数据驱动教学数字化转型:机理、场域及路径.pdf
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1、Vol.33 No.9 2023 16 数据驱动教学数字化转型:机理、场域及路径数据驱动教学数字化转型:机理、场域及路径*刘邦奇刘邦奇1,2(1讯飞教育技术研究院,安徽合肥 230088;2西北师范大学 教育技术学院,甘肃兰州 730071)摘要:摘要:数据是推动数字化转型的关键要素,而充分发挥数据的价值,是推动教学数字转型和智能升级的必然选择。基于此,文章首先梳理了数据要素化的属性与价值,阐释了三个层级的数据价值释放机理;接着,文章探讨了数据驱动教学数字化转型的定义,并设计了包含数据赋能、技术支撑、数字转型、智能升级四个要素的逻辑框架;随后,文章分析了数据驱动的精准化教学、个性化学习、智能化
2、考试、数智化评价、精细化管理等教学数字化核心场域;最后,文章提出基于大数据精准教学系统的因材施教路径。文章的研究为推动数据驱动教学数字化转型落地、破解当前教学改革中规模化因材施教难题提供了创新策略,对于开展教育数字化转型的探索与实践也具有参考价值。关键词:关键词:数据价值;教学数字化转型;教育大数据;精准教学;因材施教【中图分类号】【中图分类号】G40-057【文献标识码】【文献标识码】A【论文编号】【论文编号】10098097(2023)09001611【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2023.09.002 数据是数字化转型的强大驱动力和基础1,而课堂是教育数字化
3、转型的核心和主阵地2。教育数字化转型的落地落实,必须把握数字化转型的本质特征和数据关键要素,聚焦教学核心场域进行科学谋划。长期以来,人们积极探索数字技术支持的教学变革,研发了大量的课堂教学产品,并利用各类智能工具进行教学,这些产品和工具对于促进教学方式变革、提高教学质量和效率发挥了积极的作用。但在教学实践中依然存在一些难题没有解决3,如学的方面存在个性化学习资源难以获取、错题解决效率低、针对性评价反馈不够及时,一些学生在校内学足、学好的需求得不到充分满足等问题;教的方面存在对学生学情的分析效率低,教学资源准备费力、耗时且利用率不高,分层作业实施困难,一些教师的教学效果不理想、教学效率不高等问题
4、。这些问题的长期存在,使得教学提质增效、师生减负难以落地,规模化因材施教和个性化学习也难以真正实现。究其原因,主要在于缺乏学情诊断的循证依据、缺少对学习数据价值的挖掘、欠缺及时的评价反馈等。数据是数字化转型的关键要素,就数据赋能的潜力来看,数字化转型通过数据深度挖掘优化,以数据生态延伸价值生态,有助于实现教育系统的创新和变革4。在教学数字化实践中,数据已成为教学决策、改进和评价的强大驱动力。因此,如何发挥数据赋能价值,探索数据驱动的教学变革理念与路径,成为推动教学数字化转型的重要现实课题。一一 数据要素化及其价值释放机理数据要素化及其价值释放机理 承认数据对教学变革的关键作用及其在数字化转型中
5、具有关键要素的地位和价值,是在数字经济发展过程中将数据作为生产要素并结合数字教育的实际而提出来的。可以说,数据要素化是数字化转型的必然要求。2020 年,“数据”被列为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素5,成为驱动数字化转型的新动力。2022 年,我国出台了“数据二十条”6,进一步提出要更好地发挥数据价值,并从数据产权、数据流通和交易、数据收益分配、数据要素治理等方面建立数据基础制度体系,为推动数据的有序流通和合理聚集、促进数据价值的释放指 Vol.33 No.9 2023 17 明了方向。当前,学界、产业界纷纷对数据要素化的价值予以了充分肯定,并对数据价值释放的规律进行了探索7,
6、无疑对利用数据驱动教学数字化转型的研究与实践极具启发性。1 数据要素化的属性与价值数据要素化的属性与价值 数据要素化是数据技术与教育融合发展的结果。数据作为对客观存在或活动的记录,是一种特殊形态的存在,用人类可识别的符号如数字、字符、图形、声音等表示。数据经过加工处理可以成为有价值的数据,即信息与知识。对于信息与知识的作用,早期人们认为信息是有用的数据,而知识是反映规律的信息、可用于决策,并提出了“信息社会”“知识经济”“信息化教育”等概念。进入数字时代,人们对数据越来越重视,深刻认识到了数据开发应用的重要性与可行性:一方面,数据是形成信息和知识的基础,对数据可以进行数字化技术处理,且在数据的
7、处理与应用上十分方便;另一方面,过去的随机样本数据统计分析已发展为现在的全量数据处理、非结构化数据处理、多模态数据处理等,大数据技术的出现更是使教育大数据的价值得以深度挖掘、释放。数据挖掘成为智能教育领域的关键技术之一8,为教育数据的价值挖掘和释放提供了支撑,有助于数字化教学业务中的数据开发与价值发挥。数据要素对于教学数字化转型具有重要的驱动作用。在教学信息化实践中,存在大量类型复杂、内涵丰富、模态多样的教育教学数据,为教学变革提供了重要支撑。在教育数字化转型的过程中,数据承担着“动力引擎”的重要角色,是驱动数字化教育创新发展的关键力量9。数据作为赋能经济社会服务的重要引擎,能够助力智能教育的
8、机制创新10。通过对课堂教学基础数据、教学设计数据、教学行为与情感数据、教学评价数据、教学管理数据等各种类型的数据进行伴随式采集、获取,进而分析、挖掘和加工,得到有用的信息和知识,最后实现智能的输出和智慧的生成,可见教学数据是生成课堂教学智慧的基础。教育教学数据的价值往往是潜在的、被动的,必须采用适当的方法进行挖掘处理,然后通过流转、使用、交易等系列操作才能显现出来。数据流转为课堂教学的结构性变革提供了新动能,而如何将课堂数据的内生价值转化为课堂教学数字化转型的核心动能,已成为当下教育领域关注的焦点话题11。2 三个层级的数据价值释放三个层级的数据价值释放 数据对教学数字化转型的驱动价值具有隐
9、藏性、被动性的特点,即这种价值是潜在的、需要被激活的,通常不会主动对教学系统发挥作用。只有当人们通过一定的工具或手段去发掘、发现、流转和使用这些数据,并将其价值释放和发挥出来,数据价值才能真正实现。因此,对数据价值的激发与释放就显得十分迫切了。杨现民等12认为,教育数据要素的价值通过交换、开发、应用等流程得到发挥,显著增强了教育解释力、诊断力、预测力、决策力、监督力,实现了教育生产力的提升。谢幼如等13提出,可通过转变全数据赋能课堂理念、打造全场域融合课堂空间、构建全要素协同结构来推动教学数字化转型。本研究基于对数据价值的分析,结合教学数字化转型场景,从数据的价值层级和价值释放两个维度进行综合
10、分析,提出三个层级的数据价值释放机理,如图 1 所示。(1)第一层级的数据价值释放:数据支撑教学业务运转 第一层级将数据视为资源进行建设与共享,数据在教学过程中的价值释放体现为利用数据资源直接支持教学业务的运转,以提升业务工作的效率。在学校信息化实践中,需按照一定的数据标准(如国家、行业或学校数据标准)进行教学数据的伴随式采集和积累,逐步形成可利用的教学数据资源。这些数据是基于一定的标准进行建设与管理的,具有通用性、可共享性,Vol.33 No.9 2023 18 可以在一定的教育组织内实现跨业务、跨领域的共享使用。例如,在早期的多媒体教学系统、教学管理系统等业务系统中,教学数据资源在教学业务
11、系统中运转,支撑教学业务工作实施,从而实现了初级的数据价值释放。因此,实现第一层级的数据价值释放,需要制定或遵循统一的教育数据标准,对教学业务进行数字化开发和数据资源的统一管理,并研发所需的教学业务系统,以促进教学数据的共享使用,提升教学业务的处理效率。图图 1 三个层级的数据价值释放机理三个层级的数据价值释放机理 (2)第二层级的数据价值释放:数据赋能教学业务决策 第二层级将数据视为教育教学工具进行开发与应用,数据在教学过程中的价值释放体现为数据与教育教学的整合,支持教学决策和教学业务改进。通过对积累和实时获取的数据进行汇聚,采用数据统计、数据挖掘和学习分析等技术,结合教学业务的需要,对相关
12、数据进行加工、处理,形成有用的决策信息和知识(如对学生学情的诊断、对师生互动效果的判断、对学生学习效果的评测、对教学质量的评价等),以支撑教学目标制定、教学方案设计、教学效果预测、教学策略调整优化等,可以实现第二层级的数据价值释放。因此,在第二层级需将教学数据与教学过程整合,通过教学数据的加工、分析、建模,基于数据洞察教学,发掘教学中的数据价值规律,使得教师的教学决策和教学改进更精准、更科学、更智能,从而深层次释放数据价值。(3)第三层级的数据价值释放:数据驱动教学数字化转型 第三层级将数据视为教学变革的关键要素进行流通赋能,数据在教学过程中的价值释放体现为数据贯通教学全领域、全过程,驱动教育
13、教学系统性变革。这一层级将真正打破教育数据壁垒,数据交换、开发与应用实现标准化,学校乃至区域内各类教学业务系统实现数据的互联互通,使不同来源、不同类型的数据基于新的教学需求在相关教学业务场景中汇聚融合,实现更广泛、更深入的价值开发与利用。例如,区域智慧教育一般采用“区、校、课堂三层架构”14,形成了“从上至下”“从下至上”两种数据流。其中,“从上至下”数据流是指区域教育行政部门向学校管理层、再到学科组的教学管理决策数据的上情下达,实现管理决策数据的逐级传达和落地实施;而“从下至上”数据流是指课堂教学数据向学校数据汇聚、再向区域数据汇聚,实现区域教育大数据的逐级汇聚和贯通融合。由此,教育数据的全
14、过程高效流通和深度融合应用得以实现,数据价值得到更深层次的释放,进而驱动教学数字化转型。Vol.33 No.9 2023 19 由上可见,数据在驱动教学数字化转型过程中的价值发挥是一个纵横交融、渐进发展的过程,在纵向上体现为数据价值的三个层级,反映了数据从对教学业务的直接支持、整合应用到流通赋能的发展层级跃升;在横向上体现为数据价值释放的演变历程,与数据开发利用的积累共享、挖掘分析、融合创新相对应。同时,数据价值释放的机理也反映了数据驱动的教学数字化转型是从浅层应用到深度融合、从局部变革到整体转型的发展规律。二二 数据驱动教学数字化转型的定义与逻辑框架数据驱动教学数字化转型的定义与逻辑框架 数
15、据价值释放为教学数字化转型提供了强大驱动力,通过全过程、全领域数据流通赋能和价值逐级释放,驱动教学数字化转型发展。目前,学界、产业和学校都很重视教学数字化转型的研究与实践,但整体来看尚处于起步期,对教学数字化转型的概念还没有形成统一的认识15,尤其是对数据驱动教学数字化转型的概念内涵缺乏深度理解与把握,有必要进行界定与阐释。1 数据数据驱动教学数字化转型的驱动教学数字化转型的定义定义 本研究发现,大多数学者对“教学数字化转型”这一概念的界定是基于数字技术发展对教育组织和教学业务领域的影响及其过程分析来进行的,但仅从这个角度进行定义显然有失偏颇。实际上,将数据作为教学数字化变革的关键要素,并促进
16、教育数据的流通赋能、释放教育数据的价值,应成为数据驱动教学数字化转型的核心要义。因此,数据驱动教学数字化转型要以教育数据为核心驱动力,通过构建数据管理和综合服务平台,促进全过程、全领域数据流通赋能。教育产业要利用数字技术研发数字教学产品和工具,构建数字化、智能化教学平台,开发数字教育资源,为教学数字化转型提供技术支撑。而学界对于教学数字化转型过程的研究,不仅要关注课堂教学层面的变革,还要拓展到对学科教学和学校教育整体的变革分析。一线教育工作者更要注重数字化转型的实践操作和成效,从理念、设计、实施、评价等方面探索可操作的智能化教学模式。综上,本研究提出:数据驱动教学数字化转型是以教育数据为核心驱
17、动力,以数字化教学工具、平台和资源等基础设施为支撑,促进全过程、全领域教育数据流通赋能,助力课堂教学、学科教学、学校教育多个层面的数字化发展,推动教学理念、设计、实施和评价的系统性变革,形成数字化、智能化教学新形态,实现教学数字转型和智能升级。图图 2 数据驱动教学数字化转型的逻辑框架数据驱动教学数字化转型的逻辑框架 Vol.33 No.9 2023 20 2 数据数据驱动教学数字化转型的驱动教学数字化转型的逻辑框架逻辑框架 依据上述定义,本研究设计了数据驱动教学数字化转型的逻辑框架,如图 2 所示。此逻辑框架包含数据赋能、技术支撑、数字转型、智能升级四个要素,体现了数据驱动教学数字化转型的发
18、生过程。(1)数据赋能:以教育数据为核心驱动力 在教学数字化转型阶段,数据成为教学系统性变革的关键要素,为教学数字化全面赋能:一方面,发挥内生变量的核心驱动作用。按照辩证唯物主义观点,在事物发展变化过程中,外因是变化的条件、内因是变化的根据。在教学数字化转型过程中,数据从教学系统发展的外部条件因素转变为内部影响因素,成为教学系统发展的内生变量和核心要素,发挥要素化驱动作用。另一方面,实现全方位赋能与系统性变革。通过构建学校数据管理和综合服务系统,制定数据规范和技术标准,进行数据资源规划和管理,来促进数据在各类教育业务系统中的流通共享,并结合教学业务场景,构建教师、学生、课程等业务画像,实现教学
19、全过程、全领域数据的融通与赋能,推动教学的数字化变革与转型升级。(2)技术支撑:以数字基础设施为转型起点 教学数字化转型是基于数字技术的开发利用,以数字化教学资源、工具、平台等基础设施为转型起点。教学数字化转型离不开数字技术的运用,早期学校以计算机、多媒体、局域网等技术为代表,建设了课堂信息化教学环境,开发了计算机辅助教学系统、多媒体课件、微课、教学管理信息系统等,满足了信息化教学的需要,开启了教学数字化进程。随着互联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的发展,人们开发建设了“三通两平台”、数字校园、MOOC/SPOC、决策支持系统等,形成了网络化、数字化的教学环境,教学数字化走向整合应用阶
20、段。当前,教育领域利用人工智能、大数据、虚拟现实、5G 等智能技术,建设了国家智慧教育平台,构建了区域智慧教育云、智慧校园、智慧课堂等智能化学习环境,研发了智慧学伴、教学机器人、AI 学习机等智能学习工具,推动教学数字化进入转型发展阶段。(3)数字转型:多个层面教学数字化变革 教学数字化涉及学校教学领域的多层级应用,将推动课堂教学、学科教学、学校教学等多个层面发生深刻的变革16。在课堂教学层面,数字技术与课堂教学融合,数据赋能教学全过程,进行了基于数据的精准化学情分析与弹性化教学预设、技术支持的适切性教学情境创设和立体化课堂互动,以及基于资源推荐的个性化作业和数智化教学评价,使课堂教学流程和结
21、构发生了变化。在学科教学层面,新课程改革以核心素养为导向,对课程结构进行了重组,并突出大单元、跨学科学习,将跨学科主题学习纳入课时安排,强调信息技术与课程教学的融合,提高了教学质量和效率,促进了学科教学的数字化。在学校教学层面,更加重视立德树人根本任务的落实,强调“五育并举”,既重视学生的学业质量水平,更关注学生全面而有个性的发展,用技术支持教学提质增效、减轻师生负担,推进教育治理数字化,促进学校教育的整体转型变革。(4)智能升级:智能化教学生态体系形成 教学数字化转型是教育教学的系统性变革和智能化升级,体现为技术支持的教与学形态变革创新,借助于技术实现从传统教育模式转为智能教育模式17。具体
22、来说,教学数字转型和智能升级最终落实在教学实践中,基于人工智能、大数据、AR/VR 等智能技术,构建智能化学习平台和环境,开发智能化学习工具,与教育教学深度融合,充分发挥数据流通赋能作用,促进 Vol.33 No.9 2023 21 教学流程和结构创新,并依托智能化教学理念,开展智能化教学设计、智能化教学实施和智能化教学评价,形成数据驱动的智能教学新模式。智能技术与教学系统的全业务、全流程融合贯通,引发了教学系统的整体性转变和智能化升级。尤其是 ChatGPT、星火认知大模型等生成式人工智能的快速发展,对人才培养目标、教学内容、教与学方式、教育评价等提出了新的要求,引发了教育领域的深层次变革与
23、创新,智能化教学生态体系呼之欲出、即将形成。三三 数据驱动教学数字数据驱动教学数字化转型的核心场域化转型的核心场域 数据驱动教学数字化转型是学校聚焦教学数字化实践,通过构建数据管理和综合服务系统,促进教育数据高效流通,激活数据潜能,助力教学智能生成,实现教学数字化转型升级。具体来说,数据驱动教学数字化转型是充分利用人工智能、大数据等技术,以教育数据赋能为教学数字化转型的核心驱动力,通过数据挖掘、流通、使用,发挥教育数据的潜在价值,并基于智能感知、认知计算、智能交互,实现从数据采集到信息加工与知识建构,再到智能输出的教学智能生成18,从而推动数据智慧为主导的教学变革19。从核心场域来看,数据驱动
24、教学数字化转型突出体现为数据驱动的精准化教学、个性化学习、智能化考试、数智化评价和精细化管理。1 数据驱动的精准化教学数据驱动的精准化教学 通过创设适切性讲授情境、进行智能化知识讲解、开展多元化课堂互动,智能技术和数据赋能支持更具灵活性、情境性、开放性的知识呈现和传递,实现精准化教学:创设适切性讲授情境方面,借助 AR、VR、MR 等技术创设鲜活逼真的教学情境,展现宇宙天体等宏观知识、细胞原子等微观知识,再现跨时空情境,模拟呈现自然现象、高危实验等场景20,可让学生获得丰富的知识体验,并引导学生在数字情境中进行知识的理解、应用和迁移。进行智能化知识讲解方面,基于智能检索技术,教师在讲授过程中通
25、过划词检索、语音检索等方式快速链接到与某一知识点相关的云资源或互联网资源,这些资源为生成性教学提供了开放性的资源支持。开展多元化课堂互动方面,通过多样化课堂互动工具和沉浸感知的智能教学环境赋能支持多维全向师生互动、智能分组互动、远程实时教学互动,可提升互动的深度和广度,实现高效课堂互动。例如,基于各类分组算法可以实现自动化动态分组,从学生的学业表现、认知能力、非认知能力等特征出发,将具有相似特征的学生分为一组,或将具有不同特征的学生分配到水平相当的小组中,助力教师更科学客观地开展同质分组、异质分组的互动活动21。2 数据驱动的个性化学习数据驱动的个性化学习 通过精准的学习诊断、支持学习内容精准
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