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技术 & 教师专题

研能力、人格魅力、学识素养六个维度组成，代表 日常工作中“实际使用的理论”，支配着教师的思
了教师教学的动力系统、能力系统和性格特征三个 想和行为，体现在教师的教育教学行动中。它通常
方面。 为内隐状态，是基于教师的个人经验和个性特征的，
简而言之，经过长期的实践探索，目前国内外 是镶嵌在教师日常的教育教学情境和行动中的。它
对优秀教师的特质分析逐渐克服单一的经验性研究 如同深藏在知识冰山的下部，因其隐蔽性、非系统
而具有了科学性，但是仍然存在着较为明显的局限 性、缄默性，很难把握，目前的研究还相对较少。
性。首先，对优秀教师特质的分析，依然停留在主 但我们应该看到，教师的实践性知识是教师专
观的、感情的、经验的判断上，对于优秀教师的特 业发展的主要知识基础，对教师的教学行为具有决
质还没有质的规定，评价标准有待更加科学；其次， 定性作用。反过来，课堂教学行为也会强化、巩固，
偏重于对显性的优秀教师的选拔，而对潜在的优秀 甚至重构教师的实践性知识。而基于大数据的知识
教师的开发还未给予足够重视。信息时代，技术为 发现就是研究教师实践性知识的关键工具。陈向明
我们提供了崭新的研究视角。尤其大数据的出现， 教授给出的教师实践性知识的六个维度，则为基于
让我们能通过纷繁复杂的课堂教学数据破解优秀教 大数据的知识发现提供了参照的依据。
师特质的密码。通过一系列大数据视角下的知识发
现研究，我们发现了以往经验式研究无法深入观察 记 者：通过基于大数据的知识发现研究，您
得到的更加本质的问题，从而可以运用研究结论为 的团队发现了优秀教师的实践性知识具有哪些特
教师专业发展提供更为精准的支持服务。 征呢？
王 陆：我们团队基于“教师在线实践社区”10
优秀教师的特质隐藏在实践性知识中 个项目地区的 1 166 名研修教师历时一年的实践性
记 者：那么，基于教育大数据开展的教师知 知识大数据，利用聚类分析法对教师群体开展研究。
识发现研究，主要从哪些方面来观察优秀教师的特 首先，我们运用 K 均值聚类法，对三类教师群
征呢？与以往相关研究相比，又有哪些新的发现？ 体（优秀教师群体、低水平教师群体和全体教师群
王 陆：我们认为，教师是否优秀可能来自一 体）的六种实践性知识（教育信念、自我知识、人
类更加隐蔽、我们很少注意到的知识——实践性 际知识、策略知识、情境知识和反思知识）进行两
知识。 两对比的独立样本 t 检验。研究发现，优秀教师群
教师的知识一般可以分为理论性知识和实践性 体的六种实践性知识均值约为低水平教师群体的三
知识两类。理论性知识属于显性知识，通常可以通 倍、全体教师群体的两倍。同时，优秀教师群体的
过阅读或听讲等形式获得，它包括学科内容、学科 六种实践性知识差别不大，没有明显的知识短板，
教学法、教育学、心理学等原理类知识；实践性知 而低水平教师群体的六种实践性知识普遍较低。
识则是教师在教育教学实践中实际使用和表现出来 为进一步发现优秀教师实践性知识的特质，我
的知识，既包括显性知识，也包括隐性知识。北京 们还研究了优秀教师群体与全体教师群体和低水平
大学陈向明教授曾把实践性知识分为六个维度，即 教师群体在实践性知识成分上的显著差异特征。研
教育信念、自我知识、人际知识、策略知识、情境 究结果显示，在六种实践性知识中，优秀教师群体
知识和反思知识。 的策略知识、教育信念、自我知识占主要成分，其
教师的理论性知识通常停留在教师的头脑里和 次是情境知识和反思知识。低水平教师群体占主要
口头上，是教师根据某些外在标准认为“应该如此 成分的则是人际知识、情境知识、自我知识，其次
的理论”，它通常呈外显状态，可以为教师和专业 是反思知识。
理论工作者所共享，是教师知识冰山露出水面的部 此外，我们还研究了三类教师群体在实践性知
分，因其外显性、系统性、可表述性和较易被把握， 识焦点上的显著差异特征。所谓实践性知识焦点是
已经得到了比较广泛而成熟的研究。 指对蕴含了教师实践性知识的自我反思日志、教学
教师的实践性知识是教师内心真正信奉的、在 设计与教学反思等文本进行文本可视化分析，得出

中小学数字化教学 2018 年第 6 期 5