“目的-過程-方式”視角下的精準教學

陳立娟

摘? ?要

隨著現代信息技術在教育中的應用，教學模式也隨之發生一系列變化。從傳統課堂到翻轉課堂，從線上教學到混合式教學，再到現在的精準教學，但當下對于精準教學并沒有形成統一固定的模式。實際上，精準教學并不是脫離現有教育體制機制的教學模式，從教學實踐看，教學的目的、過程、方式仍是三個重要維度。從目的看，精準教學是促進學生個性化發展的教學;從過程看，精準教學是從程序化轉向精準化的教學;從方式看，精準教學是數據驅動與人的能動相融生的教學。

關鍵詞

精準教學? 程序教學? 數據驅動? 個性化發展

隨著人工智能、大數據、云計算、機器學習漸趨為教育者的研究熱點，精準教學也隨之成為教育界研究的聚焦點，但精準教學并不是一種因人工智能、大數據、云計算等而產生的教學新模式。實際上，精準教學與孔子的因材施教、杜威的“從做中學”都有異曲同工之妙。目前，精準教學在中小學的推崇正折射出“精準”在教學中的缺失。事實上，教育中沒有一成不變的教學方法，從原始的理論中挖掘創生新的實踐價值總是必要的。基于此，提出精準教學的新闡釋：從目的看，精準教學要促進學生的個性化發展;從過程看，精準教學是從程序化轉向精準化的教學;從方式看，精準教學是數據驅動與人的能動相融生的教學。

一、精準教學的目的

何謂精準教學？就此問題，精準教學的國際術語有兩種：Precision Teaching和Precision Instruction，其中Teaching主要針對班級教學，而Instruction的范圍可延申至班級教學之外[1]。以班級教學為導向的精準教學主要為促進班級整體的發展，Istruction則主要是促進人個性化發展的教學，是以大數據為工具，對學生在學習過程中的學習行為所產生的數據進行分類匯總，并從不同維度對學生學習的興趣、問題、學習傾向進行分析整理，采取靶向指導的精準教學。但無論是相對于班級教學的精準教學，還是延伸至班級之外的精準教學，兩者的最終目的皆是促進學生個性化發展。

1.精準教學為個性化發展奠基

在教學中，學生的個性只有得到充分的發育和釋放，個性品質才能得以良好地養成，才可能實現個性化發展。“教育者力求教育的普遍性，而學生是個別的人”[2]，要實現學生個性化發展的目的，把學生看作個別的人、獨立的人，掌握學生個體特性是有所裨益的。依當下看，技術嵌入教學中，教學的方式漸趨多樣化、靈活化，在不同學科中，多種智能設備為精準教學奠定了基礎。如在小學體育課堂中，教師利用智能手環穿戴設備對學生的運動過程實時監測，根據AI分析大屏顯示內容動態調整教學活動，針對學生特性實時叫停指導。由此看來，智能監測學生個體特性使教學更精準。再如W市教育研究院的“云”閱卷平臺，曾將全市4萬考生的40萬份評價數據傳遞到每位學生手中，基于可觀的整體評價分析，個人的學習特性已一目了然，教師以此作為參考精準施教。事實上，人的個性是在社會環境和教育的作用下形成的不同于他人的、個人固有的本質屬性，而個性在無意識下才能更好地彰顯。智能設備在教學中的應用，為教師分析龐大的學生學習行為帶來了極大便利，相比傳統課堂，教師對學生的控制減少，學生個性在智能教學環境中得以自由生長和釋放。

2.精準教學為個性化發展蓄能

隨著技術嵌入當代教學，MOOC、微課、精品課程等一系列的線上課程涌入教學場域。具體來說，線上課程集合了來自不同學科領域的名師、名課，學生可以根據自己的興趣、需求，在線上選修MOOC課程。線下，學校為各門選修課配備助教，針對性地線下答疑，中小學學科教師則在面授課上一對一地指點迷津，知識在學生的自我需要中逐漸生成。基于此，整體的教學指向是“教學活動的人知互愛：從人知疏離到人知融生”[3]。換言之，知識生成意在使教師的課程開設迎合學生的需求，學生根據自己已有經驗選擇課程習得知識，即“以己師學”。學生的學習興趣得以滿足，而“所有的興趣都必屬于一種意識”[4]，個性化發展正是在興趣所屬意識中蓄能。再從中西方教育史中教育家的教學觀來看，無論是孔子倡導的因材施教，還是杜威提倡的從做中學，皆是以學生為中心的教學方法。雖然杜威提倡的從做中學，并不像孔子的“因材施教”那樣，更多地關注學生的個性差別，但其聚焦點是學生個人本身的才干，關注學生在課程學習中的表現，教師擇機施以指導，使學生的學習活動得以有序且有意義地進行。也可以說，以己師學是對教師教學素養的新要求，也是精準教學練達的必經途徑。

3.精準教學為個性化發展助力

智慧課堂，從技術上看是跨時空的情境化教學和虛擬仿真實驗教學，從教學過程看更著重于教師智慧在應急和應激事件中的應用和凸顯，從教學目的看主要是激發學生個體自主性，促進學生個性化發展。課堂的“智慧”也在于此：其獨特性一方面圍繞學科和教學情境，另一方面發揮著技術的效能。在智慧課堂中，教師則“重視靈活而強有力的教學法”[5]，雖然能夠明確教學傳授知識的普遍性，但并不意味著所有的知識都符合學生個體的學習需求，智慧課堂的當代價值就在于精準教學的實施。從具體實例來說：智能課堂軟件在課堂教學中的應用，可采集學生的表情、坐姿、舉手、打哈欠等個體行為圖像，生成數據后對其進行學習狀態的相關性分析，可對學生的不良習慣、疲勞狀態做出判斷，最后發出學習預警報告。基于此，技術導向促使學生調整學習狀態，自覺做出改變，教師也不用一再為此對學生耳提面命，“有效的人際關系、誠懇的人際交流的原則和技巧”[6]在智慧課堂中凸顯，教師的“非指示性”教學使學生的個體自主性愈發生長，最終促進學生的個性化發展。

二、精準教學的過程

如果說從目的看，精準教學以促進人的個性發展為目的，那么，從過程看，精準教學就是從程序化轉向精準化的教學。精準教學1.0的程序化是精準化的前身，離開了程序化，精準化也就無從談起。就教學而言，不論程序教學在課堂實踐過程中多么刻板化，精準教學2.0都不能完全脫離程序教學的有效性。因此，精準教學并不與程序教學完全割裂，而是從程序化轉向精準化。

1.程序化轉向精準化的可能性分析

（1）從程序化和精準化的發展史看，程序化是精準化的助推器。20世紀初，精準教學雖然已被正式提出，但受技術的限制，精準化沒有真正在教學中落地。直到20世紀50年代，斯金納的教學機器在教育界風靡，程序教學思想對教師的教學設計產生了深刻影響。再到20世紀70年代以后，程序教學的思想和方法才被廣泛地應用到計算機輔助教學。而程序化傾向于教學的順序排列結構，“通過一系列層次性行為的建立，誘導學生進入預期的行為狀態”[7]。精準化正是基于教學機器的應用，在程序化的基礎上經過教學設計制定精準教學目標、劃定精準教學內容和方式、精準分析學習行為、對標精準教學策略。具體分析來看，精準教學目標的每一個子目標可通過問答、作業、技能測驗等方式進行衡量;精準教學內容的劃定以目標為導向，對教學的陳述性知識和程序性知識等限定明確的教學點，基于學生的學習行為分析提出對標的教學策略。事實上，程序化是貫穿在整個精準化過程中的。由此，從其發展史看來，程序化是精準化的助推器，為精準教學的實施提供了可能。

（2）從程序化和精準化的路徑看，程序化與精準化是相互交融的。精準化源于程序化，但又優于程序化，在教學情境中程序化與精準化的交融尤為明顯。精準化是借用現代信息技術手段對教學過程中的學生行為進行分析的教學，而我們傳統的教材都是以程序性為內在編制理路的，這種程序性的教材使教師的教學潛在地遵循程序性，讓學習能力弱的學生在學習初級知識后獲得學習滿足感，激發繼續學習的興趣，還能使學習能力強的學生迫切地探索新知識的奧秘，這是教材設計的程序性引導教師教學的程序化，在此過程中，教師借助信息工具對學生的學習行為數據進行收集，精準地進行訓育，這又是精準化的教學理路。教學實例更是比比皆是，如：超星平臺中的在線視頻課，在視頻講授過程中，有嵌入問答環節，當學習者回答正確，視頻課可繼續播放，當回答錯誤，學生需回顧已學內容重新作答，在此過程中既遵循了程序化的流程又能精準地對學生幫學。由此看來，程序化與精準化相互交織，但在教學的過程中程序化又逐步轉向精準化。

2.程序教學轉向精準教學的路徑

從教學模式來說，教學場域下程序教學與精準教學的關系中，程序化轉向精準化的教學都沒有統一的路徑，相比較而言只是教學模式的變化，且使教學模式反而變得“模式化”。從課程論的視角，程序教學重在學生學習的范圍和序列，精準教學重在學生學習效果和學習動態。從教學論的視角，程序教學的關注點是怎么教，精準教學關注點是教學進程中知識的動態生成。因此，程序教學轉向精準教學應從教學論視角下厘清。程序教學轉向精準教學的路徑可從三個維度闡釋。

（1）厘清程序教學的過程，發掘程序化中可精準化的教學切入點。雖然程序教學不能與精準教學等同而論，但是程序教學中卻有精準教學可借鑒的發光點。而程序教學之所以說孕育了精準教學，在于信息化時代的到來帶來了技術手段的輔助。其實任何教學模式改變的緣由至少包括三方面：教育理論的引領、教育實踐過程的探索、教育技術的嵌入。在程序教學中，“教，就是安排控制學生學的那些強化的耦合，沒有教師的教，也可以發生學生的學”[8]。通過強化學生學習過程中的正確反應來控制學生，并將學習材料做邏輯化的安排，使之受用于學生。不難看出，在程序教學中，學生與教師之間是受控制與控制的關系，學習材料與教學是被設計與設計的關系。基于此，精準教學則要從教師與學生之間的關系、教學與教學材料之間的關系入手，教師作為主導，以學生為主體，在教學過程中以教學材料為支撐，對學生的學習行為進行數據分析，厘清學生的問題，教師通過現場提問、點評、“觀察和其他心智活動以及搜集事實材料，提出解決疑難的各種假設”[9]激發學生的臨場反應。針對學生的個體差異性，開發學生自主診斷、自主反思、自主解決的潛力，以智能技術為輔助給予學生靶向性指導，挖掘學生深度學習的潛力，這也就是教學中從教師介入、教學材料設計、智能技術輔助實施精準教學。

（2）剖析程序教學的目的，創生程序化中可精準化的行為目標。“程序教學的目的是通過有效地利用強化物，以建立、保持并加強學生的期望的反應”[10]。換言之，程序教學的目的可以用具體的、可分析的、可觀察的行為來表達，而作為教學目的的行為目標是具體化的。例如：數學中要進行加減乘除法的運算，先要遵循“先乘除后加減”的邏輯，倘若要將這個運算放到應用題中，需先算出加減法時，必須設定一個條件就是加括號，這種程序化是公認的法則。斯金納提出實現教育目的的根本途徑，他認為，要解決人類面臨的各種“令人恐怖的問題”，我們需要的是行為技術學。程序教學模式正是引入技術的一種行為教學，其只是作為教育目的實現的一種基本工具。這種行為技術是機器所提供的價值，而教師作為教育者的價值，在做好人機協同的前提下，應制定課程大綱、學程、學習活動、可精準化的教師教學行為目標以及可測量的學生學習行為目標。教師的每一教學目標要與學生的學習行為目標相對應，通過目標的實現與優化，達到精準教學的目的。

（3）錘煉教師“教”的素養，激發學生“學”的動力。程序教學之所以在20世紀50年代風靡一時，源于教育是否融合科學以及接受科學技術所帶來的哲學上的指導，而程序教學旨在達到怎樣才能更多、更快、更透徹地實現教的目的。殊不知，教師作為教學中主導的角色已經演變成了對學生的控制，而學生作為主體的角色卻在淡化，淪為程序教學中被操控實踐學習的機器。再者，這種教與學的模式化后，學生繼續學的原因一方面是為獲得正確答案后得以繼續學，另一方面是為滿足內心短期獲得成功的喜悅。由此而言，教師“教”的素養切需進一步錘煉。老子說：“是以圣人處無為之事，行不言之教”[11]。教師需在教學中適時地“無為”，及時在教的過程中抽身，給予受教育者自主、合作、探究的時間和空間，以教育者的“無為”實現受教育者的“有為”。教師的無為要在潛移默化中將學生帶入情境，使學生自身進入情境，能主動探索、歷煉。正如杜威所說：“如果學校設置少量的情境，使學生能運用智力解決問題，獲得一些真實的信念，那么，比在教學中給學生一些事實和真理就要好得多”[12]。由此以教師“不教”的方法實現“教”的目的切須錘煉教師“教”的素養，激發學生“學”的動力。

三、精準教學的方式

當下，精準教學的推崇直接源于大數據、人工智能、區塊鏈的熱議。從語境來看，當下的“精準教學”是從“程序教學”“精準扶貧”等語詞中創生出來的，然而有些教育者誤將基于大數據分析的教學視為精準教學。事實上，從方式上看，精準教學是數據驅動與人的能動共融的教學，即精準教學不僅是大數據分析下指向的教學，也是數據驅動與人的能動共融的教學。

1.數據分析教學與精準教學的區分

起先，數據分析是用在科學研究，包括醫學、制造等行業。隨著信息化2.0時代的到來，教學模式不再是單一傳統的授課方式，基于網絡的學習平臺和在線教育被人們所熟知和接受，學習者在這些系統的應用和學習的過程中留下了海量的學習數據，并逐漸為教育研究者進行大數據分析所用。具體表現有學習分析、數據挖掘、云計算等，目前研究者更傾向于對在線學習數據進行分析，在線學習數據分析的特性：一是基于學習平臺或APP學習軟件的學習行為數據;二是對學習者在應用平臺上產生的學習數據進行分析。羅杰斯指出：“未來教育所面臨的最大挑戰是，怎樣去發現兒童所蘊藏著的巨大潛能，怎樣使每個兒童的學習更接近于他的特殊潛能”[13]。學習分析的特性正是與之背道而馳的，學習分析僅僅是對人學習的外顯行為進行分析，而忽略了人作為鮮活個體的內在認知和思維。杜威指出：“持久地改進教學方法的惟一直接途徑，在于把注意集中在要求思維、促進思維和檢驗思維的種種條件上”[14]。學習分析僅僅把注意力集中在了學習過程中有用或者無用的一些行為痕跡數據上，對于思維的啟發誘導卻是置若罔聞。相比而言，精準教學以促進人的個性化發展為目的，強調“在生命養成的高度去理解學習者，關注學習者發展的潛在性、主動性、差異性”[15]。當然，學習分析對于精準教學也產生了一定影響，例如電子書包的推廣、智慧課堂的應用等。同時，學習分析給線下教學也帶來了諸多難題，諸如：“學習數據的真實性”，教學方式該如何選擇;“大數據的篩選與應用”，教師該如何承擔龐大的工作量;“智能賦教”，學校該如何把握賦能的度與量;“情感難題”，在線教學過程中怎么實現情感的溝通;等等。但是無論是精準教學給教學模式帶來的新變革，還是精準教學對教學模式的整合帶來的諸多挑戰，都需要人發揮主觀能動性去扭轉和破解。總之，在信息爆炸的時代，數據的驅動和人的能動動態變化的場域下，精準教學不僅要看數據驅動對教學的影響有多少，而且要看教學時分配數據分析承擔的任務有多少。從這個角度出發，精準教學是數據驅動與人的能動共融的教學，是用人的主觀力量積極選用技術帶來的科技化產品，區分學生學習的“真行為與假行為”“真數據與假數據”，明確學生學習過程中的“真需求與假需求”，使數據驅動和人的能動各顯神通，形成兩者共融的教學。

2.數據賦能時代精準教學生成的設想

從數據驅動與人的能動共融的視角看，精準教學的生成應以人的能動為主導，數據賦能作為輔助，明確數據能分析出什么和不能分析出什么，聚焦于數據可不可以分析或數據分析不出而人能分析出的事。

（1）樹立以人的能動為主導、數據驅動為輔助的觀念。在對待教育大數據上，既不能全盤否定數據的價值，認為數據只是冰冷無用的數字串在一起的符號，也不能完全依賴數據分析所帶來的結果。肯定數據有能分析出一切的價值，而應理智客觀地應對數據為教學帶來的影響，樹立以人的能動為主導、數據驅動為協助的觀念。事實上，無論數據怎么樣預測未來事情發生的可能性，都只是在表達“是什么”，而沒有闡釋“為什么”，這就淪為古人所言“抑能知其然，未知其所以然者也”[16]。第斯多惠說過：“任何真正的教學不僅是提供知識，而且是予學生以教育。”[17]教學是以促進人的全面發展為最高目的，是促進人的個性化發展的培養活動，而不是單純灌輸知識的機械過程;是培養德智體美勞五育并舉、融合發展人才的活動，而不是一刀切的范式。知于此，也就懂得錢學森之問——“為什么我們的學校總是培養不出杰出的人才？”的指向何在。其指向在于，教學本身是“教師的教和學生的學的共同活動”[18]。教師的教是啟發誘導的角色，絕不能越位，激發學生創造性的思維、促進學生個性化發展才是目的。概而言之，數據驅動是外在的附加，能否化為對教師的賦能、對教學的賦能還在于人的能動性的利用。因而，以人的能動性為主導，凸顯人的能動力，在人智慧的能量下驅動數據帶來的能量，開發數據帶來的教育價值，既要知數據分析的“知其然”，也要了解為何這樣分析的“知其所以然”。再言之，數據分析的結果是算法的外在彰顯，而教育者要深知數據是人產生的數據，人產生數據的過程也是需要考究的。因此，以人的能動為主導是首要的，數據驅動是作為輔助的。

（2）明確數據可為教學賦什么能和不賦什么能。從當下應用來看，數據為教學賦能主要體現在四方面：一是技術開發制造的智能軟件，即智能教育機器人;二是大數據應用的學習分析，即自適應學習系統;三是云計算，即云端混合翻轉教室;四是機器學習，即入學管理系統。由此可看出，技術為教學帶來的是科技產品對人的部分肢體的解放、龐大運算推理分析、機器智能帶來的立體即視感。目前，縱觀數據賦能下的教育狀態，數據賦能還沒有涉及人的情感意識、道德品質、性別意識等方面，即不能實現人作為鮮活生命的個體所作的能動性交流，更不能與人共情、共心、共融等，一切還是沒有血液流淌的科技產物能量。但是人的能動性首先是發于心，表于行，正如亞里士多德所提倡的人的實踐智慧，是經過人的慎思表達真善美的品質，這也是人所特有的在實踐過程中對事情的邏輯推理判斷能力，而數據始終屬于人為產生的，數據所分析的行為，皆是源于人預設的能力賦予數據的，數據本身并沒有“慎思”的品質，更沒有在實踐中基于情感的邏輯推理能力，數據在人的掌控中，且源于人的能動性，數據的變化更是人的能動性的產物。由此可言，在數據驅動與人的能動性共融的精準教學中，應發揮數據的潛能，讓數據為精準教學賦能。例如：“學情大數據智慧監測平臺”，學情大數據分析幫助教師掌握學生知識薄弱點，為其課前教學設計、課中傳授、課后監管減輕了教務負擔、提高了教學效率，精準輔助教師教學。但也明顯看出，數據的角色是為教師教學決策提供依據，而有效的教學還是“教師價值引導和學生自主建構相結合的活動過程”[19]。

（3）聚焦數據可以分析的和洞察數據不能分析但是人能分析的事。諸如個人的情感、人的價值、知識的價值。雖然數據能分析出人的行為傾向，但只是單面性的，且是淺層的行為分析，對于人的認知能力還不能做詳細的分析解讀，尤其是哲學層面、倫理層面的知識更不能以人所特有的視角去解讀。例如：提問斯賓塞的“什么知識最有價值”[20]，如果依靠數據分析機器內預設的知識，可能會以某知識的點擊量、下載量、瀏覽量、引用頻次來衡量，但這僅僅只是一個“量”的呈現，看似客觀的數據，然而并沒有準確理解問題，而本問題的根源則主要從理論思辨的角度來呈現。可以從傳統學派視角去解釋，也可以從保守主義視角去論述，不同的視角取決于看待問題的人的主觀性、人所處的時代、背景、已有知識觀等。這些皆是人腦的自成體系的邏輯思維所能表達，而數據分析所不能及的。數據雖然也能經過分析給出答案，但這種出于人主觀的思維卻是不能被替代的。再者，數據分析是通過電腦來完成，而人的分析則是通過人腦來分析，電腦能分析的只是系統中經過編程所植入的信息，人腦的思維則會以時間和空間的轉移而轉變的，而電腦里的程序及產生的數據，并不會因此而改變。特別需要指出的是，數據分析的是龐大的運算系統中的邏輯推演，而這是人所不能及的。從這個角度出發，讓數據承擔一些龐大的程序性運算的任務，而對于陳述性的知識則更多地依托人來教授，對于數據本身的真偽來說，在使用前分析數據的信度和效度是非常有必要的。對于有價值的數據則可用之析之，對于無用的數據則可篩之棄之，在這個過程中，發揮人的主觀能動性，彰顯事在人為的勇氣和智慧。數據驅動下發揮其運算推演的優勢，用人的能動性涵養學生個性化發展的智慧，進而在數據驅動和人的能動下促進精準教學的發展。

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【責任編輯? 孫曉雯】