教育大數據支持的高中個性化學習實踐探索

胡文武 羅淵 孫陽菊 何擁軍 楊紅霞

摘 要：針對高中“個性化學習”中，認識不夠、模式不明以及由此導致的個性化學習引導不精準的問題，經過10余年的探索，形成了高中個性化學習系列研究及成果，為促進個性化學習提供了有效的精準引導模式和實踐路徑;“適性發展”的育人理念為信息技術時代個性化學習突破提供探索方向。大數據的獲取是個性化學習的前提，依托“學科測試與分析平臺”和“FEG未來教育系統”，借助主管部門的教育數據庫數據;準確了解學生個體現狀，分析學校及學科特點?；跀祿剿鞣謩e學習和綜合學習基本模式與個性化學習評價模式。

關鍵詞：教育大數據;個性化學習平臺;精準引導

一、問題提出

（一）對個性化學習的認識不夠

核心素養的個人性決定了課堂需要個性化學習。然而，在極致的功利主義慣性下，現有的課堂“共性有余，個性不足”，表現在：（1）“一刀切”，即以統一的標準和尺度衡量所有學生，較少關注學生的個體差異和群體差異;（2）“一言堂”，即教師一講到底，較少提供平等對話和自主學習的機會;（3）“一窩蜂”，即教學樣態和學習模式任意跟風，較少依據教育大數據來進行個性化教學。

（二）教育大數據獲取與運用的模式不明

（1）“來源不清”，即不清楚教育大數據的產生和來源;（2）“方法不當”，即不知道如何有效獲取教育大數據;（3）“影響不足”，即不能在教學中有效運用教育大數據。

（三）對個性化學習的引導不精準

（1）“測評不精準”，即不能準確測評出學生的智能優勢和學業表現;（2）“動機不精準”，即不能真正觸發學生的動機和興趣，找準學生的困惑處;（3）“方法不精準”，即不能給予學生恰適的學習方法和方式。

二、研究過程

（一）解決問題的過程

階段1（2009年-2012年）：初步探索與局部嘗試

以課題為引領、平臺為載體，初步探索教育大數據的獲取與運用路徑，并圍繞學生個性化學習及指導，在不同年級展開局部嘗試。

階段2（2013年-2016年）：理論推進與框架搭建

根據學生的個體差異和群體差異，重新界定個性化學習的內涵，構建出以“大分層、小分類、個別化”為核心的分析框架，精準地確立學習目標、內容、方式、評價，確保四者的一致性。

階段3（2017年-2020年）：優化完善與推廣運用

基于實踐運用，進一步優化完善，并在全校推廣運用。

（二）解決問題的方法

方法1：平臺-數據-引導。依托學科測試與分析平臺、FEG未來教育系統兩個平臺，獲得既真實又詳實的教育大數據，為精準引導學生的個性化學習奠基。

方法2：分類-模式-策略。根據核心素養的個性特征和學生的群體差異與個體差異，對個性化學習進行分類，劃分“大分層-小分類-個別化”三個層面的個性化學習模式，提煉個性化學習策略。

方法3：探索-運用-完善?；诮逃髷祿托陆ǖ膫€性化學習模式，不斷探索與運用，建立起學習目標-學習內容-學習方式-學習評價四者的一致性，形成完善的個性化學習精準引導。

三、研究成果

（一）認識成果

1.發展2個核心概念

概念1：“個性化學習”：是指根據核心素養的個人性特征和學生的群體差異與個體差異，分別采用大分層教學、小分類教學與個別化教學，以促進學生差異發展與共同發展的學習樣態。

概念2：“精準引導”：是指根據學科測試與分析平臺、FEG未來教育系統獲得的學習與發展數據，從大分層引導、小分類引導、個別化引導，更為精準地確立后續學習的目標、內容、方式與評價，并確保四者的一致性。

2.提出3個基本觀點

觀點1：根據核心素養的個人性特征，核心素養的培育需要強調學生的個性化學習。

觀點2：群體差異和個體差異是學生差異的兩個基本維度，差異既是個性化學習的根據，又是個性化發展的資源。群體差異包括橫向上的類型差異和縱向上的層次差異;類型差異包括興趣偏好、智能優勢、學習風格的差異。

觀點3：個性化學習的精準引導關鍵在于學習目標-學習內容-學習方式-學習評價四者的一致性。

3.建立1個理論框架

（二）操作成果

1.教育大數據的獲取模式

依托“學科測試與分析平臺”和“FEG未來教育系統”兩個平臺，借助市區教育主管部門的教育數據庫來獲取教育大數據。

模式一：基于“學科測試與分析平臺（4.0版）”的獲取

（1）基本目標：了解學生的實際學習情況，分析學生的興趣偏好、智能優勢、學習風格，進而促進學生核心素養發展。

（2）主要工具：“學科測試與分析平臺”，它是一種以診斷和提升學生學科核心素養為目的，運用信息技術對學科測驗和問卷調查進行數字化處理，以尋找相應教學對策的教育信息化技術平臺，包括成績分析系統、家長APP、教師APP、學校管理四個部分。

（3）關鍵環節：①基于“成績分析系統”進行檢測反饋、考試管理、網絡閱卷，得到學生的實際學習情況;②基于“家長APP”，讓家長獲取孩子各科考試分析報告;③基于“教師APP”，讓教師獲取教研資料、學習數據和測試結果;④基于“學校管理”，了解整體教學情況及學生個體學習情況。

（4）典型運用：根據學科測試與分析平臺，開發出學生分層與分類的測試工具：解讀各學科核心素養框架;設計學科核心素養現狀測試卷;實施測驗與深度分析。

模式二：基于“FEG未來教育系統（V3.0版）”的獲取

（1）基本目標：提供網絡化學習環境，獲取全方位教育數據資源，助力個性化學習及發展。

（2）主要工具：“FEG未來教育系統”，它是一種以促進學生個性化學習為目的，構建網絡化、數字化、個性化、終身化的泛在學習環境，由教學平臺、未來教室APP、教師助手、教育云平臺組成。

（3）關鍵環節：①基于“教學平臺”制作課件、上傳微課、發布任務和在線教學;②通過“未來教室APP”觀看微課、完成測試、評價任務;③通過“教師助手”進行資源管理、課堂實錄和教學研究;④基于“教育云平臺”實現智能點名、課堂互動、及時反饋等功能。

（4）典型運用：利用“FEG未來教育系統”測查學生學習風格類型：根據所羅門學習風格量表，對學習風格進行分類;然后在“FEG未來教育系統”上利用《學習風格問卷調查》和《Felder-Silverman學習風格分析表》對學生的學習風格進行測試、統計與分析;最后根據統計及分析結果，開發個性化學習模式。

模式三：基于“教育主管部門”的獲取

（1）基本目標：分析學校及每一門學科的發展特點，圈定發展方位。

（2）主要工具：教育信息數據庫。

（3）關鍵環節：根據成都市教育局和錦江區教育局提供的調研及診斷測試大數據，分析不同學科的發展特點，并基于學生普遍呈現的弱勢學科進行深度剖析，提升個性化學習的精準引導水準。

（4）典型運用：①解讀評價體系與新課標;②借助區域大數據分析學情;③形成個性化學習手冊。

2.個性化學習的基本模式

分為分別學習和綜合學習兩類。二者共同遵守學習目標-學習內容-學習方式-學習評價四者一致原則。其中，學習目標指向核心素養和全面發展;學習內容注重核心任務引領和核心問題驅動;學習方式和學習評價則強調多樣和多元。

模式一：新知識的分別學習

（1）基本理念：大分層、小分類與個別化。

（2）基本目標：實現核心素養導向下的個性化學習。

（3）基本內容：①學期年級大分層走班，即根據《高中××學科核心素養現狀測試卷》的統計與分析結果，把學生分成A、B、C三層班級，并分別采取恰適的教學方式;②學月班級小分類教學，即對學生進行階段學習測試與分析的基礎上，將班級學生分類，實施分類教學;③日常一對一個別化指導，即通過檢測反饋，有針對性地采用一對一個別化指導。

（4）基本策略：分層走班、分類教學、個別指導。

模式二：階段性的綜合學習

（1）基本理念：適性教學。

（2）基本目標：基于不同學習風格，采取適性的綜合學習方式。

（3）基本內容：①針對“感悟-直覺型”學習風格，采取任務驅動型、探究式學習方式;②針對“視覺-言語型”學習風格，采用與翻轉課堂相結合的混合型學習方式;③針對“活躍-沉思型”學習風格，采取小組合作與自主學習相結合的方式;④針對“序列-綜合型”學習風格，采取項目式個性化學習。

（4）基本策略：任務引領、問題驅動、翻轉課堂、項目式學習。

3.個性化學習的評價模式

（1）評價理念

以學生為中心，尊重個體差異，注重過程評價，堅持方法引領。

（2）評價原則

聚焦過程評價，鼓勵師生互評，重視結果評價，整合評價數據。

（3）評價內容

①聚焦教學設計的系統性、集約化和聯動性。對標學習任務群，目標指向要明確，有層級梯度;提煉有內容廣度、思維深度和感性觸點的問題或任務;各項問題或任務有內在邏輯關聯，環環相扣，前后呼應。②關注教學過程，充分運用學科特色設計多樣的師生活動方式，不同類型學生參與度要高;通過引導學生進行猜想、求證、探究等思維活動激發興趣、調動思維，達成深度體驗的學習。③著眼達成效果，即學科核心素養提升度和體現個性化學習特征。

（4）評價要點

個性化學習的評價方式需關注四個要點：作品質量、作品展示、學習過程、能力發展。其中，“作品質量”包括內容和形式兩個維度;“作品展示”包括表達力、創造力兩個方面;“學習過程”包括問題意識、自主學習和合作交流三個板塊;能力發展包括知道、理解、能做、希望四個部分。

四、研究效果

（一）促進高中生全面而有個性的發展

調研顯示，相關高中生學科核心素養提升迅速，如語文核心素養的語言建構與運用從25.8%上升至78.6%，思維發展與提升從35.21%上升至77.4%，審美鑒賞與創造從39.15%上升至80.01%，文化傳承與理解從45.30%上升至79.05%。參與本成果的高中班級在省級以上學科競賽、科技創新大賽等方面獲獎數量均是同區域同層次班級3倍以上。

（二）提升教師專業能力與教育大數據應用素養

課題組教師通過本成果提升了自身的專業能力與教育大數據應用素養。課堂教學及教學設計、視頻課等大賽獲獎國家級24人、省級15人、市級125人、區級229人。148項成果在《語文學習》、《中學數學教學參考》等期刊發表。課題組2名主研教師被評為四川省教書育人名師、正高級教師，3名被評為成都市學科帶頭人，8名被評為錦江區特級教師，3名被評為成都市優秀青年教師，410人次獲得錦江區表彰。

（三）提高學校辦學滿意度和影響力

學校逐步形成了基于教育大數據支持的高中個性化教學特色，提高了學校辦學的滿意度與影響力。學校依托本成果與美國、法國等開展交流5次，開展98場區級以上成果推廣活動，接待了55批來訪學校，得到葉瀾、裴娣娜等教育專家的一致好評。改革情況被四川電視臺科教頻道、《華西都市報》、中國網等媒體給予了136次報道。學校獲得四川省普通高中課程改革省級樣本校、省實驗教學示范學校、省現代教育技術示范學校、省二級示范性普通高中等諸多榮譽。

參考文獻

[1]余勝泉.基于大數據的區域教育質量分析與改進研究[J].電化教育研究，2017（7）.

[2]王磊.學科能力發展評學教系統的建設與應用模式研究[J].中國電化教育，2019（1）.