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大数据思维下个性化教学与教研策略研究

作者:未知

  《教育信息化“十三五”规划》指出,应培养教师利用信息技术开展学情分析与个性化教学的能力,增强教师在信息化环境下创新教育教学的能力,使信息化教学真正成为教师教学活动的常态。未来,学校要在教育教学实践中充分利用好数据,并利用数据为教学、教研提供个性化服务。
  在此背景下,作为第二批福建省普通高中课程改革基地校和第二批福建省义务教育教改示范性建设学校的厦门市松柏中学,承担了教与学方式改革和精准教学项目的研究实践。学校尝试通过《大数据思维下构建个性化教学模式》课题,以立德树人为根本,以提高教学质量为中心,聚焦教研组及备课组建设、教师专业成长、课堂教学,本着“深化教学改革,加强教学质量监控”的思想,探索通过教师在线实践社区项目(简称COP项目)的建设和科大讯飞大数据精准教与学系统的运用,深入教育教学核心环节,进一步更新教学理念,切实加强教育教学研究,提高教师队伍整体素质。
  一、基于大数据学习研究,顺应大数据变革浪潮
  1.利用教育大数据,培养教师数据思维
  在大数据变革浪潮的推动下,如何提升教与学的精准度,推动学生个性化发展,已成为学校教育可持续发展的关键所在。利用大数据对学生学习行为进行分析,形成教师教育教学“数据智慧”,是聚焦课堂教学、聚焦教研组备课组建设、帮助教师优化课堂教学行为、提升教师个性化教学的重要保证。
  教师的数据智慧是在长期教育教学实践活动中形成的。许多教师在教育教学生涯中,采用自己的学习经验和方法来记录所教学生的优势和不足,但这些记录相对比较简单,不易携带,难于分享,也难于进行快速分析。如果以经验型主导了教师个体反思、备课组教研、教研组教研和年段质量分析会,势必因为缺乏数据支撑的信度,导致教研活动、质量分析和教师教学反思缺乏必要的精准分析,进而束缚了教师的研究思路,限制了教研大视野的深度。因此,引导教师群体从“经验重复”向“数据实证”转变,就需要引导教师在分析处理数据的基础上,通过反思和研究逐步提升为信息和知识,最终成为自身头脑中极为个性化的教学智慧,并通过教研活动,让个体教学智慧在集体研究中碰撞,使教研更加清晰、显性、有效,从而推动教研管理的变革。
  2.优化数据平台,改进教师“教学决策”
  “数据实证”转化为“教学决策”,进而改进自身教学方式,是教师利用数据辅助教学的根本目的。因此,要引导教师在熟练使用数据分析软件工具的基础上,通过利用数据、分析数据、依据数据改进教学行动,形成教师的“数据智慧”,进而改进教师“教学决策”。
  学校在大型考试及阶段练习中均按照学校学生的实际学情及往届中高考、市质检校均分情况进行命题,市教科院提出“大型考试难度结构建议”更是成为我们命题的重要参考指标。严格控制试卷难度,注重命题的信度和效度,做到重要考点把握到位、方向题型模拟全面、试题风格符合趋势、难度顺序排列合理。
  为了获得必要的数据,学校在多种数据采集、分析平台对比基础上,经过反复对比,最终选定科大讯飞智学网,并在2017年8月开始在全校推广使用,要求教师改卷采用智学网网阅或手阅形式,将日常的周末练习、阶段练习、大型考试等过程性和结果性数据进行伴随式的采集,充分发挥大数据、云计算等技术的作用,利用大数据采集与分析系统,打通学校教学的各个环节,实现全教学场景的学业数据采集,避免出现信息孤岛,实现数据汇聚,从而找到一个适合校情、科学客观、简便易行的数据分析标准。
  学校从2017年8月31日开始使用智学网阅卷以来,已进行了四百余科次的改卷和数据分析。智学网可以为任课教师提供的功能:一是考试总览,包括概览、成绩分段统计(按优秀、良好、合格、不合格四段)、知识点掌握情况统计(知识点名称、掌握程度、对应题目);二是试题解析,包含答题情况、各题的选项统计、平均得分、答对、答错、查看优秀试卷、难度。考后的大数据蕴含着丰富的教育教学和管理信息,是下一步教学诊改的依据和前提,科任、备课组、教务处到学校高度重视数据的梳理与汇总,重视数据的信息情报功能,分析研究数据现状,让数据说话。各学科教师深度挖掘数据价值,从数据分析中挖掘问题,围绕出了什么问题,为什么会出问题,怎样不出问题进行深入思考。智学网提供的可视化学生数据和基于知识点的分析诊断,教师可以进一步了解学生个体的学习需求和知识盲点,有效帮助教师在教学过程中,尤其是复习课和讲评课,能快速、精准定位讲评重点,形成“教学智慧”。数据智慧能够引导教师反思学生学习与教师教学行为中的得失,为教学主流程指导提供科学依据和最佳路径,从而改进“教学决策”,提升讲评效率和讲评质量,提高课堂教学的有效性,实现学生的个性化发展。
  3.运用教师“教学决策”,改进精准教学模式
  在課堂教学中,如果教师能够学会运用数据,他们就可以了解学生的能力和不足,从而来改进教学计划。[1]在传统教学环境下,学生不能准确地认识自身学习活动,即使建立错题集,也很少能做到清晰、精准了解自身对知识点的掌握程度和情况。教师教学更多依靠感觉、直觉,凭自身的教学经验,来感知学生可能出现的薄弱知识点,形成当前的教学行为。这种缺乏数据实证和教学智慧支撑的教学决策,在教学和作业布置过程中可能出现学生掌握的东西反复学习,未掌握的知识不能及时巩固的情况,教与学效率双低。如果不能将教学数据进行充分挖掘和精准分析,教师在课堂教学,尤其是复习课或试卷讲评课只能就题论题,教学、讲评和辅导中无法实施精准教学。
  数据实证和教学智慧支撑下的教学决策,有利于引导教师“俯下身段关注学生的发展”,便于教师采取有针对性的措施,改进教学,提高教学有效性,因人施策、精准发力,切实做到“精讲、精练、精批、精评”的教学要求,助推“生本高效”,促进教学能更有效地服务学生。
  数据实证和教学智慧支撑下的教学决策,便于随时查看和分析学生的薄弱环节及原因,思考改善课堂教学结构、组织形式,确定共同的学习问题和教学解决方案,个性化、有针对性地辅导学生学业。教师根据学生所在年级、班级共性错题和薄弱知识点的情况,在系统自动推送的变式训练题的基础上,依据学校校本作业题库及购买的题库资源,进行二次整合,生成考后变式训练卷;教师也可布置个性化变式训练作业并能够实时跟踪学生的作答情况。这对于避免大量的重复练习、消除题海战术、减轻学生的学业负担、提高学生实际问题解决能力有重要意义。   基于学生的学习立场来说,某个知识点未能有效掌握,就重点去巩固、操练相应知识点的习题,这样就形成了诊断到学习的闭环,避免了学生在题海中浪费时间,尤其是在福建省高考综合改革的背景下,每个科目的大数据对学生的选课尤为关键。比如,数据反映这个学生的物理学科成绩不错,系统就会建议他选择物理学科。如果这个学生历史相对拔尖,系统就会将历史作为优先选择的学科推荐给他。
  教研组、备课组可以借助智学网,根据历次考情及学情追踪,进一步研究校本作业的标准、类型、层次等,不断进行二次研发,努力使校本作业符合课程标准有重点、落实教学目标有层次、类型丰富促发展,不断完善基于校本的教学资源库,学生作业有效性明显提高。
  4.完善学校数据分析平台,促进科学管理决策
  学校教育教学数据既包括长期积累形成数据,如学生的学习习惯、教师的教学风格等,也包括短期获取的数据、学生作业以及课堂互动等,对过程性的教学数据进行实时监测、科学统计、动态评估,形成数据汇聚中心和管理决策中心,校级管理者能够针对问题及时采取措施;客观、公正地评价教师队伍水平,为改进教学方法和方式提供决策支持,实现“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”。
  作为学校管理者,仅仅挖掘、了解显性数据是远远不够的。要进一步提升教育教学效益,必须进一步挖掘如班级、年段、学校文化等隐性数据,采取有效措施,帮助教师改善教学行为,将数据嵌入学校教学、教研管理的方方面面,并让“数据实证”“数据智慧”处于教学教研相关活动的核心,推动学校教学教研管理的升级。
  二、运用课堂观察数据,提升个性教学模式
  听评课是推动聚焦教研组建设、聚焦教师专业成长、聚焦课堂教学、提高课堂教学质量最直接、最有效的研究方法和手段。传统的听评课主要是基于对课堂教学结构的分析,围绕教学目的、教学内容、教学方法、教学效果、教师素养等课堂教学要素的评价来构建的,更主要是根据听评课教师自身教育教学的经验进行判断,缺乏必要的课堂观察技术和数据支撑,无法为课堂研究、教育教学研究提供最真实的第一手资料,也无法为教师专业发展提供有力支持。
  学校参加了首都师范大学现代教育技术重点实验室王陆教授开展的“教师在线实践社区COP”课题(简称COP)的研究。COP研究主要利用大数据对课堂进行课堂观察,通过“编码体系S-T分析方法“(简称S-T分析法)”和“记号体系分析方法”,对课堂的教学类型、有效性提问、教师理答方式、四何问题和对话深度等进行有效的数据分析。S-T分析法的基本思想是,通过对教学过程中教师行为(称为T行为)和学生行为(称为S行为)进行采样与编码,利用S-T图何Rt-Ch图进行教学结构描述课堂的基本结构与实时发生的事件来分析课堂教学的质量与特征。Rt是教師行为占有率,Ch是师生行为转换率。根据Rt和Ch值,将课堂教学模式分为练习型、混合型、讲授型和对话型四类。记号体系分析方法是利用记号(如“正”字),针对课堂中教师提出的问题和采用的提问策略进行记录与分析的一种聚焦式课堂观察方法。COP研究针对课堂教学中的“有效性提问”“学生回答类型”“学生回答方式”“对话深度”等四个维度进行观察记录。[2]
  学校由原教科室主任柯旺花老师领衔组建了COP团队,团队共17位研修教师,涵盖语文、数学、英语、物理、化学、地理、生物等学科,跨初中、高中。研修期间,每个月一次的线下面授活动,COP团队教师以团队伙伴的课例为基础,以真实的课堂教学为情境,引进了课堂大数据观察分析法,依据课堂教学行为观察数据对课堂上教师的教学行为进行尝试效果的分析。通过借助课堂教学行为观察数据发现课堂教学中的亮点和问题,引导教师听评课从“经验重复”向“数据实证”转变,重点围绕课堂问题的发现和解决,并结合经验式分析,提供个性化的教学反馈及建议,改善个性化的教学评估,优化个性化的教学决策,从而达到发现内在的教学规律,探讨教学本质,完善教师的教学行为,促进教师专业发展。
  对课堂互动质量的评价,离不开对课堂细致的观察和科学的方法。COP项目的引入和逐步推广有效提升了课堂教学数据采集的效率,通过对课堂采集的数据进行自动量化分析,进一步加强了分析深度和速度,有效反映了教师的教学行为、学生的学习情况。通过数据分析为评课提供了科学依据,帮助教师观察和指导教学中的行为习惯,从而起到了促进教师群体的发展,提高了课堂教学的有效性,最终达到促进学生发展的目标。
  三、发现本质问题,寻找解决策略
  学校通过《大数据思维下构建个性化教学模式》课题,以“教师在线实践社区COP”和科大讯飞大数据精准教与学系统为抓手,有效构建个性化教学与教研新模式,校本教研着重聚焦问题解决的水平程度,教师通过改善自身行为的反思性实践,不断促进自身的专业成长,课堂教学有效性不断得到提升。2017年、2018年,学校先后获得思明区初中教学质量奖。《大数据思维下构建个性化教学模式》课题在构建个性化教学与教研新模式上初步发现了本质问题,并取得了一定的成果。但如何通过大数据引发学校管理者和教师实现数据智慧,优化教学决策,改善教学行为,促进自身专业成长,依然存在诸多现实挑战,笔者根据实践提出部分解决方案。
  1.加强教师数据分析和利用能力,助力教师数据智慧养成
  由于教师对大数据及在教育教学深度与广度上认知程度的差异性,加之教师分析数据能力存在较大的局限性,面对海量的大数据,无法最大限度地挖掘价值,并从中形成数据智慧,进而用于改进教学行为的教学决策。
  今后在校本培训方面要进一步加强教研组、备课组、教师有效利用和解释大数据信息的相关培训,进一步构建新时代大数据视角下新型教师发展观,不断提升教师的理论水平与实操能力。提升教师对不同类型的数据进行深度研究的自觉性,将大数据与改善教学实践进行进一步有效结合,并将大数据转化为教学策略、教学方法等的自觉。   2.加强教师数据团队和平台建设
  大数据被广泛应用于学校的管理、教育教学等领域,对大数据的转化、把握和利用已是提升学校教育教学水平的大趋势。但由于学校经费的限制,无法采购只能是试用智学网等大数据平台软件,制约了大数据思维下构建个性化教學与教研新模式向深度和广度发展。今后,要积极争取财政投入,加强智学网等大数据平台软件服务商与学校教育教学实际需求的有效对接,促进服务商改进题库的有效性和针对性,进一步提高考试命题和个性化学习推荐的信度和效度。
  培养教师的数据智慧,需要学校管理者创建一个由职能部门牵头的专业数据团队。学校目前虽然设置了电教信息中心,但人员严重不足,缺少进行数据分析与统计的专业人员,严重制约了学校数据智慧建设。
  学校要争取人员编制,招聘专业人员,加大对各个教研组骨干教师的培养,形成一支学校专兼职的数据团队。学校教学教研管理强化数据意识,以提升教师的数据智慧为根本目标,以数据团队成员为核心,以点带面,组织相关学科教师明确任务,开展学校数据智慧提升计划,创建教学教研数据收集的框架,进一步明确学校教学教研大数据的范围和来源,注重与评价和教学实践相关的数据收集,并将数据资源标准统一化,完善持久运作的收集、分析数据并将分析结果转换为教学决策和实践的可视化输出体系,真正发挥大数据在教育发展中的价值。
  3.推动课堂观察数据运用,助力青年教师成长
  教师在线实践社区COP实际运作中,我们发现运用内容分析法、视频案例分析法和统计分析方法,按照初期、中期和后期三阶段针对实践数据进行了综合分析,发现对参加团队的17名新手教师、成熟教师及骨干教师教学反思水平都具有持续的促进作用,可以有效支持教师的专业学习与发展。但前期参与的教师群体偏少,今后要把COP项目与学校的教学科研整体工作相结合,尤其是通过教学案例,利用教学行为大数据改善课堂教学的具体方法和策略,使项目的开展切实起到促进本校教师,尤其是青年教师专业发展,从而进一步有效促进学校教育教学质量的提升。
  厦门市松柏中学基于本校教育教学实际,探索出了大数据思维下个性化教学与教研新模式,为教学教研模式的优化提供了借鉴。目前,通过大数据引发教师实现数据智慧,优化教学决策,改善教学行为,促进自身专业成长,依然存在着诸多现实的挑战。因此,探索了大数据思维下构建个性化教学与教研新模式,一是在于学校管理者意识到大数据的价值,倡导学校数据文化;二是通过数据团队引导教师形成对于数据智慧能够改进教学和提升自身专业成长的直观认识,树立教师的数据意识;三是不断完善学校数据分析平台,基于教师教学和学生学习的目标,创建学校数据体系,形成数据决策支持系统。在学校数据挖掘的过程中,要对搭建数据收集的框架,做好数据收集类别的遴选,及时分析教师的教学行为和学生的学习状况,生成可视化的评价报告,及时反馈给学校、教师、学生、家长等,相关部门和人员可以根据分析结果,提出相应的改进策略或优化模式。
  参考文献
  [1] Earl,L.,&Kate,S.Leading schools in a date rich world[M].Thousand Oakes,CA:Corwin Press,2006.
  [2] 王陆,张敏霞.课堂观察方法与技术[M].北京:北京师范大学出版社,2012.
  (作者单位:厦门市松柏中学)
  责任编辑:李莎
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