大數據驅動下精準教學研究現狀與傳統工科專業實施路徑

邵靜靜 高鋒

摘? 要：精準教學是一種現代化教學方法，大數據技術是實施精準教學的重要舉措。為促進大數據驅動下的精準教學在傳統工科專業教學中的應用，文章采用文獻檢索法厘清了精準教學的內涵、理論模式及其數據采集與分析技術，論述大數據技術驅動精準教學的理論與應用研究現狀，討論大數據驅動下傳統工科專業精準教學的實施路徑，包括多學科交叉立體化學習、大學生個性化自適應學習、專業創新型畢業生的培養、專業教學資源的集成、教師數據素養提升和教學評價與管理升級。研究結果在一定程度上為精準教學在傳統工科專業的推廣提供了理論依據和技術參考。

關鍵詞：精準教學；大數據；傳統工科專業；研究現狀；實施方式

中圖分類號：G642? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1673-7164（2023）04-0070-05

隨著信息技術、人工智能的迅速發展，大數據技術已經應用到社會發展的各個領域，如市場營銷與電子商務、城市規劃與管理、企業生產與管理、交通運輸管理、科技研發等。近年來，大數據驅動下精準教學已陸續提上各類學校教學改革的日程。《中國教育現代化2035》提出推進教育現代化的八大基本理念就包括更加注重因材施教，更加注重共建共享，強調利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規模化教育與個性化培養的有機結合。因此，將大數據技術應用于教學設計、實施、反饋、評價和學生學習管理，實現基于學生個性化差異的精準教學，激發學生學習熱情，提高教育教學效果，是推進中國教育現代化的重要途徑。

目前，大數據驅動下的精準教學在我國中心城市中小學教學中應用較為廣泛，但是三線及以下城市的學校普及度還不高，特別是在高校傳統工科專業教學中應用較少［1-3］。為促進大數據驅動下的精準教學在工科教學中的應用，文章總結了精準教學理論與大數據技術的內涵，歸納了大數據驅動精準教學的研究現狀，論述了大數據驅動下工科專業精準教學的實踐價值。

一、精準教學理論與大數據技術

（一）精準教學的內涵

精準教學基于信息技術和大數據基礎，設定教學目標、優化教學資源、記錄教學過程、實施教學管理，促進教學效果的提升，并分析教學目標的實現。20世紀60年代，美國教育專家Ogden Lindsley發展了Skinne行為學習理論，提出用精準教學的方法記錄小學生的學習表現與行為，通過學習數據支持教學決策［4］。教學評價是實施精準教學的主要環節，其主要目的在于通過教學目標的達成度和學生對知識技能的掌握程度檢驗教學效果，并及時反饋，指導教學過程改進。歐美國家在20世紀70年代將精準教學逐漸應用于閱讀教學和數學教學，并取得一定的研究成果。但由于傳統的技術手段在支撐精準教學方面的局限性，以及小量數據采集和分析過程中的片面性和主觀性，初始的教學方法沒有得到長期的使用和推廣。隨著信息化時代的到來和大數據技術的迅速發展，精準教學有了新的內涵和使命。

精準教學的內涵在于記錄分析學習者的學習行為與表現，實施教學評價和教學活動的精準調整，最終提高教學效率和學生的學習成效。其主要內容為基于大數據的精準教學的生成路徑包括基于學情大數據的“學生畫像”、設定精準的層次化量化的教學目標、精準教學過程、研討識別“學習痛點”提高學生創新能力、基于定量測評的精準教學輔導、提高學生學習自主性和合作能力［5］。2018年6月21日，教育部在成都召開新時代全國高等學校本科教育工作會議，強調堅持“以本為本”，推進“四個回歸”，加快建設高水平本科教育，全面提高人才培養能力。精準教學的核心就是因材施教和全面提升教師的教學質量以及學生的學習水平，在高等教育中開展精準教學就是堅持“以人才培養為本”“回歸常識、回歸本分、回歸初心、回歸夢想”的具體體現。

（二）精準教學的理論模式

近年來，部分教育工作者重點研究了精準教學的理論模式和面向精準教學的教育大數據采集與分析技術。在精準教學模式的研究方面，徐思賢通過總結精準教學的研究文獻，認為精準教學的基本模式即課前運用大數據技術建立學習者模型、優化教學目標、改進教學內容，有效開發教學資源；課中做好學生學習行為持續性監測與記錄；課后根據教學數據，分析學習者的學習行為特征和問題，并及時反饋和針對性調整，將所積累的經驗運用到后續的教學設計和準備中［6］。萬力勇認為大數據驅動下的精準教學模式是以大數據技術為手段，在分析學生學業的基礎上，精準定位教學目標、精準定制教學內容、精準設計教學活動、精準評價學生學習表，然后做出精準決策與干預，使教學過程與結果可量化、可檢測、可調控，進而設計出精準教學的操作框架。精準教學模式面向大數據采集與分析，需要構建線上、線下融合的教學大數據采集模式，提升教師數據素養和開展基于大數據的教學改革與實踐［7］。龍虎等人構建大數據技術下的精準教學模式：首先，精準教學需要設定精細量化的教學目標；其次，設計精準的教學過程框架，包括建立大數據教學資源庫、構建教學資源的智能推薦系統、優化大數據驅動下的教學過程、開展精準測量與練習并實施教學干預；最后，精準教學以教學評價作為最大的精準，通過學習過程與軌跡的大數據分析，查詢分析學情的可視化報告，檢驗教學達標的程度，分析預測學生學習效果，引導學生學習視角的改變和興趣的提升，實現因材施教和個性化教學［8］。

（三）精準教學大數據采集與分析技術

在精準教學大數據采集與分析技術研究方面，高等教育集理論教學與實踐教學于一體，數據采集途徑多、面積廣，數據處理與分析技術應該多元化、系統化。王亞飛等人認為大數據精準教學涉及的大數據技術包括學習行為采集技術、學情分析技術、個性化推薦技術，以此設計了一種大數據精準教學的技術框架，提出“聚焦于可觀測的行為數據”“用多維指標來衡量表現”“使用學情分析工具”“以學習者的表現為唯一決策依據”的四條基本原則，提煉了“自動記錄、多維觀察、精準調整”的應用模式，并提出技術框架的最佳實踐流程和推廣策略［9］。王厚從提出真實全面采集教學數據應該采用“線下”與“線上”相結合的方法，前者采集的是紙質數據，后者采集的是電子數據；教學數據的分析要分層級進行，不同層級的分析角度與功用不同，要從教學起點的選擇、重點的把握、課堂互動、個性化教學與課后作業開展具體的精準教學［10］。邵雯娟將計算機網絡課程線上教學與線下教學相結合，對不同類別的學生提出差異性的學習目標，使用K-means聚類分析方法，分析學生的學習行為特征、學習影響力，并展開學習社群分析，進而挖掘學生的共性學習特征，做出精準教學決策，取得良好的精準教學效果［11］。

二、大數據驅動精準教學研究現狀

（一）基于大數據技術的精準教學理論研究現狀

在傳統教學模式下，“滿堂灌”和“一刀切”的教學方法抑制了因材施教、精準教學的應用，學生對知識的掌握與運用能力主要通過考試檢驗，但學習過程的真實狀態難以體現，無法進行學習問題的個性化分析。通過信息技術與大數據處理方式，學生通過線上教學系統提交作業或參與學習討論，教師線上評價并進行學習情況統計，能清晰把握學生的學習軌跡，量化每個學生對重要知識點的掌握程度，教師以此改進教學思路與內容，并預測學生在新階段的學習趨向，把握促成學生有效學習的方法，由此形成學生學習過程的可視化分析與管理模式。數據能說明問題，也能夠解決問題，為精準教學指明了方向［12］。美國教育發展中心和兒童技術中心的研究成果顯示采集和分析學生的學習過程數據，弄清學生學習的優勢和薄弱環節，能夠有效指導教學方法的改進，顯著提升教學效果［13］。

大數據在教育領域的應用主要包括教育數據挖掘和學習分析技術兩大方向。劉寧等人認為運用大數據技術提高教學效果的方式包括：其一，改進教學方法，提升教學質量；其二，提升教學素養，助力教師專業成長；其三，因材施教，實現個性化教學，提升學習者的創新能力；其四，幫助學習者調節學習過程，促使學習認知發展；其五，為學習者提供恰當的干預和預警［14］。同時，教育大數據可以促進個性化自適應學習，主要是通過學習者的數據信息分析，推薦適合不同學生的學習方法、路徑、資源，并對學習效果進行反饋和精準干預，體現出以“學習者為中心”的教學理念。

大學生是高等教育活動的中心與主體，應具備自主學習的能力，信息化和大數據時代的大學生學習更是一種自組織行為，教師的主要職責在于提供精準的指導、反饋和幫助。實際上，學生在網絡平臺可以獲取與教師等量的學習資源，教師主要作為學習資源的整合者，基于學生學習情況與過程測量數據的分析結果實施精準推送，針對性推送的教學內容與學生自主學習能力相匹配，提升學生學習的主動性，培養學生的專業悟性和創新能力，同時反饋學生的學習效果，指導學生學習過程的改進。王哲等人認為協同構建和挖掘大數據是為了協同教學與測評，通過大數據技術實現教學創新需要轉變教學理念和教師角色，教學以學生為中心，教師是教學的引導者、支持者和反饋干預者。不同教學單位還需要協同開展數據分析、教學實踐和評估測試，實現中國特色數據驅動的精準教學［15］。

相比傳統的“填鴨式”教學模式，大數據技術驅動下的精準教學模式更有利于實現中國教育界提倡的因材施教，不同學生的學習方法、學習能力和認知程度有所差異，利用學習過程的測量數據構建學習者畫像，并對學情數據進行分析和處理，據此改進教學方案，推送適應的教學資源和指導干預，開展個性化引導性教學，從而培養學生全面發展的能力［16］。

（二）大數據驅動精準教學應用研究現狀

隨著信息化大數據技術的普及和移動式教學終端的推廣，許多教育工作者開展了大數據驅動下精準教學的實踐研究。張道華以大數據用于C語言程序設計教學為例，提出了精準教學的路徑，即精準教學內容、精準教學目標、精準教學策略、精準教學反饋，并證明了大數據能夠實現課堂教學精準化、高度差異化，有效推進因材施教和高效教學，提高學生的創新能力［17］。馬俊莉將大數據背景下大學英語視聽說教學有效評價模式分為自我評價、學生互評、教師評價，認為通過多媒體與課堂有機結合、構建有效的大數據評價體系、評價方式多樣化、建立學生學習檔案可以有效構建該課程完備的評價模式［18］。劉東旭整理分析了大數據對教育教學的影響，歸納了教育大數據的來源和采集技術與重點，在教育管理決策、學情分析預警、教育教學評價方面總結了教育大數據的應用，認為教育大數據可以助力科學合理地制定教育決策，逐步推進實現精準教學，使學生學習方式更加個性化，讓教學評估更加真實［19］。

霍娜與龍浩認為教育大數據可以為精準教學提供即時的數據支持，而教育數據化可以實現教學對象、教學過程、教學效果的針對性量化分析。基于精準教學在大學英語教學中的應用研究，其認為大數據背景下精準教學的首要內容是教學目標的精細化，通過課前預習數據的充分挖掘、課堂教學內容的精準制定與決策、課后個性化精準練習推送以實現針對性教學。最后通過紙質檢測和活動數據實施精準教學考評。經教學實驗分析，精準教學模式顯著提高了大學英語教學效果，為多數學生所支持［20］。李正等人論述了教育大數據、精準教學、高校精準管理的研究現狀，詳細介紹了西安歐亞學院通過大數據技術解決精準教學需求和精準管理需求的經驗，展示了智慧課堂的構建、教學評價方法的改革、教學管理可視化體驗的提升和大數據分析能力的強化，實踐成效顯示大數據驅動下的精準教學與管理顯著增強了教師的投入度和學生學習的積極性與合作能力，節省了管理時間與成本，得出數據采集是精準教學的基礎、數據質量是解決問題的關鍵的結論［21］。李泮泮進行了大數據應用于精準分層教學的實踐研究，提出大數據驅動下精準教學與分層教學相結合的教學理念，利用精準教學的精準測評和管理功能，針對學情實施精準化、個性化教學，進而為分層教學提供科學依據，實現因材施教［22］。劉春娟通過食品理化檢測技術課程的學習資源大數據構建了包含學生基本信息、學習偏好、認知水平和學習行為的學習者模型，建立了線上線下一體化的精準學習路徑，提出了基于大數據的精準教學干預模型和診斷模型［23］。

三、大數據驅動下傳統工科專業精準教學實施路徑

安全工程、采礦工程、冶金工程、機械工程等多數傳統工科專業屬于理論與技術應用型專業，實踐性、操作性的課程比例較高，在培養過程中注重產學研結合。傳統的授課方式主要為線下課堂授課，學習效果評價方式以考試結果為主，以到課率和平時作業為輔，難以滿足精準教學需求，需要用信息化、數據分析等手段輔助人才培養的全過程［21］。精準教學依托大數據與信息化技術實施，以教學數據采集、評價反饋、教學過程改進為主導形成新的教育教學理念，建立教學活動的良性循環，成為一套高效的教學方法體系，可以有效促進傳統工科專業教學效果的提升。大數據驅動下傳統工科專業精準教學實施路徑主要體現在以下幾個方面：

（一）多學科交叉立體化教學

結合傳統工業工程技術創新驅動生產方式變革的時代需求，在專業高等教育層面有機增加人工智能類相關課程。針對專業傳統教學中不同課程內容重復冗雜的問題，教師可采用大數據技術整合不同課程教學方案，智能識別過濾重復的教學內容，使用大數據分析的方法將新課程相關知識與傳統專業課知識無縫銜接，構建多學科交叉的系統化課程體系，進而實現基于先進工藝技術的新傳統工科立體化教學。

（二）大學生個性化自適應學習

傳統工科專業學生的邏輯思維能力較強，但數學、英語等基礎學科的學習一般偏弱。通過學生學情信息、學習過程、學習行為、學習效果等方面的大數據采集與分析，構建學習畫像并適時反饋，促進教師教學決策優化和學生自我學習認知。基于工科專業生產技術創新對學生基礎知識的要求，教師精準推送教學資源和學習方法，學生自主彌補知識短板，進而實現個性化自適應學習。

（三）專業創新型畢業生的培養

在信息化時代和二次技術革命背景下，高等工程教育的畢業生需要具備較強的創新意識和能力，以滿足職業發展和創造社會價值的需要。當前傳統工業生產技術的智能化程度遠低于工業領域，其技術創新的緊迫性強、發展空間大。在大數據技術驅動下，傳統工科專業精準教學可以與高級工程技術人員、高層次教師隊伍緊密結合，實施導師制全程在線指導干預，落實產學結合。根據學生情況，使專業學習與先進的生產理論與實用技術無縫對接，從而促進專業創新型畢業生培養。

（四）專業教學資源的集成

新時代傳統工科專業的課程體系較大，教師資源的分配難度大，且該專業的學習要求學生具備較高的空間思維和邏輯思維能力，在教學上需要輔以高成本的實體工藝模型或者現場生產實習。大數據驅動下精準教學的主要優勢在于教學資源的大數據集成，可以高效整合優化大量的網絡資源、平臺資源和硬盤存儲資源，從而構建虛擬實驗室為學生推送精確的立體化數字工藝模型。通過教師教學的數字畫像科學分配課程任務，基于教師理論水平和教學能力進行教學活動的合理配置，進而優化利用教師資源，促進課程目標與人才培養目標的實現。

（五）教師數據素養提升和教學評價與管理升級

長期以來，傳統工科專業的教學以線下為主，教師積累的教學數據局限于考試分數、到課率和平時作業成績。大數據驅動下傳統工科專業精準教學要求教師主動適應新的教學生態，由傳統的經驗驅動轉變為數據驅動，經過線上線下組合模式的培訓，在精準教學大數據采集、整理、分析、利用的過程中提升教師的數據素養。通過教學準備、教學過程、學生學習行為改進與學習效果等方面數據的反饋，可以對教師的教學工作進行科學合理的評價，建立高效的教學動態管理模式，促進教學評價機制和管理模式的升級［24-25］。

四、結語

現代教學由單一的課堂教學和實習實訓向線上、線下相結合的信息化精準教學轉變，大數據技術是現代化教學的基礎，精準教學是從根本上提高教學效果的有效途徑。精準教學的核心是教學元素的數據化評價，所實現的主要手段在于學習行為、學情、學習效果、教學資源等數據的采集、分析和個性化引導，同時體現了以學生為中心、以產出為導向、持續改進的OBE教育理念。大數據驅動下傳統工科專業精準教學的實施路徑包括多學科交叉立體化教學、大學生個性化自適應學習、專業創新型畢業生培養、專業教學資源集成、教師教學上的數據素養提升和教學評價與管理模式升級。

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（薦稿人：張亞賓，華北理工大學礦業工程系主任，教授）

（責任編輯：鄒宇銘）