教師使用數據的含義、價值與前提

謝海燕

（江蘇師范大學教師教育學院，江蘇徐州 221116）

數據在我們的決策工作中日益重要，教師的教學工作將很快被數據包圍。但究竟哪些是 “數據”？教師為什么要使用數據？哪些是基于數據做出的決策？為學校投入先進且豐富的軟硬件資源就能確保教師成功使用數據嗎？這些問題的回答對未來數據在學校的實際使用具有現實意義。

一、教師使用數據的含義

（一）相關概念的辨析

1.數據、信息與證據

數據是指易于存儲和交流的事實、數字及測量的結果，它可以在圖片或者文字中捕獲，也可以在音頻和視頻中獲得。所以，數據的來源非常廣泛，數量龐大、類型多樣。現在所說的教育大數據指的是“采集面向大樣本的學生認知、行為、情感等多個維度，數據量特別大，產生速度特別快，數據體積特別龐大，傳統數據存儲和運算都無法處理，需要新的處理方式和研究范式的數據。”［1］教師所使用的數據具有大數據的一些基本特征，但并非大樣本數據。

數據本身不包括判斷和解釋，所以并不是直接的行動基礎，只有把數據放在特定教學背景中進行解釋和判斷才能轉化為教師決策的信息。［2］而基于證據的教學強調的是一種源于證據的方法或方法論，這些證據表現為嚴密論證的實證研究結果，并進一步衍化為一些可信的、有價值的、實質性的建議。所以，用于教學決策的證據與有效性是等價的。

進一步地講，數據與大數據主要從技術角度考慮如何獲取、存儲與處理數據；信息則強調獲取的事實是否有助于問題的解決；而證據從思維或意識的角度強調依據的可靠性和有效性。這三個概念在使用過程中常常沒有清晰的界限，本質上也有很大的交集。課堂教學領域中使用的相關術語還包括“促進學習的評價”“形成性評價”“反饋”等，各種術語所強調的角度不同，但都指向共同的目的：使用可靠的依據提升學生學業成就。

2.數據決策與直覺決策

與數據決策相對的是直覺決策，它的好處是迅速且不費力。例如，專家教師不需要經過繁瑣的數據收集和仔細的數據分析過程就可以迅速做出正確決策和行動。實踐中大部分教師的決策都基于直覺，他們有充分的理由和自信反對數據決策：“根據我多年的經驗……”。實事求是地講，對成功的經驗教師或學校管理者來說，大部分時候的直覺判斷是正確的，這是不可否認的。但另一方面，學校是動態的機構，教學理念、學生、課程內容等都在隨著時間迅速變化。例如，老教師多年前的一些經驗性決策很可能已經非常不適合用來判斷當下學生的一些情況并迅速解決問題，但強烈的直覺支撐著他長時間地等待曾經有過的良好效果。因而，錯誤的直覺可能導致時間和資源的浪費。

直覺在某些情況下產生錯誤決策的深層原因與教育中三個現象相關：辨識、情感和偏見。相關研究結果表明：專家教師基于經驗形成的認知框架能使他們從海量信息中辨識出重要線索，線索作為一種信號迅速激發了恰當的行為模式，這些線索是根據先前的類似經驗做出的學生情況推測，這種基于不同學生卻做出類似推測的行為有時候會產生錯誤。情感是導致錯誤的第二個因素，這是一種沒有邏輯理性的對學生正面或者負面的一種感覺，這種不理性的情感也可能產生錯誤決策。偏見是人們認為直覺不可靠的最大因素，重大的偏見來自穩固的個人觀念，教師會主動尋找新信息強化個人觀念并回避其他方向的數據，這種傾向導致了教師決策失誤。［3］因此，直覺決策存在很大風險，這種風險只有數據分析可以糾正。例如，直覺讓大多數學校把不滿意的教育結果歸咎于生源，進而做出抓好招生工作的決策。但如果把生源輸入數據和輸出數據之間的變化作為決策證據時，抓好教育過程的工作就成為一種決策。

需要強調的是，數據決策只適合解決結構良好的問題，因為數據源于學生的認知、情感、社會背景等可測量指標，這些指標的確定要以明確的問題為基礎。因此，數據決策的重要前提是從教育現象中提出明確的問題。

（二）教師使用數據的含義

教師使用數據的目的就是作出決策，所以“數據的使用”與“基于數據的決策”“數據驅動”等是等價定義。其本質是一種行為模式：數據揭示學生學習目標的完成狀況——教師選擇和設計教學策略——提供個性化指導促進學習目標的達成。這個過程可分解為四個要素：評估與分析學生學習結果、制定SMART［具體的（specific）、可測量的（measurable）、可獲取的（achievable）、真實的（realistic）、有時限的（time-bound）］且具挑戰性的學習目標、制定和執行符合學習目標的策略。［4］可以看出，數據的使用過程強調完整性，不是零散、無計劃的，這個過程有明確的使用目的、策略制定與實施及對效果的評估。

1.分類

教師使用的數據不是大樣本數據，他們只關心自己班級學生的數據，這種數據的特征主要是多樣性。一個問題的解決要避免使用單一數據進行分析和解釋，而是用各類數據之間關系的分析來制定決策。因此，有必要對教師使用的數據從不同的角度進行分類，使其有一個清晰的外延。

按照信息流動的過程可分為：輸入數據、輸出數據、過程與背景數據及轉化數據。輸入數據是關于學生特征和教師特征的數據，例如學生入校成績、民族、家庭背景、教師資歷等。輸出數據包括評估結果、書面和口頭測驗、檔案袋及成績報告單等。過程數據主要是指教學過程中產生的評估結果，例如課堂觀察、教學文檔、學習策略、教學時間、教學管理、課堂管理、測驗等；背景數據包括學校氛圍、學風、紀律、社團、辦學理念、課程、設施、資源等。每次決策并非使用單一類型數據也不是使用全部類型數據。［5］

除此之外，按照數據本身的性質可分為量化數據和質性數據；按照學生的認知分為認知數據、非認知數據和教育實踐數據；［2］按照數據所處的層次分為區域數據、學校數據與課堂數據；按照是否是規范的學術研究結果分為校內數據與校外數據；根據數據產生的方式與使用目的分為管理數據、測評數據、行為數據和資源數據等。［6］

數據的多樣性意味著數據的使用要有所選擇，選擇哪類數據進行收集和分析是由使用的目的決定的。

2.過程

大部分文獻都認為數據使用的過程包含了教育科學研究的如下步驟：明確研究問題、收集數據、分析數據、解讀數據和采取行動（或作出決策）。與教育科學研究的區別在于其首要目的是改善特定情境中的教學實踐而不是得出更具普適性的一般規律。因此，背景數據對教師來說具有特殊意義。

明確的研究問題是這個過程中最為重要和有意義的一個步驟。如前所述，基于數據的決策只適用于結構良好的問題，一個結構良好的問題其特征是問題本身和實施條件的明確性。首先，問題的明確性是指從復雜的現實中抽象出問題的本質特征，對本質特征的準確描述代表了問題的明確性，而混雜了各種因素的問題實質上很難利用數據得到有效解決。例如，“如何改變某邊遠農村初中學生成績墊底現狀”是一個不明確的問題，因為成績墊底的原因十分復雜。在剝離出家庭影響、學習時間、學風管理、師資水平等因素后抽象出“如何夯實初一新生基礎知識與技能”則是一個更加明確的問題。其次，實施條件的明確性是指研究問題要有詳實的背景數據。數據本身不是決策的依據，只有在特定情境中才具有了意義。“初三學生不能快速準確地認讀條形統計圖”在一所學校可能是個別現象而在另一所學校可能是普遍現象。同時，明確的問題決定了數據收集的方向及潛在數據源的選擇，取證的過程要耗費大量的人力和物力，應清楚需要收集哪些數據，防止淹沒在海量的數據中。

數據的分析、解釋和決策行動都與教師的專業化水平相關。這里面包含一定的統計學知識和教學法知識。例如會借助數據分析軟件簡單地匯總、組織和優化數據并會選擇恰當的數學模型表達數據。而數據解讀能力及采取的決策與行動都與教師教學法知識密切相關。教師的決策體現出對實踐問題的解決能力，而解決能力的評估要依靠下一輪的數據。

3.水平

實際上每個教師都會不同程度地使用數據，但他們使用數據的水平是有差異的：低水平的教師將數據用于監控學生學習和管理學生；中等水平的教師使用數據分析學生的優勢和劣勢，但只是花更多的時間進行重復性教學活動并不改變解決問題的方式，例如“這道題目我講了不下三遍，還有人做錯”；高水平的教師能結合多種數據的分析與評估不斷更換策略直至問題解決。

綜上，教師使用數據是一種以課堂教學為特定背景，以改善學生學業成就為指向，選擇、收集、分析、解讀與教學有關的數據，并對行為結果進行準確評價與改善的行為。這種行為既與教師數據素養有關，也與教師專業化水平密切相關。

二、教師使用數據的主要價值

數據對實踐改善的重要價值并不是一個新的思想，早在18世紀，蒙田就把“基于評估新信息和知識的能力與明智的行動”作為一種公眾核心價值。［7］數據在學校課堂層面的價值主要是有效提升學生學業成就、改善教師教學。

（一）提升學生成就的重要手段

國外從二十世紀九十年代開始就不斷有確鑿而全面的證據表明數據能通過改善教學提升學生學業成就。布萊克等回顧了250份關于形成性評價的實證研究，結果證實課堂觀察數據能有效減少課堂管理時間、增加學生任務完成時間并增進師生關系。［7］在2016年的一份實證研究中，參與數據使用的9所學校中有4所學校解決了與低水平學生成就有關的問題，1所學校取得顯著效果，其余學校因為各種實施條件的限制未能達成目標。［8］

（二）促進教師專業發展的重要方式

數據的使用既是教師專業化發展的組成部分，也是促進教師專業發展的工具。人類認知結構總是傾向于保持固有觀念的穩定，總是用現實世界獲取的信息去適應頭腦中已存在的觀念，而不是改變心理結構去適應新信息，通過使用數據，教師能了解到偏見是如何運作的，從而打破認知偏見，得到真正的專業發展。

數據對教師實際的課堂教學也具有重要價值，教師通過理解和管理他們自己的課堂數據確定教學的效果，并對有效或者無效的原因給出一個恰當的結論。大數據能夠描繪出大樣本學生成就的特征，但不會告訴教師如何在他自己的課堂上進行改善，而課堂層面的數據所提示的教學效果使教師更準確地調整教學策略更好地照顧學生個體差異。

（三）促進家校溝通及向上匯報工作成就

數據可以幫助教師確定自己學生的優點與不足，通過向家長提供數據使其更好地配合教學工作，對學生成就做出表揚，向家長及社會展示班級和學校的實力。例如，用于和家長溝通學生在校狀況、與其他學校共享數據、向社會公開教學成就、在網站等媒體宣傳自己的優秀成績、向督導部門提供自評數據等。

三、教師使用數據的前提

（一）良好的數據文化

首先，在不同的發展階段，學校應當有一個明確的數據使用目的。從校長到管理人員到教師都非常明確且準確地理解了這個目的，共同的目的才能形成一致的行動，減少不必要的誤解和消極應對，提高問題解決的效率。進而在整個團隊共同愿景下，在學校層面、班級層面及學生個體層面形成可測量的目標，如果沒有清晰的目標就沒有評估的標準，很難使數據發揮作用。

其次，完善的人員組成和團隊。數據使用過程中涉及的關鍵人員包括校長、數據專家、帶頭人及教師合作團體和規律的活動時間。例如，校長要鼓勵和支持數據使用活動，并將使用熱情傳遞給教師，示范數據使用的過程、制定計劃、組織相關培訓幫助教師學習如何使用數據，校長同時決定著教師可以訪問到哪些數據，通過及時為教師提供數據促進教師發展，并調整人員結構使其適應數據的使用，對實施過程進行監控。這樣才能保證教師有機會合作使用數據，從而提高使用的效率。帶頭人也是數據使用環境中的一個重要因素，這個人能夠帶動出一種探究的氛圍，吸引老師們聚在一起對數據結果進行研討，能充分激發每一個成員的才能，得到豐富的研討成果。數據專家則專門負責數據的輸入、儲存和變更，及時為教師提供數據等管理工作，同時協助進行數據的分析、解讀和使用。數據專家往往是兼職，在荷蘭和英國的有些學校，會挑選本校學科帶頭人充當數據專家，或者在教師中尋找具備這一專長的人來擔任。

最后，教師之間要有密切的合作，不同教師的專業水平不同，數據的使用會導致不同的結果，能力有限的教師獨立行動，可能誤讀數據或濫用數據，或者對低效的教學實踐無能為力，而互相合作的教師團隊能產生高質量的學習結果。由于我國學校有成熟的教研室制度，從傳統和習慣上保障了教師之間的密切合作，不再贅述。

（二）優質的數據資源

教師使用的數據優質性主要指數據的質量、可接觸度和可用性三個特點。數據的質量，是指數據獲取的真實性、客觀性和保存的完整性。數據獲取的真實性和客觀性一方面依靠數據收集技術，真實客觀地記錄課堂數據。例如，在線學習系統、高拍儀、數碼點陣筆、可穿戴設備等能建立包括學生認知、非認知、學習規律、學習態度等方面的學習數據庫，以及教師教學文本、視頻、成就等。另一方面要依靠數據收集和管理技術，例如，明確數據需要解決的問題、學會選擇合適數據、掌握科學的教育研究方法等保障數據的客觀性、信效度、關聯性、準確性及完整性和即時性。可接觸度是指在保障數據倫理性和安全性的前提下，教師能在多大程度上及時、容易、迅速地接觸到相關數據。可用性指數據格式與教師熟悉的分析工具之間的匹配，數據的類型與教師需要的匹配。如何平衡好這幾對關系，還需要對數據開放的程度、范圍、對象等做詳細論證。

數量越來越大的教學數據把數據的管理和數據質量提上了日程。當前對數據管理與數據質量的研究大部分在國家層面和區域層面探討。原則上，學校數據作為區域數據的一部分，在數據標準等方面要與上一級數據標準相一致。國家層面的數據質量管理主要研究如何為教育決策提供保障，目前鮮有研究明確地從教師決策需求方面考慮數據質量問題。

（三）積極的使用者

首先，教師要具備基本的數據素養并積極發展相關聯的實踐知能。相關研究已經給出了教師數據素養的結構和衡量標準，主要包括數據意識、數據定位與采集能力、數據分析與解讀能力、反思與決策能力以及數據倫理道德。李青使用德爾菲法征求專家意見，以數據知識、數據技能、教學應用和意識道德四個方面為衡量體系，對北京市中小學16位教師進行調查，結果顯示數據素養處于良好水平（平均77.3分）。［9］但從教師教學實踐層面來看，數據素養的某些部分還很薄弱。在一項國外調查研究中，教師認為收集數據并不困難，也能分析出數據所表現出的學生優點和不足，但如何根據這些分析結果促進學生主動學習遇到很大挑戰。［10］這是因為和數據收集、分析有關的技能可以在短期內掌握，但如何在海量數據中決定選擇哪些數據作為決策的依據，以及基于數據結果做出反思和決策的能力是一個需要長期發展的綜合化的專業能力，教師要意識到新時代對教師職業提出的更高要求，積極促進個人實踐知識和能力的發展與提升。

其次，學校要維護好教師使用數據的心理狀態，這里的心理狀態主要指使用數據的動機。與動機相關的因素包括態度、主觀規范、感知控制、自我效能感、集體效能感和行為意向。態度是一種個人傾向或信念，信念會影響教師對數據分析結果的解讀或觀察數據的收集。態度又可以分為情感性態度和工具性態度，情感性態度是指對數據使用的預期中產生的感覺或情緒，例如，教師對使用數據制定決策充滿興趣，而不是心存畏懼。工具性情感是指教師對數據使用效果的信念，例如，教師不相信使用數據會比自己的經驗和直覺更有效地改善教學或者教師確信使用數據能提高教學質量。主觀規范是指對來自外界規范期待的反應，例如教師對學校以行政命令的方式要求教師使用數據的反應。這種主觀規范能讓教師感覺到來自外部的壓力，對規范期待反應積極的教師會表達更多使用數據的意愿，而對規范期待反感的教師在數據使用中會遇到障礙，例如教師覺得是因為學校在進行數據使用工作而不認為這項工作與自己的課堂密切相關。感知控制是指教師對預期行為控制程度的感受或者對預期結果的控制力，例如，教師感到自己對基于數據做出教學決策有很大自主權或者有些教師認為教學結果是不可控制的，把成績好壞歸咎于每屆學生的不同。自我效能感是指對預期行為表現出的信心，認為自己有能力成功使用數據。集體效能則是對團隊成功使用數據的信心。行為意向主要表現為有意識地計劃、決定或自我建構以投入努力去實現目標，行為意向被認為是調節其他因素的紐帶，是使用數據的前提條件。［11］如果學校缺乏對教師心理狀況的考慮，例如過分關注數據使用形成的問責機制，可能會影響教育者對基本的學習問題和教學問題的解決品質。

綜上，在數據技術迅猛發展的新時代，教師如何積極而科學地使用數據以使其發揮應有的價值是學校面臨的現實問題。學校校長和管理者層面要清醒地認識到這個問題的緊迫性，明確教師使用數據的含義和價值，積極構建合理的數據使用環境，并在實踐中不斷驗證和優化數據使用過程，使其更加系統化和科學化。