大數(shù)據(jù)背景下課后服務監(jiān)測實施路徑

隨著大數(shù)據(jù)技術的逐漸成熟，大數(shù)據(jù)與教育領域的融合越來越緊密。本文在梳理學校課后服務發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，分析大數(shù)據(jù)背景下學校課后服務監(jiān)測的基本邏輯，剖析當前學校課后服務監(jiān)測的困境，并提出實施路徑：構建基于倫理本位的課后服務采集系統(tǒng)，推進基于循證理念的課后服務診斷方案，完善基于校本特色的課后服務評估機制，創(chuàng)設基于人技協(xié)同的課后服務決策體系。

關鍵詞 大數(shù)據(jù) 課后服務監(jiān)測 現(xiàn)實困境 實施路徑

隨著互聯(lián)網、物聯(lián)網技術的蓬勃發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代的信息風暴席卷各個行業(yè)領域。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相比，大數(shù)據(jù)具有處理速度快、數(shù)據(jù)可重復利用、價值回報高等特點，大數(shù)據(jù)的應用促使各行業(yè)領域實現(xiàn)技術升級。學校課后服務監(jiān)測是保障課后服務質量、提升課后服務評估信度和推動課后服務風險防控的重要手段。當前課后服務監(jiān)測以傳統(tǒng)的教師管理、監(jiān)測為主，對于課后服務質量的監(jiān)測仍實行量化的評估方式，監(jiān)測手段單一、教師主觀評價具有偏向性。隨著義務教育“雙減”政策落地，社會各界對于學校課后服務的實施給予了更多的關注與期望。把大數(shù)據(jù)融入學校課后服務建設，以信息化手段助力課后服務監(jiān)測的高效實施是一條值得探索的路徑。

大數(shù)據(jù)背景下學校課后服務監(jiān)測的基本邏輯

大數(shù)據(jù)背景下課后服務監(jiān)測是依托數(shù)字化技術，將大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)監(jiān)測模式深度融合，以實現(xiàn)課后服務監(jiān)測的優(yōu)化與轉型。大數(shù)據(jù)背景下，應以師生行為數(shù)據(jù)為基礎，監(jiān)測課后服務質量與潛在風險，實現(xiàn)學校課后服務的高效監(jiān)測。

1.以教育評價云平臺為課后服務環(huán)境依托

課后服務監(jiān)測依托于已搭建的教育評價云平臺，促進課后服務的質量提升，課后服務管理具備實時預警能力，為課后服務監(jiān)測提供環(huán)境基礎與空間保障。中國基礎教育質量監(jiān)測協(xié)同創(chuàng)新中心在全國創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)管理中心，搜集全國各地區(qū)教育質量檢測數(shù)據(jù)，為課后服務監(jiān)測與后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供平臺與系統(tǒng)。教育評價云平臺涵蓋數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、實時分析系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫及應用系統(tǒng)等多個系統(tǒng)，打造大數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)字化運維、監(jiān)測實施管理等多功能的綜合運用平臺。部分學校建立教育教學質量實時監(jiān)測大數(shù)據(jù)平臺，對影響課堂教育教學質量的各類要素進行智能化大數(shù)據(jù)分析，面向用戶提供教學課堂質量監(jiān)督的全過程信息化服務，形成科學合理、行之有效的教學質量保障與監(jiān)控體系。

2.以大數(shù)據(jù)結構模型為課后服務信息采集抓手

基于課后服務監(jiān)測的數(shù)據(jù)采集需考慮課后服務數(shù)據(jù)的不同結構與形態(tài)，教育大數(shù)據(jù)依照結構可分為基礎層、狀態(tài)層、資源層和行為層四個不同層次：基礎層存儲以國家教育基礎數(shù)據(jù)為核心的所有數(shù)據(jù)，如不同地區(qū)學校管理信息、教育統(tǒng)計信息等;狀態(tài)層存儲教育環(huán)境、教育基礎設施的運行狀態(tài)信息，如學校智能設施配備與運行時間、教室基礎設施折損情況等;資源層存儲教育過程中的教學資源，如PPT課件、教學錄像、微課、教案、教學軟件等;行為層存儲師生的行為數(shù)據(jù)，如學生作業(yè)的完成時間與學習習慣，教師教學的風格等。由于課后服務監(jiān)測中采集的數(shù)據(jù)體量大、類型多，課后服務監(jiān)測需實時觀測并記錄課后服務的全過程。

3.文本挖掘與機器學習助力課后服務評價創(chuàng)新

文本挖掘與學習分析是課后服務監(jiān)測分析的基礎。當前文本挖掘軟件以中科院研發(fā)的ICTCLAS的表現(xiàn)最為突出，用戶可自定義字典，對文字進行分類存儲，其文本詞頻分析的正確率已達98%，支持全方位的應用開發(fā)。針對課后服務監(jiān)測的不同數(shù)據(jù)類型，機器學習通過監(jiān)督學習系統(tǒng)滿足語音識別、自然局域網數(shù)據(jù)和自然語言處理等數(shù)據(jù)處理需求，實現(xiàn)課后服務數(shù)據(jù)的高質量分析，用以理解和優(yōu)化課后服務產生的學習環(huán)境與教學技術。文本挖掘與學習分析為課后服務評價提供技術支持與分析方案，推動課后服務評價的數(shù)字化與智能化創(chuàng)新。

4.數(shù)據(jù)智能監(jiān)測為課后服務決策提供現(xiàn)場證據(jù)

數(shù)據(jù)智能監(jiān)測主要針對教師的教學資源、學習者的學習行為數(shù)據(jù)以及學習者學習過程中自我探究與反饋的數(shù)據(jù)內容，根據(jù)目標受眾與教育資源平臺的需求，優(yōu)化課后服務供給的質量。當前的課后服務監(jiān)測目標應以實現(xiàn)學生的全面發(fā)展為核心，通過數(shù)據(jù)智能監(jiān)測，建構學生的知識圖譜，例如Plotly就已經在紐約大學等多所高校中使用，用于建立學生的可視化學習報告，監(jiān)測學生的學習實況。數(shù)據(jù)智能監(jiān)測建立在大數(shù)據(jù)即服務（DBaaS）的理念基礎之上，以提升課后服務為目標制定課后服務監(jiān)測決策，防范監(jiān)測實施過程的未知風險，保障課后服務決策的合理性與科學性。

大數(shù)據(jù)背景下學校課后服務監(jiān)測的現(xiàn)實困境

1.課后服務信息采集受倫理失序威脅

從信息安全方面來看，課后服務監(jiān)測的數(shù)據(jù)涉及學生、教師、家長等多個主體的數(shù)據(jù)，其安全性很難得到保障。例如，在線課程MOOC通過集中采集和分析學習者的數(shù)據(jù)，追蹤學習者的教育記錄、學習表現(xiàn)，優(yōu)化MOOC對于學生個性化學習的推薦，但學習者的登錄時間與地點此類信息，可能遭受惡意使用。此外，從隱私管理方面來看，學生的個體性與發(fā)展性沒有得到應有的尊重。由于大數(shù)據(jù)的集合性較強，傳統(tǒng)的安全技術（如防火墻、加密和防病毒軟件）不足以保護大數(shù)據(jù)下的課后服務監(jiān)測數(shù)據(jù)，一旦隱私泄露，數(shù)百萬名學習者的個人信息和相關的教育記錄將可能在網絡流通。隨著教育數(shù)據(jù)的采集與使用，教育管理者無形中侵犯了學生與家長的知情權等合法權益。

2.課后服務診斷受困于低質量數(shù)據(jù)資源整合

當前課后服務采集的數(shù)據(jù)仍以師生行為與自評為主，課后服務監(jiān)測在不同部門間尚未形成體系。一方面，課后服務監(jiān)測未成體系，不同部門間的監(jiān)測數(shù)據(jù)并未聯(lián)合分析，數(shù)據(jù)資源存在割裂現(xiàn)象，低質量數(shù)據(jù)未經事先篩選即進行整合分析。另一方面，由于結構化數(shù)據(jù)多來自于學生自評、學生考試成績與教師評價等，低年段學生的自評通常具有主觀性與人為偏見，雖然用于大數(shù)據(jù)分析，但此類數(shù)據(jù)難以為課后服務監(jiān)測提供科學依據(jù)。

3.課后服務評估急需完善校本化反饋機制

依托于大數(shù)據(jù)背景，課后服務評估缺乏個性化與針對性。從課后服務質量監(jiān)測角度而言，海量數(shù)據(jù)資源存在于不同學校的系統(tǒng)中，由國家建立的教育數(shù)據(jù)云平臺進行統(tǒng)一管理，各學校缺乏校本化的質量監(jiān)測機制。從課后服務反饋角度而言，反饋機制是指導課后服務實施的必要環(huán)節(jié)，由于課后服務平臺仍待完善，數(shù)據(jù)處理無法及時反饋課后服務問題。與此同時，尚未根據(jù)學校的差異性制定相應的課后服務評估反饋機制，尤其對于鄉(xiāng)村地區(qū)的學校來說，難以監(jiān)測當?shù)貙W生課后服務的實施情況。

4.課后服務決策尚需滲入人力支持與監(jiān)管

我國教育信息化已發(fā)展數(shù)年，現(xiàn)階段學校教育管理工作以傳統(tǒng)的管理模式為基礎。當前課后服務數(shù)據(jù)和信息較為分散，完全依賴于數(shù)字化處理的課后服務決策具有數(shù)據(jù)偏向的風險。因此，課后服務決策尚需滲入人力支持與監(jiān)管。首先，從課后服務的信息資源方面而言，課后服務監(jiān)測獲取的信息資源未得到應有開發(fā)，完全依托于數(shù)據(jù)決策易導致數(shù)據(jù)偏向，忽視課后服務中的師生需求。其次，當前教育管理人員缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)，面對海量數(shù)據(jù)難以高效處理，基于數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)的教育決策缺乏有效判斷，數(shù)據(jù)治理人才明顯匱乏。

大數(shù)據(jù)背景下學校課后服務監(jiān)測的實施路徑

基于當前學校課后服務監(jiān)測的邏輯與困境，本文提出以下課后服務監(jiān)測實踐路徑，以學校課后服務監(jiān)測優(yōu)化課后服務的實施。

1.構建基于倫理本位的課后服務采集系統(tǒng)

課后服務的數(shù)據(jù)采集應考慮師生需求并保證采集過程中的數(shù)據(jù)安全。一方面，課后服務數(shù)據(jù)采集須尊重數(shù)據(jù)來源者的合法權益，保障學生與教師的知情權、使用權，劃清權責界限，避免法律倫理向度的威脅。另一方面，為保護學生與教師的個人隱私，通過數(shù)據(jù)的加密轉換，可在課后服務數(shù)據(jù)采集時有效保障數(shù)據(jù)安全，例如美國的馬理斯特學院在數(shù)據(jù)采集時隱藏了表明學生與教師身份的敏感信息。因此，課后服務數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要采用匿名化、數(shù)據(jù)加密、分散控制、專項審查等方式對學生和教師的信息與數(shù)據(jù)進行保護，防范倫理風險。

2.推進基于循證理念的課后服務診斷方案

課后服務診斷需識別與分析經過初步轉換、編碼的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)數(shù)據(jù)對課后服務實施質量與潛在風險進行診斷。首先，學校有必要建立一體化的課后服務云平臺，加強數(shù)據(jù)分析、整合、交流等功能，對數(shù)據(jù)進行預測性分析，篩查因同伴互評造成的主觀性數(shù)據(jù)，剔除數(shù)據(jù)中的影響因素。其次，提前預警布控，及時調整閾值或指標，對異化點進行核查與糾正，尤其聚焦于學生的情緒問題與心理健康，教師與教育管理者應及時關注預警問題，分類處理化解未發(fā)生的問題。

3.完善基于校本特色的課后服務評估機制

課后服務評估需建立課后服務質量檢測報告與反饋機制，使課后服務監(jiān)測的管理模式在不同學校、不同地區(qū)間有效共享。首先，建立監(jiān)測與教研共同體，解決學校課后服務質量與課后服務風險的關鍵問題，以“數(shù)據(jù)探路—服務診斷—評估反饋—實施改進”的思路，將質量監(jiān)測與日常課后服務實施緊密結合。其次，根據(jù)不同學校，建立“學校—年級—師生”三級課后服務監(jiān)測檔案，健全課后服務評估機制。最后，從學校、企業(yè)、社會三方協(xié)同角度出發(fā)，學校應根據(jù)課后服務監(jiān)測實際需求，與政府和企業(yè)合作，共同打造校企社三方協(xié)同創(chuàng)新模式（政府主導、企業(yè)搭建平臺、學校應用）。

4.創(chuàng)設基于人技協(xié)同的課后服務決策體系

首先，從技術上升級數(shù)據(jù)防護，注重教師數(shù)據(jù)素養(yǎng)的提升，有意識培養(yǎng)教師掌握基礎數(shù)據(jù)分析工具，例如學習Weka、SPSS進行數(shù)據(jù)挖掘，促進教育管理人員利用大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)設課后服務決策體系。其次，成立專門的課后服務審查部門，定期進行評估分析、安全漏洞監(jiān)測和規(guī)范化審計，從而保證課后服務安全防護體系的持續(xù)改進。再次，政府應大力推行大數(shù)據(jù)融入課后服務監(jiān)測，完善課后服務決策的監(jiān)測法規(guī)與機制。由于“雙減”政策的實施，當前，政府以政策規(guī)章形式保障課后服務的實施，但對完善課后服務監(jiān)測體系中關注較少。課后服務決策的制定和實施中，應處理好人與教育大數(shù)據(jù)的關系，將數(shù)據(jù)理念貫徹于課后服務監(jiān)測的推進與管理過程中。

（吳小凡，江南大學人文學院在讀研究生。）

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