大數據可以為教師改進教學提供什么？

大數據可以為教師改進教學提供什么？

教育大數據的本質是對教師教學過程中產生的信息進行的數據量化，它的產生讓教學從量的擴張轉到質的變革。在傳統教學時代，教師教學決策通常依據理論指導的演繹法和經驗總結的歸納法，在當今教育大數據時代，教師的教學決策能夠依據有意義的大數據來驅動教學的創新和發展。教育大數據促使教師突破固有經驗教學，實現對學生學習的數據記錄與分析，把握學生的學習情況，精準預測教學的發展趨勢。

教師教學決策是指為了實現教學目標， 在獲得一定教學信息的基礎上，通過一定的教學經驗和分析工具，對教學行為進行不斷修正的過程。教師的課堂教學決策是成功實施課堂教學的重要保障。根據教學過程的不同階段，教學決策可分為教學前的計劃決策、教學中的互動決策、教學后的評價決策。教師依據學情，對課前、課中及課后依據技術手段搜集到的數據信息進行研判和加工并決定接下來的教學決策，在此基礎上引導學生行為。在教育大數據的驅動下，對不同階段采集到的數據信息進行分析研究可以探究教師教學的過程，實現課堂教學與教育大數據的融合，讓教師在課堂教學中的決策具有科學性和有效性。

在教學活動中，教師使用哪一種教學決策受到長期的教學經驗及對學生的了解和外部因素等諸多方面的影響。教師對教學信息的搜集成為影響教學決策的重要前提。在很長一段時間，由于信息素養不夠，教師受限于種種原因面對眾多的教育信息而無法處理。在教學過程中，教師教學決策表現為依賴經驗主義、教學目標寬泛不精準、教學設計依賴主觀判斷、教學評價缺失科學性等。

在傳統的教學過程中，大部分教師通過直覺判斷進行教學決策，其基礎就是長期教學形成的經驗。固化的經驗主義教學決策讓教師拘泥于過去的教學經驗，容易忽視不斷發展變化的教學變革；教師對課堂中形成的問題和數據不易進行分析和概括，教學決策表現為程式化和隨意化。經驗固化的教學決策在課堂中主要體現為，對教學過程出現的問題機械化處理，漠視學生解決問題和參與活動的主動性，對生成性問題采取簡單方式解決。比如，課堂教學中的預設與生成出現偏離時，教師嚴格按照教學決策，固守經驗，繼續按教學設計進行，往往對課堂生成的新問題置之不理，忽略學生的個性差異， 不利于教學目標達成。面對多變的課堂環境，教師不能通過教學決策適時改變教學經驗，導致教師對學情變化、教學難度等掌握不充分，難以保障學科教學的有效性。

教學決策的最終目標是促進學生的全面發展，發揮學生的主體地位。當教師進行教學決策時，首先考慮的應是學生如何學，而不是教師如何教，圍繞學科的核心素養進行教學決策，才能體現教學決策的應用價值。

教師教學決策的目標偏離主要體現在教學選擇上。教師對如何教考慮過多，而對學生如何學關注少，忽視學生的核心素養發展。以“教”為中心的教學決策導致教學中重視知識目標，忽視學生核心素養的整體實現。目前，以“教”為中心的教學決策已經受到了廣泛的批評與置疑，以學生為主體的教學決策進入了教師的教學視野。但是，如何讓以學生為主體的教學決策在課堂中生根落地，就需要通過信息技術手段，通過數據論證，不斷修正教學決策。新課程理念強調學生核心素養的養成，教師在進行教學決策時，不僅要重視知識的傳遞，更要重視學生核心素養的培養。例如，很多教師在教學時把教材視為知識和技能的唯一載體，忽視學生討論、活動探究、社會實踐等通過參與獲得知識的途徑，這不利于學生思維能力和創新能力的培養。教師對知識目標的偏重，也導致教學決策在教學過程中的目標空洞而寬泛，使課堂失去生命力和創造力。

教師教學決策的惰性依賴主要體現在教師個體對教研組群體決策的依賴和對教材、參考書的依賴。教研組群體決策主要是指學校教研組通過集體備課，由教研組內的骨干教師將個體的教學智慧和個人教學偏好通過協商達成集體決策。學校通過集體備課將教學進度、教學目標、教學難點、教學方法、教學過程等進行統一。教師在教學過程中過度依賴集體決策，不進行二次備課，使所教內容與學生的實際情況脫節，不利于教師個人教學風格的養成。教研組通過集體備課形成教學決策，集合了大部分人的能力， 發揮了集體的力量，實現了教學智慧的共享，是教學決策形成的重要組成部分。但教師在上課時，要依據實際教學情況，充分了解學情，將集體決策與個人的教學決策進行融合，取長補短，這樣才能提高教學的有效性，有利于個人教學決策能力的提高。

教科書和參考書是教學決策的主要課程資源，學生所學知識需要教師通過教學決策對教材內容進行轉化。部分教師在教學決策時將教科書和參考資料作為教學的全部內容傳授給學生，一心想著如何教教材，如何將教材的結論告訴學生，缺乏對教材的二次開發和選擇課程資源的能力，也忽略了對學生創造力的培養。

教學評價是與教學活動緊密聯系在一起的教學行為，有效的評價反饋能夠知曉學生的知識需求與不足。一些教師習慣唯分數論，將學生的成績視為主要的評價指標，其教學決策注重結果評價，忽視了過程評價；教學決策時，只是關注學生學到了多少，以及分數的高低，而對學生錯了多少，錯的原因以及學生的平時表現關注得較少。還有， 一些教師進行教學決策時，對學生在課堂的情況很是關注，而對課堂之外的影響學生成長的因素知之甚少，導致教學決策缺少發展性評價研究，只關注學生一次性學習結果， 而沒有用發展的眼光來看待學生。這些評價的缺失，使教師決策缺乏全面性和針對性， 阻礙了教師教學水平的提高，也不能促進學生學習主動性的發揮。

舍恩伯格教授在《與大數據同行——學習與教育的未來》中提出：“大數據改變學習的三大核心要素：反饋、個性化和概率預測。過去我們相信自己發現因果關系的能力，如今必須意識到我們通過大數據看到的往往是相關關系。”隨著大數據不斷沖擊我們的校園，走進教師和學生的內心，“與數據同行”已經成為我們學習、工作、生活中無法回避的問題，教師的課堂教學決策也會出現新的變化，包括決策跨越、教學轉變、思維升華、科學評價等。

在教育大數據浪潮的推動下，教育細節的可視化特征越來越明顯。在信息技術的支撐中，教育教學獲得了多維度的支持服務， 教師的教學過程及學生的學習狀態等都變成了可以分析的大數據。教師借助信息素養及分析工具解密隱匿在教學后面的學生的學習特征、學生的動態差異，多方面了解學生， 更全面地關注課堂，注重學生的個體差異。大數據還為學生的個性化學習提供了可能， 它為學生的學習帶來了三大改變：一是通過大數據可以搜集學生日常學習的反饋；二是可以根據學生需求定制個性化的學習方式； 三是可以通過大數據預測并優化學習內容、學習時間，實現教學決策從群體到個體的跨越。教育大數據為教師貫徹“面向全體學生”的教育理念提供了條件支持。在教學決策時，教師通過大數據描繪每個學生個體的認知歷程和學習體驗，進而實現針對不同學生的個性化決策，改變過去大而化之的教學理念，將教育的關注點從群體向個體逐步過渡，真正關心每一個學生的健康成長。

教學是一個復雜的工程，教師的教學效果受諸多因素的影響。在教學過程中，教師搜集影響教學效果的諸多原因，形成教育大數據，并進行相關性分析，形成精準的教學策略，從而更好地指導教學。隨著信息技術的發展和各地各校智慧校園的創建，獲取教學過程及教學背景的數據成為可能。這些數據包括了學生學習的背景因素，如年齡、性別、身體素質等；也包括學生的學習行為數據，如閱讀能力、知識結構、作業完成情況等；還包括教學過程數據，如教師教學狀態、語言面貌、知識背景、備課情況等。通過綜合性分析教育大數據，教師根據學生特點，設計有針對性的教學任務和課程內容， 在課堂中精準地實施教學決策，激發學生的學習動力，真正滿足學生的個性化需求。教師在教學決策時，聚焦具體問題、通過數據挖掘、分析，讓課堂從粗放向精準過渡，提高課堂的科學性和有效性。

通過教學決策，教師可以發現課堂教學現象背后的原因，以此來優化自身的教學行為，在教學過程中一般通過“觀察現象、發現問題、分析原因、解決對策”四個步驟來完成。在教育大數據時代，這種教學關系正在發生改變。在信息技術環境下，可以通過對體量宏大、類型多樣的教學相關數據進行挖掘分析，驅動課堂教學決策的發生。在此背景下，問題解決的因果邏輯決策發生了從“是什么”到“為什么”的思維升華。例如，我們通過數據分析可以明確“學生在回答問題時，在每道題上所花的時間，學生答錯問題是因為對教材內容不理解，還是因為其他原因”等等一些關于學生學習的基本問題，并可以讓大數據分析找到原因。通過研究教學問題的相關性，教學決策不再局限于去解決問題，而是轉向去理解產生問題的原因，這種轉變將助推學生深度學習的發生， 有助于學生學科核心素養的培養。

評價是教學的有機組成部分，教師教學決策是否合理，只有通過學生的學習效果來評判。傳統教學中往往通過考試成績結果來決定教學決策是否合適，對影響學生成績的其他因素關注過少。在教育大數據環境下， 可以對教學過程產生的數據進行分析，教學決策可以基于過程分析進行實時改進，通過過程性評價促進學生的學習，改善教師的教學，完善教學方案的設計。評價從注重考試結果到關注學習過程，這種基于大數據環境的評價方式的改變有利于學生學習，有利于教學開展。在教學過程中，用“數據”說話，科學運用大數據開展分析與評價工作， 強化診斷、指導與改進的評價功能，運用增值評價動態跟蹤學生的發展變化，為教育教學活動提供決策依據。教師通過發展性評價對學生進行全面了解，讓教學決策從關注學生學習結果到跟蹤學生的成長過程，以此促進學生核心素養的形成。

教育大數據環境下，通過數據挖掘，發現教學中的真問題，優化教師的教學決策是改進教學質量的現實需求。區域通過學業數據、教學診斷、課堂觀察、深度學習建立大數據處理中心，形成學業評價與教學平臺為教師教育教學服務（圖1）。區域通過整合大數據平臺，建立起包括體育健康、藝術、信息、科學等監測體系。在此基礎上對數據進行合理的統計和解釋，推動和深化基于數據的教育教學評價。學校通過質量監測對數據進行挖掘和分析，獲取教學質量及學生發展狀況真實、全面的數據信息。通過大數據評價的診斷與改進，教師可以更好地了解學生，有針對性地改進教學決策，激發學生的潛能，讓教師從關注學生分數到追求學生的全面成長，促進教育優質、均衡發展。

教育決策者通過教育大數據了解學生的學習背景因素，準確把握學生的學習狀態和學習行為，在課堂中實施精準教學。區域及學校緊隨大數據時代發展步伐，以教學質量的提高為目標，將區域及學校的學業數據采集、學業分析評價、教學決策因素分析、個性化學習平臺等數據進行整合，形成四位一體的區域學業評價與教學平臺，構建包括教育行政部門、學校、學生等多級信息共享的教學平臺模式，準確地反饋教學信息，貫徹和落實教育部門的管理目標，使教師能及時了解教學中的問題和缺陷，充分發揮評價改進教學過程的作用，形成多維度評價報告， 方便教師診斷、改進教學決策。

教學決策的核心是教師。教育大數據環境下，教師教學決策依賴數據決策思維，即教師的數據素養。當前，提高教師數據素養主要從以下幾個方面著手：一是提升教師對數據的敏感性，能主動搜集教學數據；二是提升教師數據平臺的應用能力，能依據數據的分析結果來支撐課堂教學決策；三是提升教師數據挖掘能力，能透過數據分析發現數據背后與教學相關的價值，并能分析數據進行決策改變。

從學業數據、個性化學習、教學觀察等方面收集的各類教育數據中，發現隱藏的教學問題，是教師基于大數據進行教學決策的主要依據。教師首先通過多元評價，包含各類問卷調查、教師課堂觀察數據等，結合綜合素養監測形成教育大數據；然后對數據進行描述、相關及聚類、預測等分析，找出影響師生教與學的教育因素，針對學生個體進行分析，找出問題產生的真實原因。在此基礎上，數據可以幫助教師改善教學行為、提高教師決策水平，促進教師的專業化發展， 同時提高學生自我學習能力和自主學習意識。如，學校在五年級數學過程性測試時開展了問卷調查，同時收集課堂中教師教學、學生的學習狀態等數據并進行分析，發現學生課堂回答問題次數與學生的數學成績正相關等。教師依此改變教學決策，如在新課講授前加入課前測試，促使學生注意課前預習，課中教師改善課堂的提問策略，多進行課堂表現性評價，夯實學生學業基礎。

在大數據環境下，教師在教學實踐中不應僅靠教學經驗和集體力量形成教學決策， 而應更多依靠科學依據和教學實證研究結果做出決策。教師通過數據分析找到教學中的真實問題后，需要根據學生實際情況改進教學策略，解決真實問題。根據數據分析評價反饋的內容，學校教研部門和教師之間進行充分討論，制定教學決策改進計劃。在教學決策實施過程中，教研組通過數據平臺進行跟蹤研究，以確保教學決策的改進行之有效。在近幾次的學科調研過程中，我們發現學校的英語學科的貢獻率始終偏低，在區域和學校均屬于薄弱學科，學校通過大數據平臺，收集了英語學科背景數據，通過分析發現，多年以來， 英語教研組沒有領軍人物，集體備課意識不強，教研組建設偏弱。根據分析結果，學校對英語教研組提出了教學改進決策：一是采取走出去，請進來的方式加強英語教研組的教研能力，培養骨干教師；二是英語教研組強化課堂教學研究，抓實集體備課。

區域學校逐步建立以學生的全面發展為基礎的評價指標，包含學校生源、辦學規模、辦學條件、師資水平等因素，在此基礎上，學校依托大數據平臺，推進科學評價， 進一步完善教師教學決策。教育大數據支持的教學評價，對學生的學習背景、學習過程等數據進行整合分析，為學生提供個性化的評價報告。在大數據平臺的基礎上，科學推行基于問題診斷與指導改進的教育教學評價機制，學校教師及時發現真問題，進行真研究，在此基礎上制訂出更合理的教育教學決策方案，進行真改進，引領學生全面發展。

隨著大數據技術的逐步發展和在教育各領域的使用，通過挖掘教育大數據，發現教學背后隱藏因素，教師能夠準確進行教學決策， 關注學生的個性發展和學習現狀，對教學內容進行動態調整。另外，通過大數據驅動教學決策轉變時教師不能唯數據論，在教學決策時需對各方面數據進行有效甄別，確保數據的合理性和有效性，切實為區域學校的課堂變革提供豐富的理論指導和實踐參考。