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卷首语

大数据提升教师教学决策力

杨现民

信息技术的常态化应用以及数字化教学活动的日常开展为教育大数据的生成提供了得天独厚的条件。
伴随着教育数据的持续累积与深度挖掘，大数据在构建新型教学生态、助力教学结构变革、再造教学流程
方面的作用日益凸显，数据驱动的教学新范式开始出现并快速发展。
数据驱动教学是当前国际教育信息化发展的前沿课题，呈现出科学化、精准化、智能化与个性化四个
核心特征。借助教育数据挖掘与学习分析技术，可以将课堂环境与网络环境中生成的教学数据“翻译”成
有价值的信息，比如学困生的识别、知识缺陷的发现、学科能力的诊断、教学目标的达成等，进而为教学
者的教学决策以及学习者的学习决策提供更准确、更及时、更全方位的支持，推进数据驱动的精准教学和
精准学习。
笔者认为，数据驱动教学范式下的教学结构呈现出从四要素（教师、学生、媒介、内容）转变为五要素（教
师、学生、媒介、内容、数据）的趋势，数据作为一种新的生态要素出现在教学系统中，并为整个系统的
运转提供智慧能量。真实的教学数据不会“说假话”，它会赋予教师三种能力，分别是“显微镜”式的观
察能力（看得更细，比如详细诊断学生的知识缺陷），“望远镜”式的预测能力（看得更远，比如预测学
生的学习成效），“导航仪”式的指导能力（看得更准，比如给予学生个性化的学习路径与方法指导）。
观察、预测与指导能力的汇聚最终将形成一种基于数据的教学决策力，帮助教师开展课前、课中、课
后一体化的精准教学，帮助教师实施个性化的作业布置与学业辅导，帮助教师进行全局性、实证化的教学
研究。
开展一体化精准教学。随着大数据技术与学校教育教学融合度的逐步提升，数据开始贯穿课前、课中
与课后的教学全流程，数据流从支持单个环节的教学优化走向支持教学业务流程的再造，教学的精准性和
教学效益逐步提升。课前，教师根据学情数据合理安排教学活动，目标设定更加明确与适恰，实现精准化
教学设计；课中，教师通过同步追踪与即时分析学习过程数据，全面掌握学习者的学习现状，为教学“把脉”，
实现精细化教学实施；课后，教师将学生自身的个性特征与学业评价数据结合考虑，有的放矢地提供学习
反馈与建议，实现精益化辅导。
实施个性化学业辅导。传统课堂教学的课后练习一般是统一布置，批改反馈相对滞后，作业讲评大多
也只能集中讲解共性问题。利用教育大数据有望改变这一状况。基于课堂教学大数据，教师能够更好地诊
断评价学生的课堂学习效果，作业内容不再千篇一律，而是根据每位学生的学习效果有针对性地布置。教
师可以通过在线学习平台及时查看学生的作业完成情况，并进行个性化辅导。同时，通过课堂教学大数据
和课后辅导大数据间的融通共享，课后辅导教师可以根据学生的课堂表现和学习效果等数据信息，有针对
性地进行课后辅导，使辅导更具针对性、持续性，促进学生的个性化成长。
进行实证化教学研究。大数据将教育研究的视角从阶段性和切片式的部分研究，扩展为全流程、群体
性、公众性的全局性和实证化研究，如持续收集数据开展纵深跟踪的价值持续性研究、基于失败数据的教
学新问题和新规律的研究、基于多模态生物特征数据的因果性研究等。对于教学研究而言，教师可以从群
体取样和面向特定时间段的截断式研究，进入到面向整个学生群体和完整教学链条的贯通式分析。全样本、
全过程的分析，可以获得全景式的学习情况诊断，透视隐藏在数据背后的学习特征、动态与差异，为教学
现象的解释、教学规律的发现、教学意义的评判、教学模式的提炼等提供科学支撑。

（作者系江苏师范大学智慧教育学院教授、副院长，江苏省教育信息化工程技术研究中心常务副主任，《中国基础
教育大数据发展蓝皮书》主编）

中小学数字化教学 2018 年第 5 期 1