，不斷完善基于校本的教學資源庫，學生作業有效性明顯提高。

4.完善學校數據分析平臺，促進科學管理決策

學校教育教學數據既包括長期積累形成數據，如學生的學習習慣、教師的教學風格等，也包括短期獲取的數據、學生作業以及課堂互動等，對過程性的教學數據進行實時監測、科學統計、動態評估，形成數據匯聚中心和管理決策中心，校級管理者能夠針對問題及時采取措施;客觀、公正地評價教師隊伍水平，為改進教學方法和方式提供決策支持，實現“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”。

作為學校管理者，僅僅挖掘、了解顯性數據是遠遠不夠的。要進一步提升教育教學效益，必須進一步挖掘如班級、年段、學校文化等隱性數據，采取有效措施，幫助教師改善教學行為，將數據嵌入學校教學、教研管理的方方面面，并讓“數據實證”“數據智慧”處于教學教研相關活動的核心，推動學校教學教研管理的升級。

二、運用課堂觀察數據，提升個性教學模式

聽評課是推動聚焦教研組建設、聚焦教師專業成長、聚焦課堂教學、提高課堂教學質量最直接、最有效的研究方法和手段。傳統的聽評課主要是基于對課堂教學結構的分析，圍繞教學目的、教學內容、教學方法、教學效果、教師素養等課堂教學要素的評價來構建的，更主要是根據聽評課教師自身教育教學的經驗進行判斷，缺乏必要的課堂觀察技術和數據支撐，無法為課堂研究、教育教學研究提供最真實的第一手資料，也無法為教師專業發展提供有力支持。

學校參加了首都師范大學現代教育技術重點實驗室王陸教授開展的“教師在線實踐社區COP”課題（簡稱COP）的研究。COP研究主要利用大數據對課堂進行課堂觀察，通過“編碼體系S-T分析方法“（簡稱S-T分析法）”和“記號體系分析方法”，對課堂的教學類型、有效性提問、教師理答方式、四何問題和對話深度等進行有效的數據分析。S-T分析法的基本思想是，通過對教學過程中教師行為（稱為T行為）和學生行為（稱為S行為）進行采樣與編碼，利用S-T圖何Rt-Ch圖進行教學結構描述課堂的基本結構與實時發生的事件來分析課堂教學的質量與特征。Rt是教師行為占有率，Ch是師生行為轉換率。根據Rt和Ch值，將課堂教學模式分為練習型、混合型、講授型和對話型四類。記號體系分析方法是利用記號（如“正”字），針對課堂中教師提出的問題和采用的提問策略進行記錄與分析的一種聚焦式課堂觀察方法。COP研究針對課堂教學中的“有效性提問”“學生回答類型”“學生回答方式”“對話深度”等四個維度進行觀察記錄。[2]

學校由原教科室主任柯旺花老師領銜組建了COP團隊，團隊共17位研修教師，涵蓋語文、數學、英語、物理、化學、地理、生物等學科，跨初中、高中。研修期間，每個月一次的線下面授活動，COP團隊教師以團隊伙伴的課例為基礎，以真實的課堂教學為情境，引進了課堂大數據觀察分析法，依據課堂教學行為觀察數據對課堂上教師的教學行為進行嘗試效果的分析。通過借助課堂教學行為觀察數據發現課堂教學中的亮點和問題，引導教師聽評課從“經驗重復”向“數據實證”轉變，重點圍繞課堂問題的發現和解決，并結合經驗式分析，提供個性化的教學反饋及建議，改善個性化的教學評估，優化個性化的教學決策，從而達到發現內在的教學規律，探討教學本質，完善教師的教學行為，促進教師專業發展。

對課堂互動質量的評價，離不開對課堂細致的觀察和科學的方法。COP項目的引入和逐步推廣有效提升了課堂教學數據采集的效率，通過對課堂采集的數據進行自動量化分析，進一步加強了分析深度和速度，有效反映了教師的教學行為、學生的學習情況。通過數據分析為評課提供了科學依據，幫助教師觀察和指導教學中的行為習慣，從而起到了促進教師群體的發展，提高了課堂教學的有效性，最終達到促進學生發展的目標。

三、發現本質問題，尋找解決策略

學校通過《大數據思維下構建個性化教學模式》課題，以“教師在線實踐社區COP”和科大訊飛大數據精準教與學系統為抓手，有效構建個性化教學與教研新模式，校本教研著重聚焦問題解決的水平程度，教師通過改善自身行為的反思性實踐，不斷促進自身的專業成長，課堂教學有效性不斷得到提升。2017年、2018年，學校先后獲得思明區初中教學質量獎。《大數據思維下構建個性化教學模式》課題在構建個性化教學與教研新模式上初步發現了本質問題，并取得了一定的成果。但如何通過大數據引發學校管理者和教師實現數據智慧，優化教學決策，改善教學行為，促進自身專業成長，依然存在諸多現實挑戰，筆者根據實踐提出部分解決方案。

1.加強教師數據分析和利用能力，助力教師數據智慧養成

由于教師對大數據及在教育教學深度與廣度上認知程度的差異性，加之教師分析數據能力存在較大的局限性，面對海量的大數據，無法最大限度地挖掘價值，并從中形成數據智慧，進而用于改進教學行為的教學決策。

今后在校本培訓方面要進一步加強教研組、備課組、教師有效利用和解釋大數據信息的相關培訓，進一步構建新時代大數據視角下新型教師發展觀，不斷提升教師的理論水平與實操能力。提升教師對不同類型的數據進行深度研究的自覺性，將大數據與改善教學實踐進行進一步有效結合，并將大數據轉化為教學策略、教學方法等的自覺。

2.加強教師數據團隊和平臺建設

大數據被廣泛應用于學校的管理、教育教學等領域，對大數據的轉化、把握和利用已是提升學校教育教學水平的大趨勢。但由于學校經費的限制，無法采購只能是試用智學網等大數據平臺軟件，制約了大數據思維下構建個性化教學與教研新模式向深度和廣度發展。今后，要積極爭取財政投入，加強智學網等大數據平臺軟件服務商與學校教育教學實際需求的有效對接，促進服務商改進題庫的有效性和針對性，進一步提高考試命題和個性化學習推薦的信度和效度。

培養教師的數據智慧，需要學校管理者創建一個由職能部門牽頭的專業數據團隊。學校目前雖然設置了電教信息中心，但人員嚴重不足，缺少進行數據分析與統計的專業人員，嚴重制約了學校數據智慧建設。

學校要爭取人員編制，招聘專業人員，加大對各個教研組骨干教師的培養，形成一支學校專兼職的數據團隊。學校教學教研管理強化數據意識，以提升教師的數據智慧為根本目標，以數據團隊成員為核心，以點帶面，組織相關學科教師明確任務，開展學校數據智慧提升計劃，創建教學教研數據收集的框架，進一步明確學校教學教研大數據的范圍和來源，注重與評價和教學實踐相關的數據收集，并將數據資源標準統一化，完善持久運作的收集、分析數據并將分析結果轉換為教學決策和實踐的可視化輸出體系，真正發揮大數據在教育發展中的價值。

3.推動課堂觀察數據運用，助力青年教師成長

教師在線實踐社區COP實際運作中，我們發現運用內容分析法、視頻案例分析法和統計分析方法，按照初期、中期和后期三階段針對實踐數據進行了綜合分析，發現對參加團隊的17名新手教師、成熟教師及骨干教師教學反思水平都具有持續的促進作用，可以有效支持教師的專業學習與發展。但前期參與的教師群體偏少，今后要把COP項目與學校的教學科研整體工作相結合，尤其是通過教學案例，利用教學行為大數據改善課堂教學的具體方法和策略，使項目的開展切實起到促進本校教師，尤其是青年教師專業發展，從而進一步有效促進學校教育教學質量的提升。

廈門市松柏中學基于本校教育教學實際，探索出了大數據思維下個性化教學與教研新模式，為教學教研模式的優化提供了借鑒。目前，通過大數據引發教師實現數據智慧，優化教學決策，改善教學行為，促進自身專業成長，依然存在著諸多現實的挑戰。因此，探索了大數據思維下構建個性化教學與教研新模式，一是在于學校管理者意識到大數據的價值，倡導學校數據文化;二是通過數據團隊引導教師形成對于數據智慧能夠改進教學和提升自身專業成長的直觀認識，樹立教師的數據意識;三是不斷完善學校數據分析平臺，基于教師教學和學生學習的目標，創建學校數據體系，形成數據決策支持系統。在學校數據挖掘的過程中，要對搭建數據收集的框架，做好數據收集類別的遴選，及時分析教師的教學行為和學生的學習狀況，生成可視化的評價報告，及時反饋給學校、教師、學生、家長等，相關部門和人員可以根據分析結果，提出相應的改進策略或優化模式。

參考文獻

[1] Earl，L.，&Kate，S.Leading schools in a date rich world[M].Thousand Oakes，CA：Corwin Press，2006.

[2] 王陸，張敏霞.課堂觀察方法與技術[M].北京：北京師范大學出版社，2012.

（作者單位：廈門市松柏中學）

責任編輯：李莎

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