大數據時代教師數據素養及其 培養目標解析

孟琪璐 董建文

摘 要：以數據挖掘、云計算、人工智能等信息技術為代表的大數據時代已經到來，具備數據素養是大數據時代對教師的專業素養提出的新要求。數據素養是教師為學生提供針對性的指導和幫助，真正實現因材施教和大規模個性化教學的必要前提。教師數據素養包括數據意識、數據能力和數據倫理，其中數據能力以教師對數據的獲取、分析并根據分析結果進行教學決策的能力為主。以此作為教師數據素養的教育目標并分析其目標層次，有助于培養教師的數據素養。

關鍵詞：大數據;教師數據素養;個別化教學;教學目標

中圖分類號：G451.2? 文獻標識碼：A? 文章編號：2095-5995（2020）02-0030-03

以數據挖掘、云計算、人工智能等信息技術為代表的大數據時代已經到來，培養和提高數據素養是大數據時代對教師的專業素養提出的新要求。[1][2]網絡教學平臺、慕課、微課、云課堂、翻轉課堂等新型教學形式創新了知識的傳播和共享方式，突破了傳統課堂教學的時空限制，緩解了優質教育資源分布失衡問題，催生了大規模的新型個性化教學方式。傳統的教學融入越來越多的微型化、平臺化、智能化、泛在化學習機制，越來越多的教師開啟了線上線下混合式教學模式。

一、大數據時代的新型學習環境

大數據正在不斷創新學習環境，新型學習環境能夠記錄學生學習過程中的數據，為教師設計教學提供了極大的便利。同時，新型學習環境也對教師的數據素養提出了更高的要求。在線開放課程能夠記錄學生與學習內容的互動行為，學生觀看視頻時，什么時間點擊了暫停鍵、快進鍵或關閉鍵，視頻觀看的次數、順序，完成作業和測驗的正確率等都是重要數據。面對這些數據，缺乏數據素養的教師往往通過關注學生的作業和測驗情況來評價學生學習的效果。實際上，教師通過對新型學習環境的各項數據進行分析，就能發現教學中存在的很多問題。比如，學生在視頻結束前點擊關閉鍵，可能意味著學生提早溜出了“課堂”[3];學生在觀看教學視頻時點擊暫停鍵，可能意味著他們正在領會學習內容，或者卡在某個問題上;學生在觀看教學視頻時點擊快進鍵，可能意味著他們已經掌握相關內容，或者教學內容乏味無趣;學生在觀看視頻時跳轉順序[4]，可能意味著學生因為知識遺忘需要復習回顧;學生反復觀看教學視頻[5]，可能意味著他們正在努力嘗試掌握知識;通過全面的數據分析，教師能夠判斷教學內容、方法的適用性，并據此進行調整[6]。

越來越多的在線學習平臺開始應用數據分析技術。聞名于世的可汗學院集結了涵蓋數學、科學和藝術史等多門學科的5000多個視頻課程，十年間，來自200多個國家約5000萬名學生參加學習，學生每天完成400多萬道習題。[7]可汗學院能夠達到如此巨大的規模，靠的就是對學生的學習行為數據進行分析，通過程序追蹤記錄每個學生答對和答錯的習題數量，以及他們每天用于做作業的時間等數據，系統存儲了超過10億條已完成習題的記錄[8]，通過算法分析這些數據，能為學生確定最適合他們的學習路徑，使其根據自己的步調，按照最有效的順序進行學習。

教師要重新認識學習環境，學校、班級、課本和課程都逐漸融入各種開放式教學平臺，這些平臺收集和分析教學數據，可以為教師和學生提供學情分析，輔助教師有效開展教學設計，使學生開啟個性化學習，進而解決大規模學生個性化學習困難的難題。

二、培養教師數據素養應對教與學方式轉變 兩個世紀之前，受到教育資源的限制，只有上層精英的孩子才能在家接受單獨教育，或在類似私塾的小型院校中學習，這實際上是一種隨時根據學生的需求而進行的定制化教學方式。進入19世紀，教育開始普及，學校成了工廠，開始了大規模批量生產[9]，個性化教學只能為教育普及讓步。21世紀以來，世界各國開始著手教育改革，積極倡導針對學生個體差異實施個性化教學，但由于數據收集和分析的成本過于昂貴，教師只能收集學生掌握學習內容的最終反饋數據，比如考試成績[10]，所以教學內容和進度的安排只能關注學生的平均水平，有限地兼顧兩端學生的學習能力。總之，教師很難在全面了解每個學生學習習慣、思維方式等特征的基礎上，大規模地實施個性化教學。

大數據分析為實現大規模個性化教學提供了技術支持，教師利用大數據能夠挖掘學生特征、分析學生需求、預測學生行為，真正做到因材施教。大數據正在改變目前教與學的現狀，學習不再是根據一門科目或課程以同樣的順序和步調進行，基于學生特點的學習方式將會出現。學生依靠大數據可以真正實現動態性的個性化學習，教師不再需要憑借主觀判斷選擇最適合教學的書籍，大數據分析將指引教師幫助學生選擇最有效的、支持進一步完善和私人定制的學習內容。

大數據分析幫助教師確定最有效的教學方式，這不僅不會剝奪他們的工作，反而會提高工作的效率和趣味性。[11]為了實現個性化教學，教師需要及時、準確、高效地采集、分析眾多學生的大量學習反饋數據，必然要創新傳統教學中數據收集的渠道，進而改變傳統教學的師生互動方式。比如，師生使用移動智能終端和云課堂類軟件，開展基于微課的翻轉課堂，在任何普通教室的課堂現場或課外，教師可以隨即開展投票問卷、頭腦風暴等互動活動，即刻反饋，即刻點評;運用交互式數字教材，教師可以了解每位學生的學習進度，并利用學生學習過程數據進行教學診斷，精細化管理課堂;云課堂類教學軟件可以使整個教學活動數據化，學生觀看視頻、參加課堂討論、練習等都留有詳細的實時記錄，教師可以根據學生各個環節的反饋數據進行課堂教學分析，找出問題并有針對性地開展教學，總之，教師就像教練一樣收集、分析學生學習過程數據，掌握其學習情況，并提供針對性的指導和幫助，真正做到因材施教，實現個性化教學。因此，培養教師數據素養是實現大規模個性化教學的必要前提。

三、培養教師數據素養的教育目標分析

剖析教師數據素養的教育目標，是培養教師數據素養的首要環節，為我們正確認識、設計、培養教師數據素養提供理論依據和實踐指南。教師數據素養包括數據意識、數據能力和數據倫理[12]，而數據能力主要包括教師對數據的獲取、分析以及根據分析結果進行教學決策的能力。依據布盧姆教育目標理論，我們將教師數據素養培養目標分為認知和情感兩個領域，具體如圖1所示。

圖1 教師數據素養培養目標

數據意識就是教師對自己教學實踐接觸到的相關數據及其異動敏感，對教與學的相關過程和行為等能從數據的角度理解、感受和評價。[13]數據意識強的教師對于教學活動中接觸的數據會及時地采集、分析和處理，并嘗試在不同數據之間找到相關性，從而挖掘其潛在的價值。[14]培養教師的數據意識是培養、提升教師數據素養的首要任務。布盧姆情感領域教育目標分為接受、反應、價值化、組織和價值體系個性化。價值化指學習者用一定的價值標準對特定的現象、行為或事物進行判斷，包括接受某種價值標準和為某種價值標準做出奉獻。數據意識要求教師重視數據的價值，接受基于數據的教學決策更客觀、科學、有效和合理這種價值標準，并愿意花費時間、精力去采集、分析和處理數據。因此，教師數據意識的培養應該達到布盧姆情感領域教育目標的價值化層次。

數據能力是教師在面對多元化數據時，采集、分析數據，將數據轉化為信息，轉化為教與學行為的能力。數據采集是教師數據素養核心技能的基礎，數據采集要求教師掌握數據種類、獲取方式、存儲和傳輸方式等數據知識，了解采集方法和工具，具備數據采集工具的選擇和使用能力;能夠從學校的信息系統、各類在線開放課程平臺中下載、導出數據，設計合理的教學活動或教育評估方式，科學、規范地獲取數據。因此，教師數據采集能力的培養應該達到布盧姆認知領域教育目標的運用層次，即教師對數據概念和采集法則、原理的運用，要求在沒有說明問題解決模式的情況下，能夠有效地進行數據采集。

分析數據是教師采集到數據之后，知道如何分解、關聯、綜合數據，找到不同類型數據的相關性和因果性。教師要理解數據分析的信度、效度等概念，識別并理解在分析過程中產生的模型和趨勢;掌握基本的數據分析方法和操作技術，如運用EXCEL排序、分類、匯總、生成各類圖表等。數據聚類算法、鏈接算法等大數據常用挖掘算法難度較大，教師可以與數據專家進行溝通合作，提出相應的需求并接收專家指導。教師數據分析能力的培養應該達到布盧姆認知領域教育目標的分析層次，即教師能把數據分解成組成要素，從而使數據的組織結構更為清晰，各種數據間的相互關系更加明確。

教學決策是指教師為了完成教學任務并實現教學目標，通過對教學實踐的預測、分析和反思，從而確定最有效的教學方案的動態過程。在“小數據”時代，受限于教育教學領域可獲得數據的范圍、類型及數量，教師在教學決策時往往遵循經驗，即教師將過往教學實踐活動中得到的經驗、體悟和認識等作為教學決策的依據。大數據促使教學決策從“基于經驗”向“數據驅動”轉變，所以教師要力爭做到根據學生的學習行為大數據來精準地調整教學策略。教師需要提升數據反思和決策能力，根據數據分析結果盡快地調整自己的教學以滿足學生的個性化需求，并為學生開發個性化、適應性的課程。[15]教師基于數據驅動的教學決策能力培養應達到布盧姆認知領域教育目標的評價層次，即教師綜合內在與外在的數據、信息，做出符合客觀事實的教學決策。

數據倫理指教師在采集和應用數據時需要遵循道德和規范。學生在學習過程中需要少量的試驗、磨煉和失誤，因此記錄每個學生成長的教育數據是特別敏感的，教師必須重視數據安全并保護學生個人隱私，個人隱私保護是實現數據采集和分析的重要前提條件，否則，教師將面臨巨大的法律責任和道德壓力。[16]教師必須增強數據應用的安全保密認識，樹立信息安全意識。在錄入、查閱、分析數據時，教師要確保數據的真實、完整和規范，杜絕隨意傳播個人隱私數據，因此需要具備管控數據資料的能力。數據倫理既涉及教師的情感價值觀，又與教師的認知領域相關。教師數據倫理的培養達到了布盧姆情感領域教育目標的價值體系個性化層次，即教師要表現出與數據道德價值觀一致的行為。教師數據倫理的培養也達到了認知領域教育目標的運用層次，即教師對數據安全的概念、法則、原理的運用，要求在沒有說明問題解決模式的情況下，可以有效確保數據安全。

剖析教師數據素養的教育目標，有助于培養教師的數據素養。大數據時代數據素養的提升是教師專業發展的必然要求，伴隨著學生學習環境和教師教學方式的不斷改變，教師需要樹立更科學、客觀的數據驅動式教學理念，在教學實踐中主動使用數據來支持教學決策和教學改革，逐漸掌握數據管理、分析的技巧，最終提升自身的數據素養。

（孟琪璐 董建文，南京審計大學金審學院，南京 210023）

參考文獻：

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[14] 顧瑞，盧加元.基于大數據背景下高校教師數據素養的培養機制[J].大學教育，2018（5）：186-188.

（責任編輯：徐 璐）