大數據背景下的個性化教育
——基于高校教學管理的視角

河北經貿大學 王炤陽

引言

大數據提高了基于數據和實證的決策質量，可以提高學校對學生個人學習行為、程度和態度的了解，可以通過這些了解有針對性地提供個性化教學內容、支持和干預。現在對于教育數據的處理和分析變得越來越實時化，可以為學生即時適配個性化教育提供支持。這讓高校實施個性化教育成為一種可能。當前對于個性化教育的研究主要集在在課程體系、教育教學方法、個性化的訴求與路徑等方面，較少有從教學管理層面去研究個性化教育的，而教學管理又是高校各項管理工作的核心，是高校人才培養質量的重要保障。因此對個性化教育的研究，需要從教學管理的角度出發，研究教學管理如何影響和阻礙個性化教育的實現。

1 傳統教學管理模式的缺陷

培養人才是大學最主要的目的之一，而人才是指那些真正有能力、觀點、目標、生存價值、批判思維，并對社會發展起到作用的人。教學管理作為培養人才的關鍵一環，在培養方案的設計、修訂、改進，安排課程，專業設置，質量監控等方面都會影響到教育的個性化的實現。但是在很長一段時間內，我國高校都是將學生作為受教育者放在被支配的地位上，放在管理對象的位置上，并沒有根據學生的興趣和特長識別和發現學生的潛力，也沒有根據學生的需求安排課程。現存的考評機制也不利于學生發揮個性。具體表現在以下兩個方面：

1.1 “標準化、統一性”教學方式未尊重學生的個體差異

現行高校的培養計劃、上課模式、書本、教學大綱依舊是統一的。學生在選擇課程教師、教學進度和時間方面，沒有自主安排的權利。學生在相同的時間入學、學習、畢業。教學并未體現出對學生個性化的培養，在這樣的環境中，很難培養出學生自己的能力、觀點等。此外，課程的教授方式和課程體系的可調節性較差，其中學生必須選擇的課程占據了學生求學過程中的大部分的時間，而學生可選的選修課資源又相對欠缺，學生能選擇的余地太小，最終的結果是，符合培養個性化學生的課程無法開設，有些課程雖然開設了但不能滿足學生的需求，無法達到培養人才的目的；而那些對學生的個性化培養不是特別重要的課程學生又不得不上，導致大部分時間被占據。盡管一些高校也推行了選課制、學分制，增加選修課的數量，擴大選修課的比例，但學生可以選擇的余地還是很小。學生難以根據自己的興趣或社會對人才需要的變化自主選擇專業。有些高校規定，學習成績位于該專業年段前10%～20%的學生可以轉專業，但是實際上這些制度并不是出于保護和尊重學生的興趣和特長而制定的，也沒有真正體現允許學生入學后再次自主選擇專業的實質性意義是讓學生根據自己的興趣特長和個性自主選擇專業。

1.2 教學評價體系限制教師實施個性化教育

教學質量評價標準是教學評估的基本依據，在教學質量的形成中具有導向作用。教學評估不是目的，應該是促進教學質量提高的手段，對教學效果評價體系的完善不僅需要突出學生基本素質和能力的培養，還要突出學生對課程知識的認知程度、興趣以及師生教學互動的熱度。但是當前的教學評價體系存在以下問題：（1）評價內容單一。現在大多教學質量評價采用學生期末教師評價表格填寫、同行的聽課、領導和教學督導聽課等基本形式進行。這些都是對課堂教學進行刻板的量化，以此劃分教師等級，難免會忽視教師的職業素質、心理素質和師德師風的評價。（2）評價目的偏離。當前大多教學評價以對教師的管理為目的，而不是為了促進教師教學能力的發展，評價的目的也不在于改進。另外，教學質量評價的結果與教師職位、薪資、評職稱等掛鉤。因為評價內容單一，而教學質量評價的目的又與教師職位、薪資、評職稱等掛鉤，就會導致有些教師為了提升教學質量評價的分數，放棄一些有助于培養學生思考方式、提高學生能力，但是不為學生所接受的教學內容。

2 教學管理對策探討

2.1 建立彈性教學機制，充分發揮學生的主觀能動性

各院系可以制定相關規則，在這個規則的實行下，學生可以依據自己的基礎、興趣愛好和社會需要，跨院(系)自主選修自己想要學習的課程，選擇符合自己風格的主講教師，并且在修滿學校規定的學分之后獲相應文憑和證書，甚至在學習期間可以提前也可遲后畢業，可以邊工作邊學習，也可暫時離校工作一段時間后再繼續學習。當然，這可能會增加教學和教學管理工作的工作量，但將信息技術充分應用在教學管理中，可以有效地應對這一問題。在技術越來越發達的今天，依托大數據和機器學習技術、借助教務在線平臺就可以實現學生自主智能選課，而這一模式將會成為高校發展的新趨勢。通過數據采集處理、刻畫學生畫像、構建推薦模型三步，可以達到學生選課千人千面、提升課程推薦滿意度、學生科學選課、學校合理設置課程的目標。

大學生畫像數據可以分為靜態數據和動態數據。靜態數據包括學生的基本信息、調查問卷、學生所在的專業年級、學生的學業信息等；動態數據則是實時變動的數據，例如學生的學習數據、行為數據、學生在圖書館的借閱情況等。通過學生的動態數據和靜態數據等特征建立一個學生專屬的模型。然后抽取典型特征生成標簽，最終形成學生畫像。因為學生畫像里面又包含了動態數據，所以可以進行實時的更新。建立學生畫像可以達到下列目的：（1）精準推薦，根據學生畫像分析學生可能感興趣的課程，并利用特定的消息機制通知其進行特定的學習，讓學生可以自主選擇是否上這門課程。（2）對數據進行統計，對最受歡迎的課程進行統計，并進行評比。（3）利用數據挖掘開發智能推薦系統。

2.2 建立科學的考核評價體系

在大數據時代，教學的參與者不僅是大數據的生產者，也是大數據的使用者和受益者。所以在日常教學活動中所采集到的大數據，為以教師和學生為主體的共同參與評價架設了一道橋梁。同時使用大數據和互聯網+的開放思維，還能幫助更多的教學評價參與者。每一位教學評價參與者的評價立場不同，評價的角度也有所不同，但是他們都屬于教學評價的參與主體，他們都應該對教學評價提出自己的見解，都有權利表達自己的觀點。因此把這樣的數據收集起來，不但是更加透明和完整的數據，還能夠幫助完善和更新教學評價指標。在這種對教學評價指標的完善過程中，不但能夠及時淘汰不合適的評價指標，同時還能夠及時增添新的指標。不論是關心教學還是參與教學的教師，甚至是學校領導都能對教師教學的情況和學生學習的情況有所了解，也能幫助管理者通過數據進行管理決策，并且還能夠提升決策水平，同時也幫助教師改進教學和提高教學質量，讓學生能夠更加了解自己的學習水平，促進學生潛能的發現和利用，也推動高校教學評價的改革。