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【转载】大数据诱发教学深度变革的实现方式(转)  

2017-11-07 10:25:29|  分类: 互联网+ |  标签: |举报 |字号 订阅

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王天平(西南大学基础教育研究中心副教授)

本文来源于《中国教育学刊》2017年第九期


 

在“互联网+”、云技术等的支撑下,大数据以慕课、翻转课堂、微课程、自媒体教学等多种形态冲击和变革教学活动。对于被赋予独特社会职能的教学活动,大数据实质上从哪些方面变革教学活动、在何种条件下变革教学活动、以什么方式变革教学活动等,就是提高大数据变革教学活动有效性所必须审视的问题。

大数据诱发的教学深度变革

自从17世纪夸美纽斯确立班级授课制以来,教学活动的基本样态就被定型了,并且教学理论的基本架构也日益变得稳固,相应地一种特殊现象就是“科学意义上的教学论正是现代班级授课制度的产物”。对于社会发展及其所产生的新技术,教学活动在理论与实践层面上通常有限地接受它们所带来的影响,仍然固执地坚守着以传统班级授课制为主的教学样态。而在知识经济时代,这一趋势正在被改变。大数据快速地传播、聚集及衍生人类世界的知识信息,还将教学活动及师生教学行为系统而动态地转变为数据信息,极大地丰富了数据信息的数量、类型与价值,从而将教学内容及教学资源的深度与广度无限放大。

(一)大数据引发教学思维的深度变革

互联网技术将师生抛掷于浩瀚的大数据之中,丰富了他们获取信息的途径与方式,使他们从传统意义上的知识获得者变为大数据背景下的知识获得者与创生者。因此,大数据深刻地影响着师生认知知识世界的内容与方式,从根本上延展和改变了教师、学生、教学内容等核心教学要素的内涵与特质,甚至构建了师生与教学内容之间、师生之间的新型关系。

大数据使人类思维发生三个转变:在信息世界里人类所面对的“不是随机样本,而是全体数据”“不是精确性,而是混杂性”“不是因果关系,而是相关关系”。这些思维转变强烈地影响着教学思维。首先,教学活动要更多地关注“不确定性”的知识。面向全体数据及其混杂性使师生在理论上需要关注所有知识,但是在实践上又无力关注所有知识。这一教学认识悖论使师生不仅要接受被人类社会所精确地确信的知识,更要接受具有一定模糊性、结构不良的知识。其次,教学活动要更多地遵循发现“是什么”的认识路线。对相关关系的探索将适度降低师生对因果关系的过度依赖,引领师生动态地跟踪快速演进的事件与现象,以连续不断、整体性层面的“是什么”相对准确地把握事件和现象的真实发展趋势,从而部分地代偿事件和现象发展背后所遵循的“为什么”。

(二)大数据引起教学结构的深度变革

受教学思维变革的深刻影响,教学活动的结构也发生了变革。第一,教学目标实现“基础知识”与“学习方法”并重。引导学生掌握普遍性与适应性最广且有生发性功能的基础知识与技能,构建学生有效掌握大数据的支架,进而引导学生在教学活动中依据自己的个性特征、认知方式、发展需求等,定向、专业地构建个性化的大数据知识图景。同时,引导学生构建有效认知与运用大数据的学习方法。一是适应情境流变的逻辑直觉方法,便于学生有效地利用大数据符合逻辑地透视问题本质、探寻基本规律、提出解决方案等;二是面对复杂数据的意义关联方法,促使学生在类型繁多甚至杂乱无章的大数据中迅捷地发现数据之间的内在联系,实现意义创生,觉察意义所负载的情感情绪等。第二,教学内容实现“基础”与“现代”的有机结合。对于课程和教材,需要根据教学目标回归基础的要求,有意识地剔除相对陈旧的知识和过于凌乱的“知识碎片”,着重选择与组织学科的基本概念、基本结构、基本原理等。同时,改变 “以不变应万变”的传统教学内容观念,跟上大数据快速更新的步伐,随时挖掘大数据中有教育价值的信息,动态更新教学内容,保证教学内容的时代性和新颖性。第三,教学时空向“课外”延展与拓宽。师生可以随时随地利用信息终端链接大数据平台及互联网世界,突破传统教室对于教学信息的封装及对教学环境的限定,构建面对面教学与在线教学有机融合的教学时空场域。第四,教学方式更加凸显学习方式。教师基于学生的学习观念而调整自身的教学观念,利用大数据有针对性地设计并组织促进学生自主发展的教学活动。学生在教师所引导的开放性教学活动中,依据自身的学习水平、学习方式、学习风格有效地进行个性化学习。第五,构建“学生主体、教师主导”的生师关系。大数据为师生在知识获得方面提供了前所未有的便捷性,从而降低了“知识拥有式”的教师权威性,使教师的职责更多地转向引导学生有效学习、培养学生健康的情感等方面。正是因为大数据拓展了学生获取知识的途径,创设了学生创生知识的方式,学生在知识世界中才可以进行适合自己认知风格、学习水平的意义建构,进一步将自己变成学习的真正主人,这在一定程度上将师生关系由“教师引导我学”转变为“我需要教师引导我学”。

大数据诱发教学深度变革的条件

虽然大数据以多种方式影响着教学活动,甚至给教学活动带来很大的冲击,但是由于教学活动具有因班级授课制而形成的自我封闭性,大数据仍然主要以“嫁接”方式影响教学活动,这难免有隔靴搔痒之嫌。针对这一问题,为了将大数据对教学思维与教学结构的深刻影响有效地落实到教学实践之中,首先要基于大数据的特性与教学活动的本质,探寻促进大数据与教学活动“有机融合”的契合点。

(一)挖掘大数据深度描绘师生教学行为

利用大数据准确、真实和全面地把握师生教学行为,深度描绘师生在教学活动中的形象及个性,是提高教学设计水平与教学活动育人效益的首要前提。大数据凭借师生教学行为数据采集系统,经过严格的数理分析与逻辑构建,可以基于教学过程生动而精细地描绘师生教学行为的变化。这种数字化的师生教学行为变化描述破解了小数据视野下师生教学行为不可测的难题,相对客观全面地评估师生教学行为,比较容易逼近师生在教学活动中的真实状态。大数据还可以采取所见即所得的方式对师生教学行为进行可视化呈现,使师生教学行为更加立体化和具象化,从而增强师生教学行为的可感性。深度描绘师生教学行为有利于从教学主体的角度为教学活动提供更为真实的科学依据,从而有效地调控和改进师生的教学行为。如美国教育部2012年发布的《通过教育数据挖掘和学习分析技术来提高教与学:问题简述》报告指出,大数据可以客观全面地展示每个学生的形象,将学生置于真实的教学场景中进行评估,针对其学习状态进行教学改进,促进学生个性化学习。

深度描绘师生教学行为的方式可以按照全面收集原始教学行为数据、提纯量化教学行为数据、探寻教学行为规律、可视化教学行为规律的步骤展开。首先,全面收集原始教学行为数据需要对教学活动进行全景式观察,尽量系统地记录教师教的行为、学生学习行为、师生教学互动行为、课前教学准备行为、课后教学反馈行为等。其次,由于大数据是一种低价值密度的数据,存在大量冗余的数据,提纯量化教学行为数据就是归并整理师生教学行为数据,排除与其无直接关联的数据,然后将提纯后的师生教学行为数据按照一定标准分级量化,尤其需要有效地刻画有关师生的小概率教学行为和异常教学行为的数据。再次,探寻教学行为规律是利用云计算、分布式计算等技术手段挖掘师生教学行为数据之间的内在关联,基于教育学、心理学等学科的理论原理确证这些关联的合理性与科学性,并作出符合教育逻辑的意义阐释,甚至发现新的师生教学行为规律。最后,可视化教学行为规律是利用信息技术手段,立体、直观地呈现有关师生教学行为规律的类型与指数、内涵与特征、意义与价值等。

(二)建设富有教育价值的大数据教学资源

大数据的开放性、多元性及混杂性使教学活动运用大数据的有效性偏低,甚至对正常开展教学活动产生干扰与阻碍,如大数据形式多样的界面、丰富多彩的主题、贴近生活的信息、随手可及的链接等特征容易过度地激发学生的好奇心,极有可能分散学生在教学活动中的注意力,甚至诱导学生偏离教学活动的基本预设方向。因此,为了让大数据有效地服务教学活动,基于教育教学规律开发大数据资源就势在必行。

首先,构建符合教学需求的大数据教学资源库。大数据教学资源的来源需尽量广泛,至少包含国家设置的课程及相关课程资源、学校和教师开发的课程素材、师生传承和创生知识文化的数据、师生教学行为的数据、互联网世界的数据信息等。大数据教学资源的构建方式不是随意地植入教育价值低的数据信息,也不是简单地变形与移植学校课程,而是必须结合学校核心课程的知识体系、符合学生的认知规律及知识基础、适应师生的教学活动方式等,构建符合教育教学规律且与学校课程目标有机融合的大数据教学资源库。

其次,打造智能化的大数据教学资源运行平台。这一平台在功能上至少需要基于教学情境即时分析判断师生的教学行为、推荐与教学主题密切相关的教学资源、为师生提供高效教学的实施建议等。更为重要的是,运行平台需要系统分析较长时间内师生教学行为的数据,综合刻画师生教学行为的特性、习惯、偏好等,基于此为师生定制个性化的教学资源使用方案及教学活动方案。此外,建立大数据教学资源平台与互联网世界的良性联系,基于师生使用大数据教学资源平台的个性化情况,动态推荐与更新互联网链接资源库。在实现方式上,大数据教学资源平台必须对互联网数据信息进行智能化甄别与筛选,以此确保互联网链接资源库具有较高的教育价值。

(三)培育和谐共生的大数据教学文化

大数据的硬件支撑环境是互联网,它的无中心化特征导致大数据的生产、传播、运用等具有明显的自发性和无序性,甚至常常处于一种丛林式的混乱状态。但是教学活动需要在和谐共生的教学文化氛围中,妥善处理与教学活动关涉的师生关系、生生关系、师生与社会之间关系等,才能保证教学活动的有序性和有效性。于是,为了规避大数据可能带来的混乱状态,在大数据环境中培育和谐共生的教学文化,才能保证教学活动得以有序而高效地实施。

首先,培育大数据环境中的教学自律文化。针对在大数据环境中因身份匿名而带来的言行随意、责任泛化、道德虚无等问题,引导师生在利用大数据进行教学活动时自觉养成为自己、他人及社会负责的态度和言行,促使师生真正为了有效教学而使用大数据,从而保证大数据环境中教学活动的科学性和严肃性。

其次,培育大数据环境中的教学共享文化。利用大数据的共享交流特性,培养师生在大数据环境中勤于交流、共享信息、共同进步等方面的习惯与能力,使师生在有利于共同交流、相互切磋的教学过程中获得更佳的教学效果。尤其是大数据环境中教学时空在一定程度上的错位与分离减少了师生之间面对面交流的机会,而且个性化教学的过度强化也加大了学生自我封闭式学习的倾向性。对此,教师需要有意识地引导学生在大数据支持的教学活动中与其他学习者展开积极的交流讨论与合作探讨,从而有效地实现教学相长。

大数据诱发教学深度变革的策略

大数据诱发教学活动在思维与结构层面发生深度变革,基本指向是教师利用大数据引导学生实现个性化学习,从而更加有效地促进每一位学生得到个性化发展。循着这一变革路径,需要挖掘大数据具有的教学价值,系统地提出教学变革的策略,在实践层面实现大数据诱发的教学深度变革。

(一)教学目标的精准化确立

因教学活动涉及的因素众多、教学活动的过程复杂多变,教学目标的设定与表述大多处于较为模糊的状态,主要是描述班级中大多数学生能够和需要达成的普遍性目标,忽视针对个别学生的差异化目标,或者是重点描述可以量化的知识技能目标,难以设定情感变化和方法掌握方面的目标。而大数据可以大幅度提升教学目标的精确度。一是大数据将每一位学生的学习行为数据化,系统分析每一位学生的学习风格、学习需求、学习水平等,构建每一位学生学习状态的综合指数,找出这一指数与预设教学目标之间的差距,进而统计分析班级中所有学生关于这种差距的范围跨度,从而使教学目标更加具体化、精确化和个性化。二是大数据记录学生学习方法使用过程和捕捉学生情感态度变化,量化分析学生使用学习方法的程度和情感态度状态的稳定性及趋向性,探寻教学情境变化与学生使用学习方法及养成情感态度之间的关系,从而相对准确地提出学生在掌握学习方法与发展情感态度方面的教学目标。

(二)教学内容的全景式选择与认知化组织

大数据为教学内容提供了丰富的教学资源,有利于突破过度囿于学科领域的教学内容选择方式,支持全景式选择方式。大数据通过互联网联通了整个人类知识信息世界,使教学内容的选择突破教科书、教学参考书等学科知识来源限制,可选择直接阐释学习主题的基础性知识、与知识产生过程相连的背景性知识、与知识运用现场相连的情境性知识、学生参与生产生活的实践性知识等。除此之外,还可以参照其他学习者学习特定教学内容的行为大数据,依据学习者的学习行为大数据、教学评价大数据及情感态度发展趋势大数据,为学习者学习特定教学内容提供针对性的学习方法论知识和适宜的情感养成方案。

对于组织方式而言,大数据强化了学生认知次序和学科知识次序相结合的教学内容组织原则。利用大数据记录并分析教学活动中学生学习行为,可以直观地反映学生认知发展的内在程序性与连贯性,对学生从已知到未知、从感知到理解、从巩固到应用、从具体到抽象、从易到难、由简到繁、由近及远、由外而内、由旧到新等认知次序的水平与状态作出相对准确的判断,基于此调整教学内容出现的先后次序与形式样态,使教学内容更容易被学生掌握与理解。此外,基于大数据对师生教学活动情境的动态记录与分析,可以判断学生在有效地学习特定的教学内容时受到哪些因素的影响,在规避、适应、协同这些影响因素的基础上优化组织教学内容,从而获得最优化的教学内容组织效果。

(三)教学方法的针对性选用

大数据引发的教学内容全景式选择使教学内容与教学方法之间的关系更为丰富,需要根据知识的特性更有针对性地选用教学方法,如背景性知识可以选用直观式教学方法,基础知识偏重选用推理式教学方法,情境性知识适宜选用体验式教学方法,实践性知识可以采用实操式教学方法,等等。而且,对学生学习行为的大数据分析也可以更加明确学生认知方式与教学方法之间的关联,进一步发挥教学方法促进学生有效学习方面的作用。如偏形象思维的学生倾向从具体感知到抽象提炼的方法论路线,选用直观式教学方法、体验式教学方法、实操式教学方法等就更为恰当。而偏逻辑思维的学生倾向从概念把握到现象印证的方法论路线,采用推理式教学方法就更加重要。显然,大数据使学生认知特征、教学内容、教学方法三类因素之间的关系更加清晰,提高了教学方法与教学内容及学生认知特征之间的匹配程度,有利于教师依据学生的认知偏好、基于知识的特性,选用适切的教学方法,更加有效地指导学生开展个性化学习。

(四)教学组织形式的混合式实现

教学组织形式是根据一定的教学思想、教学目的、教学内容以及教学主客观条件组织安排教学活动的方式。大数据改变了与教学思维有关的知识获得方式、丰富了教学内容的来源、扩大了教学活动所处的时空环境等,从而将个性化学习的要素深度融入教学活动,改变了以班级授课制为核心的主流教学组织形式,也把多种教学组织形式有机地混合在一起。

首先,大数据深化了传统的班级授课制,将同一时间内完成同一教学任务的班级准则弱化,学生可以基于自己的认知方式选取教学内容的表达形式、依据自己的认知偏好安排教学内容的呈现顺序、根据自己的知识水平与构成确定对不同教学内容的关注程度、遵循自己的学习习惯灵活调控教学时机与氛围等。这使在班级授课制下由教师完全主导的统一步调式教学过程转化为在教师适度引导下、由学生自主安排的、多线程的异步化学习过程。因为即使在由教师完全控制步调的课堂中,学生真正的学习还是由学生自己决定的,而在课堂中运用大数据实施教学使学生自我决定学习发生的规律被极大地凸显。

其次,大数据改变分组教学主要基于学生空间分布、学习任务分工、学生之间的友情等因素建构学习小组的准则。通过对学生的学习行为数据与学习效果数据进行精确分析,将学生的学习认知方式、合作态度与技能、对教学内容的喜好程度等因素纳入建构学习小组的准则之中。由大数据教学系统更为科学合理地建构高效、和谐的学习小组,从而提升学习小组的合作水平与学习效果,让小组成员完全做到各展其能、各司其职、各有所获。再次,大数据在互联网、云技术等技术手段的有效支撑下,实现了“面对面教学与在线学习的结合”,将多种教学组织形式有机地融合。尤其是将班级授课制、个别教学组织形式、在线教学组织形式等有效地结合在一起,既继承了班级教学中由统一教学步调而获得较高教学效率、师生面对面交流而养成良好的教学情感等传统,又通过在线教学组织形式给学生提供丰富的教学资源、拓展教学活动的时空场域等,还通过个别教学组织形式激发了学生的学习主动性、自觉性、独立性等。

(五)教学模式的个性化构建

利用大数据对师生教学行为的精细化与个别化分析使师生的教学个性变得更加鲜明与具体,从而有力地推动了个性化教学发展。首要的是根据对学生学习行为的大数据分析而定制学生的个性化学习,同时也基于对教师教的行为的大数据分析而提升教师个性化教的水平,尤其是引导学生个性化学习的能力,从而构建大数据背景下以学生为中心的个性化教学模式,实现大数据支持下的学生“个性化自适应学习”。这种教学模式的构建方式涉及三个基本方面。一是引导学生自主选用教学资源。在教师对教学资源进行集中管理、科学分配、实时分析的条件下,学生充分利用丰富的大数据教学资源,自主地选择、组织、利用及开发教学资源,提升教学内容对学生的吸引力。二是引导学生自主调控学习行为。在教师对教学过程实施智能化决策与管理的条件下,学生依据大数据教学行为分析而自我监控、评价和改进自己的学习行为,保障教学过程和学习活动得以顺利展开。三是引导学生自主选择学习方式。教师利用大数据准确地把握学生的知识基础、认知特点、学习风格等,引导学生依据教学内容及教学目标自主选择最符合自身认知特征的学习方法、学习策略、学习路径等,让每位学生利用自己最擅长的学习方式实现高效的学习。




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