数据驱动精准教学的实然困境与应然进路.pdf
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1、现代远距离教育 年第 期总第 期【基金项目】国家社会科学基金教育学一般项目“学校立德树人的长效机制研究”(编号:)。【作者简介】冯永刚,博士,山东师范大学教育学部副部长,教授,博士生导师;吕鑫源,山东师范大学教育学部硕士研究生。教育信息化数据驱动精准教学的实然困境与应然进路冯永刚,吕鑫源(山东师范大学,山东 济南 )【摘要】迈入大数据时代,数据驱动的精准教学已然成为这一时代教学范式的应然变革,其能够满足学生个性化的学习需求,规避教师随意化的指导与评价,推动教学范式的科学化转向。然而,囿于大数据运用的双刃剑特性,精准教学亦面临着空前非凡的挑战,具体表现为教学伦理性的偏失、个性化教学的悖逆、学生潜
2、能性的遮蔽与教师权威性的失落。消解数据驱动精准教学的困境,要强化数据收集的伦理取向,彰显精准教学的“精”与“准”,复归学习者的个性与整全性,提升教师的数据智慧,从而推动精准教学的优化与完善。【关键词】大数据;数据驱动;精准教学;实然困境;发展路向【中图分类号】【文献标识码】【文章编号】()在万物互联的时代,作为变革世界的新兴科技力量,大数据正以势不可挡之势深度融入社会各个行业和领域。年 月,联合国发布 大数据促发展:挑战与机遇 白皮书,提及“大数据时代已然来临,大数据的产生会给社会诸多领域带来深远影响,教育亦不例外 。”大数据时代的到来,使得教育事业的发展发生了翻天覆地的变化,而对于课堂教学的
3、冲击与影响尤甚,具体表现为课堂教学范式逐渐走向科学化、精准化、智能化与个性化 。于此背景下,精准教学成为教育界关注的焦点话题。在国家政策宏观引领以及教育相关者的努力下,大批关于精准教学的实践探索开始涌现。中国基础教育大数据发展蓝皮书()明确提出了“数据驱动的精准教学”的主题,这也大大促进了精准教学的深化研究。然而,大数据不仅为精准教学提供了千载难逢的机遇,亦给其带来了不容小觑的挑战与诘难。在关注到大数据驱动精准教学的“丰功伟绩”之时,也应当看到高悬于精准教学之上的“达摩克利斯之剑”。据此,明晓数据驱动精准教学的价值与困厄,寻得精准教学发展的应然进路,以期使精准教学更好地服务于提升人才培养质量,
4、就显得尤为重要而紧迫。一、精准教学:大数据时代教学范式的应然变革 世纪 年代,奥格登林斯利()发现,在实验室条件下记录被试行为的频次和相应速度等数据,并据此调整被试的活动,将有助于取得更佳的学习效果 。此实验活动与斯金纳行为主义学习理论相结合,形成了早期精准教学的雏形。这一时期的精准教学被称为精准教学 ,但囿于理论基础的局限性,精准教学 过分强调行为结果,忽略了学习者的行为过程、内隐表现以及个性化发展,且具有明显的机械主义倾向,因此,精准教学在这一时期并没有得到广泛应用。世纪 年代,精准教学开始用于提升学生成绩以及为特殊需求的学生学习提供帮助。美国佛罗里达州、华盛顿州以及加利福尼亚州等多个区域
5、应用精准教学的实践证明,精准教学在提高学生学习效率、节省学习时间以及协助严重残疾学生的学习等方面具有显著成效 。但教育领域并没有形成精准教学的一般模式,故而亦没有得到大范围推广。世纪 年代,国际教育领导研究中心创始人威拉德达格特()在研究精准教学理论和实践的基础上提出了精准教学的理论框架,这为后来精准教学模式的革新提供了重要的理论基础。进入 世纪,人类进入信息化发展阶段,智能信息技术与教育教学的融合程度持续加深,教育领域开始汇集规模更大、速度更快、种类更丰富的海量数据。基于此,教师的教学活动安排、教学测评与干预、教学管理以及学生的个性化学习、针对性补救等获得了更加真切可靠的数据依托和技术支撑。
6、是故,学者们丰富了精准教学的含蕴并高度关注精准教学与数据的紧密联系,进而提出以数据驱动的精准教学,这为精准教学理论研究与实践探索带来了动力和活力。对于大数据时代精准教学的界定,研究者结合自己的研究视角和研究立场,提出了各自的见解或答案,可谓见仁见智。“精准教学是借助信息技术实现高效减负的个性化教学方式,属于人本主义指导的教学实践。”于此意义之下,精准教学之“精准”被赋予了崭新的含义,包含目标、问题与干预的精准 。继而又指出“以测辅学”是精准教学的核心机制,精准教学在很大程度上依靠处理与分析数据 。有研究者认为,大数据驱动的精准教学是指以大数据技术为手段,在精准把握学习者学业状况的前提下,实现教
7、学目标、教学内容、教学活动、学生评价、教学决策的精准化,并使教学过程与教学结果可量化、监测、调控的教学形式 。还有研究者认为,大数据时代的精准教学是基于人机协同分工、着眼于学生的个性发展与个体差异、立足于因材施教理念并追求极致发展的教学形式与教学实践 。精准教学是以学习者个体差异性为逻辑起点,以学习者个性化发展为理想愿景,以教学精准定制化为实现之道的教学形态 。以上阐释中,研究者在对精准教学的界定中各有偏重,但共鸣是显而易见的:一方面,精准教学是一种依托于大数据技术、立足于处理与分析数据的教学形式,其不仅需要通过诸多数字化技术搜集巨量的伴随性学习数据,而且需借助大数据技术形成群体数据和个体数据
8、,并在一定教学理论的指导下,对学生的系列数据进行技术性分析,为教师的教学全过程提供科学依据。而除了收集与分析学生的数据,精准教学亦会探查与分析教师教学、教学管理与评价等方面的数据,以推进教学的优化与完善。另一方面,精准教学立足于个体差异,旨在实现个性化教学和达成学生的个性化发展。教师通过智能技术综合分析群体或个体学情后,精准设定教学目标、精心筛选适配的教学内容、有效组织教学活动,引导学生认识到自身学习水平、不足及其诱因,在此基础上形成个性化、适切性的教学干预,以此满足学生差异化的学习需求,促成学生个体的个性化成长。综上所述,精准教学是数据驱动型教学的典型代表,是教学现代化的高级形态。质言之,精
9、准教学是基于学习者的个性差异与个体需求,立足于因材施教的教学理念,依托智能技术收集、筛选与分析数据,通过人机合理分工为教师差异化、精准化、智慧化的指导与评价以及学生的个性化、整全化发展提供科学依据的教学形态。迈入大数据时代,依托大数据、云计算、数字孪生等智能技术的功能特性与推进态势,精准教学得以长足发展,亦成为这一时代教学范式的应然变革。(一)满足学生个性化学习需求的殷切呼唤人之为人的差异体现于个性之中 。因材施教一直是教育的梦想,个性化学习则是因材施教的具体表现 。大数据时代,人们对于实现个性化学习满怀期待。而此时,精准教学所表现出的“量身定制”性能在很大程度上满足了学生个性化、差异化的学习
10、需求,进而有效推进教育质量的提升。具言之,在大数据时代,学生在学习中的行为状态都能够转换成相应的数据符号,成为学习表现的考察因素。依托数字化工具,精准教学可以实时性探查学习各环节的行为数据,形成全面、精准、及时反映学情状况的多模态数据源。比如,穆德里克()等开发了一款名为 的数字化智能系统,其可以实时采集学习过程及学习结果数据,包括眼动追踪、面部表情、语音识别、生理变化等方面的数据。以此为基础,借助大数据画像技术,智能工具可对前期收集的多维度行为数据进行定性和定量分析,将图像、音频、视频、语义等进行关联,使不同模态呈现映射关系。而后,智能技术会从这些映射关系中提取典型特征,借助异构模态数据协同
11、推理,并用具体的“标签”进行画像描述。如此这般,精准教学就能够通过立体动态、直观具象的方法呈现学生的样貌,掌握学生差异化的学习状况。教育者则依据标签所示的教育对象的需求特征,调整教育内容和教育方法,实现“供给侧调整”,以推进供需双方的精准对接,满足学生个性化的学习需求。窥之可见,凭借数据基础和技术条件,大数据时代的精准教学能够有效助力个性化学习的实现。(二)规避教师随意化指导与评价的现实吁求在传统教学中,教师的教学主要依靠自身的专业水平和教学经验,这可能会导致其指导与评价趋于随意化与主观化。譬如,一些教师在对学生进行评价时,往往基于模糊的经验判断,通过“优”“良”“中”“及格”“差”等宽泛的程
12、度词来评判学生的学习表现 ,而这种“随意化”的评价会在一定程度上掩盖学生的真实水平。大数据时代,为了适应新时代的新变化,教师应从经验化、随意化教学的窠臼中解脱开来,充分把握数字化资源所带来的良机,促使自身的指导与评价走向准确化和科学化,以适应新时代对于教师的新要求。精准教学就成为教师达成这一条件的不二之选。一方面,精准教学在收集与分析学生数据之时,亦在探查教师自身的多方面数据。智慧巡课系统能够全方位采集教师的教学过程,并可依据智慧化功能科学分析所采集的数据。教师能够在课下得到即时的反馈与建议,并据此优化自身的教学指导和评价环节。实质上,技术在其中担任起了“教师之师”的角色,并赋能于教师对学生的
13、指导和评价,使其更加有效和适切。另一方面,在大数据时代,“真实的教学数据不会 说假话,它会赋予教师 显微镜 式的观察能力和 望远镜 式的预测能力,让教师充分了解每一位学生 。”在数据驱动的精准教学中,各种信息系统和软件平台在“不知不觉”中积累了大量数据,基于此,教师能够真实、全面、细微地把握学生的学习数据。借助智能可视化工具,教师可以筛选、分析这些学习数据,自动以散点图、气泡图、雷达图、矩形图、标准变速图等可视化图表呈现,并从中找出数据之间的关联性,探明学生学习的走势或预测学生未来的学习情况,以此作出符合学生真实情况的指导与评价。综上,智能技术的数据收集和可视化呈现,不仅减轻了教师手工记录和人
14、脑分析数据的负担,而且使得教师的指导与评价更具针对性和有效性。(三)推动教学范式科学化转向的应然抉择教学范式是对教学活动的全局性归纳和概括性总结,“既包括了教学的理论支撑、研究方法,亦包括了教学模式、学习策略以及教学评价方式等 。”传统社会的教学范式是属于经验模仿型的,教师往往依据自身的教学经验进行教学设计,组织教学活动。夸美纽斯()在 大教学论 明确指出,教学是“把一切事物教给一切人们的全部艺术”。在夸美纽斯看来,如同印刷器能“复刻”知识一样,教学亦能把教师传授的知识以及课本上的内容当成“墨汁”,传递给类似于白纸的孩童,这生动刻画了传统经验模仿教学范式在知识传递方面的本来面貌 。不过,我们很
15、难称此教学范式是“科学的”,因为在经验模仿教学范式之中,教师在教学全过程中居于主导位置,教学目标的设定、教学环节的设置、教学干预的实施等多由教师掌控,学生的主体地位则遭遇旁落。固然,我们不排除教师的精准预设和有效组织,但教学是师生的双边活动,若缺少来自学生方面的声音和信息,教学将难以实现“有据可依”。大数据时代,以数据驱动的精准教学大大推动了教学范式的科学化,其冲破了传统教学模式所固有的弊病,教学的各个环节(甚至是某道习题的选用)均以全面性、伴随性、具体性数据为基石。具体表现为:第一,教师能够借助大数据等智能技术充分收集学生的学习数据,精细化把握学生的学情状况,并基于学情状况对教学目标进行分解
16、和细化。比如,原本“熟练掌握 以内的加减法”的模糊性教学目标,可以在充分把握学生学情状况的基础上转变为“分钟之内完成 以内加减法 道,正确率为 ”的精确性教学目标,以此形成较为“科学化”的目标描述。第二,大数据智能技术能够有效助力教学内容的精准化定制,其能够根据数据的相关程度和因果关系,将符合条件的教学内容呈现给学生,以实现教学内容的“科学化”。第三,教师可以凭借数字化技术全面搜集、分析学生在诸多方面的学习情况,进而发现其背后的内在规律与发展趋向,探明其在学习中所存有或可能存有的困境与缺陷,并以此为基础提出有针对性的干预措施,从而达成教学干预的“科学化”。有研究对 名本科生进行了为期三周的课堂
17、录像,并对视频资料进行编码处理,发现这些大学生的课堂参与边缘化问题十分严重。之后,利用相关分析、多元回归分析等数据分析方式找到了课堂参与边缘化问题的诱发因素,并基于此采取了切实可行的举措,进而改善了学生的课堂参与状况,有效促进了学生的深度学习 。第四,教育者能够在明晓各类评价要素指标的基础之上,依托智慧化技术采集学生德智体美劳多方面的真实性表现数据,为每类评价指标寻找相关依据,以此推进教学评价的“科学化”。比如,有研究利用生成式人工智能技术构建面向学生学业述评的智能生成模型,这一模型能够从学生数据的个性化分析中捕获潜在信息,并被实证研究证明其能够提升学生学业述评的效能 。总之,精准教学使教学“
18、有据可依”之时,亦使得教学范式逐渐迈向科学化。二、数据驱动精准教学的实然困境进入大数据时代,精准教学取得了前所未有的发展契机,数据技术使得教学目标、内容、测评、干预实现精准化,有效满足了学生个性化的学习需求,规避了教师随意化的指导与评价,并最终推进了教学范式的科学化。然而,囿于新兴事物的双刃剑特性,数据驱动的精准教学是有限度的,其在一定程度上会为教学伦理、教学实施、学生潜能、教师权威带来诸多难以预知的风险。因此,在精准教学的“热潮”之中必须做出“冷思考”,理性审视精准教学背后的“莫拉维克悖论”,明晓其在推行之中的诸多现实困境。(一)数据采集的越度与教学伦理性的偏失数据是实现精准教学的强中之基,
19、精准“教学”依托于精准“测量”。以数据驱动的精准教学强调将多维数据作为教学决策的科学依据,这就需要对个体或者群体的学习过程展开持续的追踪和监控,使学习行为、学习状态、学习结果等各类教育信息“成为可捕捉、可量化、可传递的数字存在”,进而从中挖掘有价值的教学信息。这种方式在很大程度上提升了教学的精准性,但由于过度收集学习者的伴随性数据,极易引发一系列伦理争议,为教学伦理蒙上了阴影。其一,“全方位实时”的数据搜集对于隐私的侵犯。多模态数据的采集是精准教学的基本前提,因此,在精准教学中,为了知晓学生的整全境况,不仅会通过人工智能数据采集工具自动抓取学生在网络平台的学习痕迹和行为数据,而且会借助智慧化媒
20、介自动获取学习者在智能可穿戴设备中的隐秘信息,如学习者佩戴的眼镜、头带、手表、手环等设备中的运动信息和健康数据。另外,为了实现教学环节的最优化,教师在教学过程中的各方面数据也会被智慧化工具所采集和使用。可见,“全方位实时”数据的收集给学生及教师的隐私构成了极大的威胁。若学校缺少数据管理部门或教育相关者缺乏数据安全意识,极有可能导致泄露隐私。而“很多组织以及个人并没有确切说明他们会如何使用数据,以何目的使用数据 ”,更有甚者会将教育数据进行商业交易,若不加以规制,其产生的伦理后果将极为恶劣。此外,数据的价值具有多元化的特质,因此,在精准教学中产生的数据虽然旨在监测、分析教师及学生在教学和学习上的
21、表现,但这些数据也能被解读出其他信息,比如生理、心理方面的缺陷等,这亦会对教育相关者的隐私安全构成威胁。其二,“全景敞视”的数据监控对于教学合价值性的规制。教学合价值性能够促进教学自由的实现,引导人向善向上发展。在精准教学中,“大数据持续的数据监测、跨平台的数据聚合以及数据的广泛分布等特征”,使得学生如同处于“全景敞视监狱”之中,时刻受到监控,这对全面收集信息的作用是毋庸置疑的。然而,“唯技术化”倾向的“监控”难以彰显应有的教学关怀,致使教学价值失序,不仅会压制学生的道德选择,无以建构人作为主体的自由精神,而且也易导致教师被数据“牵着鼻子走”,其一言一行都难以逃脱数据的“算计”,难以进行有效的
22、教育性教学。除此以外,囿于数据生命周期的延长,数据的永久存储成为一种可能,学生全部过往的数据都有可能被记录。过往的个人数据也可能成为其入学或求职时的评估依据,并为当事人贴上具有某种暗示意味的“电子标签”。如此这般,学生过去出现的问题、所犯的错误都难以逃脱数据的“魔掌”,致使“数据技术中人的消隐”,进而会导致学生对以往的错误心有余悸,对未来的学习和发展丧失信心,窒碍学生的自由发展,滋生只见“技术”不见“人”的隐退怪象,伦理性在“全景敞视”的数据监控下被遮掩。(二)数据筛选的偏差与个性化教学的悖逆精准教学认为学习者存在差异。学生的差异性是精准教学的逻辑起点。从精准教学的终点来看,其指向于学生各方面
23、的有效成长,实现个性化发展 。因此,精准教学需要在教学环节中时刻彰显学习者的个体属性与差异特性,充分满足并实现学生的差异化学习需求,进而达成个性化的“教”与个性化的“学”。在本质上,精准教学之所以能够优于传统教学,正是因为其可以在某种程度上“为学生提供与他们自身个性化学习特征和学习需求相匹配的个性化教学服务”。然而,主观化、程式化的数据筛选易使精准教学落入模式化、同质化的囹圄,悖逆了其应拥有的差异性与独特性。其一,“主观化”筛选的个性偏离。在精准教学中,教师要想作出有效的教学决策,必然需要经历数据收集、数据筛选、形成信息、生成知识等步骤 。而在这过程中,数据筛选是十分重要的环节。数据筛选亦称数
24、据过滤,是指根据过滤要求筛选和保存符合条件的、能够满足自身需求的代表性数据的过程 。海量的数据资源虽为教师的教学提供了相对坚实的支撑,但教师对于教学数据的筛选在很大程度上仍依靠自身的个体性标准与主观性经验。实际上,此标准或经验可能存在狭隘的偏见与固执的谬误,这会阻碍教师把握学生个体性特征以及关注差异化诉求。若教师凭借单一的标准,仅从班级整体层面筛选数据,很有可能致使具体个人的差异性遭受忽视,进而使教师的教学与学生的个性化发展“背道而驰”,成为个性化教学的牵制力量。其二,“程式化”筛选的同质危机。在精准教学中,对于数据的筛选不仅需要依靠教师发挥主体性,而且有赖于智能算法发挥应有作用。智能算法依托
25、自身固有的筛选机制,过滤掉“无关的”“多余的”信息,保存“有用的”“准确的”数据。但算法是依据预设的数学公式进行输入、计算、输出信息的运行工程,其工作路径是固定化的 ,这使得算法对于数据的筛选亦走向程式化。然而,学生并非“用数据表示的物理形态的人”,真正的学生个性化发展是依据学生的学习意愿、兴趣、求知欲等来调动学生的自觉能动性,发掘其内在潜力,并非依据程序化、公式化的筛选为其匹配固定内容就能实现的。若教育算法仅仅依靠相同的路径或方法“批量化”筛选学生的数据,并据此匹配相同或相似的教育资源,容易导致“对对象、现实、感性等只是从客体的或直观的形式去理解,而不是把它们当作感性的人的活动、当作实践去理
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