大数据赋能作业管理:基本逻辑、现实困境及实践路径_郝琦蕾.pdf
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1、教育管理2023 年第 3 期(总第 315 期)FORUM ON CONTEMPORARY EDUCATION2021 年中共中央办公厅、国务院办公厅颁布关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见(以下简称“双减”)1,文件明确指出校内外要切实减轻学生作业负担。然而在传统作业管理模式下减负问题愈加凸显,表现出数据采集难、信息反馈低效和学情统计不科学等现实问题2。正是缺乏科学的作业完成指导,难以平衡作业的量与质,“减负”难以形成有效的作业管理机制。随着信息技术的高速发展,大数据的研究和应用渗透到教育领域,高质量教育体系的构建依赖于教育数字化转型3。“双减”背景下为转变传统低效、
2、单一、烦琐的粗放型作业管理模式,实现高效、精准、科学的数字化作业管理模式亟需先进的大数据技术支撑。大数据不仅是一种技术,也是一种能力,即从海量数据中发现事物变化规律、准确预测事物发展趋势的能力,更是一种思维方式,即让数据成为人们分析问题、做出行为决策的基本依据4。总之,大数据具有快速处理、实时呈现、精准预测和释放数据价值等优势。因此,“双减”背景下依托大数据赋能作业管理即将数字*本文系广西民族教育发展研究中心 2022 年度课题“双减 背景下广西民族地区小学课后作业管理的研究”(编号:2022MJYJS008)和 2022 年度广西师范大学研究生教育创新计划项目“双减 背景下小学中高年级语文作
3、业设计现状调查及改进策略研究”(编号:JYCX2022015)的阶段性研究成果。大数据赋能作业管理:基本逻辑、现实困境及实践路径*郝琦蕾范小彩摘要“双减”背景下作业管理问题日益凸显,作业“减负”成效有待提高。如何创新作业管理模式以减轻学生作业负担成为研究热点。大数据为创新作业管理模式提供了新思路,基本逻辑主要为以监测功能助推学情诊断精准化、以海量数据助推作业管理决策科学化、以数据技术助推作业管理流程高效化。但大数据赋能作业管理面临诸多现实困境:师资层面,兼具精通数据技术和作业管理技能的人才匮乏;技术层面,作业数据共享机制构建不完善;学生层面,技术理性削弱对学生的关注。基于此,从三个维度提出推进
4、大数据与作业管理有效整合的实践路径:提升教师数据技术素养,实现人机协同管理的高效性;完善作业数据共享机制,提升作业诊断结果的科学性;摆正数据技术地位,树立以人为本的价值导向。关键词“双减”;大数据;作业管理作者简介 郝琦蕾,广西师范大学教育学部教授,博士,博士研究生导师,研究方向:课程与教学论(桂林541000);范小彩,广西师范大学教育学部硕士研究生,研究方向:课程与教学论(桂林541000)27DOI:10.13694/ki.ddjylt.20230508.001技术整合到教育领域的作业管理层面,通过创新作业管理模式,推动作业流程更高效、学情分析更精准、作业决策更科学。一、传统作业管理存在
5、的问题作业管理是指“中小学教师或领导者通过实施计划、组织、领导、协调、控制等职能来协调不同学科、学段学生作业实践,实现作业育人功能的活动过程”5。如图 1 所示,传统作业管理流程大致包括八个环节,即作业设计、作业布置、作业完成、作业收集、作业批改、作业发放、作业讲解、作业统计分析。参与作业管理的主体主要包括学校教研组、各科教师以及学生。教研组一般负责作业设计质量的把控,各科教师负责班级的学科作业布置、批改、讲解、评价与数据统计,学生负责完成各科教师布置的作业内容,并内化知识。这是一种由教师主导的集权式管理模式,呈现出线性的、粗放式的管理特点,容易导致学情诊断精准性不足、作业数据分析科学性不强、
6、作业流程管理效率不高的现实问题。(一)学情诊断的精准性不足“双减”政策与以往的减负令相比,更关注作业数量和作业时长的减负。在作业“减量提质”的要求下,作业设计应充分发挥其诊断分析与复习巩固的作用。精准分析学情是作业设计的前提,也是作业流程的关键。高质量的作业设计能够充分发挥作业的育人功能。然而,传统作业管理的作业设计环节内容过于统一,缺少个性化、分层化、弹性化的作业设计。在作业布置环节,教师容易出现“一刀切”,即学生作业类型统一且不区分作业难度,进而作业统计分析环节难以精准诊断出学生学习情况,最终影响作业设计质量,作业育人功能也逐渐异化。因此,缺乏工具和技术支持的传统作业管理模式难以通过作业数
7、量、作业时长、作业内容等方面的数据精准分析学情。(二)作业数据分析的科学性不强作业数据是反映学生学习情况的重要依据,数据分析结果影响教师对学情的判断6。然而传统作业管理模式下,存在作业数据收集片面化、作业统计分析主观化和作业讲解表面化等情况。在作业数据收集环节,一般通过收集学生作业本、习题册和试卷等结果性材料来判断学生的知识掌握程度,但缺少过程性数据、纵向发展性数据的收集,难以分析学生在作业过程中的行为变化。在作业数据统计环节,教师完成作业批改后,由于缺少作业时段分布统计、作业用时统计、作业整体准确率等信息数据统计,进而依赖主观感觉反馈学生的作业数据。在作业讲解环节,由于缺少统计工具的辅助,教
8、师对题目正确率、群体分类统计、典型性错误难以进行针对性讲解,容易造成作业内容“全覆盖式”的批量讲解,进而出现讲解浮于表面的情况。因此,传统作业数据分析具有很大程度的局限性、主观性和不确定性,不利于教师对学生知识的理解程度、能力的发展情况做出科学判断。(三)作业流程的管理效率不高从传统作业流程图中,可以发现作业收集具有繁杂性、作业流转单向性、作业反馈延时性等方面的局限。从学生角度来看,一是作业的收集、整理和发放需要小组长、课代表以及学生干部多层分工,体现出人员分工的繁杂性,并一定程度上占用学生的学习和休息时间;二是在作业完成环节,学生的作业需求不能得到及时满足,特别是课后作业、寒暑假作业受时间和
9、空间的限制,以及存在疑惑时不能实现随时随地跟同学和老师进行高效沟通,导致作业反馈存在延时。从教师角度来看,平时课堂作业的发放和回收至少需要两天时间,寒暑假作业的发放到回收时间更是一到两个月,其间很难直接获取学生作业的完成情况,这容易造成教师和学生之间信息沟通延迟,难以让学生得到及时有效的作业指导,容易错过教育的最佳图 1传统作业管理流程图28时机。因此,传统作业管理模式存在信息传递与反馈延时现象,容易降低学生学习效能以及教师工作效率。二、大数据赋能作业管理的基本逻辑改进作业管理模式是减轻学生作业负担的重要途径,是全面落实“双减”政策、发挥作业育人功能的关键所在。通过构建以大数据、人工智能、5G
10、、云计算等为依托,以充分激发数据活力为前提,以数字化作业管理平台为核心,形成多元主体共同参与的数字化作业管理模型(如图 2 所示),提出本研究数字化作业管理基本逻辑,即以大数据的监测功能助推作业学情诊断精准化、以海量数据助推作业决策科学化、以数据技术助推作业流程管理高效化。(一)精准化:大数据以监测功能助推作业学情诊断数据是过去、现在和未来的连接,其特有功能用于驱动作业管理精准化,将有助于师生了解过去、把握现在、预见未来7。其一,大数据有助于教师通过可视化的作业数据,了解学生知识内化、能力发展以及学习态度。具体来说,大数据平台依托信息技术将作业的历史数据和预习数据进行采集并分析,帮助教师了解学
11、生课前自主学习的相关信息。其二,大数据的监测功能有助于管理人员实时监控作业情况,实现动态监管。作业数据平台能快速统计完成作业的人数、答题的正确率,并且生成答题错误的学生名单和可视化的统计图表,进而方便学生、教师、家长、教研员、平台管理员实现数据信息平台实时查看和动态监测。数字化作业管理平台还可以代替人工,精准地分析作业题目的得分率、难度、信度、区分度等8。因此,教师可以通过在线数字化作业平台收集数据以及结合线下对学生实际学习过程中的差异性数据,精准布置不同层次、不同类别、不同难度的作业,从而落实“双减”政策,倡导作业布置实现弹性化、分层化和个性化的目标。其三,大数据有助于预测未来,优化数字化作
12、业管理流程。预测是大数据的重要功能。大数据技术能记录学生的学习效果以及记录教师作业布置、批改、反馈等情况。通过相关指标的分析,预测学生学习的态度和行为等倾向,帮助教师进行教学反思并加快转变落后的作业管理理念。总之,借助大数据技术优化传统作业管理流程的同时,也能摸清未来作业管理机制升级优化的方向。(二)科学化:大数据以海量数据助推作业管理决策大数据具有大量化的特征,能够弥补直觉主义影响下的传统作业管理缺陷,助推作业管理者做出科学决策9。海量数据助推作业管理决策科学化主要体现在:其一,海量的作业数据助推作业管理主体决策科学化,从而满足不同学生的个性化作业需求。具体来说,大数据凭借海量的作业信息采集
13、,运用严密的逻辑推理,可以客观地从作业习惯、作业需求、作业过程以及作业结果等全面地展现学生的作业情况,从而帮助教师对学生进行更直观的审视与评估。因此,参与作业的主体可以根据海量数据更科学地了解学生的作业时间、作业数量、作业难度、作业思维特点、作业动机以及作业情绪等,科学地制订符合学生个性化的作业方案。其二,海量作业数据助推作业管理部门构筑共治共享的科学管理模式。海量数据的云端储存,借助信息技术,能够实现跨学科、跨部门以及跨学校的作业数据资源共享,推进作业管理简约化、可操图 2大数据驱动的数字化作业管理模型图29作化、规范化、专业化与科学化进程。(三)高效化:大数据以数据技术助推作业管理流程高效
14、、快速是大数据技术的重要特征,在大数据技术介入下的作业管理能够转变过去低效的人工监督和管理方式10。其一,在作业管理内部结构中,大数据技术干预下的作业管理流程更加高效。有研究人员针对作业数字化流程再造后的作业管理效率进行调查,提出在传统作业管理基础流程中增加数字环节,促使作业布置更加科学合理2。结果表明:虽然作业管理流程增多,但是整个作业流程总耗时降低,这能够大大提升作业流程效率以及作业流程的科学性和合理性。其二,在作业管理外部结构中,大数据技术的嵌入能使教育行政部门、学校、教师和家长通过多种数字渠道对作业管理施加影响,并对其进行监督和约束。大数据能凭借信息技术的互联互通、动态高效以及数据的客
15、观共享,将不同主体连接成一个数据整体,通过厘清复杂主体间的角色定位,探索不同主体有效互动的规律和模式,形成数据赋能作业管理的多元共治格局。三、大数据赋能作业管理的现实困境大数据为作业管理提供强有力的保障,但在实践过程中,大数据技术能否实现对作业管理的应然价值,能否推动作业管理精准化、科学化、高效化,在师资、技术以及学生层面还面临着现实困境。(一)师资层面:精通数据技术和作业管理的人才匮乏精通数据技术和作业管理的人才是实现数字化作业管理的重要内驱力,同时影响着作业管理的成效。当前,制约兼具精通数据技术和作业管理技能的复合型人才输出的影响因素主要有以下三个方面。首先,外部环境支持不足。教师人才队伍
16、依托各大高校培养,高校的办学实力、人才培养方案、人才质量制约着教师队伍的智能结构和技术水平。其次,作业数据平台构建不完善。各校数字化作业平台建设质量参差不齐,产品开发设计技术不成熟,易用性不强,教师信息技术水平不高,使得数字化的作业平台未能充分发挥出预期效果,反而因为数字化作业平台冗余和繁杂的作业流程加重教师和学生的作业负担。最后,教师的数据技术素养不高。一方面,教师的作业数据意识不够敏锐。部分教师信息技术技能薄弱,而作业智能管理需要依托数据技术本领,庞大的教学工作量让教师疲于应付日常工作而忽视数据技术的学习。另一方面,校长对教师专业发展重视不够。校长对教师专业发展的认识直接影响到教师队伍的专
17、业成长,甚至在一定程度上决定了教师队伍的专业水准11。校长是否具有较强的数据意识和数据思维,是否能够从顶层设计出发,建立符合科学高效的作业管理体系,引导教师把作业育人观念和大数据思维相融通,都直接影响着兼具精通数据技术和作业管理人才的队伍建设。(二)技术层面:数据共享机制的构建不完善海量数据是助推作业管理决策科学化的重要依据,数据共享能够有效整合多源数据,促进大数据应用,提升作业管理决策效率。然而,目前各省市资源配置不均衡12,数据共享平台的建设思路和方式仍有较大差距,故而数据共享机制的构建存在诸多困境。首先,城乡学校的基础设施存在较大差距,数据共享机制未能全面建设。由于城乡教育资源的不均衡,
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