基于數據分析的小學教學管理研究

郭先梅 劉煒

隨著信息技術在教學管理中的應用，數據采集變得越來越便捷，教學管理獲得的數據也越來越多，數據分析有了用武之地。這讓教學管理逐漸從經驗判斷走向了數據決策，逐步實現管理的精準化。近年來，筆者所在學校在認真分析教學管理中存在的問題后，開啟了基于數據分析的小學教學管理研究。（以下將“小學教學管理”簡稱為“教學管理”）

● 經驗式教學管理，影響管理水平的提升

1.管理者個人經驗影響教學管理效果

教學管理者一般是從一線教師成長而來，個人教學經驗或曾經的經歷對其自身的管理視野有著重要的影響。同時，在管理者培養的過程中，主要采用傳幫帶的方式，一旦出現經驗斷層，則直接影響教學管理者管理素養的提升。

2.經驗式教學過程管理影響質量提升

教學過程管理主要指教學常規管理，一般包括計劃、備課、課堂教學、反思、作業批改、輔導、測評等內容。教學管理者會對每項工作提出較為明確的要求和評價標準。而這些要求和標準主要來源于學校和管理者積累的經驗。至于為什么這樣要求，這樣要求后與改變教學方式、提升教學質量有多大的關系，或有怎樣的關系，卻沒有深入的研究。似乎質量提高了就是這些要求發揮出的巨大作用，質量下降了就是要求不到位，走到最后變成形式大于內容。

3.經驗式校本教研影響教師專業成長

校本教研是一所學校教學質量穩定發展的關鍵。校本教研的主要目的就是解決教學過程中存在的實際問題。青年教師發現不了問題，成熟教師靠經驗發現問題，教學管理者根據巡視發現問題，這些方式導致校本教研與教學實際脫節，影響了教師專業成長。

● 數據分析式教學管理，助推管理精準化

1.教學管理中數據分析的角色定位

教學管理過程中所采集到的數據是已經發生的數據。這就意味著這些數據僅僅代表學生或教師過去的“學與教”的狀況。同時，小學階段是學生發展與變化多樣且快速的階段，所以采集的數據不可能是對學生當下全面的反映，這也決定了數據具有很強的片面性、時效性。基于以上兩個問題，數據分析只能作為師生教學活動和教學管理的診斷工具，不應作為評價工具。只有在明確了這一定位后才能從教師和學生手中采集到真實可信的數據。

2.教學管理中數據分析的常用方法和工具

數據分析對解決不同問題有不同的方法，解決同一問題也會用到不同方法。總的來說，常見的數據分析方法都可以應用于教學管理數據分析。考慮到技術的普及性和難度，教學管理數據分析方法主要用到描述性統計分析、對比分析、多維度拆解分析、假設檢驗分析和相關性分析。

描述性統計分析是最早發現問題的途徑，多維度拆解分析將問題具體化，相關性分析為因果分析提供重要參考，假設檢驗分析貫穿于整個分析過程。如果要實現教學管理預警，還會用到更為復雜的回歸分析，從而建立起數據預測模型。

數據分析工具較多，有SPSS、SAS等專業數據分析工具，也可以使用Python、R語言等編程工具或SQL。最為理想的工具是針對教學管理需要定制開發，可以大大降低使用難度，但開發成本非常高。所以，學校管理者可以學習并使用性價比較高的Excel，其開放性高，描述性統計分析方便，還提供了專業的數據分析工具，基本能滿足教學管理數據分析的需要。

● 教學管理中數據分析的應用實踐

1.數據分析促進教學內容的優化

每年的體質健康數據能夠較為準確地反映出學生的體質健康水平。在前期的分析過程中，數據分析能夠幫助教學管理者發現很多教學問題，進而優化體育課堂教學內容。

例如，通過對2019年一年級各項目相關性數據的分析，發現50米跑和一分鐘跳繩呈現中度正相關。原因是由于學校場地的限制，實現不了常態化50米跑訓練。既然二者正相關，學校就對體育教學做出了調整，即在每節體育課上增加一個5分鐘跳繩練習環節。經過近一年的練習，對同一批學生又進行了體質健康檢測，數據顯示學生的體質健康有了一定的提升。

2.數據分析促進教師專業發展

（1）知識點相關性分析，促進教師建立學科知識架構。知識點間有何聯系？知識點又如何影響學生的認知？這是教師在長期的學科知識研究和教學經驗積累后，建立起學科知識架構才能回答的問題。而有了數據分析技術的支持，教師學科知識架構的建立就迅速多了。教師可以借助智能閱卷平臺實現自動批閱，并將批閱結果精確到每一個知識點，再使用第三方數據分析平臺或Excel數據分析工具進行知識點相關性分析，進而直觀地找到知識點間的聯系。教師再依據這些相關性，深入研究知識點間的邏輯關系，找到知識點的內在聯系，快速地建立知識架構。

（2）教學過程數據分析，提升校本教研質量。從教學過程中的數據中發現問題，為校本教研提供了新思路，保證了校本教研的針對性。教師首先可以針對某一知識點做全年級的對比分析，找到的共同問題就是校本教研要解決的問題;離散程度高，就將做得好的教師作為研究的對象，分析其教學過程和方式，并通過校本教研，將這一知識點的教學方式固化為標準教學模型。數據分析讓校本教研真正地解決教學問題，形成校內教學范式。通過長期積累又進一步形成所有知識點的教學模型，降低教師專業發展的難度。

3.數據分析促進管理方式變革

沒有數據分析的教學管理要想實現精細化，則需要管理者深入到教學一線觀察每個細節，這無疑是對教學管理者的巨大挑戰。而數據分析則降低了發現問題的難度，增加了發現問題的幾率，提升了管理的精細程度及工作效率，促進了管理方式的變革。

每學年學校都要對全校學生進行藝術素質測評，以了解學生的藝術素養和教師的教學情況。其中，藝術特長項目是由學生自行上傳各類藝術比賽、活動證書到藝術測評平臺，再由教師審核其真實性后系統自動打分。一項看似簡單的工作，但背后卻有很多的管理細節需要關注。例如，對2019年三年級學生描述性統計數據分析結果顯示，學生在藝術特長上的離散程度最高。按照班級分組后，對比分析藝術特長項目的得分情況，發現（1）班在該項的得分最低，且與其他班級差距非常明顯。教師使用多維度拆解分析法對這一問題進行了拆解，推斷出存在下面四種情況：一是該班學生參加藝術比賽、活動較少，二是該班學生參加得多但獲得的證書少，三是該班學生沒有及時上傳，四是教師未及時審核導致打分失敗。對以上四種假設進行驗證，首先通過系統后臺數據直接排除掉第四種情況。然后，教師對該班部分學生進行面對面訪談，發現是因為集體參加社區藝術活動后，沒有頒發個人證書，導致該項無法得分。

技術的普及，使復雜的數據分析變得簡單化、自動化、個性化，也變得易用、好用。教學管理從宏觀開始，層層深入，走向微觀，審視細微之處，挖掘背后的現象與問題，帶來了思維方式上的改變。當然，數據分析在當前教學管理中的應用還處于較為初級的階段。相信隨著實踐的不斷深入，一定能推動教學管理實現更大程度的精準化和智能化。