大數據何以支撐學生的興趣特長培育？*

張 瑤 楊現民 馮亭亭 狄 璇 張宇馳

大數據何以支撐學生的興趣特長培育？*

張 瑤 楊現民[通訊作者]馮亭亭 狄 璇 張宇馳

（江蘇師范大學 江蘇省教育信息化工程技術研究中心，江蘇徐州 221116）

在數據智能時代，規模化因材施教要求興趣特長培育的規模加以增長、內容更加全面、途徑更為多元，但“雙減”背景下學生興趣特長培育存在一些問題，如發力點不夠明確、組織不夠靈活、資源較為有限。基于此，文章依托“情境—個體”興趣發展階段理論和特長測量“八步系統”，結合蘇州市工業園區星匯學校“大數據時代下吳門書畫教學實踐”案例，構建了數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架，包括興趣特長發展的四個階段、興趣特長數據采集的八種主要途徑和興趣特長數據應用的驅動力三個關鍵要素，探討了框架應用的可能問題，并從數據體系、智能技術、培養方案、家校合作等角度提出了應對舉措。文章的研究為各地區探索數據驅動的學生興趣特長培育提供了基本思路和行動方案，有助于更好地落實“雙減”政策，促進學生個性化發展。

因材施教；興趣特長培育；數據驅動；個性化教育；“雙減”

引言

自實施素質教育以來，我國著重關注人的德、智、體、美、勞全面發展。個性化教育是實現人的全面發展的必由之路，只有尊重學生在智力、才能、情感、特長、愛好等方面的差異，才能發揮學生的主動性、創造力和成就感，達到全面提高學生素質的目的。發展學生的興趣特長，是落實個性化教育，提高學生創造力、主體性和成就感的一項主要措施。隨著中小學教育質量綜合評價改革的持續推進，興趣特長發展成為了中小學教育質量綜合評價指標體系的重要組成部分，挖掘并培育學生的興趣愛好逐漸引起了越來越多教師、家長的重視。

《中國教育現代化2035》明確提出：“要利用現代技術加快推動人才培養模式改革，實現規模化教育與個性化培養的有機結合。”[1]在數據智能時代，大數據技術為學生興趣特長發展提供了有力支持：既可以利用學生畫像識別興趣特長，也能通過數據的匯聚共享，為不同興趣的學生提供個性化教育資源與培養方案。基于此，本研究分析了規模化因材施教和“雙減”背景下學生興趣特長培育所面臨的要求和問題，并結合相關理論和實踐案例，提出數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架，探討框架應用的可能問題與應對舉措，以幫助各地區學校理解大數據技術對學生興趣特長培育的支撐作用，破解學生興趣特長培育困境，推進大規模個性化教育。

一 要求與問題

1 規模化因材施教對興趣特長培育的要求

規模化因材施教由家庭、學校、社會、政府四方育人主體協同實施，是在大數據、人工智能等新一代信息技術的支持下，充分尊重每位學生的身心差異、文化差異、環境差異，以促進每個學生全面而有個性地發展。相較于傳統的因材施教，規模化因材施教的主體角色更豐富、施教范圍更廣泛、施教依據更全面、施教過程更智能，其對興趣特長培育提出了三點要求：

①興趣特長培育的規模加以增長。興趣特長培育，就是幫助每個學生找到自身的優勢，既讓有天賦的學生強化優勢，也讓普通學生學有所得。但幫助每一個學生發現興趣、尋找愛好并逐步形成特長是一項周期很長的大工程，以傳統培育方式難以實現規模化。在智能技術的支持下，教師可以充分挖掘學生多元智能相關的學情數據，快速評估學生的知識能力水平和動機傾向。隨著數據分析技術的不斷進步，興趣特長培育更應惠及每一個學生，不斷提升其培育規模。

②興趣特長培育的內容更加全面。多元智能理論認為，每個人身上都至少存在語言智能、數理邏輯智能、音樂智能、空間智能、身體運動智能、人際交往智能、自我認識智能等七項智能[2]。多媒體技術、虛擬現實技術、人工智能技術等技術的發展和應用，為促進多元智能發展提供了可能性，擴展了人類的信息器官，提升了學生對各種信息的接收處理能力[3]。教師無需成為全能的知識傳授者，便可充分利用海量網絡課程資源，幫助學生發展多元學習興趣。因此，興趣特長培育的主題需不斷豐富，使可供學生選擇的興趣特長培育內容更加多樣、全面。

③興趣特長培育的途徑更加多元。大數據、移動互聯網、人工智能等信息技術的應用，塑造了新的教育服務供給方式，推進了大規模的社會化協同，提高了服務供給的精準性，實現了教育服務業態的虛實融合[4]。如此，家庭、社會和政府可以貢獻各自力量，協同助力學生的興趣特長培育，而虛擬的“人工智能教師”也可以成為學生興趣特長發展的顧問或規劃師；學生興趣特長培育形式也不再局限于開設特色化學校課程，還可以通過開展人機協作學習、社會實踐互動、家校協同共育等方式實施。

2 “雙減”背景下學生興趣特長培育現存問題

2021年7月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于進一步減輕義務教育階段學生作業負擔和校外培訓負擔的意見》（下文簡稱“雙減”），提倡“學校充分利用課后服務時間，為學有余力的學生拓展學習空間，開展豐富多彩的科普、文體、藝術、勞動、閱讀、興趣小組及社團活動”[5]。“雙減”背景下，有關中小學生創新精神、實踐能力、身體素質、藝術審美發展的興趣特長培育得到鼓勵，而語文、數學、英語等學科的文化補習得以逐步弱化。全國各地中小學響應政策號召，通過構建課程體系、推行選課走班、開展場館實踐活動、組建學生社團活動和課外興趣小組等多種形式，為學生提供課后延時服務。

值得肯定的是，各地涌現的“雙減”舉措在一定程度上促進了學生興趣特長的發展，但也還存在一些問題，主要如下：①發力點不夠明確。興趣特長培育的內容和時間大多由家長和學校安排，沒有完全尊重學生興趣特長發展的主觀意愿。在社會競爭和家長群體焦慮的雙重壓力下，學生興趣特長培育的發力點缺少客觀分析，容易陷入“隨大流”或“多多益善”的盲目追求狀態。②組織不夠靈活。學生的學習需求復雜多變、選擇豐富多元，諸如班級課程、社團活動之類的內容結構化、人員固定式的組織方式已不適合，需要依據需求、項目或任務，形成小而活的、適應性更強的組織[6]。③資源較為有限。資金缺乏、設備不足仍然是學生興趣特長培育的一大難題[7]，部分地區學校無力聘請培育興趣特長的指導人員，缺乏足夠的場地和硬件設施，加上地區、城鄉、校際之間的資源不互通，興趣特長培育所面向的學生群體規模擴展不易。

二 理論基礎與實踐案例

構建數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架，需要回應如何發展、測評學生興趣特長以及如何發揮數據的驅動作用等問題。本研究首先探析框架構建的理論基礎，隨后通過剖析具體實踐案例，提取、歸納框架的關鍵要素，梳理數據驅動學生興趣特長培育的內在邏輯。

1 框架構建的理論基礎

（1）“情境—個體”興趣發展階段理論

Hidi等[8]將個體的學習興趣分為情境興趣和個體興趣，其中情境興趣是學習者對學習環境中的某些因素或刺激所產生的較為強烈、快速的情感反應，而個體興趣是與個體知識儲備、價值觀念相關的較為穩定、具體的心理傾向。從情境興趣到個體興趣需要經歷四個階段：①觸發的情境興趣階段，即學習者的情境興趣被學習環境和學習內容特征觸發，產生積極情緒；②維持的情境興趣階段，即學習者在學習情境中需要集中注意力，持續參與有意義的學習活動，并逐步發展對特定學習內容的興趣；③初現的個體興趣階段，即學習者能夠在無外部學習情境支持的情況下，相對持久地學習特定的學習內容，并開始通過提問和問題解決，積累相關知識，培養個體興趣；④發展良好的個體興趣階段，即學習者已經具備較為豐富的知識儲備，對所學內容產生了深厚的認同感，并開始積極尋求反復學習的機會，逐漸形成較為穩定的個體興趣。

“情境—個體”興趣發展階段理論表明，人的興趣特長發展是一個循序漸進的過程，其發展早期與教學環境、教學目標、教學方法等密切相關，而發展后期多受個體的知識經驗、情緒動機等因素影響。基于此，對學生興趣特長的培育應合理劃分發展階段，同時抓好不同發展階段興趣特長培育的關鍵影響因素，將短暫觸發的情境興趣轉化為長期穩定的個體興趣。

（2）特長測量“八步系統”

無論是加德納的“多元智能理論”還是倫佐利的“天賦三環理論”，都強調人的多元智能，反對用單一的智商分數評價學生的能力特長。在此基礎上，Mc Coach等[9]提出了特長測量“八步系統”：第一步，檢查學生課堂成績和標準化成績的變化情況；第二步，在課堂環境中對學生進行觀察；第三步，使用智商測試，評估學生個體的智力水平；第四步，采用標準化成績測試和基于課程的評估，衡量學生個體的學業成就；第五步，使用標準化測試/量表，評估學生的認知加工過程；第六步，收集并評估學生的作業樣本；第七步，對學生進行簡短的訪談，評估他們對任意方面學習的看法；第八步，征求教師、家長對學生的評價或建議。

識別學生的興趣特長，需要底層數據的支持。而特長測量的“八步系統”提供了一個較為系統的興趣特長測評框架，能夠較為科學、充分地指導興趣特長相關數據的采集。

2 框架構建的實踐案例

本研究面向全國征集“數據驅動學生興趣特長培育”的實踐案例，依據案例的實踐特點及其取得的主要成果，從中遴選蘇州市工業園區星匯學校（下文簡稱“星匯學校”）的“大數據時代下吳門書畫教學實踐”項目作為案例，進一步解析邏輯框架的構成要素。星匯學校結合地域特色，以吳門書畫為實踐主題，開展學生興趣特長培育。該校秉持分層教學理念，根據學生身心發展階段設計教學重點、教材內容和教學活動，同時采用線上線下、課內課外相結合的混合式書畫教學模式，豐富教學活動形式，拓寬教育數據采集渠道。基于各類教育教學活動中產生的數據，學生、教師、學校都能做出相應調整和決策，確保書畫教育得到有效開展。自案例項目實施以來，該校學生的書畫水平得到顯著提升，學校走出了特色化辦學之路。從案例項目的整體開展情況看，該校的興趣特長培育實踐表現出了分層而教、多元評價和數據驅動的特點。

①分層而教：星匯學校充分認識到不同認知發展階段的學生對于書畫學習的需求存在差異，故以年級為依據，將全校學生劃分為小學低年級（一、二年級）、中年級（三、四年級）、高年級（五、六年級）與初中年級四個培養階段。其中，小學低年級以培養親切感為重點，開展啟蒙教育；小學中年級以提升感受力為重點，開展認知教育；小學高年級和初中年級以增進理解力為重點，主要提高學生對吳門書畫的認同度。根據各培養階段的重點和課程內容的差異，星匯學校編寫了《吳門書畫校本教材》（分為小學低年級版、小學中年級版、小學高年級版、初中版四個版本），并設計、開發在線教學資源包，推出線上、線下相結合的信息化教材，使各培養階段的學生在課外環節還能有選擇地學習自己感興趣的內容，并自主建構吳門書畫知識體系。

②多元評價：星匯學校充分利用互聯網、大數據等技術采集學生的學習過程數據，多元評價其書畫技能水平。在課前和課中環節，教師借助線上平臺進行混合式教學，通過采集、分析學生的在線學習過程數據（包括課程學習參與度、平均學習進度、答題得分率、作業完成度、同伴交流討論情況等），對學生的課堂學習態度和綜合知識運用能力進行學業評價。在課后環節，教師組織階段性成果展示，讓學生通過自評和互評的方式，對各自的書畫作品進行星級評定。此外，星匯學校還組建研究小組開展課堂觀察和問卷調查，觀察學生的課堂學習狀態，收集學生的興趣特長發展情況、學習滿意度等數據，綜合評定學生的興趣特長培育效果。

③數據驅動：基于采集的多元評價數據，星匯學校發揮數據的驅動作用，助力學生、教師和學校做出相應調整和決策。在課堂教學方面，星匯學校購置了具有數據分析和可視化功能的在線教學平臺、課堂互動系統、書法系統。通過使用這些平臺或系統，學生可以明晰自身的不足，教師也能即時了解學生的書畫學習進度、學習狀態和學習需求，從而對學生進行個性化輔導，同時反思自身存在的教學問題，從而有針對性地調整教學思路和策略。在項目推進方面，學校組建的研究小組基于課堂觀察和問卷調查的結果分析，可從整體上把握項目的實施效果和可能存在的問題，從而對課程結構、教材內容和教學方式做出調整，保證項目能切實促進學生書畫特長的發展。

三 邏輯框架的構建

依托“情境—個體”興趣發展階段理論和特長測量“八步系統”，結合星匯學校的案例項目，本研究構建了數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架，包含興趣特長發展的四個階段、興趣特長數據采集的八種主要途徑和興趣特長數據應用的驅動力三個關鍵要素，如圖1所示。

圖1 數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架

（1）興趣特長發展的四個階段

伴隨著興趣的發展，學生在具體學科領域逐步經歷適應、勝任和熟練三個過程，從新手發展為專家，最終形成個人特長[10]。基于此，參考“情境—個體”興趣發展階段理論，本研究將學生興趣特長發展分為情境興趣觸發、情境興趣維持、個體興趣初現、個體興趣突顯等四個階段：①在情境興趣觸發階段，學生面臨全新學習環境，如何激發學習動機與積極情緒，以快速適應一個復雜且不熟悉的學科領域，是學生面臨的主要挑戰。②在情境興趣維持、個體興趣初現兩個階段，學生的主要任務是維持和發展學習興趣，并通過自身的努力、堅毅力和自我調節，逐步勝任一個個學習挑戰，成為興趣發展的主體。在此過程中，教師應著重進行教學目標和教學內容的設計，并傳授學習經驗與技巧，以強化學生持續發展某一興趣的內部動機。③在個體興趣突顯階段，學生已基本掌握某一學科領域的核心知識與技能，其個體興趣開始突顯。此時，教師不僅要持續提供豐富的學習資源以鞏固、深化學生的興趣，還要借助組建學習共同體、興趣小組等形式，通過群體互動進一步強化學生對感興趣內容的認同感，促使學生的興趣發展從外部引導轉為內部創生。

（2）興趣特長數據采集的八種主要途徑

興趣特長發展的四個階段，都需要多標準、多來源、多方法地采集學生的興趣特長數據，為不同興趣發展階段的教育決策提供動力源。特長測量“八步系統”給出了傳統興趣特長數據采集的幾個可行性途徑，但并非完全適用于數據智能時代。學生是興趣特長數據的主要采集對象，對學生基礎信息（包括各科課程階段性成績變化、學生獲得的榮譽獎勵和社會實踐成果等）、行為數據（包括課堂言行舉止、在線學習行為記錄、作業完成情況等）和狀態描述數據（包括學習興趣、動機、認知狀況、能力水平等）的充分采集，有助于更加全面地刻畫學生興趣特長畫像。基于以上思考，本研究對特長測量“八步系統”加以調整，將學生興趣特長數據的采集途徑概括為成績測驗、課堂觀察、在線學習行為分析、作業樣本評估、成就/成果評估、多元智能測試、學習興趣與傾向評估、學生/教師/家長訪談等八種。

（3）興趣特長數據應用的驅動力

興趣特長數據應用的驅動力，是指對興趣特長數據進行處理和分析后，深度挖掘其背后反映的教學意義與價值，用于輔助興趣識別、方向引導、資源配置等教育決策：①在興趣識別上，利用智能錄播、可穿戴設備、行為追蹤等技術，全面采集學生的課堂行為表現、在線平臺學習記錄、興趣社團參與情況和競賽獲獎成果，評估學生興趣特長學習的積極性、完成度和成就水平，發現可能的興趣生長點。②在方向引導上，通過相關、回歸、聚類等大數據算法，識別學生學習行為特征和學習需求，從而有目的地創設學習情境、推送學習內容、匹配學習同伴，逐步引導學生將興趣傾向發展為特長。③在資源配置上，借助大數據平臺開展區域教育治理，優化場地、設備設施和師資配置，促進區域學生興趣特長的協調發展。

數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架以學生為中心，以數據為驅動力。通過興趣特長數據采集的八種主要途徑，可以全面采集學生的興趣特長數據，輔助教師開展描述性、診斷性、預測性、指導性分析，挖掘學生的潛在興趣傾向、評判學生的特長發展水平，有針對性地做好情境創設、內容選擇、同伴關聯、資源配置等方面的教育決策。在數據的持續驅動和教育工作者的科學決策下，學生逐漸適應、繼而勝任、最后熟練地掌握某一學科領域的知識與技能，實現從情境興趣到個體興趣的階段性發展。

四 框架應用的可能問題與應對舉措

數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架有助于各地區學校認識學生興趣特長發展的主要階段，了解興趣特長數據采集的主要途徑，理解大數據對學生興趣特長培育的支撐作用。但是，框架在應用過程中也可能面臨學生興趣特長數據的結構和來源不清、學生興趣特長發展階段的銜接不夠緊密、易忽視家庭教育在學生興趣特長培育中的作用等問題。針對這些問題，本研究從數據體系、智能技術、培養方案、家校合作等角度提出了應對舉措。

1 建設興趣特長數據庫

教育大數據是一種無形的戰略資產，其價值體現在驅動國家教育決策的科學化、區域教育的均衡發展、學校教育的質量提升、課程體系與教學效果的最優化、個體的個性化發展等方面[11]。各級教育管理部門和學校應著手建設興趣特長數據庫，積累教育數據資產，發揮數據在描述、評價、預測、干預學生興趣特長發展上的價值。興趣特長數據庫應重點采集、存儲以下四類數據：①學生評估數據（如學習興趣與傾向評估數據、多元智能評估數據等），以評估數據為基礎，幫助教育者初步識別全體學生可能的興趣與特長；②學生學習行為數據（如課堂學習行為數據、在線學習行為數據等），基于學習行為數據，實時了解每位學生的學習情況，從而有針對性地提供學習指導與技能訓練；③學習成果數據（如成就/成果數據、作業樣本數據、成績測驗數據等），通過采集學習成果數據，掌握學生在某一領域的能力水平，了解學生興趣特長所處的發展階段；④學生/教師/家長訪談數據，基于訪談文本，從多主體視角征求學生興趣特長培育的意見。

2 發揮智能技術的賦能效應

智能技術的發展，為學生興趣特長培育模式的革新提供了新契機：①物聯感知、視頻錄制、圖像識別、平臺采集等四類技術，能夠全面采集基礎層（如國家教育基礎性數據）、狀態層（如各種教育裝備、教育業務的運行狀態數據）、資源層（如在教育過程中主動建設或自動生成的、各種形態的教育資源）和行為層（如師生教學數據、教育管理數據）的教育數據[12]，為學生興趣特長發展評價提供豐富的數據源。②學習分析技術和學生畫像技術能通過數字化標簽描繪學生的知識點掌握、課內外學習參與度、學習狀態等各方面發展情況，幫助教師了解學生的個性特征與興趣愛好。③學科知識圖譜、智能推薦技術和適應性評價技術能在綜合考慮學生學習風格、行為特征和學習需求的情況下，抽取接下來最適合學生學習的知識點，為學生提供有針對性的資源服務和學習路徑導航服務，并輔助教師做出更為科學的教育決策。基于此，教師應充分發揮智能技術的賦能效應，使學生興趣特長培育在技術與經驗的雙重支持下取得更大成效。

3 設計形式豐富、前后銜接的培育方案

學生興趣特長培育要考慮學生的個體差異和階段差異，因此培育方案設計應盡可能做到形式豐富、過渡合理：①健全興趣課程體系，共享優質教育資源。學校應鼓勵教職工發揮興趣特長，自行設計興趣課程；可以通過整合資源、購買服務、合作等方式，適當引進行為規范、信譽度高的非學科類教育培訓機構參與課后服務；也要充分利用國家智慧教育公共服務平臺和各級各類教育資源平臺，共享優質興趣課程。②豐富課后服務內容，開設創新育人活動[13]。例如，結合當地場館資源，通過5G與全息技術的融合，打造新型智慧立體教學空間，廣泛開展超高交互體驗的教學活動[14]。③重視興趣特長發展階段的升級，設計前后銜接的培養方案。具體來說，小學階段宜挖掘學生興趣，以富有趣味的課堂環境或組織形式等作為觸發條件，激發學生的學習積極性；初中階段宜維持并發展學生興趣，鼓勵學生保持長期努力，并為其興趣特長發展提供具有引導性的學習內容和環境條件；高中階段宜發展成熟的興趣愛好，鼓勵學生自主開展更多的探索活動，提升其知識儲備與實踐能力，突顯個人興趣特長。

4 開展各司其職、相互協同的家校合作

家庭是學校實施興趣特長培育的重要協作力量。在學生興趣特長發展的過程中，家長應扮演好三重角色：①學生興趣的啟蒙者，即善于挖掘孩子的興趣天賦。家庭教育最大的誤區是強迫孩子按照家長預設的方向發展，導致孩子的興趣愛好在萌芽階段就被早早扼殺。正確的家庭教育是鼓勵孩子廣泛涉獵各個領域，留心觀察他們的不同尋常之處，并為其創造良好的環境和條件，鼓勵他們進一步發展其優勢特長。②學校工作的配合者，即加強家校溝通協作。家庭生活是學生展示個性的自由空間，家長可以通過電話、面訪等傳統的家校聯系方式或“網絡學習空間”“網絡家長學校”等新型的互動平臺，與學校教師針對孩子的教育問題展開深入的信息交流，以讓教師更充分地了解學生的個性特長。③學生成長的守護者，即關注孩子生理健康狀態變化。興趣特長發展的過程漫長且富有挑戰，對中小學生來說是一個長期的考驗，尤其是射擊、舞蹈等特殊興趣特長，對學生身心健康發展有較高要求。家長不僅要關注孩子的興趣培養條件和發展水平，更要關注孩子的身心健康指標，發現問題要與學校取得及時聯系，進行干預調整。

五 結語

在“情境—個體”興趣發展階段理論和特長測量“八步系統”的指導下，本研究結合星匯學校“大數據時代下吳門書畫教學實踐”，構建了數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架，包含興趣特長發展的四個階段、興趣特長數據采集的八種主要途徑和興趣特長數據應用的驅動力三個關鍵要素。之后，本研究結合框架應用的可能問題，從數據體系、智能技術、培養方案、家校合作等角度提出了應對舉措。需說明的是，本研究提出的數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架雖有理論基礎和實踐案例作為依據，但其推廣價值仍有待檢驗。后續研究將基于數據驅動學生興趣特長培育的邏輯框架，結合針對框架應用可能問題的應對舉措，與合作區域和學校共同探索大數據支持下學生興趣特長培育的實踐方案，以促進區域學生興趣特長培育工作提質增效，推動“雙減”政策落實、落細。

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How does Big Data Support the Cultivation of Students’ Interests and Specialties?

ZHANG Yao YANG Xian-min[Corresponding Author]FENG Ting-ting DI Xuan ZHAGN Yu-chi

In the era of data intelligence, large-scale teaching in accordance with students’ aptitude requires that the scale of interest and specialty cultivation should be increased, the content be more comprehensive and the approach be more diversified. However, under the background of “double reduction”, there are some problems in the cultivation of students’ interests and specialties, such as unclear starting point, inflexible organization, and limited resources. Based on this, relying on the “situation-individual” interest development theory, and the “eight-step system” for specialty measurement, and combing the case of “Wumen calligraphy and painting teaching practice in the era of big data” of Xinghui school in Suzhou Industrial Park, this paper constructed a logical framework for cultivating students’ interests specialties driven by data, which included four stages of interest and specialty development, eight main ways of interest and specialty data collection and three key factors of the driving force of interest and specialty data application. Meanwhile, the possible problems of the framework application were discussed, and the countermeasures were put forward from the perspectives of the data system, intelligent technology, training scheme, home school cooperation and so on. The research in this paper provided basic ideas and action plans for various regions to explore the cultivation of data-driven students’ interests and specialties, which was helpful to better implement the “double reduction” policy and promote students’ individualized development.

teaching in accordance with aptitude; cultivation of interests and specialties; data driven; individualized education; “double reduction”

G40-057

A

1009—8097（2022）05—0024—08

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.05.003

基金項目：本文受江蘇省高校“青藍工程”資助。

張瑤，在讀碩士，研究方向為教育大數據、智慧教育等，郵箱為2020191275@jsnu.edu.cn。

2021年12月20日

編輯：小米