杨现民

近年来，随着国内各地智慧教育实践探索的推进，教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。教学过程与结果数据的持续采集，动态汇聚成教学大数据，通过对教学大数据的深度挖掘与多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而辅助教师进行更精准的“教”、指导学生进行更精益的“学”。

教学大数据的应用模式

大数据与教育已经呈现出深度融合的趋势，作为教育教学的主阵地，学校、课堂都是产生教学数据的重要来源，也是深化教育改革质量的落脚点。目前，教学大數据主要有四种典型应用模式，分别为高效互动教学、适应性学习、智能化诊断与评价以及个性化练习与辅导。

第一，高效互动教学。课堂是学校教育教学改革的主阵地，也是落实学生核心素养发展的关键。课堂教学大数据构建的高效互动课堂具有数据把脉、全向互动、精准反馈以及轻负高质等特征，能够实现“低耗高效、轻负高质”的教学目标，破解“课堂效率低—学生掌握差—课后拼命补”的教育怪圈。课前，教师通过学生预习情况精准定位教学目标与重难点；课中，教师根据课堂数据的实时反馈掌握学生学习轨迹，及时调整并改进教学内容与教学方法；课后，教师根据每位学生的课堂表现，给予针对性的点拨与指导，布置相对应的课后任务。

第二，适应性学习。随着移动互联网、智慧教育的快速发展，适应性学习将成为以大数据为基础的教育技术新范式。教师通过分析在线学习行为大数据，可以发现学生的认知能力、学习风格等个体特征，判断学生的学习需求，从而有针对性地向学生推荐学习资源，满足学习者个性化的学习需要，帮助学生固强补弱，提高学习效果。

第三，智能化诊断与评价。智能化诊断与评价以多种教学情景为背景，通过不断获取、整合和分析学生学习过程中的学习行为、认知建构、情感体验以及思维变化等多模态数据，制定学习改进方案，形成有效学习的新形态。课堂教学大数据可以实现对学生即时、动态的诊断分析及评价信息反馈，教师根据反馈结果动态实时调整教学策略，提高学生的课堂学习效果。此外，课外辅导教师可以依据校外辅导大数据对学生校外学习效果进行诊断分析，灵活调整教学方案，使课外辅导培训更具针对性与个性化。

第四，个性化练习与辅导。传统课堂教学的课后练习是统一布置的，批改反馈是滞后的，作业讲评大多也只是讲共性问题。而教学大数据的建设与应用完全改变了这一状况，教师基于课堂教学大数据能够更好地诊断、评价学生的课堂学习效果，作业内容不再是千篇一律，而是根据每位学生的学习效果有针对性地布置课后作业。同时，通过课堂教学大数据和校外辅导大数据间的融通共享，课外辅导教师可以根据学生的课堂表现和学习效果等数据，有针对性地进行课后辅导，使校外辅导更具针对性、持续性，促进学生的个性化成长。

走向数据驱动的精准教学

教学大数据建设与应用的实践导向是实现数据驱动的精准教学。随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进，数据驱动逐步成为大数据时代主流的教学范式，并呈现出科学化、精准化、智能化及个性化四大核心特征。

数据驱动的精准教学要求教师利用数据挖掘和学习分析技术将课堂教学与在线学习生成的数据“翻译”成有价值的信息，如学困生的识别、知识缺陷的发现、教学目标的达成等，从而为教师的“教”和学生的“学”提供更准确、及时、全面的支持。

随着大数据理念与技术在各级各类教育中的推广，教学大数据的重要性日益凸显，将成为教育信息化2.0时代课堂教学模式变革与创新的“助推器”。

教学大数据面临的挑战

但是，大数据技术与教学业务深度融合的过程必然不是一蹴而就的，教学大数据的发展仍面临以下几方面的挑战：

第一，数据处理能力不足，难以对教学数据进行多元分析与准确的结果解读。当前，中小学教师的数据分析、数据解读及数据交流的能力还存在明显不足：一是无法熟练应用EXCEL、SPSS等工具进行基本的教学数据分析与处理；二是在教学中缺乏对过程数据和结果数据深入、准确的解读，难以形成正向的教学反馈流，指导教学实践的改进；三是缺乏应用数据与家长、同事及领导开展交流对话的能力，难以在家校之间、师生之间、教师之间架构起支撑家校共育的“数据桥梁”。

教育行政部门应加强教师队伍数据素养教育，通过开展教育大数据专题培训、智慧课堂观摩研讨、网络协作教研等多种活动，从意识态度、基础知识、核心技能及思维方法四个层面全面提高教师、校长及管理人员的数据素养，并制定教师数据素养评估标准与考核办法，以评价和考核为抓手，促进教师数据素养提升。

第二，线下学习过程性数据的采集仍是难点，该部分数据的缺失直接影响学习诊断与预测预警的准确性及综合评价的科学性。在线下学习仍占据主导地位的今天，很多线下的学习活动数据，尤其是过程性学习数据及学习情绪数据，由于技术、环境、个性差异等诸多因素的限制，无法得到有效全面的采集。线下学习数据的缺失，就好比架在空中的半截“浮桥”，难以支撑完整“学习链条”的构建，直接影响到学习诊断与预测预警的准确性及综合素质评价的科学性。

教育大数据服务商应加大力度研发线下学习数据的采集技术和产品，提高线下学习过程性数据采集的准确性与全面性。随着教学数据的日渐丰富与复杂，学生的过程性数据将变得更具价值，企业研发的教学产品应重点收集学生学习行为数据、情感数据等，完善丰富教学数据体系。此外，教师需要培养自身的数据意识，有意识地收集、整理学生的线下学习数据，进一步丰富完善教学大数据，从而为学生学习诊断和预测预警的准确性和科学性提供全面的数据支撑。

第三，校企合作机制与规约机制仍不清晰，管理上存在较大的数据安全风险。教育行政部门应尝试建立教育大数据产品准入机制，从数据安全、技术水平、维护能力等多个方面加强对企业大数据产品的鉴定与评估，选择信誉良好、技术先进的教育大数据产品提供商作为合作伙伴，既为学校采购教育大数据服务提供保障，也有利于区域层面的教育教学大数据的融通共享，确保大数据产品在学校教育教学应用中的数据安全。

第四，多家企业大数据产品在学校独立运行，直接造成学校教育数据的割裂，影响教育数据的融通共享及更大数据价值的发挥。一线学校由于缺少教育大数据项目的顶层设计和统筹规划，往往出现一所学校内多个企业教育大数据产品独立运行的现象，直接造成数据壁垒。

教育大数据服务提供商应遵循教育信息化行业相关技术标准，秉承“开放互联”的基本原则，提供标准化的数据访问接口，便于在不同大数据产品之间及与学校现有业务系统之间实现数据的无缝对接与共享，这也将成为教育大数据相关技术平台的重要发展趋势。对于学校而言，应在进行教育大数据项目规划时，从整体出发，实现各个部门数据的一体化建设，打破“数据壁垒”，从根本上实现数据的互联互通，从而真正发挥教育大数据的价值。

第五，数据分析模型的科学性和准确性仍是教育大数据的突出短板，制约了大数据技术在教育教学领域的推广应用。当前很多企业在研发教育大数据产品过程中，往往难以摆脱IT思维，由于缺少对学校实际教育教学业务的深度理解，在数据源的选择、指标权重设计等方面往往不符合或脱离教育规律，构建的数据分析模型的准确性和有效性都亟待提升，这直接影响了基础教育大数据应用实践的推进。