大數據驅動下實施精準教研的實踐研究

摘 要 教研工作“貴在精準，重在精準，成敗也在于精準”。傳統的教研活動因為缺乏數據的有力支撐，往往存在需求不清、主題針對性差、主體參與度弱、效果精準度低等問題。基于大數據技術搭建精準教研數據采集環境和支撐平臺，圍繞課堂教學行為、聽評課在線教研、網絡教研平臺等開展綜合化教研數據采集并實施量化分析，通過表征教師在教研過程中的行為方式，實現數據驅動的教研需求分析、過程管理和實施效果預測，確保精準教研活動實施。

關鍵詞 大數據；精準教研；實踐研究

中圖分類號：G635.1 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）19-00-04

0 引言

教育大計，質量為重；質量大計，教研為先。教研即教育研究，是教師在日常的教育教學工作中，對發現的教育問題運用教育理論和方法進行系統研究的活動。它是促進教師不斷提高自身素質，推動教育教學工作高質量發展的重要活動，具有極強的理論操作性和實踐價值。既是促進教師專業發展的有效途徑，又是促進教育教學的發展和提高教師教學水平的重要方法。長期以來，常規的教研活動一直存在粗放管理、針對性不強，效益不高等問題，致使教研活動流于形式，沒有真正起到促進教師專業成長的作用。隨著大數據等新技術的快速發展，教育的目標和模式發生了根本性的改變，教研方式也由常規教研活動向精準教研進行轉變。即在大數據的支撐下，將學科教研與信息技術相結合[1]，借助信息化工具跟蹤教師教學行為，發現教研問題，轉變教研行為，重塑教研工作各環節，構建教研的新途徑和新模式[2]，最終實現教研資源、教研管理、教研行為和教研評估的轉變，

1 實施精準教研的現實需求

常規的教研活動往往是在校內、組內或者學科內展開，具有團體性、隱蔽性等特點，受人為因素影響較大，存在教研需求不清、主題針對性差、主體參與意識不強、實施模式粗放等問題；此外，由于其評價和管理主觀性較強，缺乏科學、客觀的評價，教研目標達成度不高，效率低下，因而也被稱為“粗放教研”。而精準教研則錨定教學實際具體問題，從教研主題選擇、組織實施、效果分析和考核評價等多方面實現精確高效，是針對不同學校、學段、學科和學生運用科學有效的方法，并在綜合考慮教師個人因素及個性化成長的基礎上，對不同的教師實施精準指導、精準幫扶、精準管理的教研新模式。

1.1 教研組織亟須從基于經驗走向基于實證

傳統教研的組織大多基于經驗，即組織者沒有從教育教學的實際需求、教師的實際需要入手，而是采取基于經驗的原則，按照以往工作經驗或者上級要求進行教研活動的組織，上到發起者，下至參與者都在“憑感覺、靠經驗”執行常規性工作。作為活動的組織者想當然地認為開展的教研活動取得了一定的效果，而參與教師卻陷入“培訓時明明白白，教研后模模糊糊，執行時難上加難”的境地。當組織一場教研活動成為完成一項工作任務的影響指標，也就失去了其所承擔的意義和效果，會影響組織者與參與者開展教研活動的積極性。

數據驅動下的精準教研，可以按照基于實證的原則進行，依據教師的個性化知識地圖，挖掘教師在教學過程中有價值的動態信息，及時為教師遴選和配置教育資源、個性化推薦教學資源，形成一種讓數據說有用的話、用真實數據推送適切教育資源的良性循環。

1.2 教研主題亟須從主觀臆斷走向精準診斷

傳統教研的主題并沒有采用前置數據采集分析，對參與教研的人員進行精準診斷，而是組織者以自己的主觀判斷作為主要依據來進行教研主題選擇。傳統教研的內容往往由上級組織者或教研人員進行選擇，帶有較強的主觀意識，教研組織者與被培訓教師存在著較大沖突與矛盾，“培訓不切實際，內容不接地氣，所培非所需”成為教研活動后大家的“槽點”。傳統教研活動無法精準聚焦教學的真實問題，也就很難解決教師專業能力提升的關鍵癥結。而數據驅動下的精準教研，能夠改變基于經驗的傳統教研方式，精準診斷教研問題，科學設定教研主題，解決了教研無依據、教師經驗化、學生學困根源不明等核心問題，讓教研活動更具針對性和有效性。

1.3 教研實施亟須從粗放散漫走向精準高效

傳統教研的實施缺少科學的過程管理，教研過程散漫，而教師的專業成長卻往往發生在教研活動的過程之中，所以，精準高效的過程管理尤為重要。精準教研是“互聯網+”背景下的新型教學研究形態，它以支撐教師專業成長為目標，在教研過程中對教學、教研與教育管理等進行數據采集，利用大數據采集與數據分析處理技術，精準診斷教師教學問題和教研需求，對于改進與優化教師教學決策和教學方式，提高課堂教學質量、改進教學實踐探索、促進教師專業發展具有重要意義，能徹底解決傳統教研活動粗放散漫的問題。

1.4 教研效果亟須從模糊定性走向科學定量

教研活動的開展需要配套大量的人力、師資，尤其是區域性教研活動，吃住行花費巨大，教研效果卻不能進行準確評估。這是因為傳統教研活動缺乏對教研效果的精準評價，而缺少數據支撐的評價只能以模糊定性來進行，無法做到科學準確。大數據驅動下的精準教研能夠充分挖掘教研數據中蘊含的寶貴信息，對教研效果評估實行定量與定性分析，注重客觀數據收集，根據數據和事實進行分析判斷，對教研活動的效果評估具有重要意義。

2 大數據驅動下精準教研的系統架構設計

數據是開展精準教研的基石。目前，人工智能、大數據等技術迅猛發展，為數據驅動下的精準教研提供了天然的數據土壤。筆者認為，大數據驅動下精準教研的系統架構設計應以當前最為普遍、廣泛的校本教研與區域網絡教研為重點，通過搭建數據采集環境，構建五維數據模型，建設采集系統等方法實施。圖1為大數據驅動下實施精準教研的實踐研究系統架構圖。

2.1 搭建精準教研數據采集環境

利用信息化設備采集數據是實施大數據驅動下精準教研的必備基礎。根據校本教研和區域網絡教研的特點，可以將教研環境分為物理教研空間和網絡教研空間。物理教研空間有固定的地點，如會議室或教研室等，其形式多為集體討論，內容則以經驗分享、專家講座、小組討論等為主。網絡教研空間則以實名制的教師個人研修網絡學習空間為主。教師登錄個人網絡學習空間，借助網絡交互功能，能夠及時與相關教師、專家進行在線溝通交流，獲取教研觀點與成果，整個教研過程可以實現數據留痕、過程跟蹤、效果預測，是傳統教研方式的有益補充。精準教研數據采集環境的搭建，可以針對物理教研空間與網絡教研空間分別建設教研數據采集環境，開展綜合化教研數據采集。

2.2 構建精準教研五維數據模型

教研數據模型堅持以真實性、科學性和精準性為原則，通過表征和預測教師在教研過程中的行為方式，為教研服務提供事實性參考和預測性依據。

據此，筆者從五個維度構建了表征教師的教研數據。1）教師特征數據。包含教師的姓名、教齡、性別等個人基本信息和學習風格、興趣愛好、變化趨勢等個性特征，這是實施精準教研的必備條件。

2）教師教學過程數據。主要指課堂教學視頻等過程記錄數據。3）教師社會交互數據。主要指教師通過網絡與同伴和資源進行交互的數據。4）教研行為數據。主要指教師在參與教研活動中產生的行為數據。5）教研成果數據。主要指教師在教研過程中伴隨性產生的教研成果等，如教學反思、教學設計、教學資源、科研論文等[3]。

2.3 建設精準教研數據采集系統

課堂教學行為的數據采集與分析，可以利用智慧課堂教學行為智能采集和分析系統，通過“采集數據、行為建模、智能計算、精準服務”的大數據智能處理與分析為教師課堂分析、教育教學分析和教學管理決策提供精準的教研服務。如聽評課在線教研數據的采集與分析，可以著重從聽評課過程數據模型的構建、聽評課在線教研系統的技術實現、聽評課在線教研系統的應用三個方面開展研究，并且從教學設計精準化評價、視頻課例過程性評價和教師教學反思評價三個方面對采集數據進行具體分析，構建形成精準教研的優化策略和技術工具[4]。而針對網絡教研平臺數據的采集與分析，由于中小學教師網絡學習空間已基本實現了全覆蓋，教師網絡教研數據眾多，可以通過網絡教研平臺數據自動化采集、智能化分析和可視化表達，進而提高教研平臺的數據服務效能，確保大數據驅動下的教研需求分析、教研過程管理和教研實施效果預測能夠精準實現，精準教研活動得以實施。

2.4 構建精準教研數據質量評估模式

教研數據質量的評估是教研數據應用的重要前提，其評估因素包括準確率、覆蓋率、時效性。

1）準確率是數據評估的首要指標，可以通過抽取部分測試數據來測算。2）覆蓋率是大數據采集的基礎，計算覆蓋教師范圍多少。3）時效性對數據質量評估至關重要，需要建立良好的更新機制保障數據時效性。

3 大數據驅動下實施精準教研的實踐研究

3.1 數據驅動的學生學情的教研分析

3.1.1 課前導學了解學情

大數據技術為教師掌握學生學情提供了便利條件，通過學生課前完成教師布置的課前導學作業，能夠實現學生預習效果可檢測、可視化。通過充分挖掘學情數據的潛在價值，教師能夠了解每位學生的預習情況，判斷學生掌握知識點的進度，明確課堂教學的重點和難點，進而在授課過程中，有針對性地開展教學重點的講授和教學難點的突破。

3.1.2 課中練習把握學情

在實際課堂教學過程中，教師可以根據教學進度，有針對性地設計問題，實時檢測學生學習效果，了解學生的課堂狀態和知識掌握情況；及時發現教學中存在的不足并查漏補缺，這是提高教學質量的有效途徑。

3.1.3 課后檢測優化學情

隨堂檢測是課后練習的重要環節，通過對一個時間段內學生的各種測試、練習進行數據分析，進而準確掌握各班級、各學科的學習狀況，做出精準、翔實的學情分析，分門別類生成學情分析報告。通過對學情分析報告進行解讀，教師能夠獲取對教學有用的信息，進而針對性地指導教學活動。

3.1.4 應用學情多元評價

大數據技術支撐下的教師評價方式、評價內容已不局限于對學生成績的單一評價，也不是終結性評價，而是多元化、過程性評價，涉及學生學習與生活的各個方面。學生可以利用大數據平臺中的自我管理模式進行自我管理，發現學習中的問題，進而自我完善、自我學習、自我提高。大數據驅動下的自我管理更有利于提高學生的自我能動性，從而更好地促進學習進步。

3.2 數據驅動的教研數據應用模式

在教學實踐中總結提煉形成“三段十步”教研數據應用模式。“三段”即教研數據應用于課前、課中、課后三個階段，使其相互銜接、取長補短，提高教育教學實效。首先，在課前，應科學合理制定教學設計，為學生自主、個性化學習提供時間和空間，實現“以學定教”的精準化、實證化，進而用數據調整學習進程。其次，在課中，應深度實施學習活動設計，以深度學習為取向，利用各種信息技術和資源，使教學情境創設顯得更為實際、簡便和高效，提升課堂教學質量，實現深度學習。最后，在課后，以促進學生反思構建為目標，以數據驅動的個性化教學輔導為手段，根據學情的異同，定向推送復習資料和教學習題，以實現個性化、自適應輔導，促進學生知識概念建構與遷移內化。

以上述三個階段為基礎，進而實施“十步”教學環節，即在課前進行教學設計、教學前測、資源推送，在課中進行情境創設、合作探究、展示分享、多元評價，在課后實施教學后測、學習反思、拓展提升，進而落實“教師主導、學生主體”的教育教學全過程。最后，可以結合學生“畫像”，根據學生個人情況，對學有余力的學生適當推送、布置拓展性資料及作業等，實現因材施教，幫助學生進一步發展。

3.3 數據驅動的精準教研實施模式

首先，通過詳細的初始數據采集，結合教研工作中的無打擾數據采集等方式能夠形成教師數字畫像。其次，利用教研數據能精準定位教師在教研中的需求，并根據其需求確定教研主體內容，找準教學實際問題，精準推送教研資源，最終設計出貼合實際教研需求的主題。最后，根據確定的教研主題探索精準教研實施模式研究，以提升新手教師的教學設計與實施能力，幫助其分析課堂行為及關鍵事件。此外，基于支持系統對教師課堂實錄進行視頻分析，從課堂S-T曲線等數據分析模型的分析結果入手，進一步給出改進教學實踐的意見與建議，以精準評價教研工作的成效。

4 結束語

大數據驅動下實施精準教研的實踐研究為教研轉型提供了契機，為教師教育教學提供了數據決策支持，也為實現大數據教學管理及數據智能驅動的精準教學提供了典型范式和實踐經驗。依托大數據、人工智能等新技術手段，基于教研現狀分析、教師需求分析，能夠改變傳統教學以主觀經驗為主、教研活動流于形式、教研成果無保障等現象。此外，通過多維采集教研數據，精準匯聚教學問題，科學配置教學資源，精細化教研行為，還能夠實現數據支撐教研組織、數據指引教研方向、數據反饋教研效果，促進教研工作方式創新、規范中小學精準教研實施工作，讓教研活動真正落到實處。

5 參考文獻

[1] 中共中央 國務院關于全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見[A/OL].（2018-01-31）[2023-04-19].http：//www. gov.cn/zhengce/2018-01/31/content_5262659.html.

[2] 教育部關于實施第二批人工智能助推教師隊伍建設行動試點工作的通知[A/OL].（2021-09-07）[2023-04-

19].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/202109/t20210915_563278.html.

[3] 胡小勇，林梓柔.精準教研視域下的教師畫像研究[J].電化教育研究，2019，40（7）：84-91.

[4] 汪維富，毛美娟，閆寒冰.精準教研視域下的教師評課反饋分析模型研究[J].電化教育研究，2022，43（1）：122-128.

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.19.0

*項目來源：本文系山東省教育科學“十四五”規劃2021年度立項課題“大數據驅動下實施精準教研的實踐研究”（項目編

號：2021YB105）階段性研究成果。

作者簡介：衣學功、楊仁廣，中學高級教師。