大數據思路下中小學教材使用研究的改進*
——數據收集及處理的多樣化

王 郢，王班班

（武漢大學教育科學研究院，湖北武漢430072）

大數據思路下中小學教材使用研究的改進*
——數據收集及處理的多樣化

王 郢，王班班

（武漢大學教育科學研究院，湖北武漢430072）

教材使用研究是教材研究的重要組成部分，它有助于了解教材使用中的問題并提供有益的反饋。研究中所搜集的教材使用行為數據的質量及其處理方式對于研究質量非常重要。現有研究的數據存在來源單一、類型相似、收集處理方法簡單等問題，導致研究結果適用范圍小，結論呈現靜態化、截面化。大數據思路可以為教材使用研究提供新的數據視角。在新的數據觀下，數據來源渠道擴展至相關群體的意志行為和潛意識行為；數據類型兼具結構化和非結構化數據；數據獲取手段更加直接和多元；數據處理方式將批量處理、實時分析相結合；研究結論適用范圍也會有效擴大，呈現方式更為豐富。這都將為教材使用研究帶來改進契機。基于大數據思路的教材研究仍需要進一步提高數據的有效性和隱私保護，加強對數據處理方式的研究。

大數據；教材使用行為數據；教材使用研究

對教材的使用情況進行跟蹤和研究是我們了解教材使用實踐的重要渠道，它有利于我們在實際使用中發現教材所存在的問題，特別是一些隱性的、深層次的問題，為教材開發者改進編寫提供反饋信息，為教材使用者提供參考和借鑒。教材使用研究是對教材使用主體在使用過程中的行為進行現象跟蹤、規律梳理、問題探討和策略分析的一系列過程。在研究中，使用行為是研究數據的基本“值域”，數據來源渠道的豐富性、數據處理方法的多樣性對于研究結論的影響甚大。傳統教材使用研究由于研究方法、思路和基本假設的桎梏，使研究數據在來源渠道、采集方式、處理方法等方面存在短板，隨著教材研究的不斷發展，這些使用數據已不能滿足精細化、科學化研究的需要，亟需從方法論角度進行改進。作為教材研究中的重要一環，科學精細的教材使用和跟蹤對于提升教材質量、改進教材編寫具有重要意義。

一、教材使用研究的境況與不足

教材使用研究一直是學界的重要議題。筆者以“教材使用”及相關詞在“中國知網”等學術搜索引擎進行主題搜索，得到從1953年至今約10663篇文獻，涉及教材使用情況、教材使用意見、教材使用策略、教材使用效果和教材使用的問題五個方面，其中運用調查法進行使用情況研究占總量的82%，這些研究大都以教師、學生的教材使用行為作為研究的出發點，以問卷、訪問或觀察等方法為橋梁了解現實問題，研究結論大多以提供方法或對策為主。可以說，雖然目前有關教材使用的研究數量頗多，但在數據來源、處理分析方法等方面仍有一些不足之處，這不僅直接影響研究結論，同時亦不利于教材研究本身的發展和進步。這些不足之處表現為：

現有研究多以教師、學生兩者的使用行為作為數據渠道，忽略了其他相關群體，如教材培訓者、家長等，使用行為數據的來源較為單一。這可能是因為許多研究者在數據采集時受刻板印象的影響，將教材使用者尤其是教師作為體現教材特點的最主要來源，造成數據來源單一化，進而影響了研究的整體信度和數據范圍。

數據來源單一還會影響所收集數據的類型。根據行為目標與動機的關系來劃分教材使用主體的使用行為，大致可將其分為意志行為和潛意識行為兩類，前者是指有明確動機及目標的行為，而后者則是有明確目標但無明確使用動機行為。[1]例如，學生翻看教材尋求解題答案屬于意志行為，而發放新書后總是想看看內容屬于潛意識行為。若將這些行為按照數據類型進行分類，那么意志行為既包括結構性數據又包括非結構性數據，而潛意識行為則主要表現為非結構性數據。[2]由于受到數據捕獲渠道和方式的限制，現有的教材使用研究中的數據往往呈現為意志行為，數據類型上多為結構性數據，導致研究中數據類型單一，非結構性數據缺乏。

同時，現有研究中所使用的數據采集方式多為調查和觀察，所搜集到的數據都是已經發生的行為或業已形成的觀念態度，因此“結構性的已有意志行為”成為當前教材使用研究數據的主流，而教材使用者的許多不外顯的潛意識行為卻極少被關注，動態的、實時的、隱性的非結構化數據無法通過普通工具獲得。這不僅造成研究數據來源薄弱，類型相似，也使得研究信效度受損。

如前所述，現有教材使用研究中問卷、訪談和觀察成為數據捕獲的主要方式，這些手段所獲取的數據往往是某個時間點的現實呈現，具有“截面性”特征。更為重要的是，捕獲數據的容量取決于研究者的意愿，受限于調研工具，數據受主觀性的“污染”，研究者的個人觀念對數據搜集有較大影響，難以完整反映教材使用中的真實行為和全面的情況，也難以全面反映被研究者的真實想法。

除了數據先天的“軟肋”之外，現有研究中對數據的處理方式較為單調，也大大影響了研究的質量。一方面，傳統的統計法、描述分析法仍然占據數據分析的主流，這樣的方法往往只適用于結構化數據；而另一方面，由于收集方法的局限，使研究中非結構性數據缺失，許多新的數據處理方法難以應用，二者形成相互制約的環扣：數據本身的質量和類型使數據處理方法難以現代化，而數據處理方法的禁錮和滯后，又使得無法分析更多形式的數據，最終形成了惡性循環。

已有研究在數據來源的渠道、形式、采集方法和處理手段等方面均存在短板，最終導致研究的結果主觀經驗性傾向較強，研究結論趨同。因此整體結果覆蓋面小，呈現方式單調。

二、大數據浪潮帶來的突破

由于在數據來源、采集方法以及處理方式上的不足，現有教材使用的研究已不能滿足教材研究精細化、科學化發展的總體趨勢，這對于我國教材研究、教材編寫和改進等工作的推進都十分不利。隨著社會信息處理技術的不斷發展和更新，大數據作為一股激烈的方法革命和思維革新浪潮，席卷了我們的生活。在教材使用研究中，大數據視角和方法為我們提供了更好的數據搜集和處理方法，也為我們看待教育現象提供了新的視野。

大數據視角強調數據規模、數據范圍及種類的“大”，它在出現之初就致力于更好地為服務提供者反饋消費者的使用數據，以便能夠更好地了解消費者的實際需求、提升商品質量、提供更為便捷的消費方式。對于教材研究者而言，使用大數據的思路審視教材使用研究，能夠對以往研究中的數據來源渠道狹窄、類型單一、處理方式滯后等問題進行反思和改進，謀求新的思路。

在大數據時代，決定研究質量的主要是數據集的質量、數量和利用方式。[3]這就要求我們轉變對以往研究數據的看法：首先，不再滿足于利用少量的數據和樣本進行代表性研究，而應嘗試獲得海量多樣的數據；其次，重視目標行為中的非結構化數據，并嘗試探索其隱含的意義，淡化對有條理、結構化數據的偏愛；第三，認同數據信息對研究結果的敏感影響，不再是規律性的陳述而是對各種教材使用行為之間相關性的表達。[4]

當前教材使用研究中面臨著諸多數據問題，最大的突破口在于擴展數據來源及類型，豐富數據收集手段、改變數據處理方法，最終擴大研究結果適用范圍，豐富其呈現方式，從而突破教材使用研究瓶頸。

數據來源渠道的擴展可以從對象范圍和具體行為兩方面入手。在對象范圍上，突破教師、學生的局限，擴展到家長、教材培訓者、教材采購方等其他教材使用的相關人員中；對各主體的具體行為來說，從以往的單一外顯性意志行為擴展到潛意識行為的更大范圍之中，如學生在課堂中接觸到新內容時的抬頭率、閱讀新書本的時長等潛意識行為均可成為教材使用研究的數據。

數據來源的拓展也會帶來數據類型的豐富。我們得到的數據不再是單本教材的、單一對象的外顯行為，而是多本教材、多個對象、多種行為的綜合反饋，綜合反饋的行為中甚至還會有許多教材使用主體所未曾注意到的潛意識行為，而這種多樣化的豐富反饋使研究數據的形式僅僅是原來單一的“二維表式”的結構化數據，而跨越到非結構化數據的范疇，大大豐富了教材使用研究的數據類型和形式。

針對現有研究中多以問卷調查、訪談等傳統調研方法獲取數據的不足，大數據為研究者提供了廣闊而豐富的數據獲取手段。如網絡、網站分析工具、內部OA及用戶管理等。[5]它們不僅可對已有“截面化”數據進行收集，還能對實時數據即時采收，例如網站分析工具可獲得教師、學生關于教材使用的點擊記錄、上網記錄等，用于分析研究電子教材的使用情況。同時，由于數據信息和研究對象的行為反應不是通過第三方手段而是直接獲得，將可以有效避免干擾因素，如：問卷的編寫質量及信效度對研究數據的影響，使研究數據“降噪”，有利于提高研究的信度。

同時，由于原有的數據統計方法和描述性分析對于海量數據的處理來說過于單薄，許多非結構化的數據所隱含的信息需要更為復雜、完善的處理方法。大數據為我們提供了離線批量處理和實時處理兩種選擇，使我們可以通過對教材使用行為的數據挖掘實現對教材使用過往發展的總結。例如：批量處理所有小學語文教師的網上搜索詞組或近反義詞行為，并將結果集中反饋，為了解不同層次語文教師對語義掌握程度提供證據。更進一步說，由于新的數據處理方法具有即時性的特征，使教材使用研究的時效性大幅提高，避免了以往研究中所獲行為都是“已發生”數據的時效性困境，便于研究者在第一時間敏銳捕獲教材使用者的使用習慣和潛在需求。

數據數量及形式的豐富、處理方法的轉變為教材使用研究結論的轉變提供契機，研究結論的覆蓋面不斷擴大，呈現方式更加多樣。

首先，滿足個性化需求的研究結論將不斷增多，適用范圍更廣。由于使用了新的數據獲取手段，掙脫了傳統數據來源少、類型單一的束縛，采集的教材使用行為數據更加的細致多樣。利用新的數據處理方法，可以根據不同對象的需求處理研究數據，得到的研究結論因對象需求不同而有所區別，就研究結論覆蓋面而言，范圍更廣：不僅僅為教師制定更加精準有效的使用策略提供了決策支持，為學生個性化使用教材提供及時反饋和服務，更為教材的編寫者、采購者改進教材編寫、提升教材質量、制定采購方案提供有效信息和支持。

其次，研究結論的呈現方式更加多樣，研究結論既可以是完整、靜態的文本報告，也可以是一個開放的數據實時添加和生成的動態系統。例如，為了了解學生對某版電子教材的閱讀策略，研究者可以長時間地跟蹤學生的教材使用行為，搜集其在線閱讀時長、答題情況等數據，并將這些數據實時更新、添加到數據庫中，而數據系統則根據研究需要實時生成可視化的數據圖表，以供分析使用。

研究的結果適用范圍廣，呈現方式更豐富，使研究的結果既可為宏觀層面的教材政策決策提供支持，也可為中觀層面的教材編寫和改進提供有效反饋，還可為微觀層面師生教材使用提供個性化建議。

三、大數據思路在教材使用研究中的局限性

大數據為經營者提供客戶使用的反饋數據，為提升商品服務質量提供有效支持，成為企業提高核心競爭力的關鍵。在教育中，大數據思路也為教材使用研究的數據觀帶來新的想法。對于大數據而言，其對于教育研究的最大影響在于它可以提供傳統方法無法收集或沒有收集到的數據，進而提高研究精度。但不可諱言，大數據思路運用于教材使用研究中仍有一些局限。

首先，教材使用行為數據的有效性受到質疑。社會科學研究中的數據往往存在多源異構、交互性、突發性和“高噪聲”等特點，教材使用行為就是典型的社會人文數據，因而教材使用研究中如何保證數據的有效性，區分干擾信息，降低數據“噪音”成為回應數據有效性質疑，規避大數據有效性密度低等問題成為保證研究質量的關鍵。

其次，大數據帶來的研究倫理的爭議會阻礙其在教材使用研究中的應用。由于數據收集渠道和方法的拓展，會使許多使用者的潛意識行為步入研究者的視野，對研究對象的隱私形成沖擊，造成研究需要與研究對象隱私保護的矛盾。化解這一矛盾，有賴于對研究對象隱私的充分保護，而這是一項龐大而繁雜的工作。

第三，大數據的數據處理方法難度高，成為研究者望而卻步的重要原因。研究者不僅要了解研究需求，還要建立合理、科學的數據分析模型，諸如此類問題仍然不少，因此現階段大數據方應用可能僅僅是提供一種思路和視角，成為現有研究的有力補充，未來還需要大數據技術的長時間發展以及研究者的不斷適應。

正是由于大數據思路的這些局限，研究者在應用時應保持客觀審慎的態度。

[1]杜智勇等.組織行為學[M].鄭州:河南科學技術出版社,2010:9-10.

[2]丁圣勇等.解惑大數據[M].北京:人民郵電出版社, 2013:5.

[3]丁世飛等.現代數據分析與信息模式識別[M].北京:科學出版社,2013:24.

[4]李春偉等.中國電子商務企業發展報告2013[M].北京:中國發展出版社,2013:263.

[5]艾瑞學院.蛻變——傳統企業如何向電子商務轉型[M].北京:清華大學出版社,2012:186.

[6]Jacqueleen A&Reyes..The skinny on big data in education:Learninganalyticssimplified[J].TechTrends,2015,59(2).

[7]Damian Bebell&Laura M&O’Dwyer,Michael Russell&Tom Hoffmann.Concerns,Considerations,and New Ideas for Data Collection and Research in Educational TechnologyStudies[J].Journalof Research on Technologyin Education,2011,43(1):50.

（編輯：魯利瑞）

G624

A

：1673-8454（2017）04-0053-03

*本文受教育部2012人文社會科學項目“教材多樣化的實踐失范與政策改進研究”課題，2014年度全國教育規劃課題“教材選用中的利益沖突及改進機制研究”項目資助。