基于大數據的高職精準教學：研究現狀與實施路徑

關鍵詞：大數據；高職；精準教學；實施路徑

一、研究背景

精準教學（Precision Teaching）源自20世紀60年代，是美國教育專家奧格登·林斯利（Ogden Linds-ley）基于伯爾赫斯·弗雷德里克·斯金納（BurrhusFrederic Skinner）的行為學習理念所倡導的教學方法。早期概念是指以標準變速圖表中學生成績頻率的變化情況為依據制定教學策略。在當前教育數字化時代，精準教學以學生為中心，其核心理念在于充分利用大數據技術，以學生的學習行為數據為基礎，對學生的學科能力發展狀況進行精準評估，進而精確地設定教學目標、設計教學內容、設計教學活動、評價學習成果的創新教學方法。

精準教學的誕生促進了因材施教的實施，但由于測量技術的限制，其理論與實踐發展進程較慢。隨著大數據、人工智能等新一代信息技術的發展，精準教學有了新的機遇。2022年10月，黨的二十大首次將“教育數字化”寫進報告，提出“加快推進信息技術、數字技術、人工智能技術向教育領域的轉移”。2023年2月，世界數字教育大會上展示了數字化教育裝備、智能化教育場景等產品。在教育數字化浪潮下，教學環境、教學資源、教學內容等教學元素發生了巨大變化，智慧校園、智慧教學成為現實。智慧教學環境下生成的大量教學活動數據，為精準教學提供了依據。2021年11月，《重慶市教育事業發展“十四五”規劃（2021-2025年）》提出，“加強教育大數據研究，強化在教育態勢感知、學生學情診斷、教育評估評價和教育決策咨詢等方面的創新應用”。

二、基于大數據的高職精準教學的研究現狀與意義

（一）研究現狀

自奧格登·林斯利于20世紀60年代首次提出精準教學以來，國外關于基于大數據的精準教學研究主要集中在定義、實施理論和實踐應用這幾方面。對精準教學的定義，大部分專家認為，精準教學并非某種具體的教學技巧，而是一種能夠有效監測學生日常學習狀況的系統。該系統的主要目的是根據每位學生的具體情況調整課程內容，以達到提高學習成效的目的（林斯利，1991）。另一方面，也有研究者將精準教學視為一種能夠明確定義并持續追蹤行為，通過分析行為數據來及時做出有效決策，進而促進學生行為發展的方法（埃文斯等，2021）。對精準教學的實施理論，可以每日頻率檢測、使用自我記錄、使用標準圖表和學習者最清楚的精準教學四原則來實施（林斯利，1990），精準教學的一般步驟包括確定目標、安排教學、繪制圖表、實施決策、反復嘗試（埃文斯等，2021）。對如何實踐應用，美國部分高職和中小學（2016）推廣了名為“No Grades，No Grades（NG2）”的包容性的個性化教育模式，將學生的學習軌跡數據作為學業評估的主要指標。根據海耶斯等人在2018年的研究，網絡支持下的精確教學方案能有效促進精準教學的落實。在教學成效方面，蓋勒在2006年以及斯特里姆格倫在2014年的數學教學精準性實驗研究中，均顯示了該方法對于數學學習上有挑戰性的學生產生了積極影響。

我國關于精準教學的研究起步較晚，特別是基于大數據的精準教學研究，始于祝智庭教授團隊2016年將信息技術引入精準教學的提出。目前精準教學的研究成果主要集中在中小學領域，關于高職精準教學的研究較少。當前的研究成果主要包括精準教學和實踐應用兩個方面。大部分研究者基于教學過程的常規環節或步驟，建立了大數據驅動的精準教學模型，涵蓋學生學習情況分析、教學目標設定、教學內容規劃、學習路徑選擇以及教學策略制定等方面。祝智庭在2016年的研究中，從教育信息化的改革視角出發，結合智能化學習，探討了精準教學的基礎理論和模型構建，并提出了運用遞歸思維來確定教學目標的方法。楊盼盼等人（2022）基于教學大數據進行數據采集、數據挖掘與分析，建立遞歸的精準教學目標，智能推送教學內容與教學策略，開展精準教學評估與診斷，實施精準教學監測與控制干預，構建精準教學新模式。在實踐應用方面，學者們普遍依托智能教學系統，將教學與特定學科相結合，實施依托大數據分析的精確教學策略。周紅梅（2021）提出實施精準教學的四個策略：與翻轉課堂相融合、著重數據分析、保證數量充足的優質數字化學習資源、對教師進行相關的信息技術使用培訓。

（二）研究意義

基于大數據的高職精準教學，是教育數字化時代高職高質量教育改革的必然要求和重要舉措。

精準教學的實施核心在于數據。現有研究中，高職教學活動中的數據主要來源于某一個線上平臺，如“雨課堂”“學習通”等，而實際教學中，在線精品課程平臺、教學互動型平臺、虛擬仿真實訓平臺以及智慧教室等分別發揮著不同的作用，共同生成學習行為數據。

教育數字化是將新一代信息技術應用在教育教學中的形態，大數據技術作為其中的一項關鍵技術，將大數據技術應用于教學，可以采集和匯聚學生在智慧教學環境中產生的大量學習數據，對數據進行分析和解釋，精準評估學習狀態，預測學習需求，發現潛在問題，為教師提供精準教學決策，為學生定制個性化服務。

基于大數據的高職精準教學，對當前高職教學過程中學情分析靠經驗、教學目標有偏差、教學過程不精準、教學評價不準確、數字化資源形式化、個性化教學缺失等問題，能夠給出有效的解決方案。同時，基于大數據的高職精準教學，能夠為高職教師實施精準教學提供指導，提高精準教學實施能力，增強大學生的學習主動性和個性化教學效果。研究對于提高高職教學質量，提高人才培養質量，推動高等職業教育內涵式發展有一定的實踐價值。

三、基于大數據研究高職精準教學的理論基礎

（一）建構主義學習理論

依據建構主義學習理論，學習者在積極構建知識體系的過程中居于核心地位，這表明教學活動中教師不應是單向的信息傳遞者，而是知識資源的主要提供者和學生自主知識建構的推動者。這一理論倡導“以學習者為中心”的教育模式，倡導激發學生的批判性思維以及探索與創新精神。

建構主義學習理論為精準教學模式的構建提供了明確目標定位和合理化的構建依據。

（二）最近發展區理論

蘇聯心理學家維果斯基提出最近發展區理論，該理論認為學習者有兩種發展水平：一是學習者的現有水平，是其獨立活動就能達到的水平；二是學習者可能達到的發展水平。它揭示了教學的本質不是訓練，不是強化已具備的心理機能，而是激發、形成還不健全，甚至不存在的心理機能，充分強調了教學的主導及促進作用。

精準教學旨在促進學習者的學業進步，使學習者能獲得個性化學習，最近發展區理論能對該目標的達成產生助力，對精準教學實施因材施教、開展個性化教學提供了理論支持。

（三）數據集成理論

數據集成是將分散且結構不同的數據存儲匯聚一處，以便用戶可以無障礙地訪問這些信息。這一過程著重于保持數據的一致性，并提升信息交流的效率。用戶在訪問過程中，無須關注數據的具體獲取方式，僅須關注所需的信息及其訪問途徑。數據集成難點體現在其異構性、分布性和自治性的特點。異構性是指由于各數據源獨立開發，其數據結構存在差異，這為數據整合過程帶來了顯著挑戰。分布性涉及數據資源在地理位置上的分散性，從而導致數據傳輸依賴于網絡，并帶來了潛在的傳輸效率和安全性問題。自治性強調各數據源具有高度獨立性，它們能夠自主調整結構和數據，而不必事先通知整合系統，這為數據整合系統的穩定性帶來了考驗。

基于大數據的精準教學，需要將學習者的多平臺數據整合到一起，并進行分析以得出結論，數據集成理論可以為大數據精準教學平臺的構建提供解決思路。

四、基于大數據的高職精準教學實施路徑

根據現有理論基礎和研究現狀，筆者提出教師信息化素養提升、精準教學模式設計，以及開發整合多個主流平臺數據的大數據一體化平臺的精準教學解決方案，如圖1所示，以實現高職教學形態的學情分析精準診斷、教學目標精準確定、教學內容精準推送、教學過程精準實施、教學干預精準定位、教學效果精準評價，開展個性化的精準教學。

（一）提升高職教師的信息素養

大數據與人工智能時代，信息素養已成為高職教師專業發展的關鍵因素，對高職院校的教研教改和教學質量產生直接影響。信息化教學手段的提高，可以為高職教師實施精準教學做好準備。高職教師須不斷提升信息素養，以適應新一代信息技術發展下教育信息化的發展需求。高職教師的信息素養培養，可以從以下幾方面實施。

1．提升信息意識

高職教師作為教學過程的實施者，應主動適應教育數字化發展要求，以教學實踐為基礎，探索借助信息技術來輔助教學設計及優化教學方法的有效實施，突破學科壁壘，將計算機技術作為教師的必備素養，積極學習利用計算機提高教學效率的應用技能，為實施精準教學做好準備。

2．支持信息化培訓

在學校層面，高職院校管理者要重視教師的數字素養與技能的提升，通過問卷、訪談等渠道，了解師生在教與學中的困境，緊跟計算機教育應用的最新發展趨勢，組織能解決教育教學問題的技能培訓，更新教學理念與手段，潛移默化地提升教師的信息素養。除此之外，管理者也應從制度保障和政策扶持上引導提高教師對新一代信息技術在教學中的應用能力，支持教師自主學習，開展繼續教育。

3．建立考核機制

考核是激勵教師行為的有效措施。將信息素養納入教師教學能力考核范疇，作為教師教學常規工作中的一部分，可以有效激勵教師提升信息技術技能。組織教師參加信息素養大賽，激發教師運用信息化手段創新教學模式的意識，聘請專家對參賽教師的信息化應用能力進行指導，提高參賽作品質量，對獲獎教師進行表彰和獎勵，激勵教師主動提升信息化教學應用能力。

（二）構建高職精準教學模式

高職精準教學模式的構建，決定了精準教學實踐的基本框架。教學模式是一種在教學理論的指導下，依托一定的環境，指向教學活動程序的穩定結構形式。隨著大數據技術在高等教育領域的不斷滲透，高校教學模式正朝著智能化、個性化、精細化、科學化的方向逐漸發展。

根據高職的培養目標、教學內容、學生學習行為等教學相關因素，在精準教學框架的指導下，構建基于大數據的高職精準教學模式，如圖2所示。

1．學情分析精準化

借助大數據技術，跟蹤學生的課前預習情況（學習進度、難點理解情況、興趣偏好等）、前測數據等學習活動的全面數據。學情分析的精準化，使教師能夠及時調整教學策略，合理設置教學目標。例如，通過數據分析發現大部分學生對某個知識點自主學習效果不佳，教師可以在課堂上重點講解或提供額外的輔導材料，從而提高教學質量。

2．教學資源個性化

基于大數據技術，實現教學資源的個性化推送。在資源建設層面，教師利用大數據技術整合和優化教學資源，為學生提供豐富的學習資源。在資源利用層面，根據學生的歷史學習數據與學習需求，自動推送學習資源，滿足學生的個性化學習需求。

3．教學內容混合化

大數據輔助教學，使得學生有海量資源可供自主學習，提升學生對知識的獲取效率，教師在課堂中的主要定位，則是創設綜合性的教學情境，為學生提供跨學科問題，讓學生在不同的學習基礎、學習目標、學習行為條件下，在團隊中發揮不同的作用，合作完成問題的解決，在解決問題的過程中，學會知識要點，達到個性化的人才培養目標。

4.學習過程透明化

大數據在教學中的應用，可以使學生的學習過程變得透明。通過對學生課前學習、課堂表現和課后拓展等不同環節的數據全流程追蹤，了解學生的學習狀態和對每個主題內容的學習效果，教師可以動態調整教學策略，學生也可以根據個人的學習數據，調整個人的學習方案與學習目標，從而有效促進個性化學習。

5．教學評價科學化

傳統的過程性評價往往基于教師的經驗和觀察記錄，缺乏客觀性和準確性。如何將學生課堂表現情況自動記錄并進行分析，及時了解學生的課堂參與度、知識點的掌握情況，一直是教師過程性評價的難點，基于智慧教室應用的大數據技術，可以自動收集學生的課堂表現數據，自動分析學生的課堂表現情況，并及時將結果反饋給教師和學生，形成學生實時畫像，對于有異常表現的師生，將會自動發送干預提示，促使教師對學生、管理者對教師及時做出干預引導，確保師生的生命安全、心理健康，實現深度學習。大數據精準教學評價，有助于師生正確評價教學效果與學習過程，有效促進教育公平，對學生產生激勵作用。

（三）研發大數據一體化平臺

精準教學的核心在于數據整合。搭建大數據一體化平臺，整合各主流智慧教育平臺與校內智能教學環境中收集到的數據，功能是支持教師自由定制、組合、開發課程資源，且能根據學生的實時學習數據自動分析學習行為，智能推送學習資源并給出干預提示，一體化平臺的搭建如圖3所示。

大數據一體化平臺包含接口層、數據層和應用層。

1．接口層

平臺以數據整合為核心，與在線學習平臺、在線實訓平臺、智慧教室形成接口，采集學生在教學活動中的所有數據，以便于數據層對數據的整合分析。接口層的實現，需要與各大主流教學平臺對接，整合各平臺的優勢功能，為數據層提供邏輯接口。

2．數據層

數據層的功能在負責接收接口層的數據，利用超星學習通或職教云類的在線學習平臺，可以收集學生的考勤信息、課前預習成績、課程學習進度、課堂活動數據、測試成績等數據；利用在線實訓平臺，可以收集學生課前、課中、課后的實訓任務完成情況；利用智慧教室系統，可以收集學生在教室中的行為數據。將以上諸多平臺的數據進行整合，設定一定權值，將數據整合為實時的過程性數據。

3．應用層

應用層主要面向用戶，提供各自所需功能。教師角色可以自行定制課程資源，根據學情分析定制教學資源，對不同的學生智能推薦輔導方案，并將學生的預警信息推送給教師，提醒教師采取教學干預措施；學生角色，平臺會根據學生的學習痕跡自動進行學習行為分析，根據分析結果推薦學習方案，推送所需知識，并進行學習評價；管理者角色可以查看到師生的活動表現，對教師的教學活動、學生的學習活動數據進行分析，得到相應的活動報告，對違背教學規律或應預警的行為，可以根據預警提示進行干預。

五、結語

信息技術在教學活動中的應用，提高了教學效率與學習質量。隨著新一代信息技術的發展，教學活動也面臨著變革，作為教學活動的主要實施者，教師首先當以敏銳的視角感受并積極學習新一代信息技術的新方法、新手段，思考信息技術融入未來教育的應用途徑，探索新技術下的教學模式改革措施。學校管理者應重視教育信息化建設與教師信息化素養的培養，在客觀環境方面為實施精準教學提供支持。教育數字化轉型，一直在路上，需要教育教學活動的所有參與者共同努力，不斷學習計算機新技術，探索計算機教育應用的實施路徑，為高職教育的高質量發展提供動力。