回歸教育學的精準教學

王良輝 夏亮亮 何文濤

[摘? ?要] 近年來，精準教學作為人工智能、大數據技術在教育領域的典型應用，得到了快速的發展，但也存在脫離甚至違背教育初衷的隱憂。為彌補當前精準教學的這一不足，促使人工智能更好地推動教育教學改革，文章在反思傳統的精準教學和大數據支持下的精準教學的基礎上，提出了回歸教育學的精準教學，并以人機協同為主要特點構建了一種新的精準教學模式。該模式將精準教學細分為精準導學、精準目標、精準研學、精準診斷、精準干預、精準反饋、精準評估、精準反思和精準拓展等九個方面，并以人機協同作為首要原則對整個模式進行了架構。

[關鍵詞] 精準教學; 人機協同; 教育大數據; 教學模式

[中圖分類號] G434? ? ? ? ? ? [文獻標志碼] A

[作者簡介] 王良輝（1978—），男，浙江奉化人。副教授，博士，主要從事教育的技術理論、技術增強學習與STEM教育研究。E-mail：wlh@zjnu.cn。

一、引? ?言

在技術賦能教育幾乎成為共識的當下，精準教學作為一種技術增強教育的代表已經成為教育研究與實踐的熱門領域。但是技術在提升效率、解放師生的同時，也存在綁架或異化教育的危險。目前的精準教學雖然發展迅速，但也存在脫離甚至違背教育初衷的隱憂，主要表現為：（1）傳統精準教學背后的行為主義假設將測量教學目標是否達成的指標簡化為流暢度，抹殺了教育的豐富性，在帶來可操作性的同時，也把教育帶到了一個偏狹的境地;（2）大數據技術支持下的精準教學過于倚重智能測評功能，對于教什么、如何教的問題避而不談，導致教育目標的偏離;（3）精準教學帶來的自動化測評與智能推薦功能實現了某種程度的教學自動化，使教師游離于教育過程之外，在剝奪教師從教機會的同時，也削弱了教師經驗判斷的精妙之處。在此背景下，本研究試圖在對以往兩種精準教學的審視與反思基礎上，提出新的精準教學理論原則，構建新的精準教學模式。

二、精準教學的歷史回顧

最早的精準教學是斯金納的學生奧格登·林斯利研究的一個副產品。在20世紀60年代，他為了評估實驗室中發明的教學方法是否適用于教室情境而研究教學方法的評估方案，發現這種數據支持下的評估手段能夠提升學生學業成績，并據此提出了精準教學的概念。這種精準教學遵循斯金納的行為主義理論，認為學生的行為表現是評估學習有效性的最佳檢測指標[1]，并采用科學的方式記錄學生的日常行為，以標準變速圖作為可視化工具輔助開展教學決策。實踐表明，這種精準教學在特殊兒童與學困生的訓練以及低齡段的教學中比較有效，但也存在明顯的不足。利用標準變速圖收集學生的學習表現，收集的只是學生答題行為與結果的數據，并不是對學生學習過程情況的直接反映。這里的精準是將行為目標的達成作為判斷教學情況的準則，雖然在簡單知識與技能學習領域具有較好的效度，但是在復雜認知領域明顯力有不逮，難以真正地實現精準，并且忽略了學生學習過程中的情感、態度、價值觀對學習活動的影響。因此，這種傳統的精準教學在當前的教學實踐中的應用已經非常少了。

進入21世紀以后，隨著人工智能與大數據技術的高速發展，研究者們重構精準教學的理論框架，提出了數據驅動的精準教學，因而在理論與實踐領域都掀起了一波熱潮。郭利民等人認為，數據是實現精準教學的基礎，大數據技術，如學習行為采集技術、學情分析技術和個性化推薦技術的發展推動了精準教學的轉向[2]，使教育教學行為向更加科學化和理性化的數據密集型科學范式[3]轉變，出現了精準教學活動生成性設計模型[4]、分層精準教學體系[5]、電子書包賦能的精準教學模式[6]等以數據驅動為核心的精準教學理論與實踐研究。相比于早期的精準教學，數據驅動的精準教學在以下幾個方面實現了超越：一是從學習行為結果的手工記錄與反饋轉向學習行為過程與結果數據的分析與個性化反饋;二是從強調以知識和技能的記憶與理解為核心的低級能力培養轉向幫助并引導學生實現分析、評價、創造等高階能力養成[7];三是從學習結果的單一評估轉向基于數據挖掘和分析的多維度精準評估。數據驅動的精準教學能夠在教學過程中記錄學習者的學習行為數據和結果，進行多維度分析，精準地診斷學習者存在的問題并預測未來，同時提供個性化的指導和建議，為真正的精準教學提供了可能。但在實踐過程中，這種精準教學無論是作為一種評價手段還是教學方式，對學生學習行為與結果的影響都只停留在知識與技能層面，偏離了教育培育完整生命體的宗旨，需要我們進一步地加以改進。

毫無疑問，精準教學作為一種循證的教學模式，是教育研究走向科學的嘗試。但是實證取向的教育研究也會出現過于迷信大數據與各種證據，缺乏對教育學價值和人文情懷的關照的現象[8-9]。精準教學強調以測輔學[10]，過于重視外顯的目標，容易忽視學生內在學習條件的作用，忽略了學習行為過程與個性化發展[11]。數據驅動的精準教學將科學主義取向貫穿于教學全過程，以各種數據指標來測量學生的教學目標并以此支持教學決策，容易造成“對對象、現實、感性，只是從客體的或者直觀的形式去理解，而不是把它們當作感性的人的活動，當作實踐去理解， 不是從主體方面去理解”[12]，從而使得教學變得無愛、冰冷。因此，筆者認為，精準教學要回歸教育學視角，既要認識到在大數據時代，量化是促進教育學取得突破性進展的關鍵[13]，更要認識到教育的復雜性、生成性、價值性等特點，重視對教育學價值與人文情懷的關照。教師作為教學活動的設計者、主導者，其能力與價值取向很大程度上決定著教育的人文情懷與最終結果，因此，精準教學必須重視教師角色在教學過程中的作用，要求教師不只用數據說話，更要用心來說話。

三、走向精準教學3.0

如果我們把基于行為主義的傳統精準教學看作精準教學1.0，大數據支持下的精準教學看作精準教學2.0，那么我們提出的精準教學3.0（后文討論的精準教學如不做特殊標識則特指精準教學3.0）則有兩個核心要點：一是回歸教育學視角，即重視教師角色在教學過程中的作用，加強對教育學價值與人文情懷的關照;二是以人機協同為主要特點，即在教與學過程中充分發揮人的智慧與機器智能的協同作用。

（一）精準教學中的人機協同

祝智庭等學者認為，在人機協同背景下，重復性、單調性和例規性的工作應由機器負責，創造性、情感性和啟發性的工作應由教師負責[14]，教師與機器的這種互補性表明了人機協同的必要性。當前的精準教學雖然有大數據技術的支持，能夠實現一些工作的智能化，但沒有教師的教學理念與經驗支持，精準教學是不可能成功的。

精準教學中教師與機器的分工如圖1所示，教師的教學智慧決策主要體現在教學設計、教學過程幫促、資源獲取與研發三方面，機器的精準輔助主要體現在個性化導學、學習過程監測和資源精準推送三方面。其中，教學設計是關鍵環節，任何教學設計都蘊含著一定的學習理論與價值取向，二者的變革必然導致教學設計理論與實踐框架的變化[15]。精準教學中的教學設計以教學目標為導向，充分考慮機器智能與教師智慧在教學各環節中應起的作用。精準教學能夠超越教師的個人經驗與能力的主要原因在于智能機器所提供的三種精準輔助，這使得教學過程中的師生交互形式從一對多向一對一的轉變有了技術層面的可能性。教學資源是教學效果的重要保障，依托教育資源庫，教師能夠在更短的時間內獲取或研發出更優質的教學資源，將更多精力放在教學設計與教學過程幫促上，從而提高教學質量。

（二）馬扎諾的教育目標分類

馬扎諾作為一位非常著名與活躍的教學改革專家，近年來一直致力于將教學理論與研究轉換為有效課堂實踐，在本研究中，我們將以他的教學目標分類理論作為精準教學目標分析框架。

馬扎諾針對布魯姆的教育目標分類的理論困難（即線性累積層次結構不能在邏輯或經驗上得到支持）[16]，提出了關于人的學習行為模式（如圖2所示），并在此基礎上給出了一個新的教育目標分類的二維框架（如圖3所示）。從馬扎諾的人的學習行為模式可知，學生學習行為是從知識系統和自我系統出發，最終結果是實現四個系統的同向增長。自我系統（判斷新任務的意義與價值）是學生學習動機激發的關鍵所在，知識系統（完成某項學習任務所必需的知識）對動機的激發（自我系統）、具體的學習目標與計劃（元認知系統）、具體的認知活動（認知系統）起著十分重要的作用[17]。

本文的精準教學模式在最開始就依據課程標準和馬扎諾教育目標分類學來制定教學目標，并強調教學全過程中學生個體教學目標的精準，以確保整個教學過程中教學內容與活動的意義與價值，持續激發學生的自我系統。知識系統既是學習的起點，也是學習的終點，了解學生知識的生長點與生長情況是實現個性化教學的基礎，是教學目標順利達成的保障。大數據技術支持下的教育數據挖掘和學習分析相結合，可以更準確地分析學生需求與特點，精準挖掘和深入分析歷史學習數據[18]，超越教師的個人經驗，實現精準診斷與反饋，激活學生的元認知系統。根據診斷結果，結合機器學習等技術與教師教學經驗，精準設計與干預學生的具體認知活動，可促進學生的有意義學習的發生。

（三）精準教學3.0的特點

從精準教學發展的歷史來看，過去的精準教學為了實現精準都對教學工作進行了簡化，從而異化了教育，因此，我們提出精準教學要人機協同，回歸教育的原點。這種精準教學具有以下幾個特點：教育學目標為導向保證教學過程不偏航，人機協同的組織形式保證精準教學不偏廢教師，以人為本的教學理念規避教育測評風險，師生同步發展的目標維護良好教育生態。

1. 從教育學的目標出發

目的是人類活動的出發點和歸宿，教學目標是教學的出發點與歸宿，它是教學的靈魂，規定教與學的方向[19]，因此，只有真正弄清了教學目標，才能弄清教師教什么、怎么教，機器測什么、記什么，學生學什么、怎么學的問題。目標的精準體現在“精”和“準”兩個方面，“精”是精細，即對學生需要達成的各個目標作精細的解釋和描述[11];“準”是相關性和匹配性，即制定的目標必須與學生的個體情況密切相關且高度匹配[20]。

為了實現教學目標的精準描述，我們參照了馬扎諾的新教育目標分類學。馬扎諾認為，教學目標可以由以下兩個維度清晰地描述出來：一是知識緯度，分為信息（陳述性知識）、心理程序（程序性知識）、心理動作程序（運用復雜的身體活動的能力）;二是認知加工水平，分為提取、領會、分析、知識運用、元認知系統和自我系統，其中前四者屬于認知系統，如圖3所示。依據馬扎諾教育目標分類學，教師在制定教學目標時，需要經歷以下步驟：（1）解讀課程標準，確定標準中的陳述性知識與程序性知識;（2）將標準中的句子與段落細分為一個個小的教學目標;（3）剖析教學目標，將其編制成復雜認知目標;（4）將教學目標與認知加工水平一一對應。

學生教學目標的達成是一個動態的生成性過程，因此，機器測量的是影響教學目標達成的因素，如測驗數據、討論情況、學業情緒等;機器記錄的是學生目標達成情況，包括學生個體達成情況和班級整體達成情況。以精準教學目標為導向，教師根據機器的測量與記錄結果，結合個人經驗，對教學實施精準干預，最終把學生培養成“完整”的人[21]，解決教師教什么和怎么教的問題。學生作為學習的主體，在教師的主導、機器的輔導（認知工具、助教、學伴）下調動自我系統、知識系統、元認知系統和認知系統來解決學習難題、完成知識建構、培養高階思維與能力，從而解決學什么和怎么學的問題。

2. 人機協同的組織形式

蔡連玉等人認為，人機協同系統中的智能主體是人和機器，智能元素有機器智能、人類智能和協同智能，并構建了人機協同時代社會智能的三維模型[22]。周琴等人按照協同性將“AI+教師”協作教學的實踐形態，從高到低分為“AI 代理+教師”“AI 助手+教師”“AI 導師+教師”“AI 伙伴+教師”四種[23]。毛剛等人認為，人機協同下智能教育世界的實踐活動可以形成“自主、探究、協作、創新”四種基本學習系統[24]。

我們認同多爾的觀點，精準教學是生成性的過程[25]，精準教學過程中的價值判斷與教學決策必然具備“意向性”[26]。目前，人工智能的發展還處于弱人工智能階段，雖有向強人工智能發展的潛力與趨勢，但還不具備“意向性”，因此，起作用的智能系統中不能拋卻人的因素。在人機協同的精準教學系統中，“人”主要是以教與學的主體參與協同過程，教師是教學的主導者，需運用巧智能讓人的軟智能與機器的硬智能優勢互補[22]，使整個教學過程既飽含教育情懷又不失科學依據;學生是學習的主體，在積極與外界交互過程中全面發展知、情、意、行;“機器”是包含計算機在內的各類支持教學活動的智能技術與工具，其參與形態主要表現在感知、認知和情感三個層面。站在教師的角度，人機協同有“教師+工具”“教師+助手”“教師+伙伴”三種形式;站在學生角度，人機協同有“學生+工具”“學生+助教”“學生+伙伴”三種形式。在感知層面，機器的工具形態都表現為延伸人的感知能力，拓展人的信息傳播能力[24]。在認知層面，機器承擔教師的助手，個性化推送教學活動與資源，監測學生的學習行為表現，完成組卷、閱卷等機械重復性工作;機器承擔學生的助教，參與學生的認知活動，促進教學目標的達成。在情感層面，機器作為教師的教學伙伴與學生的學習伙伴，不僅能促進師生對教與學過程的反思，培養批判性思維、問題解決等高階思維與能力，更能在師生、生生時空分離的虛擬環境中給予師生情感支持，減少孤獨感。

3. 教育測評風險的規避

人本主義理論認為，學習是情感與認知相統一的精神活動，是對學習者個人有意義的學習，學習活動的最終目的是人的全面發展[27]。同樣，在本體論意義上，由于人性的內在性、超越性、唯一性，任何測評都無法測算人性，例如，人的心智、心靈品質無法被數據估算，人的生命價值也不應當被估算[28]。因此，將學生看作是數據的集合，教育的“客觀”數據成為現實中各種教學行為的導向，大數據測評就會成為一種批量生產人的手段、方式和過程[29]，這違背了教育倫理與教育科學。為避免教育信息異化與教育情感缺失[27]，本文所提出的精準教學回歸教育學視角，強調教師在教學各階段的主導作用，關注學生個性化差異與需求，重視師生、生生之間的情感交流，將機器的教育測評作為超越教師個人經驗判斷的必要不充分條件，機器受人的控制，教學的主動權還在人的手上，教師角色得到了充分的重視，這在一定程度上規避了教育測評的風險。

4. 師生能力的協同發展

教育生態學將學校看作一個生態系統，要想實現教育信息化，就需要讓信息技術成為這個生態系統的有機組成部分[30]，而人機協同是實現“教育信息生態”的一條可行的路徑。精準教學從系統的觀點出發，強調師生能力的協同發展，關注系統的動態演化，而非借助技術單純提供教學模板，美其名曰減輕教師負擔，實則弱化教師角色，批量產出高分學生。學生發展是教學的根本出發點，精準教學注重學生知、情、意、行多方面的發展，以精準反思為核心，以精準目標為主線，其他七大精準環節為支撐，促進學生的全面發展。教師發展是有效教學的持續動力來源[31]，精準教學強調教師教學實踐知識與能力的動態發展，特別是應用大數據、人工智能等新技術積極有效地促進教育教學能力的提升，這與信息技術提升工程2.0的目標不謀而合。同時，教師發展與學生發展并非單向的線性關系，而是一個良性循環的相互促進關系，是在精準教學的不斷迭代過程中達到雙贏的結果。

四、新的精準教學模式

我們強調精準教學要回歸教育學，主要是回歸教育學的目標和重視教師角色。我們采納了馬扎諾教育目標分類的二維框架作為精準教學的目標分析框架，同時用人機協同原則分析了教師、學生與機器在精準教學中的不同分工，結合對教學過程的理解，形成了一個包含九個環節的精準教學模式（如圖4所示），其中的九個環節分別是：精準導學、精準目標、精準研學、精準診斷、精準干預、精準反饋、精準評估、精準反思和精準拓展。在以上九個精準環節中，學生的學習活動包括：課前導學、單元測驗、反思補救、集體聽講、小組學習、個體研學、變式練習和遷移拓展。為支持學生的精準教學，教師開展的教學活動有教學目標的制定與動態精準、課前指導、設計測驗、學情分析、課堂教學三層干預、設計測試、課后指導、教學反思。為了輔助教師教學與學生學習，機器的支持功能有智能助教、單元測驗、學習分析、創設教學環境與情境、腳手架、測驗評估和機器優化。

（一）制定目標，精準導學

教師依據馬扎諾教學目標分類學，解讀課程標準，將其拆分重組成提取、領會、分析和知識運用四個認知水平的教學目標（見表1），在數字資源庫中挑選或者自行研發滿足四個認知水平的學習資源，并通過教學助手推送給學生。學生需在課前完成導學任務。

（二）單元測驗，精準目標

教師在數字資源庫中依據四個水平的教學目標挑選對應的試題組成單元測試卷，通過教學助手推送給學生，學生在課前完成測試。教師在機器的學習分析輔助下精準診斷學情，在機器的支持下繪制學習者畫像，制定差異化教學目標，明確教學重難點，選擇合適的教學策略。學生在學習助教和教師的反饋下反思自己的目標達成情況，訂正錯題，依據機器個性化推送的文字、圖片或視頻等資源進行補救。

（三）三層干預，精準研學

在課堂教學中，教師首先依據課前的學情，利用機器創設教學情境進行集體講授，保證提取和領會水平的教學目標達成。隨后教師針對教學重難點布置若干學習主題，學生借助具備認知、交流、評價等功能的軟硬件開展小組學習，在互相提問、解釋、演示、討論、爭論等過程中最大程度達成分析與知識運用水平的教學目標。最后，教師根據實時學情，依托機器為每個學生搭建腳手架，精準推送若干學習任務，以促進教學目標的達成甚至超越。

（四）變式練習，精準評估

在課堂教學的最后階段，教師借助機器編制并推送四個水平的變式練習，學生利用已學知識與方法策略，在新情境下探究知識的遷移與問題的解決。機器智能生成學習報表，教師完善后將報表推送給學生，并總結班級整體學情，給出后續學習建議。

（五）課后作業，精準拓展

教師根據學生個體目標達成情況，利用機器編制并推送個性化課后作業。課后作業完成后，學生根據機器所推送的最終學習報表（課前—課堂—課后），反思學習過程，教師依托機器開展課后集體、小組、個體指導，引導學生開展課后鞏固學習，對知識進行精準拓展。

（六）人機協同的“診斷—反饋—干預—反思”

本部分貫穿整個教學過程，主要通過影響學生的元認知系統與自我系統來促進精準教學。在精準診斷環節，教師和機器共同監測學生的學習行為與表現，機器主要負責記錄學生的回答次數、做題速度與正確率等易量化的行為數據，并可視化給教師，輔以決策，而教師更多的是觀察學生難以量化的情感數據，如情緒、動機等，并結合機器的學習分析進行智慧決策;在精準反饋環節，學生學習報表由機器與教師共同完成，其中，機器負責實時生成知識圖譜、教學目標達成情況雷達圖、學習策略建議、學習資源推薦和總結評語;教師負責審核、完善機器智能生成的學習報表，對學生給予情感上的支持與鼓勵;在精準干預環節，教師在精準診斷與精準反饋基礎上實施精準干預，形式上可分為基于所有學生的弱干預、基于小組的中干預和基于個體的強干預，干預的內容有學習動機、基礎知識、學習策略、解題技巧等;在精準反思環節，學生需要自省教學目標達成情況、學習態度、學習過程和學習方法策略四方面，教師需要自省九個精準環節和人機協同教學效果，機器需要借助深度學習等技術和教師輔助來實現自我優化。

五、結? ?語

以往的精準教學都有存在異化教育的危險，因而本文提出精準教學要回歸教育學，結合馬扎諾的教育目標分類理論與人機協同原則，我們提出了精準教學3.0的概念，并建構了一個包含九個環節的精準教學模式。構建該模式的目的并非是為精準教學制定一個標準化的實施路徑，而是為那些想要實施精準教學的一線教師提供一個實例，幫助教師理解精準教學中的機器與人是如何協同工作的，師生在這個過程中又是如何實現自我發展的。相較于模式本身，通過其所傳達的以下理念更為重要：（1）在人機協同系統中，教師作為最具智慧的專業人士應當占據主導地位;（2）教學目標的達成不能僅停留在認知系統水平，元認知系統與自我系統才是促進學生持續進行深度學習的關鍵所在;（3）教師發展是有效精準教學的持續動力源，這不僅體現在對教育學價值與人文情懷的關照上，也體現在技術應用的能力與素養上。

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