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江虹:应对大数据教师当有“转化”思维

2018-07-17 14:21:14 中国教育报 责任编辑:刘莉
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教育信息化带来了教与学方式的深刻变革,大数据等新技术已经与教师教育产生深度融合,在促进教师专业发展、助推教师教育教学全方位变革与创新发展过程中的巨大潜力也取得了教育界的共识。很多学校将课堂作为推动学校内涵发展的主阵地,通过信息化手段对教师进行课堂观察、数据采集和分析,得出测评结果,然后制定相应的提升措施,不断促进教师教学水平的提升。

  教育信息化带来了教与学方式的深刻变革,大数据等新技术已经与教师教育产生深度融合,在促进教师专业发展、助推教师教育教学全方位变革与创新发展过程中的巨大潜力也取得了教育界的共识。很多学校将课堂作为推动学校内涵发展的主阵地,通过信息化手段对教师进行课堂观察、数据采集和分析,得出测评结果,然后制定相应的提升措施,不断促进教师教学水平的提升。

 
  教师要有大数据转化的主动自觉
 
  目前,以大数据技术为核心的课堂观察方法与技术改变了以往单纯凭借个人价值观和个人经验的听评课方式,实现了基于数据证据链的课堂教学行为大数据的诊断与分析:这种方法首先对教师的教学模式、讲授、提问、理答方式、师生对话等课堂教学的关键环节和关键因素进行观察,通过信息化手段进行大数据采集和记录,然后进行基于大数据证据链的综合分析与评价,指出本次课堂教学的特征、优缺点等,或者会给教师一份课堂大数据分析报告作为反馈。
 
  对于教师而言,阅读一份课堂观察大数据报告的文本不难,而真正发挥大数据的作用,将从中抽离出的结论反向“落地”,使之进入课堂教学的操作层面,实现大数据与教学实践之间的融通,从而将大数据变成教师反思教学行为的依据、开展课堂变革的线索、改进和提升教学水平的抓手,为学校内涵发展提供源源不断的内生性资源,则需要教师建立起数据“转化”的思维。
 
  目前,信息化手段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、把握和利用已是无可回避的大趋势。面对这一挑战,教师要在大数据转化的三个环节形成自觉:首先是大数据输入的自觉,即教师需要有一定的“数商”,即能对大数据敏感,并能进行大数据收集、分析等输入的自觉;其次是大数据加工的自觉,即在大数据输入之后,教师需要有意识地培养自己将大数据与教学实践进行有效勾连,并将大数据转化为教学方法、教学设计等的自觉;最后是大数据输出的自觉,即在教学经验、成果等的表达、推广层面,教师需要自觉形成有数据、有依据、有证据地进行表达的习惯,使数据化表达成为教师教育教学生活的常态。
 
  教师要有大数据转化的行动逻辑和实践载体
 
  无论是从大数据到教学实践还是从教学实践到大数据的转化,都暗含着各自的转化逻辑。如,课堂教学观察大数据是以一定的教学、评价等理论模型作为依据和行动逻辑,将教师直观的、具体的、生动的、感性的课堂教学行为以一种高度抽象、概括和理性的形式呈现出来。同理,教师要充分挖掘和利用大数据,也需要按照一定的逻辑,依托教学领域的各种理论或实践智慧,生成关于教学模式、讲解、提问、理答方式、师生对话等大数据的转化策略、方式、效果及评价。
 
  教师需要一定的载体,才有可能将从大数据中提取到的信息转化落地。从一个教学过程的全景来看,大数据转化有三个载体:
 
  教学设计。对大数据进行转化的一度解读在教学设计阶段。即教师在进行教学行动之前,根据从大数据中提取到的信息、自身教学风格和学情进行教学设计,通过大数据精准地定位一个教学设计的优势、短板主要困难和障碍以及和没有大数据做依据的教学设计之间的差异,从而规划好下一步行动的“蓝图”。
 
  教学过程。对大数据进行转化的二度解读在教学过程阶段。即教师按照教学设计进行教学的过程中,有意识地通过一定的策略、方法将从大数据中提取到的信息与教学实践过程中的导入、讲解、提问、理答、对话等环节相互作用,从而实现预期的教学目标。此外,教师也需要在教学过程中对课堂现场生成的大数据加以识别和提取,并能够在此基础上进行利用和创造,将其转化为新的大数据。
 
  教学反思。对大数据进行转化的三度解读在教学反思阶段。即教师要对自己基于大数据的课堂教学进行反思,即通过前后数值的对比,分析自身的教学行为、课堂教学效果等通过大数据的引领所产生的变化,对哪些是预期变化,哪些是生成性变化进行判断;对哪些因素和细节通过大数据的帮助由抽象变得具体、由模糊变得清晰、由不准确变得准确等进行记录。反思之后,教师还要能够带着这样的反思和改进措施进入下一个教学设计和教学过程中,形成不断依靠大数据来提升课堂教学品质的循环。
 
  教师要有大数据转化的理性判断
 
  使用信息化手段对课堂教学进行大数据收集和分析处理,是教育通过与技术的结合来推动自身改革和创新的进步表现。可以预测,这种半智能化技术手段在教育领域的应用范围还会持续扩大和深入。但是,事物都有两面性,教师在拥抱这种技术手段的时候,也要对其保持理性,保持批判,尽量做到有“理”有“限”有“度”。
 
  大数据使用的“理”。“理”就是不单就数据谈数据,而是同时注重把握大数据背后的原理或理念。每一套大数据的产生,都建基于一定的原理或理念模型,而这些模型产生的背景、条件和核心要素等,有可能和当下的应用环境有所差异。因此,教师在使用大数据的时候,要努力追求做到不但知其“术”——能读懂大数据,更知其“道”——能把握大数据背后的原理和理念,从而更加智慧和灵活地使用大数据。
 
  大数据使用的“限”。“限”就是为大数据的使用范畴划定边界。任何一种工具的开发都是针对某一种特定的对象,因此,每一种工具的适用性都是有限的,教师需要对测评方法与测评对象的适切性保持清醒的认知。大数据作为一种测评方法,适合何种性质的学科、何种类型的教学都需要教师进行审慎的判断。
 
  大数据使用的“度”。“度”就是理性看待大数据手段的工具价值,不过度倚重数据。以大数据为代表的量化测评方法只是众多教学测评手段中的一种。尽管这种方法因其精准性、直观性等优势在当前学校课堂中得到相当广泛的应用,但因为教学过程是一个涉及教学技术、教育价值、师生心理变化等显性、隐性要素交相作用的过程,教师依然要重视传统质性测评方法的价值和作用,使二者有机结合,共同促进教学品质的提升。
 
  (作者单位:北京市海淀区教育科学研究院)