基于TPACK框架的精準(zhǔn)教研資源智能推薦研究與實(shí)踐

楊麗娜　陳玲　張雪　柴金煥

摘要：教師教研正在從經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向的傳統(tǒng)教研向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)教研轉(zhuǎn)變，實(shí)施精準(zhǔn)教研資源智能推薦是促進(jìn)教師專業(yè)化成長(zhǎng)的一種有效機(jī)制。該文基于TPACK框架構(gòu)建了學(xué)科教師教研能力發(fā)展模型，并在此基礎(chǔ)上對(duì)學(xué)科教師的教研資源需求進(jìn)行分析，研究構(gòu)建了TPACK框架下的教研資源庫和教研資源智能推薦模型;基于“教研空間”智慧教研平臺(tái)，以小學(xué)語文學(xué)科教研資源智能推薦為例，就教研資源智能推薦涉及的偏好建模、智能推薦算法選擇，以及智能推薦實(shí)施等關(guān)鍵問題進(jìn)行了實(shí)踐探索。

關(guān)鍵詞：TPACK;精準(zhǔn)教研;教研資源;智能推薦

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-9860（2021）02-0043-08

一、引言

教育部印發(fā)的《教師教育振興行動(dòng)計(jì)劃（2018-2022年）》目標(biāo)中明確中提出“經(jīng)過5年左右努力，教師綜合素質(zhì)、專業(yè)化水平和創(chuàng)新能力顯著提升”。教研作為教師專業(yè)發(fā)展的有效機(jī)制與實(shí)踐途徑受到了學(xué)界的廣泛關(guān)注和重視。隨著信息技術(shù)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不斷深人，教師教研正在從經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)向的傳統(tǒng)教研向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)教研轉(zhuǎn)變。精準(zhǔn)教研是“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的新型教研形態(tài)，它以教師專業(yè)發(fā)展為愿景，通過數(shù)據(jù)賦能促進(jìn)課堂教學(xué)持續(xù)改進(jìn)。當(dāng)前，精準(zhǔn)教研主要聚焦在面向教研主體的教研效能提升、面向教師專業(yè)發(fā)展的校本教研模式構(gòu)建與面向優(yōu)質(zhì)教育資源共享的精準(zhǔn)教育扶貧4等研究主題，這些研究從不同側(cè)面探索了精準(zhǔn)教研在助力教師專業(yè)發(fā)展方面的現(xiàn)實(shí)意義。教師教研是一個(gè)融合了學(xué)科內(nèi)容、教學(xué)法、信息技術(shù)融合應(yīng)用等諸多要素的一個(gè)復(fù)雜的實(shí)踐過程。近年來，整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)（TPACK）為促進(jìn)信息技術(shù)與課程教學(xué)的深度整合、教師培訓(xùn)、教師專業(yè)化發(fā)展等主題提供了一個(gè)新的研究視角。整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)法知識(shí)（TPACK）是教師將技術(shù)有效整合到課堂中所必備的一種知識(shí)框架，對(duì)教師教育和教師專業(yè)發(fā)展具有重要指導(dǎo)意義間。TPACK框架一方面簡(jiǎn)潔、明晰地描述了構(gòu)成教師教學(xué)知能體系的關(guān)鍵要素，為教師專業(yè)能力提升與發(fā)展、教學(xué)持續(xù)性改進(jìn)等提供了研究參考依據(jù);另一方面，該框架為信息技術(shù)與學(xué)科教學(xué)的深度融合與教研實(shí)踐提供了實(shí)踐路徑上的指導(dǎo)，同時(shí)，該框架也為開展精準(zhǔn)教研服務(wù)實(shí)踐提供了研究思路上的啟發(fā)。教研資源是教研實(shí)踐的重要基礎(chǔ)和媒介，也是精準(zhǔn)教研服務(wù)的重要內(nèi)容，本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)教研服務(wù)的研究視角，基于TPACK框架研究構(gòu)建學(xué)科教師教研能力發(fā)展模型，分析學(xué)科教師教研資源需求、設(shè)計(jì)教研資源庫和教研資源智能推薦模型，并面向具體學(xué)科教研實(shí)踐，開展教研資源的精準(zhǔn)推薦研究與實(shí)踐探索，旨在為精準(zhǔn)教研服務(wù)提供可供借鑒的研究與實(shí)踐框架。

二、基于TPACK框架的教研能力發(fā)展模型構(gòu)建

（一）TPACK概述

教師知識(shí)研究源于舒爾曼及其研究團(tuán)隊(duì)的教師知識(shí)分類，舒爾曼將教師知識(shí)分為學(xué)科知識(shí)、學(xué)科教學(xué)知識(shí)和課程知識(shí)。在舒爾曼提出的教師知識(shí)分類中，學(xué)科教學(xué)知識(shí)（PCK）被眾多研究者給予了特別的關(guān)注，米什拉（Mishra）和科勒（Koehler）就是學(xué)科教學(xué)知識(shí)（PCK）研究的代表之一，他們?cè)谑鏍柭膶W(xué)科教學(xué)知識(shí)（PCK）基礎(chǔ)上提出了整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)（TPACK）7。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息技術(shù)教育應(yīng)用能力已經(jīng)成為教師必備的專業(yè)技能，TPACK框架的提出契合了“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代教師專業(yè)發(fā)展所需具備的知能體系，構(gòu)成該知能體系的核心要素包含技術(shù)知識(shí)（TK）、教學(xué)法知識(shí)（PK）、學(xué)科內(nèi)容知識(shí)（CK），同時(shí)這些核心要素交叉融合又形成四個(gè)復(fù)合要素，即學(xué)科教學(xué)知識(shí)（PCK）、整合技術(shù)的教學(xué)法知識(shí)（TPK）、整合技術(shù)的學(xué)科內(nèi)容知識(shí)（TCK）和整合技術(shù)的學(xué)科教學(xué)知識(shí)（TPACK）。我們應(yīng)該看到，TPACK框架是一個(gè)去學(xué)科教學(xué)情境的通用教師知能體系，各要素內(nèi)涵僅涉及學(xué)科教師應(yīng)具備的共性知識(shí)與基本能力，并未涉及各要素與具體學(xué)科情境的融合表述。Margaret在其研究中指出，TPACK是一個(gè)融合了技術(shù)因素描述教師所需知識(shí)的一個(gè)動(dòng)態(tài)框架”，闡述了該框架應(yīng)用的情境性要求，蔡敬新和鄧峰也提出TPACK應(yīng)用是高度情境依賴的，即面向不同學(xué)科情境，TPACK框架各要素的內(nèi)涵與具體內(nèi)容是不同的，為此，基于TPACK框架開展精準(zhǔn)教研研究，首先需要整合學(xué)科教學(xué)與教研情境，構(gòu)建教師教研能力發(fā)展模型，在一定意義上，教研能力發(fā)展模型是診斷教研問題、分析教研需求和制定教研服務(wù)策略的基礎(chǔ)。不同學(xué)科教研實(shí)踐，教師需要構(gòu)建不同的學(xué)科知能體系，在教研實(shí)踐中存在的問題和服務(wù)需求也存在著巨大差異，例如，文理科教師因?qū)W科情境、教學(xué)組織、教學(xué)策略選擇等諸多環(huán)節(jié)的不同，在教研實(shí)踐中表現(xiàn)出的服務(wù)需求就存在著巨大的差異，為此，基于TPACK框架開展精準(zhǔn)教研資源推送研究，需要將學(xué)科教研情境信息整合到TPACK框架，構(gòu)建TPACK框架下的學(xué)科教研能力發(fā)展模型。

（二）基于TPACK框架的學(xué)科教研能力發(fā)展模型構(gòu)建

實(shí)施精準(zhǔn)教研資源服務(wù)旨在促進(jìn)教師的教研能力提升與專業(yè)化發(fā)展，為此，開展TPACK框架下的精準(zhǔn)教研資源推薦研究，首先需要確定TPACK框架下學(xué)科教師應(yīng)該具備的教研能力。TPACK框架描述了不同學(xué)科教師應(yīng)具備的關(guān)鍵教師知識(shí)要素，即學(xué)科內(nèi)容、教學(xué)法、技術(shù)，以及這些要素之間的交叉復(fù)合要素知識(shí)，這些要素知識(shí)的掌握與習(xí)得僅是構(gòu)成教師教研能力的基礎(chǔ)知識(shí)，從促進(jìn)教師教研能力生成與發(fā)展的角度來看，還需要進(jìn)一步融合具體學(xué)科教學(xué)情境信息，如學(xué)科的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)模式、教學(xué)方法、教學(xué)媒體，以及教學(xué)評(píng)價(jià)等要素信息，因此，基于TPACK框架構(gòu)建教師教研能力發(fā)展模型，既需要關(guān)注不同學(xué)科教師的共性知識(shí)體系，也需要融合具體學(xué)科的教學(xué)情境與教研需求，TPACK框架下的教師教研能力發(fā)展模型如圖1所示。該教研能力發(fā)展模型包括教研基礎(chǔ)知識(shí)層、教研實(shí)踐知識(shí)層與應(yīng)用生成層。教研基礎(chǔ)知識(shí)層是教師教研能力的基礎(chǔ)知識(shí)層，主要體現(xiàn)在TPACK框架的三個(gè)核心要素與四個(gè)復(fù)合要素的基礎(chǔ)知識(shí)，這是所有學(xué)科教師應(yīng)具備的通用教研知識(shí)，是學(xué)科教師開展教學(xué)與教研實(shí)踐的最基本的知識(shí)儲(chǔ)備與能力基礎(chǔ)。

教研實(shí)踐知識(shí)層是在教研基礎(chǔ)知識(shí)層之上，通過融合具體學(xué)科教學(xué)情境所應(yīng)具備的教研實(shí)踐性知識(shí)，實(shí)踐層面的教研知識(shí)需要通過在具體的學(xué)科教學(xué)模式、教學(xué)方法、教學(xué)工具、教學(xué)評(píng)價(jià)等具體教學(xué)實(shí)施環(huán)節(jié)獲得、生成、積累和發(fā)展。教學(xué)模式方面，教師應(yīng)熟悉并掌握某一學(xué)科典型或常態(tài)化的教學(xué)模式，熟悉該教學(xué)模式的具體實(shí)施流程;教學(xué)方法方面，教師能夠依據(jù)學(xué)科教學(xué)規(guī)律與學(xué)習(xí)特點(diǎn)，采取有效的教學(xué)方法組織，組織實(shí)施教學(xué)過程，并促進(jìn)預(yù)期教學(xué)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn);教學(xué)工具方面，教師能夠根據(jù)所授學(xué)科的教學(xué)內(nèi)容和學(xué)習(xí)者認(rèn)知特點(diǎn)，選擇恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)媒體或技術(shù)平臺(tái)，促進(jìn)學(xué)習(xí)者有效學(xué)習(xí)的發(fā)生;教學(xué)實(shí)施方面，教師能夠在選定的教學(xué)模式下，采取恰當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方法和教學(xué)工具實(shí)施學(xué)科教學(xué)內(nèi)容，并能有效開展不同知識(shí)點(diǎn)內(nèi)容的教學(xué)評(píng)價(jià)，不斷優(yōu)化和改進(jìn)教學(xué)實(shí)踐的過程。

應(yīng)用生成層是學(xué)科教師對(duì)實(shí)踐性教研知識(shí)的創(chuàng)新性應(yīng)用與教研能力迭代提升的過程，這是一個(gè)動(dòng)態(tài)生成和不斷持續(xù)性改進(jìn)的過程。學(xué)科教師教研能力的迭代生成主要通過教師在教學(xué)實(shí)踐中的教學(xué)反思、教學(xué)日志、聽課評(píng)課、主題研討、師生互動(dòng)與師師互動(dòng)等不同形式的教研途徑實(shí)現(xiàn)和迭代，也是學(xué)科教師教研能力提升與專業(yè)化發(fā)展的有效機(jī)制?；赥PACK框架的教師教研能力發(fā)展模型不僅是對(duì)學(xué)科教師應(yīng)具備的教研能力的形式化表征，同時(shí)也為開展教師教研需求評(píng)價(jià)提供了依據(jù)。

三、基于教研能力發(fā)展模型的資源需求分析TPACK框架下的教研能力發(fā)展模型表征了學(xué)科教師應(yīng)具備的教研知識(shí)與實(shí)踐能力，同時(shí)也為開展學(xué)科教師教研需求分析提供了參考框架。為準(zhǔn)確識(shí)別和分析學(xué)科教師的教研資源需求，本文在教研能力發(fā)展模型的基礎(chǔ)上，研究構(gòu)建了TPACK框架下的教研資源需求模型，用于表征影響學(xué)科教師教研需求的相關(guān)要素及其要素之間的關(guān)系，如圖2所示。該模型是開展學(xué)科教師教研資源需求分析的依據(jù)，也是構(gòu)建學(xué)科教研資源庫的基礎(chǔ)?；诮萄匈Y源需求模型，一方面可以診斷和分析學(xué)科教師的教學(xué)與教研現(xiàn)狀，在分析過程中進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)，挖掘和分析蘊(yùn)含在教學(xué)問題和教研實(shí)踐中的教研需求另一方面，該模型為開展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)教研服務(wù)實(shí)踐提供數(shù)據(jù)舉證和依據(jù)，通過挖掘和分析教研平臺(tái)沉淀下來的教學(xué)大數(shù)據(jù)，可以診斷和分析學(xué)科教師在TPACK各要素及其融合學(xué)科情境信息的綜合教研表現(xiàn)，在此基礎(chǔ)上開展教研資源的精準(zhǔn)化服務(wù)。

教研資源需求模型共分三個(gè)層次，即教研評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)層、教研資源需求診斷層和資源需求聚合層。教研評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)層聚合了學(xué)科教師課堂教學(xué)TPACK各要素的基礎(chǔ)知識(shí)層的多源評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，并融合了學(xué)科教學(xué)情境的實(shí)踐層面的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，這些評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分別從不同側(cè)面表征了學(xué)科教師在某一學(xué)科教學(xué)中存在的問題，以及蘊(yùn)含在這些問題中的潛在教研需求。教研資源需求診斷層包含兩類需求分析，即基于基礎(chǔ)性教研知識(shí)的需求分析和基于學(xué)科情境的需求分析?；诨A(chǔ)性教研知識(shí)的需求分析是通過診斷和分析構(gòu)成TPACK框架的三大基礎(chǔ)要素和四大復(fù)合要素的教研資源需求來聚合學(xué)科教師教研資源需求;基于學(xué)科情境需求分析主要是面向具體學(xué)科教學(xué)情境需要，分別從學(xué)科教學(xué)實(shí)踐的教學(xué)模式、教學(xué)方法、教學(xué)工具、教學(xué)實(shí)施與教學(xué)評(píng)價(jià)等方面就學(xué)科教師的教研資源需求分型診斷與分析，從而分析聚合教師的學(xué)科教研資源需求。教研資源需求聚合層由教研知識(shí)需求聚合器、學(xué)科情境需求聚合器與綜合教研需求聚合器構(gòu)成，分別面向不同學(xué)科教師不同層面的教研資源需求進(jìn)行聚合，進(jìn)而為識(shí)別學(xué)科教師資源偏好和構(gòu)建精準(zhǔn)教研資源推薦模型建模提供數(shù)據(jù)保障。

四、教研資源智能推薦模型構(gòu)建

（一）教研資源庫的構(gòu)建

教研資源是教師開展教研實(shí)踐的基礎(chǔ)和重要媒介，不同學(xué)科的教研實(shí)踐對(duì)教研資源的需求是不同的。為促進(jìn)學(xué)科教研實(shí)踐，提升教師專業(yè)化發(fā)展水平，需要根據(jù)不同學(xué)科教學(xué)特點(diǎn)與教研需求構(gòu)建教研資源庫。目前，多數(shù)教研平臺(tái)上匯聚著不同學(xué)科大量、無序的教研資源，如不經(jīng)過分類聚合組織與管理，將無法實(shí)施有效的精準(zhǔn)化資源推送。本研究基于TPACK教研能力發(fā)展模型和教研資源需求模型，將學(xué)科教研資源分別分類聚合到TPACK的七個(gè)要素之上，并在此基礎(chǔ)上，融合具體學(xué)科情境和教研實(shí)踐需要，構(gòu)建TPACK框架下的學(xué)科教研資源庫。教研資源庫是開展教研資源智能推薦的基礎(chǔ)，也是實(shí)施精準(zhǔn)教研服務(wù)的重要內(nèi)容之一，基于教研能力發(fā)展模型的教研資源庫構(gòu)建如圖3所示。

為研究闡述方便，基于教研能力發(fā)展模型構(gòu)建教研資源庫是融合了TPACK各要素和各學(xué)科情境進(jìn)行分類聚合和組織，在實(shí)際教研實(shí)踐中，教研資源庫的建設(shè)與應(yīng)用是一個(gè)面向各學(xué)科教學(xué)和教研實(shí)踐的整體，不會(huì)孤立分開。將不同學(xué)科的教研資源按照TPACK各要素與不同學(xué)科情境進(jìn)行組織和管理，旨在滿足不同學(xué)科教師在教研實(shí)踐中的不同資源服務(wù)需求，這也是實(shí)施精準(zhǔn)教研資源服務(wù)的一種有效機(jī)制與途徑。本文研究構(gòu)建的教研資源庫注重各學(xué)科情境與TPACK各要素的深度融合，所有教研資源的生成、組織、管理與服務(wù)均需充分整合學(xué)科教研情境，保障教研資源的精準(zhǔn)化推薦。各學(xué)科教師無論是教學(xué)實(shí)踐還是教研實(shí)踐，涉及到的教學(xué)問題和教研主題多數(shù)聚焦在學(xué)科內(nèi)容、學(xué)科教學(xué)法、學(xué)科教學(xué)與技術(shù)整合等方面，為此，教研資源庫的構(gòu)建將在資源組織與管理邏輯上，統(tǒng)合各學(xué)科教學(xué)情境，分別映射到TPACK各要素之

上，同時(shí)還將建有整合各學(xué)科教學(xué)模式、教學(xué)方法、教學(xué)工具、教學(xué)策略、教學(xué)評(píng)價(jià)等主題的綜合教研資源。該教研資源庫是開展精準(zhǔn)教研資源服務(wù)的大數(shù)據(jù)之一，也是構(gòu)建教研資源智能推薦模型的重要數(shù)據(jù)基石，有關(guān)教研資源庫的應(yīng)用和服務(wù)機(jī)制將在后續(xù)的教研資源智能推薦模型中闡述。

（二）教研資源智能推薦模型構(gòu)建

智能推薦模型是對(duì)實(shí)施智能推薦服務(wù)邏輯和路徑的形式化表征。本文研究構(gòu)建的精準(zhǔn)教研資源智能推薦模型分別由數(shù)據(jù)層、邏輯層、適配層和服務(wù)層構(gòu)成，如圖4所示。

數(shù)據(jù)層由學(xué)科的學(xué)情數(shù)據(jù)、教情數(shù)據(jù)、TPACK評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、TPACK教研資源庫，以及學(xué)科教師的教學(xué)反思數(shù)據(jù)構(gòu)成，這些不同類別和形態(tài)的數(shù)據(jù)構(gòu)成了精準(zhǔn)教研服務(wù)的數(shù)據(jù)基石;邏輯層主要由大數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和智能推薦引擎三部分構(gòu)成，通過對(duì)數(shù)據(jù)層匯聚的教情數(shù)據(jù)、學(xué)情數(shù)據(jù)、學(xué)科的TPACK評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和教學(xué)反思數(shù)據(jù)的聚合、挖掘和分析，可以進(jìn)一步識(shí)別和發(fā)現(xiàn)學(xué)科教師的教研需求和資源偏好，進(jìn)而為識(shí)別學(xué)科教師的資源偏好模式提供決策基礎(chǔ)。智能推薦引擎作為推薦模型的關(guān)鍵要素，決定著教研資源推薦服務(wù)的個(gè)性化與精準(zhǔn)化，主要由資源偏好建模與推薦算法適配兩部分構(gòu)成。資源偏好建模的準(zhǔn)確性直接影響著推薦算法的有效匹配，進(jìn)而影響到推薦效果的精準(zhǔn)性;適配層由資源適配器、學(xué)科適配器、偏好適配器和服務(wù)適配器構(gòu)成，這些適配器均具有自適應(yīng)和自我更新的學(xué)習(xí)機(jī)制，能滿足學(xué)科教師不同情境下和偏好模式的教研資源需求。適配器能夠根據(jù)不同的學(xué)科教與學(xué)情境、不同的教研偏好和服務(wù)需求進(jìn)行自適應(yīng)匹配和動(dòng)態(tài)切換，并能自動(dòng)更新自適應(yīng)匹配規(guī)則，為開展精準(zhǔn)化的教研資源推薦服務(wù)提供了機(jī)制保障;服務(wù)層是智能推薦算法與服務(wù)邏輯的直觀化呈現(xiàn)，也是面向?qū)W科教師開展精準(zhǔn)教研資源推薦的服務(wù)接口，主要由面向TPACK各要素的資源推薦、面向?qū)W科教師教研資源偏好模式的資源推薦，以及融合資源偏好與TPACK各要素的資源推薦服務(wù)構(gòu)成。教研資源智能推薦模型就是通過數(shù)據(jù)層、邏輯層、適配層和服務(wù)層的內(nèi)在協(xié)同邏輯與動(dòng)態(tài)匹配機(jī)制來實(shí)施精準(zhǔn)化的校驗(yàn)資源推薦服務(wù)，滿足學(xué)科教師的教研資源訴求，促進(jìn)學(xué)科教師的教研水平提升與專業(yè)化發(fā)展。

五、基于智慧教研平臺(tái)的精準(zhǔn)教研資源智能推薦實(shí)踐

本文以北京師范大學(xué)未來教育高精尖創(chuàng)新中心自主研發(fā)的“教研空間”智慧教研平臺(tái)（以下簡(jiǎn)稱“教研空間”）為依托，以“教研空間”小學(xué)語文學(xué)科為例，基于本文研究設(shè)計(jì)的教研資源智能推薦模型開展實(shí)踐探索。“教研空間”是面向北京市基礎(chǔ)教育學(xué)科教師精準(zhǔn)教研水平提升的公共信息服務(wù)平臺(tái)，該平臺(tái)在教學(xué)實(shí)踐中匯聚了大量的學(xué)科教情數(shù)據(jù)、學(xué)情數(shù)據(jù)、教學(xué)行為數(shù)據(jù)，以及面向不同學(xué)科執(zhí)教教師的TPACK評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，通過挖掘和分析這些大數(shù)據(jù)，一方面可以精準(zhǔn)診斷學(xué)科教師的教學(xué)問題，另一方面也可以精準(zhǔn)分析學(xué)科教師的教研需求。根據(jù)本文構(gòu)建的教研資源智能推薦模型，首先，需要構(gòu)建語文學(xué)科教師的教研資源偏好模型;其次，需要確定語文學(xué)科教研資源的智能推薦算法;最后，面向語文學(xué)科實(shí)施教研資源智能推薦，為此，本部分內(nèi)容將重點(diǎn)從這三方面進(jìn)行闡述和說明。

（一）語文學(xué)科教研資源偏好模型構(gòu)建

為準(zhǔn)確構(gòu)建語文學(xué)科教師教研資源偏好模型，本文將聚合“教研空間”平臺(tái)上能夠表征語文教師資源偏好的各類相關(guān)數(shù)據(jù)，本研究重點(diǎn)整合“教研空間”平臺(tái)上三個(gè)關(guān)鍵教學(xué)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，即備課、聽課和我的反思環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)來構(gòu)建語文教師的教研資源偏好模型，如圖5所示。

利用“教研空間”平臺(tái)上的備課功能，各學(xué)科教師可以收藏與其執(zhí)教課程有關(guān)或感興趣的教研資源，包括課前收藏和整體收藏，課前收藏僅是收藏備課環(huán)節(jié)某一主題的資源，如教材分析或?qū)W情分析等主題資源，整體收藏是收藏完整的教學(xué)課例資源，通過采集和分析教師的資源收藏行為數(shù)據(jù)，可以從中挖掘教師的資源偏好;“教研空間”平臺(tái)上的聽課功能允許聽課教師對(duì)執(zhí)教教師授課情況進(jìn)行TPACK各要素評(píng)分，進(jìn)而沉淀出大量的TPACK各要素評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，這些評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)從不同側(cè)面揭示了執(zhí)教教師在學(xué)科教學(xué)中的教學(xué)問題，以及隱含在教學(xué)問題中的潛在教研資源需求;“教研空間”平臺(tái)上的教學(xué)反思功能提供了一個(gè)基于關(guān)鍵詞的可視化反思關(guān)注點(diǎn)圖譜，這個(gè)可視化的反思關(guān)鍵詞圖譜直觀地描述了學(xué)科教師的教學(xué)關(guān)注點(diǎn)，通過分析教學(xué)反思關(guān)注點(diǎn)主題關(guān)鍵詞可以挖掘各學(xué)科教師的潛在資源偏好。

為開展TPACK框架下的教研資源推薦實(shí)踐，本研究將“教研空間”平臺(tái)上備課環(huán)節(jié)和教學(xué)反思環(huán)節(jié)的關(guān)鍵維度數(shù)據(jù)映射到相應(yīng)的學(xué)科TPACK各要素上，將平臺(tái)上匯聚的非量化的相關(guān)教研數(shù)據(jù)整合到TPACK框架中進(jìn)行分析，在此基礎(chǔ)上，分別開展面向不同教學(xué)環(huán)節(jié)的教研資源推薦。具體到“教研空間”平臺(tái)上的小學(xué)語文學(xué)科，通過抽取語文教師在備課環(huán)節(jié)的課前收藏和整體收藏行為數(shù)據(jù)，分析語文教師收藏資源的內(nèi)容和收藏理由，依據(jù)TPACK各要素內(nèi)涵界定，將備課環(huán)節(jié)課前收藏的四個(gè)方面分別映射為TPACK某一要素，將整體收藏行為映射為復(fù)合度最高的TPACK要素;同時(shí)，通過分析教師反思關(guān)鍵詞圖譜中的教研關(guān)注點(diǎn)，將教學(xué)反思環(huán)節(jié)的高頻關(guān)注點(diǎn)關(guān)鍵詞映射為TPACK某一要素;聽課環(huán)節(jié)TPACK各要素的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)是聽課教師對(duì)執(zhí)教教師就語文學(xué)科教學(xué)的教師知識(shí)與能力表現(xiàn)進(jìn)行的量化評(píng)價(jià)，通過平臺(tái)可以方便提取和分析，TPACK各要素評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)從不同的維度評(píng)估了執(zhí)教教師的學(xué)科教學(xué)能力，同時(shí)也從不同的方面隱含著語文教師的潛在教研資源需求，“教研空間”平臺(tái)上備課、教學(xué)反思與聽課環(huán)節(jié)中的相關(guān)數(shù)據(jù)與TPACK要素映射關(guān)系如表1所示。

在本研究中，根據(jù)語文教師在教研平臺(tái)的課前收藏資源行為，即收藏關(guān)于教材分析、學(xué)情分析、教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)重難點(diǎn)四個(gè)方面的資源，依據(jù)TPACK各要素的涵義界定，將這四個(gè)維度分別映射為CK、PK、PCK和CK四個(gè)要素，也就說，如果語文教師在教研平臺(tái)上出現(xiàn)了課前的上述收藏行為，那么就默認(rèn)為該教師關(guān)注語文學(xué)科的TPACK這四個(gè)要素;如果語文教師在備課環(huán)節(jié)有整體收藏教學(xué)資源的行為，那么就默認(rèn)為該教師關(guān)注語文學(xué)科總體內(nèi)容，即將這個(gè)收藏行為映射為TPACK這個(gè)復(fù)合度最高的要素。同時(shí)，為提高“教研空間”平臺(tái)資源服務(wù)的精準(zhǔn)化，本研究所用推薦算法忽略備課環(huán)節(jié)無效的平臺(tái)數(shù)據(jù)（如收藏行為與備課環(huán)節(jié)某一維度內(nèi)容不符的數(shù)據(jù)等）。

通過筆者手動(dòng)分析小學(xué)語文學(xué)科教學(xué)反思環(huán)節(jié)的“反思關(guān)鍵詞圖譜”，發(fā)現(xiàn)針對(duì)該學(xué)科普遍出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞分別是教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)策略、教學(xué)媒體和教學(xué)模式，為此，在本研究中將這四個(gè)高頻出現(xiàn)的教學(xué)反思關(guān)鍵詞分別映射為CK、PK、TK和TPACK。鑒于聽課環(huán)節(jié)，教研平臺(tái)為聽課教師提供了每個(gè)學(xué)科TPACK各要素評(píng)分的量化評(píng)價(jià)的文字說明和量化評(píng)分功能，因此，聽課教師根據(jù)聽課實(shí)況可以非常直觀地為執(zhí)教教師進(jìn)行各要素的打分，從而聚合了語文學(xué)科TPACK框架下的海量評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。通過將備課和教學(xué)反思環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)映射到TPACK要素，開展基于“教研空間”平臺(tái)的精準(zhǔn)教研資源推薦，也就轉(zhuǎn)化為面向定性和定量TPACK數(shù)據(jù)的資源推薦，為此，本文將分別針對(duì)這兩類TPACK數(shù)據(jù)選取不同的推薦算法開展教研資源的精準(zhǔn)推薦。

（二）語文學(xué)科教研資源智能推薦算法選擇

本研究面向小學(xué)語文學(xué)科不同教學(xué)環(huán)節(jié)，基于“教研空間”平臺(tái)，分別選用不同推薦算法開展精準(zhǔn)教研資源推薦實(shí)踐。

1.面向備課與教學(xué)反思環(huán)節(jié)的教研資源推薦算法鑒于“教研空間”平臺(tái)上備課環(huán)節(jié)與教學(xué)反思環(huán)節(jié)的相關(guān)數(shù)據(jù)是非量化的TPACK數(shù)據(jù)，依據(jù)備課環(huán)節(jié)和教學(xué)反思環(huán)節(jié)相關(guān)數(shù)據(jù)與語文學(xué)科教師TPACK相關(guān)要素的映射關(guān)系，面向備課與教學(xué)反思兩個(gè)環(huán)節(jié)，本文采用基于向量空間法開展教研資源的智能推薦。向量空間法是通過采用一組關(guān)鍵詞及其權(quán)重的向量方式來形式化表征教師的資源偏好模式，即用一個(gè)維特征向量（{（，w）（，），.，（4.，w）}來表示教師資源偏好模型，其中t;表示教師對(duì)第i個(gè)TPACK要素的興趣，如果學(xué)科教師對(duì)該學(xué)科某一TPACK要素（或要素相關(guān)資源）進(jìn)行了收藏、關(guān)注或評(píng)價(jià)，那么就視教師對(duì)該TPACK要素感興趣，權(quán)重w，用來表示教師對(duì)某一TPACK要素的關(guān)注度，如果聽課教師對(duì)執(zhí)教教師在講授各教學(xué)知識(shí)點(diǎn)的某一TPACK要素均進(jìn)行了收藏、關(guān)注或是評(píng)價(jià)，那么這個(gè)權(quán)重值就越大，表明聽課教師對(duì)該學(xué)科的某一TPACK要素的興趣度就越高，那么，教研資源的推薦就應(yīng)加大這一要素的相關(guān)資源推送。

由于備課環(huán)節(jié)的四個(gè)方面主題（即教材分析、學(xué)情分析、教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)重難點(diǎn)）在“教研空間”平臺(tái)上是相對(duì)固定的結(jié)構(gòu)化模式，因此，備課環(huán)節(jié)的TPACK要素映射是相對(duì)固定的，學(xué)科教師在備課時(shí)如果就這個(gè)四個(gè)方面進(jìn)行了有效的文字分析，就會(huì)分別映射到相應(yīng)的TPACK要素，同時(shí)也就表明教師關(guān)注該學(xué)科的TPACK相應(yīng)要素。對(duì)于教學(xué)反思環(huán)節(jié)的反思關(guān)鍵詞圖譜來說，由于教師在不同學(xué)科知識(shí)點(diǎn)的教學(xué)反思中關(guān)注點(diǎn)不同，因此教研平臺(tái)上生成的教學(xué)反思關(guān)鍵詞圖譜是隨著學(xué)科教學(xué)知識(shí)點(diǎn)的變化而動(dòng)態(tài)變化的，為此，本文將根據(jù)映射TPACK后，將備課環(huán)節(jié)映射出的TPACK各要素和教學(xué)反思環(huán)節(jié)的相應(yīng)要素進(jìn)行疊加，并計(jì)算出目標(biāo)教師的TPACK各要素關(guān)注頻度，將其視為該向量中各相關(guān)要素的權(quán)重，采用向量空間推薦算法，基于文本構(gòu)建的TPACK教研資源庫為目標(biāo)教師推薦相應(yīng)要素的教研資源。

2.面向聽課環(huán)節(jié)的教研資源推薦算法

學(xué)科教師的資源偏好往往隱含在教師教學(xué)與教研實(shí)踐過程中，有些資源偏好會(huì)顯性地表達(dá)出來，如收藏或分享資源，有些資源偏好是隱含在學(xué)科教師的行為之中。鑒于“教研空間”平臺(tái)可以全程記錄和采集學(xué)科教師的教學(xué)數(shù)據(jù)，那么通過聚合和分析這些教學(xué)數(shù)據(jù)可以挖掘和識(shí)別出學(xué)科教師的資源偏好模式，為此，本研究基于“教研空間”中的語文學(xué)科教學(xué)大數(shù)據(jù)，面向聽課環(huán)節(jié)，采用基于改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)二部圖物質(zhì)擴(kuò)散算法開展教研資源的推薦實(shí)踐。該算法的核心思想是計(jì)算學(xué)科教師之間的相似性，但不是采用傳統(tǒng)的二維矩陣計(jì)算方法，而是基于網(wǎng)絡(luò)二部圖的物質(zhì)擴(kuò)散算法。該算法的核心原理是：將學(xué)科教師和知識(shí)點(diǎn)分別抽象為點(diǎn)，將學(xué)科教師對(duì)知識(shí)點(diǎn)的TPACK評(píng)價(jià)行為抽象為線，構(gòu)建學(xué)科教師-知識(shí)點(diǎn)二部圖。在基于改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)二部圖能量擴(kuò)散推薦算法中，只要在“教研空間”平臺(tái)上，學(xué)科聽課教師共同就該執(zhí)教教師的學(xué)科相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行TPACK七個(gè)要素評(píng)價(jià)，就視為學(xué)科教師群體間存在著能量分配，通過聚合分析能量分配情況，計(jì)算出與目標(biāo)學(xué)科教師u相似的教師群體，在此基礎(chǔ)上開展有針對(duì)性的資源服務(wù)。具體來說，與目標(biāo)學(xué)科教師u評(píng)價(jià)（本文主要聚焦學(xué)科教師的TPACK評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)）過相同學(xué)科知識(shí)點(diǎn)的教師視為與學(xué)科教師u相似，該推薦算法的大致實(shí)施步驟如下：

第一步：將目標(biāo)學(xué)科教師u的初始能量設(shè)定為1。第二步：目標(biāo)學(xué)科教師u將自己的能量平均分配給自己評(píng)價(jià)過的知識(shí)點(diǎn)。此時(shí)，教師評(píng)價(jià)的某個(gè)知識(shí)點(diǎn)a的能量用公式表示為：

其中，k（u）表示目標(biāo)學(xué)科教師u的度，目標(biāo)學(xué)科教師u評(píng)價(jià)了知識(shí)點(diǎn)a則a=1，否則為0。

第三步：能量從知識(shí)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)擴(kuò)散到其他教師節(jié)點(diǎn)，即知識(shí)點(diǎn)把能量再次平均分配給所有評(píng)價(jià)了該知識(shí)點(diǎn)的教師。所有教師的最終能量是自己所評(píng)價(jià)知識(shí)點(diǎn)擴(kuò)散過來的能量累積和。這個(gè)能量代表教師v從目標(biāo)學(xué)科教師u處獲得的能量，體現(xiàn)了兩個(gè)教師之間的相似度。其計(jì)算公式如下：

k（u）表示目標(biāo)學(xué)科教師u的度，目標(biāo)學(xué)科教師u評(píng)價(jià)了知識(shí)點(diǎn)a則a=1，否則為0。教師v評(píng)價(jià)了知識(shí)點(diǎn)a則a。=1，否則為0，k（a）是知識(shí)點(diǎn)a的度。這樣，就計(jì)算出了其他教師與目標(biāo)學(xué)科教師之間的相似度。這種基于物質(zhì)擴(kuò)散算法來計(jì)算用戶的相似度，相對(duì)于采用余弦相似度的計(jì)算方法來說，計(jì)算效率快，經(jīng)相關(guān)實(shí)證研究的檢驗(yàn)，該算法準(zhǔn)確率高，推薦效果較為顯著。

通過采用改進(jìn)的物質(zhì)擴(kuò)散推薦算法可以計(jì)算出目標(biāo)學(xué)科教師最近鄰教師群體，但是鑒于這個(gè)“最近鄰教師群體”可能處于不同的專業(yè)發(fā)展階段，為進(jìn)一步提高教研資源服務(wù)的精準(zhǔn)性與個(gè)性化，“教研空間”平臺(tái)在具體實(shí)施過程中參考首都師范大學(xué)王陸教授關(guān)于教師專業(yè)發(fā)展階段的相關(guān)研究結(jié)論"，將目標(biāo)教師的最近鄰教師群體劃分為新手教師、勝任教師和成熟教師三個(gè)類別，分別面向不同專業(yè)發(fā)展階段的教師，整合語文學(xué)科TPACK各要素評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，為其有針對(duì)性地推薦教研資源。在“教研空間”平臺(tái)上，各學(xué)科聽課教師為執(zhí)教教師就某一學(xué)科TPACK各要素進(jìn)行打分，不僅可以基于數(shù)據(jù)分析診斷學(xué)科教師的教學(xué)待改進(jìn)點(diǎn)，同時(shí)，也正是基于數(shù)據(jù)舉證的方式，通過精準(zhǔn)化的教研資源推薦服務(wù)來幫助執(zhí)教教師改進(jìn)學(xué)科教學(xué)，以小學(xué)語文學(xué)科執(zhí)教教師上課為例，基于聽課教師評(píng)價(jià)反饋數(shù)據(jù)，面向小學(xué)語文學(xué)科教師的精準(zhǔn)教研資源推薦實(shí)踐探索如圖6和圖7所示。

圖6示例了面向小學(xué)語文學(xué)科執(zhí)教教師的聽課數(shù)據(jù)反饋，基于執(zhí)教教師在備課環(huán)節(jié)和教學(xué)反思環(huán)節(jié)的教學(xué)數(shù)據(jù)，整合聽課教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，重點(diǎn)挖掘和分析執(zhí)教教師在教學(xué)過程中的教學(xué)特色和待改進(jìn)的方面，“教研空間”平臺(tái)將面向待改進(jìn)點(diǎn)向執(zhí)教教師推薦相關(guān)主題教研資源，幫助執(zhí)教教師持續(xù)改進(jìn)課堂教學(xué)。

圖7示例了面向語文執(zhí)教教師某一待改進(jìn)點(diǎn)的教研資源推薦（如課文朗讀環(huán)節(jié)），實(shí)現(xiàn)教學(xué)問題診斷與教研資源服務(wù)的針對(duì)性與精準(zhǔn)化，輔助教師實(shí)現(xiàn)教學(xué)持續(xù)性改進(jìn)的目的。

六、結(jié)語

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)教研已經(jīng)成為推進(jìn)教師專業(yè)化發(fā)展的重要途徑與有效機(jī)制，教研資源作為教師專業(yè)實(shí)踐的重要媒介與構(gòu)成要素，對(duì)于學(xué)科教師的專業(yè)素養(yǎng)提升與專業(yè)能力發(fā)展具有基礎(chǔ)性與保障性作用。隨著智慧教研平臺(tái)的不斷完善與廣泛應(yīng)用，教研平臺(tái)將會(huì)沉淀出海量、無序、非結(jié)構(gòu)化的教研資源，這一方面將為精準(zhǔn)教研服務(wù)提供大數(shù)據(jù)支持，另一方面，也將使學(xué)科教師面臨海量教研資源而無法獲取個(gè)性化與精準(zhǔn)化資源的困境，本文采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)服務(wù)的研究視角，開展了基于TPACK框架的精準(zhǔn)教研資源智能推薦實(shí)踐探索，以TPACK框架下的教研能力發(fā)展模型構(gòu)建為依據(jù)，在此框架下開展學(xué)科教師教研資源需求分析，構(gòu)建教研資源智能推薦模型，通過實(shí)施精準(zhǔn)教研資源推薦服務(wù)實(shí)踐，促進(jìn)教師教研能力提升。由于不同學(xué)科TPACK各要素的內(nèi)涵和教學(xué)情境均存在著差異，為此，開展基于學(xué)科TPACK框架的精準(zhǔn)教研資源智能推薦還需要充分考察某一學(xué)科的教學(xué)規(guī)律與學(xué)習(xí)特點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上選擇恰當(dāng)、有效的推薦算法與服務(wù)模式，為不同學(xué)科提供有針對(duì)性與精準(zhǔn)化的教研服務(wù)。

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作者簡(jiǎn)介：

楊麗娜：教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榻逃髷?shù)據(jù)、個(gè)性化學(xué)習(xí)、泛在學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)教研、智能推薦。

收稿日期：2020年10月20日

責(zé)任編輯：邢西深