數據素養：教研員提升教研效能的新路徑

摘" 要" 教研員作為中國基礎教育階段教學質量的核心保障者，承擔著研究、指導、服務的專業職責。隨著大數據技術的興起與普及，教學和學習模式發生了深刻變革，社會對教研員的專業素養提出了更為嚴苛的要求。在此背景下，數據素養成為教研員提升其教研效能的新路徑。本研究以理論演繹為基礎，剖析教研員數據使用的基本流程，并結合教研員核心業務場景進行案例分析，旨在為教研員的數據素養提升提供理論支撐和實踐參考。

關鍵詞" 教研員；數據素養；教研效能；教師專業發展

中圖分類號" G420

文獻標識碼" A

文章編號" 2095-5995（2024）06-0009-04

基金項目：天津市教育科學研究院2024年度院級科研課題“數字化轉型背景下精準教研模型構建研究”（編號：TJJKY2024-QN-04）。

一、引言

隨著我國基礎教育課程改革的不斷推進，教研員的角色也在不斷地作出改變。在這個過程中，由于社會各界對教研員角色定位的認識不同，導致教研員工作目標不夠明確，嚴重影響教研員的工作開展和專業發展［1］。2001年頒發的《基礎教育課程改革綱要（試行）》中指出，各中小學教研機構要把基礎教育課程改革作為中心，充分發揮教學研究、指導和服務等作用［2］。2019年發布的《教育部關于加強和改進新時代基礎教育教研工作的意見》中明確了教研機構的職責，即服務學校教育教學、服務教師專業成長、服務學生全面發展、服務教育管理決策［3］。新時代對教研員的專業素養提出了更嚴格的要求，但研究課程改革、指導教學實踐、服務教師發展仍然是基本職能。在大數據時代，教與學的方式發生了巨大變化，如何更好地發揮教研員的三大基本職能成了一項難題。

數據作為智能時代新的生產要素，可成為教研員突破其專業發展瓶頸的重要驅動，從過去需要長期實踐積累的經驗型教研轉型為數據導向的實證型教研。數據素養可加強教研員與新時代教研工作新要求的匹配，成為提升其教研效能的有效路徑。本研究在厘清數據素養模型的基礎上，聚焦教研員研究、指導、服務三大核心業務場景，以教育中最易獲得的學生學業數據為主要數據來源，闡釋如何利用數據賦能教研，為教研員數據素養提升提供可參考的案例。

二、數據素養模型相關研究

數據時代催生出了數據驅動的決策，最具代表性的數據決策模型是阿科夫（Ackoff， 1989）提出的DIKW模型。該模型顯示，從數據到決策，需要經過數據、信息、知識、智慧四個階段［4］。該模型還顯示，數據本身沒有意義，將數據與周圍的情境產生聯系，數據就成為信息。對信息之間的聯系賦予意義，一系列有用的信息集合構成了知識，對知識進行洞察發現，最終成為指導行動的智慧。后來的學者在此模型的基礎上進行了改進，從數據到知識的連續統一體包括了六種對決策過程至關重要的認知技能或行為［5］。在數據階段需要收集和組織數據，在信息階段需要分析和總結信息，在知識階段需要綜合和制定優先級，經過這六個過程最終產生決策。

在數據時代，教育領域逐漸要求使用數據來提高教學質量。Mandinach提出了“教學數據素養”，強調數據使用過程需要教師結合多種專業知識，整個過程包括識別和構建問題、使用數據、將數據轉換為信息、將信息轉換為決策、評估結果五個基本階段［6］。國內學者李青從知識技能、教學實踐、教學探究和態度意識四個層面構建了教師數據素養能力的層次模型［7］。其中，知識技能層是使用數據的前提，教學實踐層是教師對數據的恰當應用，教師探究層是教師基于數據展開合作探究的過程，態度意識層貫穿整個能力模型，要求教師具備敏銳的數據意識以及合法使用數據的數據道德。劉雅馨提出了教師數據素養的通用模型，包括意識態度層、基礎知識層、核心技能層、思維方法層［8］。其中，意識態度層是數據素養的前提和動力，基礎知識層是數據素養的基礎，核心技能層是數據素養的核心能力，思維方法層是數據素養的最終體現。國外的數據素養模型從數據使用過程的角度，表明教師必須對數據進行組織、篩選和分析，并與自己的專業知識相結合，才能使其成為最終可操作的知識。教師數據素養的缺乏直接影響數據使用的有效性。國內的數據素養模型為如何培養教師的數據素養提供了思路，即首先要從意識態度著手，然后進行教育數據的知識學習與技能培訓，最終在思維方法層培養一種利用數據解決問題的能力。

教研員作為教師專業成長的領路人和指導者，也須具備數據素養。本研究聚焦教研員研究、指導、服務三大基本職能，結合國內外數據素養模型，構建教研員數據素養模型（如圖 1）。

其中，數據基礎層是教研員數據素養的基石，教研員應具備利用數據識別問題的能力，并持有積極學習和應用數據的態度和基本知識。數據技能層涵蓋數據處理和分析技能，是教研員數據素養的核心能力，處于這個層級的教研員應該具備數據解讀能力，即能夠將數據轉化為具有一定教研意義的信息。數據應用層指教研員能將數據應用于研究、指導、服務等業務工作中，這是教研員數據素養的集中體現，處于這個層級的教研員應該具備將信息轉化為教研決策的能力。數據思維層作為教研員的頂層思維，是教研員在使用數據開展教研并不斷評估數據使用效果的過程中，逐漸形成的利用數據解決問題的思維方式。

三、數據素養：提升教研效能的新路徑

根據教研員數據素養模型，教研員首先要從態度上接納數據，利用基本的數據知識定位教研問題，然后對數據進行細致解讀，接著結合自己的專業知識將數據解讀結果轉化為具體的教研策略，并應用在具體的教研場景中，最后總結數據使用過程，完善數據解決問題的思維方法?？傮w而言，可以將教研員使用數據的過程分為定位問題、解讀數據、精準尋策、實施干預四個基本環節。

（一）研究教學問題：剖析典型試題，創新教學策略

通過分析典型試題作答情況，教研員能夠精準確定區域共性問題和學校個性問題，從而改進教學策略，提升教學質量。以某次區域數學學科教學質量測評為例，可以從以下幾個步驟展開分析。

1.定位問題：找到典型試題

教研員可重點關注兩類試題，第一類是題目區分度小，得分率低的試題，即大部分學生做不對的試題。第二類是題目區分度大，得分率低的試題，即只有少數學優生能做對的試題。筆者以得分率60%為分界點，找出此次數學學科教學質量測評中得分率較低的試題，有16題、19.2題、21.2題、24題、25題。再結合題目區分度進行分類，16題、24題、25題屬于第一類，19.2題、21.2題屬于第二類。

2.解讀數據：分析試題考查的知識和能力

從知識模塊來看，兩類題目考查的核心概念如表1所示。從學科能力來看，第一類試題考查的學科能力如表2所示，第二類試題考查的學科能力如表3所示。

3.精準尋策：確定教學改進策略

在剖析典型試題所涵蓋的知識點和能力要素后，我們應制定相應的教學改進策略。第一類典型試題中，第16題考查學生的計算與操作能力。盡管這類題目比較基礎且簡單，但許多學生失分，啟示教師一定要重視學生的基本計算能力。教師可以結合學生的典型錯誤，在教學中進行重點強調和方法總結，有意識地提升學生數學計算能力；第24題、25題屬于綜合類的題目，教學中可采用支架式教學策略，通過逐步分析的方法，教會學生有效分解復雜問題。第二類典型試題主要考查學生的簡單問題解決能力，學優生運用基本數學概念和原理解決簡單問題的能力明顯優于其他學生，因此在教學中可以鼓勵學優生分享解題思路和方法，供其他學生借鑒學習。

4.實施干預：解決區域共性問題和學校個性問題

針對第一類試題所反映出的問題，教研員應組織教師進行深入研討，聚焦學生需加強的知識模塊和要提升學科能力，提出可行的教學改進策略，以全面強化區域教育的薄弱環節。而對于第二類題目所暴露的問題，教研員可組織教師對學優生的作答記錄進行專題分析，深入剖析其思維過程，提煉出可供普通學生借鑒的思維方法。

由于區域發展不平衡問題，各個學校也有自己個性化的問題。教研員可以根據學校平均得分率與區域平均得分率差值的絕對值（以下簡稱“得分率平均差值”），找到每個學校具體的改進方向。對于優勢學校，可重點分析得分率差值比較小的題目，代表學校在這些知識模塊上的優勢不明顯，分析這些題目所反映的知識和能力情況，作為學校進一步提升的方向。

對于弱勢學校，可重點分析得分率差值比較大的題目，分析這些題目背后所考查的知識和能力要素，作為學校優先努力的方向。

（二）指導教學實踐：依據學科能力，實行分層教研

教研員應充分利用數據資源，對教師進行同質或異質分組，確保教研活動能夠針對教師的實際需求和水平差異，實現精準施策。

1.定位問題：確定教研主題

教研員可以通過學生測評數據，找到區域得分率較低的試題所涉及的知識點，確定教研主題。例如，學生有關一次函數的題目得分率較低，可確定教研主題為一次函數的教法分析。

2.解讀數據：分析學校差異

按照布魯姆認知目標分類，可將核心概念考查的學科能力層級分為學習理解能力（記憶、理解）、應用實踐能力（應用、分析）、遷移創新能力（綜合、評價）。分析本次考試中一次函數考查的學科能力，包括學習理解能力——會用待定系數法確定一次函數的表達式；應用實踐能力——能根據一次函數圖像解決簡單實際問題，能根據圖像的大致位置估計k和b的值；遷移創新能力——能綜合利用一次函數的知識解決問題。按照學科能力達標的程度將學校進行分類（得分率大于50%即為達標，可根據教學實際進行調整）。第一類是學習理解能力未達標的基礎薄弱類學校，第二類是應用實踐能力未達標（學習理解能力已達標）的應用實踐能力欠缺類學校，第三類是遷移創新能力未達標（學習理解、應用實踐能力已達標）的有待創新類學校。

3.精準尋策：確定分層教研策略

同類學校因面臨共性問題，適宜開展集中學習，例如觀摩優秀課例、專家講座等集體培訓方式。不同類的學校之間更適宜開展優勢互補類教研活動，比如優勢學校可以開設研究課，為其他學校提供觀摩學習的機會。

4.實施干預：開展分層教研活動

依據學校的實際情況靈活開展分層教研活動。對于同質分層，教研員可組織同一層級的教師進行集體學習。例如，針對第一類學校在計算與操作能力上未達標的情況，可邀請專家組織專題研討，重點探討如何提升學生的計算與操作能力。對于第二類、第三類學校，可以圍繞如何通過一次函數教學培養學生的應用實踐、遷移創新能力開展教學評比，探索能有效提升學生高階思維的教學方法。對于異質分層，我們可邀請不同層級的教師共同參與，但對其分配不同的教研任務。比如，可讓表現優異的第三類學校教師開設公開課以供其他學校教師觀摩學習，也可以讓第一類或第二類學校的教師承擔公開課主講任務，邀請第三類學校的教師參與協同備課和教學點評。

（三）服務教師發展：追蹤常態數據，提升教學能力

常態數據的追蹤與分析不僅是教研員診斷教師教學績效的科學依據，更是其提供個性化專業幫扶的重要參考。

1.定位問題：確定關注學校

教研員通過常態數據的積累與對比，能夠精準定位需要關注的學校。例如，當某?？荚嚺琶霈F持續下降的趨勢時，教研員可將其列為重點關注對象。

2.解讀數據：分析學校優勢與不足

通過測評發現，盡管某校整體得分率低于區平均水平，存在明顯劣勢，但通過對該校學生具體知識點的得分情況進行細致分析，教研員仍能挖掘出學校在相關知識點教學方法上的亮點。

3.精準尋策：幫助教師建立教學自信

對于排名靠后且持續退步的學校，教師往往會對自己的教學能力產生懷疑。然而，根據數據，教研員能夠發現學生在解答涉及某些知識點的題目上有較好的表現。教研員可以鼓勵教師針對這些知識點開展教材分析或公開課展示，從而發現自己的教學風格，增強教學自信。

4.實施干預：開展針對性的專業幫扶

學校發揮教研組集體智慧，合作進行公開課設計。教研活動針對教師的教學設計和課堂實施過程進行點評指導，幫助薄弱學校的教師找到自己的專業生長點，更好地服務學生。

四、結語

在大數據時代與智能技術的雙重推動下，教學逐漸走向“人機協同”的嶄新范式。在這一時代背景下，教研員數據素養的提升顯得刻不容緩。教研活動應當將數據作為優化教學決策、改進教學方式的重要依據，為新時代教師的專業發展注入新的活力。本研究通過呈現一系列數據分析案例，展示了數據如何為教研工作賦能，旨在為廣大教育工作者提供有益的思路借鑒與參考。然而，也必須指出，本研究在數據來源方面存在一定的局限性和單一性。在實際應用中，為了確保決策的科學性與準確性，我們可以結合多元數據進行三角互證，避免單一數據可能帶來的偏差與誤導。未來研究可進一步拓展數據來源，探索更加全面、深入的數據分析方法，以更好地服務教研活動，提升教研效能。

（王慧敏，天津市教育科學研究院，天津 300191）

參考文獻：

［1］ 盧立濤，沈茜，梁威.我國近三十年教研員研究的元分析［J］.教育學術月刊，2014（2）：49-55.

［2］ 教育部.關于印發《基礎教育課程改革綱要（試行）》的通知［EB/OL］.（2001-6-8）［2024-5-19］.https：//www.gov.cn/gongbao/content/2002/content_61386.htm.

［3］ 教育部.關于加強和改進新時代基礎教育教研工作的意見［EB/OL］.（2019-11-30）［2024-4-25］.https：//www.gov.cn/xinwen/2019-11/30/content_5457117.htm.

［4］ ACKOFF R L. From Data to Wisdom［J］. Journal of Applied Systems Analysis，1989（16）： 3-9.

［5］ MANDINACH E B，HONEY M，LIGHT D. A Theoretical Framework for Data-Driven Decision Making［A］.San Francisco： AERA， 2006：39-52.

［6］ MANDINACH E B，GUMMER E S. What does it mean for teachers to be data literate： Laying out the skills， knowledge， and dispositions［J］. Teaching amp; Teacher Education， 2016：366-376.

［7］ 李青，任一姝.教師數據素養能力模型及發展策略研究［J］.開放教育研究，2016（6）：65-73.

［8］ 劉雅馨，楊現民，李新，等.大數據時代教師數據素養模型構建［J］.電化教育研究，2018（2）：109-116.

責任編輯：毛盼盼

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