基于教育大數(shù)據(jù)的精準教學2.0發(fā)展趨勢研究

王亞飛　鄔詩韻　唐家慧

● 引言

精準教學（Precision Teaching）這一概念最早是由Lindsley[1]于20世紀60年代提出的，它旨在通過設(shè)計測量過程來追蹤學生的學習表現(xiàn)并支持數(shù)據(jù)決策[2]，包括選擇用一種特定的行為和策略來提高教學質(zhì)量，記錄學生每天的表現(xiàn)，預(yù)測其發(fā)展的趨勢，使教師在取得進展的情況下繼續(xù)使用教學策略，或者在進展有限的情況下改變教學方法[3]，制訂教學決策。

隨著社會的進步、教育信息化的推進與發(fā)展，時代對人才提出了新要求。《中國教育現(xiàn)代化2035》和《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要（2010—2020年）》中都提到，要“加強創(chuàng)新人才特別是拔尖創(chuàng)新人才的培養(yǎng)”，要“培養(yǎng)21世紀的創(chuàng)新人才”。對人才需求的改變也促進了教學的變革，翻轉(zhuǎn)課堂、慕課等新興教學模式的出現(xiàn)，學習管理系統(tǒng)（Learning management system，LMS）、在線學習平臺等工具和平臺的廣泛使用，衍生出海量的學生學習過程數(shù)據(jù)。通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘與分析，診斷學生的學習狀況，為不同學生推送適合其個人的學習內(nèi)容，調(diào)控其學習過程[4]，培育個性化人才。由此，精準教學開始進入2.0時代。

● 精準教學2.0的發(fā)展趨勢

精準教學2.0借助大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)記錄評價在教育活動過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以測輔學。它更加強調(diào)運用智能技術(shù)手段改進教師教學設(shè)計及方法，實現(xiàn)學生個體的個性化發(fā)展。本文主要從，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析及可視化三個方面著手闡述精準教學2.0的發(fā)展趨勢。

1.數(shù)據(jù)采集更為全面多元

精準教學2.0下的數(shù)據(jù)采集更為全面、豐富和多元。首先，數(shù)據(jù)的涵蓋范圍涉及整個教育活動過程中以及根據(jù)教育需要所產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)[5]，教育數(shù)據(jù)采集的顆粒度越來越細，采集的頻率和精度越來越高。[6]其次，數(shù)據(jù)收集和記錄的方式更多元智能，代替了人為的主觀記錄，轉(zhuǎn)而采用智能，手段實時記錄學生和教師在教與學過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。目前主要通過物聯(lián)網(wǎng)感知類技術(shù)、平臺采集類技術(shù)、圖像與語音識別類技術(shù)這三類技術(shù)手段采集教育大數(shù)據(jù)。

物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)：借助傳感器（腦電傳感器、眼動追蹤儀等）、可穿戴式設(shè)備（電子手環(huán)等）以及射頻識別標簽等物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)設(shè)備作為數(shù)據(jù)自動采集器，旨在記錄采集點的環(huán)境參數(shù)與學生的生物模態(tài)信息。通過對這些采集點的信息進行標識，全方位追蹤學生的學習過程，大大提升精準教學的“準度”和“效率”。

平臺采集類技術(shù)：主要包括在線學習與管理平臺技術(shù)、日志搜索分析技術(shù)移動APP技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集技術(shù)。[7]在線學習與管理平臺技術(shù)可以記錄學生的學習內(nèi)容、學習方式、學習成果等數(shù)據(jù)，如在課堂上，通過平臺記錄學生的課堂小練答題數(shù)據(jù)、學生的作業(yè)練習數(shù)據(jù)等，包括做題的順序、每道題的停留時間、答案修改次數(shù)等數(shù)據(jù)，了解學生對知識點的掌握程度。日志搜索分析技術(shù)詳細記錄了學生在平臺上的操作行為數(shù)據(jù)，包括學生登錄時間、學生瀏覽的視頻課件、觀看視頻時長、是否快進觀看、課件的重復(fù)觀看次數(shù)、視頻課件觀看的順序等數(shù)據(jù)。[8]網(wǎng)絡(luò)爬蟲采集技術(shù)可以采集學生在網(wǎng)絡(luò)平臺上留言互動、發(fā)帖等行為數(shù)據(jù)，了解學生的個性傾向和性格特征。移動APP技術(shù)主要是基于移動終端采集學生和教師的教與學數(shù)據(jù)。

圖像與語音識別類技術(shù)：指利用計算機對輸入的圖像和語音進行匹配、處理、分析，以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)[9]，可以用于采集學生的考試成績數(shù)據(jù)，如使用專業(yè)掃描設(shè)備將考試答卷的作文傳入計算機，實現(xiàn)客觀題的自動評閱功能;或用于采集教師和學生課堂中的教學數(shù)據(jù)，如通過智能錄播技術(shù)記錄學生學習行為以及教師課堂教學行為的發(fā)生頻次、教師站立和走動的教學位置信息、教師上課時的姿態(tài)和提出的問題等數(shù)據(jù)，從多個角度綜合判斷教師的教學有效性、教學行為規(guī)范等。

2.數(shù)據(jù)分析更為精準有效

精準教學2.0時代，數(shù)據(jù)處理階段，更為注重多模態(tài)數(shù)據(jù)的相互融合，精準刻畫學習者畫像。精準教學2.0使用學習分析技術(shù)，綜合運用數(shù)理統(tǒng)計、人工智能與機器學習算法，對教育原始數(shù)據(jù)進行分析處理，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，從而優(yōu)化和理解學習，發(fā)現(xiàn)潛在問題，預(yù)測學習者在學習中的進步和表現(xiàn)。[10]它不僅關(guān)注學習者的知識水平，更從生理、技能、心理等多重角度深入了解學生。利用智能學情分析技術(shù)，教師可以從學習興趣、學習風格、知識點掌握情況等維度，精準掌握不同學生的個性化學習需求。

利用大數(shù)據(jù)學情庫，可以匯聚整個班級的學習氛圍、學習成績分布、知識掌握情況等數(shù)據(jù)。在教學目標上，根據(jù)學生前測評估的結(jié)果，教師提前精準定位教學的重難點，掌握班級綜合薄弱知識點和全班學生對知識點掌握程度的分布情況。此外，通過對全班學生和個人的學習情況的了解，教師也可精準把握每位學生的學習情況，精準定位學生的短板知識和技能，進一步精細化和分層化教學目標，對學業(yè)優(yōu)秀的學生提出更高的目標要求，為他們選擇更能拓展深度學習和高階思維能力的學習目標，對學習相對困難的學生，為他們選擇較為基礎(chǔ)和簡單的教學目標。在教學內(nèi)容上，通過分析學生的共性薄弱知識點，為不同學科、不同年級、不同需求的教師提供精準的電子課本、教案、課件等素材，教師根據(jù)自身需求將優(yōu)質(zhì)資源加入教學中。同時，大數(shù)據(jù)技術(shù)也根據(jù)學生的學習特點配置不同的優(yōu)質(zhì)教學資源，實施個性化教學。建立大數(shù)據(jù)教學資源庫，將輸入輸出系統(tǒng)的基本顆粒由班級細化到每一位學生，實施個性化資源推薦，為學生提供相應(yīng)的與教材配套的學習資源和個性化學習應(yīng)用。在教學路徑上，秦丹等[11]提到精準教學要實現(xiàn)借助學生學習情況即時數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進行個性化路徑的推送，做到因人而異、因內(nèi)容而異。精準教學2.0時代借助Pad、電子書包、智能學習軟件等工具，持續(xù)收集整個教學過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，記錄學生的學習行為，形成每位學生的學習軌跡與分析結(jié)果，最終形成個性化教學。

3.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)更為清晰直觀

精準教學2.0下的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)更為簡單、清晰和直觀。借助數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，呈現(xiàn)學科知識圖譜、學生的學習變化趨勢、師生之間的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖等，為教師的決策和教學實踐提供依據(jù)。數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過程[12]，直觀了解教與學的情況。在平臺上，不僅學生可以瀏覽自己的學習行為記錄（學習時間、時長和瀏覽內(nèi)容等），平臺也可為學生建立單獨的縱向成長記錄，形成個性化的學生進步報告。[13]

● 結(jié)語

從上面的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化的介紹可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析及可視化這三個階段與教學的四個層面（教學評估和決策、教學目標、教學內(nèi)容和教學路徑）相融合，它貫穿整個教學過程（如右圖）。通過對教育數(shù)據(jù)的實時記錄采集、全面分析和最終可視化，幫助教師確立教學目標、教學內(nèi)容、教學路徑和教學評估決策，且不斷循環(huán)往復(fù)，持續(xù)改進教學過程。

精準教學從1.0時代發(fā)展到2.0時代，其內(nèi)在涵義也發(fā)生了轉(zhuǎn)變。從數(shù)據(jù)的角度來說，數(shù)據(jù)收集從單維數(shù)據(jù)走向多維數(shù)據(jù)，這同時也帶來了教學方式和評價方式的轉(zhuǎn)變，教學方式從“班級式教學”走向“個性化教學”，評價方式從“總結(jié)性評價”走向“形成性評價”。同時，越來越多的主體都能參與到教學中，企業(yè)、學校、家長、教研員等多元角色參與教育教學工作，共同推進教學的進步與發(fā)展。大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)支持下的精準教學2.0更為開放多元、客觀有效。精準教學2.0未來的發(fā)展還需要更多的研究者和教學者共同參與探索。

參考文獻：

[1]Lindsley，Ogden R . Precision teaching： Discoveries and effects[J].Journal of Applied Behavior Analysis，1992，25（01）：51-57.

[2]秦丹，張立新.問題與優(yōu)化：課堂精準教學實踐的現(xiàn)實審視與反思[J].電化教育研究，2019，40（11）：63-69+77.

[3]Axe J.B.（2011） Precision Teaching. In：Goldstein S.，Naglieri J.A. （eds）Encyclopedia of Child Behavior and Development. Springer， Boston， MA.

[4]林紅，彭堅，田凌暉.基于大數(shù)據(jù)的“科學取向”小學教學模式構(gòu)建[J].教育發(fā)展研究，2017（04）：82-86.

[5]楊現(xiàn)民，唐斯斯，李冀紅.發(fā)展教育大數(shù)據(jù)：內(nèi)涵、價值和挑戰(zhàn)[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2016（01）：50-61.

[6]楊現(xiàn)民，駱?gòu)蓩桑瑒⒀跑?，?數(shù)據(jù)驅(qū)動教學：大數(shù)據(jù)時代教學范式的新走向[J].電化教育研究，2017，38（12）：13-20+26.

[7]邢蓓蓓，楊現(xiàn)民，李勤生.教育大數(shù)據(jù)的來源與采集技術(shù)[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2016，26（08）：14-21.

[8]吳佳萍，王竹萍，楊歡聳.教育大數(shù)據(jù)的收集、數(shù)據(jù)質(zhì)量分析及數(shù)據(jù)預(yù)處理研究[J].寧波教育學院學報，2016（06）：62-65.

[9]吳小菁，陳星娥.遺傳算法在圖像識別技術(shù)中的應(yīng)用[J].保山學院學報，2013（05）：73-75.

[10]胡水星.大數(shù)據(jù)及其關(guān)鍵技術(shù)的教育應(yīng)用實證分析[J].遠程教育雜志，2015，33（05）：46-53.

[11]秦丹，張立新.問題與優(yōu)化：課堂精準教學實踐的現(xiàn)實審視與反思[J].電化教育研究，2019，40（11）：63-69+77.

[12]劉勘，周曉崢，周洞汝.數(shù)據(jù)可視化的研究與發(fā)展[J].計算機工程，2002（08）：1-2+63.

[13]張金磊，張寶輝，劉永貴.數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在教學中的應(yīng)用探究[J].現(xiàn)代遠程教育研究，2013（06）：98-104+111.

作者簡介：王亞飛，訊飛教育技術(shù)研究院副院長，高級工程師，碩士，研究方向為教育大數(shù)據(jù)、智能教育。