數據驅動高校教學改革的發展路徑分析

孫陽 李海霞

摘 要：隨著信息技術在教育教學中的滲透與應用，以數據作為驅動的教學改革已經成為教育發展的未來方向。通過數據驅動，可以為高校教師提供客觀、精準、有效的教學決策和管理依據，豐富了傳統教學的形式和內容。因此，研究數據驅動高校教學改革的發展路徑有助于提升高校教學質量。

關鍵詞：數據驅動;信息化技術;課堂教學;改革

0? ? 引言

隨著“大智移云”等“互聯網+”信息技術在教育行業的普及和應用，數字化教育已經逐步進入高校、進入課堂。數字化教學模式是對傳統教學模式的補充，為教學手段的多元化提供了更大的發展空間。教師通過教育軟件或信息化平臺獲取大量的教學數據并加以探究和利用，實現對多層次學生的精準分析以及對課堂教學的科學總結，從而推動“個性化”教學的開展與實施。

1? ? 驅動高校教學改革的數據來源模式

1.1? 基于傳統課堂獲取的數據

在傳統教學中，教師通過線下面對面的交流和傳授，將知識內容傳授給學生。對學生的信息掌握主要集中在課堂教學環節，通過觀察、提問、練習、游戲等多種課堂教學活動，可以了解不同層次學生的學習狀態。同時，在課后通過定期或不定期對學生加以測試，可以了解學生對知識的掌握程度。

這種基于傳統課堂獲取的教學數據相對簡單直接，但是由于很多教師面對的教學群體比較龐大，且教學周期短，很難快速、準確地掌握每位學生的信息，導致教師對個別學生判斷不準或是出現忽視。

1.2? 基于信息化技術獲取的數據

隨著信息化技術在教學過程中的應用和普及，超星、云班課、騰訊課堂等教育類軟件的成熟和推廣，很多教師開始嘗試運用信息化手段獲取教學數據，從而對學生進行精準定位，打造“個性化”教學課堂。

學生根據教師需求，將個人基本信息導入教學軟件或在線平臺，教師可以通過信息化手段打破空間和時間阻礙，隨時隨地與學生進行溝通。學生的教學活動、練習和測驗結果都可以自動錄入系統并產生分析報告，最終形成每個學生的“個人數據庫”。同時，通過信息化手段所獲取的數據類型比傳統模式更加豐富，既涵蓋數字、指標等定量數據，也涵蓋文字、彩圖等非定量數據。教師可以根據個人需要獲取不同層次學生的名單或對個別學生進行全過程監測，從而隨時調整教學目標和教學內容，避免“一概而論”的教學模式[1]。

2? ? 數據驅動高校教學改革的價值分析

2.1? 數據驅動教學決策客觀性

傳統教學中，教師在對學生和課堂進行分析判斷時，主要依據個人主觀感受，而對課堂教學內容的定位和創新，則多是依據個人教學經驗。這種模式的固化很容易導致老師把注意力停留在課堂教學，而忽略了課前時間和課后時間的利用，同時也容易因為精力不足對部分學生的需求有所忽視，甚至出現實際教學效果與教學目標發生偏離的問題。而在教學數據應用的背景下，教師可以打破這種個人情感、自我意識所帶來的弊端，通過信息化手段輕松獲取學生的學習信息和學習結果，同時掌握學生的認知規律、掌握程度、情感態度等隱性數據。教師通過平臺對數據的實時分析可以及時了解教學上的不足，根據量化數據改進教學模式，快速調整教學目標、教學方法和教學內容。

2.2? 數據驅動教學模式精準性

2019年，國務院提出《中國教育現代化2035》，在文件中大力鼓勵高校通過引入信息化手段進行教學改革，通過信息化反饋的教學數據與線上線下教學模式相結合，實現教學內容的科學化和精準化[2]。

結合未來的教育發展趨勢，高校在教學中要更加注重創新，這不僅僅體現在對教學內容、教學設計的改革，也對教學手段提出了新的要求。基于大數據的信息化手段，教師可以在教學軟件中掌握學生的學習動態，分析學生的學習習慣和成長空間，尤其針對學習能力較弱、課堂表現能力不足的學生給予更深層次的了解，從而在課堂設計中制定更多元化的教學方案，或提供更具針對性的個性化輔導。例如，針對不同層次的學生，可以將課堂中不易理解或掌握的重難點通過微課、案例、語音、思維導圖、習題、社區討論等多種形式投放在教學軟件中，以便滿足各種學習群體的學習需求，再結合課后的在線測試，及時掌握學生對知識的運用程度與理解盲點，為學生推送更合適的教學資源，為學生提供針對性的學習建議，及時調整后續的教學內容和教學設計，保證線下教學是在有基礎、有依據的情況下開展，群體傳授與精準教學相輔相成，實現數據驅動下的個性化教學改革。

2.3? 數據驅動教學管理和評價有效性

傳統教學模式中，教師對學生的管理主要集中在課堂期間，缺乏對學生的課后時間展開追蹤和反饋，難以保證學生在業余時間保持學習熱情，及時消化學習內容。而對學生的評價也主要集中在考試分數、課堂出勤等固化性指標，缺乏多維度、全動態的教學評價過程。

基于數據驅動的教學管理和評價模式是一種更加立體、更加智能的動態體系。在云數據、人工智能等信息技術的基礎上，可以幫助教師從計算機、手機獲得教學監控數據，各類信息化教學軟件也可以根據教師的需求設定不同評價標準，并在后臺自動監測和分析學生的各項指標數據，生成個人行為圖譜，例如活躍數、練習數、正確率、學習偏好等，在一定程度上克服了過去以老師個人情感為依據的不客觀問題，實現教師對學科評價、整群評價、個人評價、對比評價等多種形式。同時，學生、家長、教師、教務、教學督導等各個系統內的人員在必要時都可以導出數據信息，實現了彼此之間的信息共享，有利于學校對學情的掌握，評價師生之間教學行為，完善人才培養方案。

3? ? 數據驅動高校教學改革的發展路徑

3.1? 培養教師信息化思維，鼓勵教師運用教學數據

信息化水平的不斷發展，為高校教師課堂教學方式的豐富性提供了更多發揮的空間，但是同時也對高校教師的數據思維和綜合素養提出了更高的要求。高校教師必須在積極探索將人工智能、信息技術融入課堂教學的同時，不斷提升自身運用信息數據的能力，做到“認知數據”“分析數據”“運用數據”“反思數據”的過程，以數字化和智能化驅動教學能力的快速成長。

同時，高校一定要鼓勵和提倡教師在教學中使用數據，為教學改革提供動力和環境。例如，在美國的部分高校，為了提升教師使用數據的能動性，會將此項任務納入日常教學安排和教學考核;或者在教師課余時間邀請具有統計知識或具有數據分析能力的專家進行講座，對教師進行專業培訓;或在教學小組中召開定期會議，加大教師之間的經驗交流和分享，促進教師數據運用能力的提升。這些支持與鼓勵的政策都在一定程度上調動了教師的積極性，構建了數據為先的教學理念，為教學改革奠定了穩固的基礎[3]。

3.2? 堅持線上線下混合的課堂教學管理

教師想要科學合理地使用數據，就務必要在傳統教學的基礎上，運用線上教學系統，形成一套貫穿“課前—課中—課后”的全過程教學管理體系。因此，教師要打破傳統的教學理念，重新根據教學內容、基本學情進行教學設計。在課前要充分利用在線系統，發布教學目標、學習方案、預習測試、問卷調查等多種內容，讓學生明確學習重點和進度安排。例如，針對實操性知識點，教師可以通過實景微視頻幫助學生提前進入角色，防止學生在課堂沒有足夠的時間消化內容。同時，教師要根據系統對學生行為進行跟蹤和分析，預判學生對知識的理解程度和偏好程度，進而可以有目的地調整線下教學計劃。在課中，教師可以運用信息化手段調節課堂氛圍，以更多的形式組織學生參與課堂學習。在課后，教師通過線上與學生的交流、資料分享等掌握學生學習情況，對問題學生進行單獨跟蹤和輔導，同時對自身的教學成果進行反思和評價，并繼續完善教學目標和方案。真正形成以數據為鏈接，打破空間限制的全過程閉環教學形式。

3.3? 構建基于數據驅動的個性化學習模式

通過教學軟件和在線平臺，學生的各項數據會經過群體評估和個體評估的雙重考查，從而幫助教師在洞察群體學生規則的基礎上，同時掌握個體學生的需求信息，以此幫助高校在人才培養中重塑學生的個性化標簽[4]。

在線上線下混合的教學形式中，高校教師要最大限度地利用信息化手段。一方面要運用直播教學、翻轉教學、碎片化小視頻等形式開展教學任務，注重課前任務的安排，可以將知識內容在課前上傳教學軟件或網絡平臺，鼓勵學生完成自主學習，充分調動學生的積極性，提升學生分析問題、解決問題的能力。另一方面要注重對學生學習行為數據進行實時、定期、周期性的收集和監測，為學生確定最優的學習方案，有計劃地改變學習任務和學習強度，加速學生自我提升的速度。

4? ? 結語

總之，在當前信息化和智能化的教學趨勢下，要充分利用教學數據，做好學情分析和教學設計，將線上課堂和線下課堂有機地結合在一起，才能更好地促進教學改革和發展。

[參考文獻]

[1]李海霞.利用教學數據驅動課程實施[J].百科知識，2020（33）：63-64.

[2]張文梅，祁彬斌，范文翔.數據驅動的教學行為分析：現狀、邏輯與發展趨向[J].遠程教育雜志，2021（1）：84-93.

[3]但金鳳，王正青.數據驅動教學變革：美國教師運用教育數據的教學實踐與支持機制[J].電化教育研究，2020（10）：122-128.

[4]崔丹.成本會計實踐教學體系改革研究[J].納稅，2018（30）：251.

（編輯 王雪芬）