据此结果对学生的学习行为及其学习表现进行评估和干预,可以预测学生未来的学习表现趋势,也可以为个别学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施,以保障学生的个性化发展。 3 大数据使得精准教学环境更为开放高效 大数据的多样性、异构性决定了其不隶属于某一个独立的系统组织——在教育领域,大数据是跨学科专业、跨平台、跨组织的开放跨界资源,它是各类服务于教育教学工作的信息系统集成互动的产物;学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众,都可成为教育大数据的生产者和应用者。在此背景下,精准教学的主体不再限于教师和学生,教师也不再是精准教学的唯一主导者,故以学生为主体、多元参与的精准教学成为可能——学生为自己量身定做教学方案、测量数据,家长快速、全面地掌握学生的学习表现数据,教育管理者根据相关数据更好地组织教育资源、制定教育改革的方向和措施,从而使得精准教学无缝嵌入整个教育教学体系之中。此外,在传统教学环境下,精准教学从数据测量、记录到结果分析需要一定的时间,特别是当数据量大的时候,时间消耗很大;而大数据的实时性,使得精准教学各类数据从生成到结果分析可以瞬间完成,故大大节约了时间成本。 四 基于大数据的精准教学模式构建 在传统教学环境下,教师更倾向于套用某一种成熟的教学模式,而精准教学往往被视为一种教学评估策略或者某一门课程的教学方法而非教学模式,故精准教学在应用和推广时首先便遭遇了教师这种思维理念上的阻碍。大数据突破了传统教学环境的诸多制约,有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学,故利用大数据构建可供教师借鉴的精
准教学模式,对推动精准教学的发展、促进精准教学的应用具有重要意义。为此,本研究从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测三个维度,构建了基于大数据的精准教学模式,如图1所示。 图1 基于大数据的精准教学模式 1 精准化的教学目标确立 明确教学目标是实施教学的逻辑起点,也是检验教学成败的重要依据。据此,精准教学的首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下,教学目标可以是模糊的,如在计算机基础课程中,某一节课程的教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”,其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。但在精准教学中,必须设计精准化的教学目标,即对学生掌握的知识或技能程度必须有一个精准的解释和描述——解释的基本思想是问题的分解与细化,描述的方式即量化。也就是说,在精准教学中,每条教学目标应转化为对应的问题,每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道,正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后,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,故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。 2 程序化的教学过程框架设计 精准教学起源于Skinne的程序教学,故程序化是精准教学的核心要素。设计程序化的教学过程框架,是保障精准教学有效实施的关键。本研究设计的程序化教学过程框架,是指基于大数据实施精准教学的流程与规则,具体包括: (1)建立大数据教学资源库,并实施个性化资源推荐 程序化教学的本质是一
个输入输出系统,即输入教学资源、输出学生的学习结果。在传统教学环境下,由于教学资源有限、信息技术匮乏,输入输出系统以整个教学班级为基本颗粒,无法保障学生的个性化发展。针对此问题,本研究提出建立大数据教育资源库,以管理海量的数字化教学资源;同时,将输入输出系统的基本颗粒由班级细化到具体的每一位学生,利用智能推荐技术,根据学生的学习特点配置不同的优质教学资源,实施个性化教学。 (2)优化传统教学过程,融入精准练习、测量与记录 本研究充分利用大数据技术的优势,优化传统教学过程,并在此基础上,融入精准练习、测量与记录,进行精准教学,从而为下一步的教学决策和学习干预提供支持。具体来说,本研究在操作层面进行了两类尝试:①基于翻转课堂的精准辅助教学,即以微课为内容、以微信公众号为平台,进行精准教学——首先,学生实名关注微信公众号;然后,学生点击微信公众号平台上的微课资源,并进行实时互动、练习与答题;最后,后台系统自动记录学生的学习行为,形成每个学生的学习轨迹与分析结果。②基于项目导向任务驱动的精准实训教学,即以计算机基础课程练习测评系统为平台,在传统的项目导向任务驱动教学框架内,进行精准教学——首先,学生登录系统进行实训操练,每完成一个任务即可提交,否则无法进入下一个任务阶段;待整个项目完成后,提交至系统评分;最后,系统实时精准地记录学生登录并完成每一道实训任务的时间、失分点(错误)和最终分数,形成学生的学习轨迹与错误问题域。 (3)实施精准干预 精准干预是精准教学的精髓之所在。在大数据环境下,无论是微信公众号还是
计算机基础课程练习测评系统,师生之间都可以实现跨越时空的沟通,且沟通记录可以追溯查询。根据测量、记录呈现的学生学习行为,教师能够判断出学生能否顺利达成教学目标——若能达成,说明无问题;若不能达成,说明有问题,需要干预。具体来说,本研究在操作层面按照特殊问题和普遍问题分别进行了针对性的干预:针对个别学生的特殊问题,通过即时通讯工具,进行实时点对点的干预纠正;针对反映比较多的普遍问题,则通过教学博客、微信公众号、朋友圈,予以统一干预纠正。干预是一个反复的工作,而练习、测量与记录同干预一起,构成了一个循环迭代的过程,这个循环迭代直至全部学生达到了教学目标所要求掌握的知识或技能才会终止。 3 精准化的教学评价与预测 在传统教学环境下,教学评价或为模糊的经验判断,如通过“优”、“良”、“中”、“及格”、“差”等程度词来评价学生的学习表现;或为简单的分数判断,如通过期末考试成绩、期中考试成绩、总分、平均分等来评价学生的学习结果。而在大数据环境下,传感器技术、人脸识别技术、学习分析技术等众多先进技术的融合应用,使得精准教学评价从伴随教学行为的开始到结束,并能够对尚未发生的未来进行精准预测。如郑怡文等[19]提出了一种课堂大数据采集技术,该技术集成了学生坐姿测量系统、眼部识别系统和噪音识别系统,通过获取学生在课堂的一些生存状态大数据,可以比较准确地解读、分析进而判断出学生的学习情况(如到课情况、思想集中情况、课堂活跃情况、身体疲倦情况等);该技术具有较高的实时性,使对每个学生实施精准有效的关注成为可能。由此可见,基于大数据的精准教学
评价是一种全员、全过程、全方位的实时评价。 在基于大数据的精准教学模式中,教学评价主要依赖于技术手段(包括大数据采集、教育数据挖掘、学习分析和数据可视化技术),通过各类智能教学系统自动监控、自动分析学生的学习情况,并实时反馈给所需要的人;教师、学生、家长等可以根据自身的需求,查询并生成可视化的评价报告。预测则指综合分析每个学生在各个阶段的学习表现数据和其它系统数据(包括各个教育系统、评估系统、专家系统)后,形成数据决策支持系统,并对学生在未来一段时间的学习表现进行预测,进而根据预测结果提出相关的改进建议或学习对策。 五 基于大数据的精准教学反思 1 大数据下精准教学的主体关系变化 在传统教学环境下,精准教学的实施基本是教师主导、学生参与的二元封闭系统。而在大数据环境下,教师的主导作用明显弱化,基于信息技术的先进教学平台及其产生的数据成为精准教学的重要依托;学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众,他们对数据的获取在理论上是对等的。因此,精准教学的实施必须打破传统教学环境下教师主导、学生从属的关系,而建立以数据为纽带,以学生为中心,有教师辅导、家长参与、社会关注的新型开放的主体关系。 2 基于大数据的精准教学中的数据伦理问题 精准教学对学生学习行为数据的测量与记录,其本质是学习行为的数据化。尽管这些数据对于促进学生的学习有很大帮助,但不可忽视的是,数据本身并无判断能力,且数据的价值具有多元化的特点——在精准教学过程中产生的数据,其主要价值是服务于监测、评估学生的学习表现;但是,这些数据同样也可以解读出其它的
信息,如学生的生理、心理特征及其可能存在的缺陷等。显然,数据的预测结果一方面有助于精准教学干预纠偏,另一方面也可能会给学生带来消极影响。如有数据显示某一学生在阅读方面存在重大障碍,这一结果就会打击这个学生的自信,从而对这个学生的学习干预乃至未来发展起反作用。怎样确保这些附带各类个性特征的数据被正确使用而避免陷入伦理困境,是当前大数据精准教学需要考虑的一个难题。 3 基于大数据的精准教学中的安全保障问题 精准教学将每一个学生的学习情况予以精准记录,而这些精准记录的数据涉及诸多隐私问题。在当前开放互联的大数据环境下,银行、医院、电商平台等遭受黑客攻击、用户数据泄露的事件时有发生。精准教学理论来源于行为主义心理学,其测量记录的数据在某种程度上反映了学
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