智能時代中小學教師數據素養現狀調查及培育策略研究*

成凱茜

(江南大學 教育學院 江蘇 無錫 214122)

1.引言

智能時代的標志是人工智能、大數據等新興技術的廣泛應用，而在教育領域，各種智能教學和管理系統產生的大量數據可以幫助教師進行更精準和科學的教育教學決策，教育已經邁入數據驅動的新時代。2017年我國發布的《新一代人工智能發展規劃》強調發展智能教育，數據和智能的結合成為當前社會科技發展的趨勢。2019年教育部發布的工作要點文件明確要為教師舉辦大數據研修班，做好人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作[1]，數據素養無疑成為智能時代教師必備的素養。

目前我國中小學教師的數據素養已經引起了學術界、教育部門、政府部門的重視，但仍沒有系統地開展培訓工作，相關研究的系統性和深入性也不夠，教師數據素養發展存在多方面的問題。我國有大量中小學教師，為貫徹落實習近平總書記新時代關于教師隊伍建設的意見，提升教師數據素養是其中一項重要的任務。因此，本研究主要解決以下兩個問題：(1)在確立評價指標體系的基礎上編制量表和調查問卷，對中小學教師數據素養現狀進行調查，了解中小學教師數據素養培訓情況和意愿；(2)結合調查結果，找出存在的問題，分析其原因，給出提升教師數據素養的策略建議，助力我國中小學教師數據素養提升。

2.教師數據素養概念詮釋

2.1 數據素養。關于數據素養，至今尚未有一個明確的內涵界定。其概念最早起源于美國，維基百科對于數據素養的定義是“數據素養是指將數據作為信息進行閱讀，理解，創建和交流的能力。”Schield在2004年最早提出了數據素養的定義。他認為數據素養是信息素養與統計素養的重要組成部分，具備數據素養的人必有獲取、評估、處理、總結與呈現數據的能力[2]。在我國，項華[3]最早給出關于數據素養的定義，他認為，數據素養是一種基于計算機進行數據探究的科學素養。在本研究中，數據素養指大數據時代個體具有一定的數據意識、數據知識、數據道德，能夠獲取數據，對數據進行處理、分析與應用。

2.2 教師數據素養。國內外學者圍繞教師數據素養的內涵進行了諸多探討，但目前仍未有一致界定，但可大致分為意識說、技術說、能力說三類。相較之下，能力說是教師數據素養界定的主流觀點，即將數據素養看作教師的一種綜合能力。本研究認為，教師數據素養指教師具有一定的數據意識和數據知識，遵守數據倫理道德，能夠獲取數據，對數據進行處理、分析與應用，以支持教學交流和改進教學的能力。

3.中小學教師數據素養現狀調查

3.1 研究設計。

3.1.1 取樣。本研究采用現場與網絡發放收集問卷兩種方式，調查了全國中小學教師共220名，回收問卷213份，其中有效問卷182份(有效回收率82.7%)，其中男教師71人，女教師142人；師范畢業的教師138人，占64.8%，非師范畢業的教師75人，占35.2%；小學教師115人，占54%，初中教師98人，占46%。

3.1.2 測量工具。問卷由個人基本信息、數據素養基本情況、數據素養培育策略三部分組成，共30個題目。其中數據素養基本情況部分，通過系統梳理國內外學者對于教師數據素養能力模型的不同詮釋與界定，圍繞教師數據素養中的下位概念——數據知識、數據意識、數據獲取能力、數據處理與分析能力、數據應用、數據道德，編制了量表，該量表由以上6個維度構成，共19個項目，采用5點計分法，1表示非常符合，5表示非常不符合，分值越高，代表越不符合。

對此量表進行項目分析，得到所有19個題項在高分組和低分組上的顯著性水平P<0.05，如表1所示，說明在每一個題項上都存在非常好的區分性，意味著量表中的每一題都通過了項目分析。

表1 項目分析獨立樣本檢驗結果

對此量表進行信效度分析，得到KMO值為0.970，Bartlett球形檢驗近似卡方值為4556.509***(p<0.001)，說明問卷具有較好的結構效度。如表2、表3所示，量表整體的Cronbach's alpha系數為0.978，各子維度的信度系數區間為0.855—0.935，達到了較高的水平，說明該問卷具有較好的信度。總的來說，問卷數據具備較好信效度，適合深入分析。

表2 量表總信度分析

表3 可靠性統計

3.2 研究結果與分析。采用SPSS 26.0對調查的數據進行描述性統計，結果如表4所示。總分平均值為2.50，說明中小學教師數據素養總體水平不高，存在較大提升空間。其中數據道德維度的得分最低(2.19)，說明多數教師能在道德和法律規定的范圍內合理合法地使用教育數據，保護學生個人信息不外泄，在數據道德方面水平較高。然而，在數據知識(2.70)、數據意識(2.52)和數據處理與分析能力(2.66)層面，得分低于總體平均得分，尤其是數據知識和數據處理與分析能力，有待進一步加強。

同時，根據不同任教學段教師數據素養的對比分析結果(如表5所示)可知，初中教師各項得分都低于小學教師，說明無論在整體還是各維度上，初中教師的數據素養都優于小學教師，尤其是數據知識數據分析處理能力兩個維度，存在顯著差異。其原因可能在于，小學階段更注重學生的全面發展，學生的心理狀態和表現較單純，教師更多利用教學經驗和直覺進行教學活動，忽視了數據改革教學實踐的重要價值，而初中階段學生課業任務加重，作業、考試、測評等次數增多，教師的教學工作量和難度都增加，因此對教師教學方面的素養包括數據素養提出了更高的要求。

表4 描述性統計分析

表5 不同任教學段教師數據素養的對比分析結果

對不同性別的中小學教師在數據素養六個維度上差異性進行獨立樣本T檢驗，結果如表6所示。從表中可以看出數據處理與分析能力的p<0.05，說明不同性別的教師的數據處理與分析能力存在顯著差異。其中男教師的數據處理與分析能力的均值為10.5352，如表7所示，女教師的數據處理與分析能力為10.6761，所以男教師的數據處理與分析能力略高于女教師。數據道德方面，女教師的得分低于男教師，故女教師的數據道德水平略高于男教師。其他四個維度的p>0.05，說明不同性別的教師在其他數據素養能力方面不存在顯著差異。

表6 獨立樣本T檢驗

表7 組統計量

對不同畢業專業類型的中小學教師在數據素養六個維度上差異性進行獨立樣本T檢驗，結果如表8所示。從表中可以看出，在每個維度上，師范生都比非師范生得分低，說明師范生數據素養水平比非師范生高。

表8 畢業專業類型差異分析

關于問卷中其他多選題和單選題，在“您認為教育大數據包括什么”一題中，選擇“學生的學習行為(做題時間、聽課神態等)”和“學生在學習平臺上的數據”兩項的人相對較少，分別有65.73%和51.17%的教師選擇，說明教師對教育大數據的認識不夠全面，數據知識不足。

在問卷第三部分教師數據素養培育策略中，參加過1—2次教師數據素養相關培訓的人數最多，占57.28%，從未參加過的人數和參加過3—4次的人數各占18.31%和18.71%，參加過5次及以上的人數占5.63%。可見相當一部分的教師從未參加過相關培訓，值得引起關注和重視。對于參加教師數據素養培訓的意愿程度，83.09%的教師表示基本愿意和非常愿意，14.08%的教師表示一般，可見絕大多數教師的學習態度積極，富有責任心和上進心。關于教師數據素養培訓的形式，更希望線下系統培訓和更希望網絡在線學習的人數分別為108人和105人，幾乎各占一半。在影響教師數據素養提升的因素中，選擇教師自身態度和能力的人數最多，其次是教學設施設備、教師繼續教育培訓和學校管理引導等，可見主觀因素的重要性。

3.3 結論。

3.3.1 數據意識和數據知識薄弱。掌握基礎的數據知識是教師利用數據的基礎,教育大數據有四大來源：一是在教學活動中直接產生的數據，比如課堂教學、考試測評、網絡互動等；二是在教育管理活動中采集到的數據，比如學生的家庭信息、學校的基本信息等；三是在科研活動中采集到的數據；四是在校園活動中產生的數據[4]。本研究主要關注前兩個與學生和教學密切相關的教育大數據來源，發現中小學教師缺乏對數據的敏感度，對教育數據的關注度不足、認識不全面，多利用自身經驗開展傳統教學，忽視教育數據的作用。

3.3.2 數據技能不強，缺少相關培訓。數據技能是發展評價教師數據素養的關鍵指標，其中數據處理與分析能力是教師教學知識與實踐的綜合體現，是教師使用數據的關鍵所在[5]。技術的發展使得很多教師意識到數據的重要性，但由于數據處理與分析能力不足，很多教師無法充分利用教育數據。尤其是對于Excel和SPSS等常見的數據處理工具的使用，包括高級篩選、相關分析、回歸分析、方差分析、可視化處理等方法，相較于簡單的從智能設備和平臺上獲取學生數據，對中小學教師來說稍顯不易。本研究結果顯示，從未參加過教師數據素養培訓的人數占18.31%，參加過1—2次教師數據素養培訓的人數占57.28%，可見大部分教師缺乏數據素養的相關培訓。

3.3.3 缺乏系統政策和設施平臺。政策制度具有指導性和約束性、鞭策性和激勵性、規范性和程序性，教師數據素養的發展需要政策引導，但目前在這方面，政府的相關制度不夠完善。首先，關于教師數據素養的考核制度和評價體系亟待建立和完善。其次，根據調查結果，大部分中小學教師認為教學設施設備、平臺和資源是影響教師數據素養提升的重要原因之一。我國已經認識到了培養教師數據素養的重要性，然而到目前為止，由于缺少政策的支撐，有效的數據平臺難以建立，大量的教育數據不能夠被有效利用，教師的數據驅動教學實踐操作也難以實施。

4.智能時代中小學教師數據素養培育策略建議

4.1 政府層面：加強政策引導，提供技術支持。教育行政部門是教育方針、政策和規章制度的制定者和監督執行者，當前學校組織教師參與培訓、收集和處理數據、配備信息化設備基本上取決于上級教育主管部門的要求。相關部門應重視教師數據素養的重要作用[6]，職前職后分別制定配套政策制度。抓好師范生數據素養教育，能夠實現良好的教師職前培養，從而為教師隊伍素質的提升、適應數據驅動教學環境奠定基礎。對于非師范生，更應著重關注其職前培訓，數據素養考核也應納入教師資格認定。

本次調查結果表明，不同年齡段、不同地區的教師數據素養水平、參加培訓的意愿和期望的培訓形式等存在差異，故要結合現實條件，滿足不同教師群體的需求，采取多樣形式，避免“一刀切”。2021年，教育部印發相關文件，對師范生提出了明確要求：掌握信息化教學設備、軟件、平臺及其他新技術的常用操作；具有安全、合法與負責任地使用信息與技術，主動適應信息化、人工智能等新技術變革，積極有效開展教育教學的意識[7]。據了解，教師數據素養培訓已在我國部分地區如徐州市、蘇州市開展，取得了良好的效果，可切實在較大范圍內推行，落實教育部意見，推進教育信息化，提升教師數據素養。此外，財政部門要保證學校相關設施設備齊全，為數據驅動教育教學提供經費支持和保障。

4.2 學校層面：建設數據文化，完善評價機制。學校要注重管理引導和教師的繼續教育培訓。首先，通過定期開會、舉行講座等，鼓勵教師就教育數據進行交流、分享、評價。其次，教師數據素養的提升有賴于良好的平臺環境，除了營造數據文化氛圍，學校還要塑造智慧校園環境，盡可能地實現教育設備的智能化和科學使用，配備數字化設備，提高數字化教學和管理水平，同時要防范教育數據倫理風險，保護學生、教職工的隱私不受侵犯。

在實現智能化、數字化校園建造的基礎上，學校則要組織教師進行數據素養的培訓學習，可根據教師數據知識和數據技能水平、教學科目要求分組，選擇合適的課程，高分帶動低分，組內組間互相學習交流，實現共同進步。除了政府政策，學校也可建立教師數據素養評價考核機制，作為教師綜合考核的內容之一。同時也要注意關注教師情感需求，減輕教育信息化壓力和焦慮等等。

4.3 教師層面：提高內在動力，改進教學實踐。教師是數據驅動教學的主要參與者和實施者，應該全面認識教育大數據，主動培養數據意識，積極采取多種措施提升自身的數據獲取、分析和處理能力，主動在教學實踐活動中應用數據進行教學決策。首先，教師要樹立終身學習理念，提高學習內驅力，不斷更新知識結構，適應時代變化和教學要求。通過網絡進行線上學習，教師可以學習數據素養的相關課程，學會簡單的數據處理軟件(如Excel、SPSS等)的操作，來分析學生學習成績、教學資源等數據，了解學生的學習興趣、學習需求，分析原因，及時調整教學方法，改善教學效果。通過分析、合作、研究、分享、總結、實踐，教師能夠增強數據意識和數據使用的信心，數據素養也得以提升。

如今，智能環境與教育教學的不斷融合，對中小學教師的數據素養提出了更高的新的要求。智慧黑板、教學檢測系統、智能閱卷系統、教師教學資源平臺等教育技術和教學裝備的出現正悄然改變著以往的教學理念與模式[8]。通過穿戴智能手表等設備，可以實時記錄師生的心率、脈搏等生理狀態數據；利用情感識別技術可以采集教學活動中師生的表情、言語、行為等數據，以此來分析、推斷教師與學生當前的情感和態度[9]。但是，教育的對象是人,真正的教育離不開教師的道德熏陶與榜樣指引,智能時代的教育是人機互動、合作完成的。作為教育領域重要的角色，教師要學會提升并運用自己的數據素養，以人機結合的思維方式，借助智能設備，更好地促進教學。