论文部分内容阅读
【摘要】大数据技术的不断发展，为推进精准教学打下了坚实的基础，数据驱动背景下的精准教学实践探索在全球范围内兴起。本文研究分析了传统教学方法的缺失，明确指出大数据背景下的精准教学将会是未来教学革新的发展方向，并探索构建了数据驱动背景下的精准教学模式，明确了为实现数据驱动背景下精准教学需要努力的方向。本文的研究，有助于推动大数据技术在精准教学领域的应用，进一步提升高校教学质量。
【关键词】数据驱动 本科教学 精准教学
【中图分类号】G642.0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）43-0212-02
随着科学技术的不断发展，人类正从信息时代走向大数据时代，在大数据时代，如何将互联网的创新成果与教学实践相结合， “互联网+教学”逐渐成为众多专家学者研究的热点。高等教育如何理性分析和积极应对“互联网+”背景下的教育变革，如何充分利用互联网技术飞速发展的红利，以数据分析为依托，实现精准分层教学，不断提升教学质量，是值得深入思考和认真研究的重要课题。
1.教学方法的发展历史及改革方向
教学是学校的中心工作，在高等教育活动中占有重要的地位，因此必须选择科学有效的教学方法。从人类发展的社会历史过程来看，可以将教学方法的发展过程分为经验模仿教学模式、计算辅助教学模式以及数据驱动教学模式三个阶段，随着时代的变革，教学方法的科学性和技术的智能性也逐渐增强，如图1所示。
我们将经验模仿教学模式、计算辅助教学模式称为传统教学，可以看出传统教学多采用讲授法，强调和突出教师在教学中的突出地位，学生大多扮演被动接受者的角色，是一种由教师到学生的单项交流模式。传统的教学发展有利于发挥教师在教学中的主导地位，一定程度上保证了教学质量，但是传统教学方法教学内容单一且忽略了学生的主体地位和个体差异，容易出现“机械式学习”和“死记硬背”的现象。大数据背景下，以数据驱动教学为主的现代教学方法不再局限于教师和学生之间的单项交流，实现教师和学生、学生和学生、教师和教师之间多向交流模式。这种多向交流模式有利于充分了解学生对知识的掌握程度和教学方法的适应程度。通过这种积极的反馈机制，教师可以及时调整教学进度，改进教学方法，不断提升教学效果。
因此，从教学方法的发展历史来看，大数据背景下的精准教学应是未来教学方法的主要发展方向。
2.数据驱动背景下的精准分层教学模式构架及功能
精准教学是由Ogden Lindsley[1]于20世纪60年代基于斯金纳的行为学习理论提出的方法，精准教学是一种精准、系统的评估方法。精准教学强调“因材施教”，通过教师与学生之间的交流互动，借助反馈数据精准地找出学生知识和能力的不足和问题，有针对性地调整教学内容和教学进度。然而，受传统教学方法的限制，早期的精准教学实践面临困境。第一，过度强调学生的行为结果，是一种典型的结果驱动型教学，忽略了学生的个性化特征。第二，缺乏先进信息技术手段的支持，精准教学的测量、记录都以笔和纸为主要工具的形式进行，故数据记录分析以及图形化、可视化的效率不高[2]。
大数据的兴起，使得精准教学“能够全面、精准、迅速地记录学习者的学习行为数据，分析学习者的学习状态与学习风格，判定与预测教学活动乃至教学策略的合理性”[3]。数据驱动教学背景下精准分层教学，教师和学生的行为数据以数字化形式存储;教学媒介既是教学内容的呈现载体，也是教学数据的采集终端和传输渠道，为教学大数据的运行提供支撑[4-5]。借助数据挖掘技术，可以及时分析学生学习过程的知识缺陷、诊断学生的学科学习能力，评估教师教学目标的达成度等。根据数据反馈结果，找到精准教学需要改进的问题，为教师的教学决策以及学生的学习决策提供更准确、更及时、更全面的支持。同时，在条件允许时，按照个体学生的学习能力和兴趣重新调整分班，提供精准的个性化指导和服务。因此，本研究从教学目标确立、教学内容、教学评价与预测三个维度，构建了数据驱动背景下的精准教学模式，如图 2 所示。
3.数据驱动背景下的精准教学的实现条件
教学工作贵在精准，数据驱动背景下的精准教学是全面提升教学质量的重要保障。要实现数据驱动背景下的精准教学，必须努力创造以下条件：
3.1开展网络授课专题培训，普及高校多媒体教学
当前，我国高等院校缺乏专门从事网络授课的教师，许多高校教师由于年龄结构偏大，对互联网等新技术的接受程度相对较低，且普遍都是“半路出家”，网络授课和熟练使用各种多媒体技术的能力有待提高。数据驱动的精准教学，网络授课将是最主要的授课方式。因此高校教师在教学应着重提高教学设计能力、与学生学习互动交流的能力以及运用和整合多媒体技术的能力等。教师只有不断提升自己素质和网络教学能力，才能够提供学生更加优质的教学服务。
3.2开展数据素养专题培训，提高教师数据处理能力
大数据时代对教师数据处理能力提出了更高的要求。高校教师作为数字驱动背景下精准教学的组织者，其数据素养是制约数据驱动教学的关键要素，只有不断提升数据挖掘核心素养，才能不断改进教学方法，帮助学生提升学习效果。
因此，笔者强烈建议，由教育主管部门牵头建立由点及面、分层分类的教师数据素养培训体系，开展线上线下相结合的混合式教师培训，培养教师的综合数据素养。同时，新教师入职培训以及教师再培训过程中主动加入大数据技术，加快建设教师数据素养实训实践平台，提供丰富的数据驱动精准教学优秀课例及相关数据处理训练模块，让受培训的教师在观摩实操中提升相应能力。
3.3开展相关专题研究，深入发展数据驱动精准教学
数据驱动精准教学既是新生事物，又是现代教学改革的趋势，其基本理论、发展模式、评价体系等亟待通过研究来得以确定，以构建适合我国当前教学形势的精准教学理论与实践体系，更好地指导精准教学实践。因此，笔者真诚地建议教育主管部门和相关高校能够在年度教改研究选题中增设数据驱动背景下的精准教学专项，鼓励和资助相关研究人员和奋战在教学一线的教师联合开展研究，推动数据驱动背景下精准教学的可持续发展。
4.结束语
大数据与精准教学的深度融合，克服了精准教学在传统教学环境下的操作困难，为精准教学的应用提供了强有力的支持。需要强调的是，数据驱动背景下的精准教学模式是一项复杂的系统工程，也对高等院校和高校教师提出了更高的要求。因此，学校和教师应该把握好数据驱动背景下精准教学的方向，清醒认识到精准教学不仅需要大数据的技术支持，更需要不断更新相应的思维理念，高校教师需要不断提升网络授課水平和数据处理分析能力，为学生提供更加便捷、优质、有针对性的教学。如此，“互联网+教学”才能走得更高、更远。
参考文献：
[1]Lindsley O R. Precision teaching： Discoveries and effects[J]. Journal ofApplied Behavior Analysis，1992（1）：51-57.
[2]付达杰，唐琳.基于大数据的精准教学模式探究[J].现代教育技术，2017（7）：12-18.
[3]彭红超，祝智庭.面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J].电化教育研究，2016（8）：53-62.
[4]杨现民，骆娇娇.数据驱动教学：大数据时代教学范式的新走向[J].电化教育研究，2017（12）：13-26.
[5]李青，任一姝.国外教师数据素养教育研究与实践现状述评[J].电化教育研究，2016（5）：120-128.
作者简介：
闫维纲（1989-），男，博士，上海理工大学讲师，研究方向：火灾，过程装备安全技术。
【关键词】数据驱动 本科教学 精准教学
【中图分类号】G642.0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）43-0212-02
随着科学技术的不断发展，人类正从信息时代走向大数据时代，在大数据时代，如何将互联网的创新成果与教学实践相结合， “互联网+教学”逐渐成为众多专家学者研究的热点。高等教育如何理性分析和积极应对“互联网+”背景下的教育变革，如何充分利用互联网技术飞速发展的红利，以数据分析为依托，实现精准分层教学，不断提升教学质量，是值得深入思考和认真研究的重要课题。
1.教学方法的发展历史及改革方向
教学是学校的中心工作，在高等教育活动中占有重要的地位，因此必须选择科学有效的教学方法。从人类发展的社会历史过程来看，可以将教学方法的发展过程分为经验模仿教学模式、计算辅助教学模式以及数据驱动教学模式三个阶段，随着时代的变革，教学方法的科学性和技术的智能性也逐渐增强，如图1所示。
我们将经验模仿教学模式、计算辅助教学模式称为传统教学，可以看出传统教学多采用讲授法，强调和突出教师在教学中的突出地位，学生大多扮演被动接受者的角色，是一种由教师到学生的单项交流模式。传统的教学发展有利于发挥教师在教学中的主导地位，一定程度上保证了教学质量，但是传统教学方法教学内容单一且忽略了学生的主体地位和个体差异，容易出现“机械式学习”和“死记硬背”的现象。大数据背景下，以数据驱动教学为主的现代教学方法不再局限于教师和学生之间的单项交流，实现教师和学生、学生和学生、教师和教师之间多向交流模式。这种多向交流模式有利于充分了解学生对知识的掌握程度和教学方法的适应程度。通过这种积极的反馈机制，教师可以及时调整教学进度，改进教学方法，不断提升教学效果。
因此，从教学方法的发展历史来看，大数据背景下的精准教学应是未来教学方法的主要发展方向。
2.数据驱动背景下的精准分层教学模式构架及功能
精准教学是由Ogden Lindsley[1]于20世纪60年代基于斯金纳的行为学习理论提出的方法，精准教学是一种精准、系统的评估方法。精准教学强调“因材施教”，通过教师与学生之间的交流互动，借助反馈数据精准地找出学生知识和能力的不足和问题，有针对性地调整教学内容和教学进度。然而，受传统教学方法的限制，早期的精准教学实践面临困境。第一，过度强调学生的行为结果，是一种典型的结果驱动型教学，忽略了学生的个性化特征。第二，缺乏先进信息技术手段的支持，精准教学的测量、记录都以笔和纸为主要工具的形式进行，故数据记录分析以及图形化、可视化的效率不高[2]。
大数据的兴起，使得精准教学“能够全面、精准、迅速地记录学习者的学习行为数据，分析学习者的学习状态与学习风格，判定与预测教学活动乃至教学策略的合理性”[3]。数据驱动教学背景下精准分层教学，教师和学生的行为数据以数字化形式存储;教学媒介既是教学内容的呈现载体，也是教学数据的采集终端和传输渠道，为教学大数据的运行提供支撑[4-5]。借助数据挖掘技术，可以及时分析学生学习过程的知识缺陷、诊断学生的学科学习能力，评估教师教学目标的达成度等。根据数据反馈结果，找到精准教学需要改进的问题，为教师的教学决策以及学生的学习决策提供更准确、更及时、更全面的支持。同时，在条件允许时，按照个体学生的学习能力和兴趣重新调整分班，提供精准的个性化指导和服务。因此，本研究从教学目标确立、教学内容、教学评价与预测三个维度，构建了数据驱动背景下的精准教学模式，如图 2 所示。
3.数据驱动背景下的精准教学的实现条件
教学工作贵在精准，数据驱动背景下的精准教学是全面提升教学质量的重要保障。要实现数据驱动背景下的精准教学，必须努力创造以下条件：
3.1开展网络授课专题培训，普及高校多媒体教学
当前，我国高等院校缺乏专门从事网络授课的教师，许多高校教师由于年龄结构偏大，对互联网等新技术的接受程度相对较低，且普遍都是“半路出家”，网络授课和熟练使用各种多媒体技术的能力有待提高。数据驱动的精准教学，网络授课将是最主要的授课方式。因此高校教师在教学应着重提高教学设计能力、与学生学习互动交流的能力以及运用和整合多媒体技术的能力等。教师只有不断提升自己素质和网络教学能力，才能够提供学生更加优质的教学服务。
3.2开展数据素养专题培训，提高教师数据处理能力
大数据时代对教师数据处理能力提出了更高的要求。高校教师作为数字驱动背景下精准教学的组织者，其数据素养是制约数据驱动教学的关键要素，只有不断提升数据挖掘核心素养，才能不断改进教学方法，帮助学生提升学习效果。
因此，笔者强烈建议，由教育主管部门牵头建立由点及面、分层分类的教师数据素养培训体系，开展线上线下相结合的混合式教师培训，培养教师的综合数据素养。同时，新教师入职培训以及教师再培训过程中主动加入大数据技术，加快建设教师数据素养实训实践平台，提供丰富的数据驱动精准教学优秀课例及相关数据处理训练模块，让受培训的教师在观摩实操中提升相应能力。
3.3开展相关专题研究，深入发展数据驱动精准教学
数据驱动精准教学既是新生事物，又是现代教学改革的趋势，其基本理论、发展模式、评价体系等亟待通过研究来得以确定，以构建适合我国当前教学形势的精准教学理论与实践体系，更好地指导精准教学实践。因此，笔者真诚地建议教育主管部门和相关高校能够在年度教改研究选题中增设数据驱动背景下的精准教学专项，鼓励和资助相关研究人员和奋战在教学一线的教师联合开展研究，推动数据驱动背景下精准教学的可持续发展。
4.结束语
大数据与精准教学的深度融合，克服了精准教学在传统教学环境下的操作困难，为精准教学的应用提供了强有力的支持。需要强调的是，数据驱动背景下的精准教学模式是一项复杂的系统工程，也对高等院校和高校教师提出了更高的要求。因此，学校和教师应该把握好数据驱动背景下精准教学的方向，清醒认识到精准教学不仅需要大数据的技术支持，更需要不断更新相应的思维理念，高校教师需要不断提升网络授課水平和数据处理分析能力，为学生提供更加便捷、优质、有针对性的教学。如此，“互联网+教学”才能走得更高、更远。
参考文献：
[1]Lindsley O R. Precision teaching： Discoveries and effects[J]. Journal ofApplied Behavior Analysis，1992（1）：51-57.
[2]付达杰，唐琳.基于大数据的精准教学模式探究[J].现代教育技术，2017（7）：12-18.
[3]彭红超，祝智庭.面向智慧学习的精准教学活动生成性设计[J].电化教育研究，2016（8）：53-62.
[4]杨现民，骆娇娇.数据驱动教学：大数据时代教学范式的新走向[J].电化教育研究，2017（12）：13-26.
[5]李青，任一姝.国外教师数据素养教育研究与实践现状述评[J].电化教育研究，2016（5）：120-128.
作者简介：
闫维纲（1989-），男，博士，上海理工大学讲师，研究方向：火灾，过程装备安全技术。