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教学研究的数据处理的问题与对策

2020-09-10郝丽莎

新教育论坛 2020年1期
关键词:数据处理教学研究问题

郝丽莎

摘要:信息时代背景下,教育数据日益多元化,教师可通过多种渠道获取教育数据,并针对教育数据进行数据挖掘、分析,以此指导教育教学活动,深入挖掘教、学行为与教学质量之间的相关性,以此作为教学实践指导的依据。本文深入分析了教学研究中数据处理内涵、处理过程及存在的问题,并提出了调查问卷、课堂教学观察等方式提出建议措施,以期提高教育数据处理有效性。

关键词:教学研究;数据处理;问题;对策

新时期背景下,信息技术已经深入人们生活、工作的方方面面,并与教育领域深度融合,取得了显著的成效,有效提升了教学信息化水平。现阶段,数据处理日益成为教学研究的热点话题,借助数据挖掘、处理指导教学实践有助于提高教学实践的针对性、客观性,提高教师对新教学方法、教学手段的掌握水平,从而改善教学质量。但在数据处理中,受客观因素的影响,不可避免地面临数据格式不统一、数据分析意识缺乏等问题,导致教育研究数据处理质量不佳,影响了教学数据研究效果,因此,有必要深入分析教学研究中数据处理面临的问题,以此提高数据处理有效性。

一、教学数据的内涵

1.1 教学数据内涵

数据大致分为两类:一类是学生数据,主要包括学籍信息、基本信息,例如姓名、年龄、民族、性别、家庭经济情况、特定的教育需求等;学习评价信息,例如成绩、态度、兴趣等;学习行为数据。

一类是教师数据,教师的备课行为,包括教学设计方案、教学反思、小组备课;听课行为,包括课堂记录、提问次数、设置问题个数、回答人次、回答人次占全班人数比率、学生为主体的时间占比;上课行为,上课行为包括观察学生反应情况、回答问题的情况、课后反思等。教学数据转化为信息的过程,从本质上说就是一种数据分析的行为。

随着信息化技术在教育教学活动中的应用,如智能教学、多媒体教学、云平台等专业系统,教师可搜集、整理的数据来源日益广泛,包括管理系统数据、观察数据、主动的调查问卷数据、实验测量数据、学生考试成绩等,加强对教学数据的研究、处理与分析,能够对教学实践起到良好的指导作用。

1.2 教学数据处理流程

针对教学数据,由于数据来源不同、格式不同,导致教学数据利用效率存在较大的差异,因此,在收集、整理、研究教学数据过程中,应对数据进行预处理、挖掘和结果解释。

(1)教学数据预处理

在教育数据研究过程中,数据处理是一项重要且复杂的工作,其时间可能超过数据收集、处理的时间,究其原因:首先,由于教育系统来源的多样化、基础数据的复杂化,导致教学数据格式、内容存在较大的差异;其次,由于教育数据的层次性与异构性,数据结构和格式千差万别,进而增加了教育数据收集、整理的时间。在教育数据预处理过程中,将原始数据转换为格式统一的工作十分必要,这一过程包括确定收集数据的内容、聚焦教育问题、数据与教育问题的相关性验证等。

(2)数据挖掘

在数据预处理的基础上,应通过分类、聚类、关联分析的等方式对教育数据进行挖掘分析。在此过程中,由于教育数据的特殊性及数据复杂性,应注意数据挖掘方法的恰当性,应针对不同的数据采取不同的数据处理方式。例如,分层数据挖掘和纵向数据建模已经在教育数据挖掘中得到广泛应用,而针对一些特殊性数据应采取不同的数据挖掘方式,以验证其关联性。例如,借助神经网络方法研究学生学习行为、学习方法与学习成绩之间的关系,借助多元回归分析课堂回答次数与学习成绩之间的关系,并通过整理分析学生成绩影响因素,以此预测学生成绩,作为教学实践的指导依据。

(3)结果解释

结果解释是在数据挖掘基础上的具体应用,以此优化教育环境和教学质量,并对教学实践起到决策和实践指导作用。结果解释的展示形式并非一定采用数据模型展示方式,也可以采用建议、解释、信息、意见的方式向非领域专家提供参考,从而降低教育数据理解门槛,提高教育数据结果展示的直观性、结论性。

二、教学研究的数据处理存在的问题

1.教学视频分析

随着多媒体技术在教育教学活动中的应用,部分教师开始学习和借鉴优秀教师的教学模式、方法,以此作为提升自身教学水平的重要途径,部分教师借助课余时间在教育平台观看优秀教师教学视频资料,并基于自身的理解研究教师与学生的互动行为特点。但由于缺乏有效的数据分析、处理工具,导致教学行为分析、归纳、学习效率低下,难以分辨有效的教育数据。同时,在视频资源数据分析中,由于学情、教师实践情况的差异,仅针对部分教师教学方法的研究和学习难以起到良好的指导作用,教学数据研究结果不适用性较差,进而导致教学视频分析效果难以达到预期的研究目标。

2.教学数据分析

教师在利用微课教学的实践过程中,发现微课对教学有较大促进作用,例如《螺旋传动》这节课,在传统课堂中,课堂开始几分钟后,学生的学习状态开始松散,听课质量下降,讲到重难点时,学生已经很难再集中注意力听讲。而将教学内容制作成微课,学生在课上观看,教师补充讲解,学生积极性大大提高,注意力不容易分散。然而,在部分教师缺乏数据研究意识,对课堂教学效果的分析和研究仅限于对教学经验的总结和归纳,仅从主观角度总结微课在教学中的应用优势,而缺乏具体的数据分析与支撑,造成结果解释缺乏说服力。

三、教学研究数据处理的对策

1.以问卷调查方式处理数据。问卷是调查中用来收集资料的一种工具,如问卷网、问卷星。研究者通过发布、分享调查问卷给调查对象,然后回收问卷进行数据分析进而测量出人们的行为、态度和特征等,问卷调查的一般流程,该过程主要分为确立调查问题、设计问卷、实施调查、分析数据四个阶段。为了避免设置一些无效的题目,提高问卷的信效度,可以邀请教育领域专家对调查问卷内容进行层次分析,通过对问卷进行预试和调整,提高调查问卷的有效性,增强问卷调查结果的可靠性。在调查问卷收集、研究过程中,可借助SPSS软件对调查问卷结果进行研究,以此分析教学模式、教学方法与教学质量之间的关联性。通过调查问卷形式有利于改善教育基础数据异构性的问题,实现数据格式的统一,解决了教育数据处理的重要问题。

2.课堂观察。课堂观察法,就是通过观察对课堂的运行状况进行记录、分析和研究,并在此基础上谋求学生课堂学习的改善、促进教师发展的专业活动。首先,课堂观察的起点和归宿都是指向学生课堂学习的改善。无论是教师行为的改进、课程资源的利用,还是课堂文化的创设,都是以学生课堂的有效学习为落脚点。其次,课堂观察也是促进教师专业发展的重要途径之一。最后,课堂观察作为一种合作的专业研究活动,有助于學校合作文化的形成。教师应重视课堂教学中的数据收集、整理与分析,以教育教学经验作为教育数据判断的有效依据,突破教育数据的局限性,为新教学手段、教学方法应用与推广积累宝贵经验。在具体实践中,教师可以学期为研究阶段,针对学生课堂问题回答情况、课堂互动情况进行统计分析,并借助SPSS软件进行数据挖掘,与教学科研小组对不同的学习行为、教学行为量化,构建具体、可量化的评价标准,以此实现教育数据的量化、标准化。

四、结语

在日常生活工作中,培养数据分析的思维,时刻收集身边的数据,使用各类工具、手段进行分析。教师进一步挖掘身边处处都存在的教学数据,分析问卷数据、分析教学实验数据、分析课堂交互行为,用数据说话,通过严谨的实验设计与实施来揭示教育规律,更好地实施教学,实现从传统的教师,向拥有敏锐研究嗅觉的优秀教育研究者转变。

参考文献:

[1]杨现民,骆娇娇,刘雅馨,陈世超.数据驱动教学:大数据时代教学范式的新走向[J].电化教育研究,2017,38(12): 13-20+26.

[2]雷云鹤,祝智庭.基于预学习数据分析的精准教学决策[J].中国电化教育,2016(06):27-35.

[3]张燕南. 大数据的教育领域应用之研究[D].华东师范大学,2016.

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