基于大数据的精准教学模式探究 2017

基于大数据的精准教学模式探究 2017-07-12 ：

摘要：精准教学自诞生以来，受限于技术条件，无论是理论研究还是实际应用都不容乐观。信息技术的发展特别是大数据的兴起，为精准教学的发展提供了机遇。在此背景下，文章梳理了精准教学的理论方法、研究现状及其应用困境，分析了大数据对精准教学的影响。随后，文章从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式。最后，文章针对教学主体关系、数据伦理、安全保障等问题，对基于大数据的精准教学进行了反思。文章的研究，推动了大数据技术在精准教学领域的应用，有助于激发精准教学的活力，进一步提升精准教学的有效性。 关键词：大数据；精准教学；教学目标；教学过程；教学评价与预测 一 精准教学的理论方法 精准教学（Precision Teaching）是Lindsley[1]于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育，旨在通过设计测量过程来追踪小学生的学习表现并提供数据决策支持，以便“将科学放在学生和教师的手中”[2][3]；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架[4]。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。 1 精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论 Skinne[5]是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为，操作性行为是作用于环境而产生结果的行为。人类的一切行为几乎都是操作性强化的结果，人们有可能通过强化作用的影响去改变别人的反应。在学习情境中，操作性

行为更有代表性，因此操作性反射在学习过程中尤为重要。1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为即达到目标并立即给予强化；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正[6]。 2 精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency） 精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，精准教学引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量。流畅度涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，也就是说，学生的学习质量既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度。流畅度具有五大属性：持久性（Maintenance）、耐久性（Endurance）、稳定性（Stability）、应用性（Application）和生成性（Generativity）[7]。其中，持久性是指在无额外练习的情况下，学生根据需求执行任务的能力；耐久性是指为了满足真实需求，学生在长时间内持续执行任务的能力；稳定性是指在有干扰的情况下，学生能够继续实施一项技能的能力；应用性是指学生容易将知识或技能应用于新情境的能力；生成性是指在没有明显的指导下，学生出现复杂行为技能的能力[8]。 3 精准教学的程序方法——练习与测量 精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图

表可以精确预测学生的知识或技能何时能够达到流畅度的要求，以判定当前学生的学习表现随时间的推进是否进步明显、是否需要修改干预措施。在教学过程中，教师可以根据学生日常的练习、测量与记录情况，并通过频繁监测学生的学习行为状态采集相应的数据，以获得学生的发展情况[9]。 二 精准教学的研究现状及其应用困境 1 精准教学的研究现状 国外的精准教学研究尽管已历经半个多世纪，但进展缓慢，主要集中于通过教学实验来评估精准教学的效果。如Downer[10]、Griffin等[11]的研究表明，精准教学可以显著提高学生的阅读能力；Gallagher[12]、Str?mgren等[13]在数学教学中进行了精准教学实验研究，结果表明精准教学对于数学学习困难的学生有显著作用。 我国的精准教学研究则刚刚起步。在中国知网以“精准教学”为篇名、关键词进行检索，检索日期截至2016年12月31日，所得文献仅为13篇，且论文发表时间基本都在2016年之后。具体来说，祝智庭等[14]从信息化教学改革的角度，结合智慧学习分析了精准教学的基本理论与模式设计，提出了基于递归思想的精准目标确定方法；梁美凤[15]从理论引介的角度，介绍了精准教学的基本概念、操作流程及其应用价值；张灵芝[16]提出了翻转课堂下的精准教学模式及其实践策略；郑怡文等[17]借助数字媒体技术，通过提取人脸表情和体态特征对学生进行精准关注，这实际上是精准教学衍生出来的技术方案。由此不难发现，当前我国的精准教学研究存在两大问题：一是研究总量偏少，研究者关注、跟进精准教学的研究成果不多，尚没有出现关于精准教学的国家级教育科研课题；二是研究范围狭小，研

究者开展的精准教学研究主要面向小学教育中的阅读、数学等基础课程，而对于高等教育、职业教育课程缺乏精准教学研究。因此，吸引更多的研究者对精准教学进行多元视角研究，对于我国教育教学改革具有重要意义。 2 精准教学的应用困境 精准教学虽不失为一种有效的教学方法，但在传统教学环境下其应用并不乐观，原因如下： ①精准教学忽略了学习行为过程与个性化发展。精准教学是通过测量获得学习行为结果，进而依据结果进行强化练习，以提升学生的学习质量，是一种典型的结果驱动型教学。这种教学方式缺乏对学习行为过程的关注，忽略了学生在这一过程中表现出来的不同个性。 ②精准教学缺乏技术支撑。精准教学在操作上以测量、记录学生的学习表现为基础，以分析频率数据为基本技术。而在信息技术普及以前，精准教学的测量、记录都采取以笔和纸为工具的手工形式进行，故数据记录采集、分析以及图形化、可视化的工作效率不高。 ③精准教学难以适应高校人才培养的需求。高校课堂是推进教学方法创新与实践的重要阵地，其课程种类繁多，教学主要依赖于系统的人才培养方案与课程体系；教学目标不再全是知识点的掌握，而是强调思维方法的习得。特别是一些专业课程，由于带有理论探究与应用创新的性质，很难有效测量、记录学生的学习表现，因此限制了精准教学在高校的应用与推广。 三 大数据对精准教学的影响 大数据的兴起，将数据价值推向了新的高度。大数据正在改变人类的思维方式，并以前所未有的速度引发了科技、教育、经济、军事等各个领域的深刻变革。在大数据激发的教育变革中，以测量、记录数据为基础的精准教学必将迎

来新的发展机遇。 1 大数据使得精准教学测量数据更为精准可行 教学管理系统、自主学习系统、慕课、微课以及学习社交平台等的广泛应用，促进了教育数据的海量增长，并预示着教育大数据时代的来临。教育大数据使得学习行为、学习状态、学习结果等各类教育信息成为可捕捉、可量化、可传递的数字存在[18]，平板电脑、智能手机、各种传感器、可穿戴式设备、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）标签等皆可成为数据自动采集器并被应用于教学的各个环节，使智慧校园、智慧课堂即将成为现实，这使得精准教学测量数据更为精准可行：一方面，大数据及其依赖的各类智能系统既可以实现学习表现自动化测量、记录及结果可视化呈现，也可以提高数据采样频率，进而提升精准教学的流畅度；另一方面，大数据的海量数据处理能力，可以让精准教学摆脱规模的束缚，实现从简单少量的小学课程拓展到所有不同类型的课程、从面向班级的实验教学拓展到面向全校的普及教学。 2 大数据使得精准教学能够兼顾学生的个性化发展 在大数据环境下，学生的学习行为过程考察和个性化发展均成为可能。这是因为，学生在学习过程中的各类行为状态都可以转化为相应的数据记录，成为学习表现的分析要素。换句话说，在传统教学环境下，精准教学过度强调学习行为结果的分析，并根据结果分析来干预学习行为；而在大数据环境下，精准学习不再完全依赖于结果分析，还要考量学习行为的过程等其它要素——通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根

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