教學大數據：緩行、慎行

嚴列翔

[摘 要]大數據是信息技術發展的重要成果之一，它在各行各業的應用前景廣泛，對教育領域的影響也逐步深入，能有力促進教育評價、管理、決策、科研等方面的發展。對微觀層面的教學，影響也正在加大。但是大數據具有海量、低價值密度等特點，考慮到教學自身的特點，目前我們在微觀層面的教學充分使用大數據的條件尚未具備。大數據技術對于解決目前教學面臨的迫切問題并無多大助益，反而存在進一步加劇的可能。教學大數據，宜緩行、慎行。

[關鍵詞]大數據；微觀教學；精準

大數據是信息技術發展的重要成果之一，具備海量、高速、多樣、低價值密度、真實性等特點。在各行各業的應用前景廣泛，已經引起社會各方面的深刻變革。

大數據在教育領域的應用，主要依托教育數據挖掘和學習分析兩大技術手段，促進教育管理、教學模式、教育評價體系、教學科研等方面的變革。

但是目前我國的教育大數據，特別是在普通中小學和幼兒園階段，研究與應用尚處于起步階段，缺乏前期的規范化和系統化頂層設計，面臨許多挑戰，需要整體規劃和由上至下的系統綜合研究。

教學活動過程是教育的核心陣地，大數據要融入教育，勢必會與教學結合起來，以促進教學的變革和發展。按照一般的觀點，大數據促進教學變革和發展的途徑是推進實現智慧學習。教師在智慧教學環境下，利用大數據技術更深入地了解每一名學生的學習狀況，加強與學生的溝通，使整個教學過程更加精準化和智能化。教師對教學過程的掌握從依靠經驗轉向以數據分析為支撐，學生對于自己學習狀況的了解也從模糊到精確，更好地認識自我、發展自我、規劃自我。還可以幫助教師及時調整教學計劃和教學方法，有利于教師自身能力提高和職業發展。

教育大數據對個性化學習的支持，除了學生學習的行為可以被記錄下來外，學生在學習資源上的數據也可以被精確記錄下來，如點擊資源的時間、停留多久、問題回答正確率、重復次數、參考閱讀、回訪率和其他資源信息。通過大數據可以定制個人學習報告，分析學習過程潛在的學習規律，還可以找到學生的學習特點、興趣愛好和行為傾向。大數據技術使教育圍繞學習者展開，使傳統的集體教育方式轉為個性學習方式。同時還伴隨著教育者和學習者思維方式的改變，進一步朝著個性化學習的方向邁出重要的一大步，使得精準的個性化學習成為可能。

但理想很豐滿，現實很骨感。筆者認為，在現階段，微觀層面的教學應不迷信大數據。教學要普遍使用大數據，必須先搞清以下幾個問題：

一、這真的是大數據嗎

作為一名普通的中小學教師，你手頭電腦上可能已經積累了不少的數據。比如，你所教的每一名學生的每一次大大小小的考試成績，每一次作業的完成情況，甚至細化到每一個題目類型的得分情況，或者擴展到整個年段各個班級的同類數據。你對這些數據可以做一定的分析，從而發現教學中的種種問題，以及所教班級存在的主要問題，等等。

如下表所示的分析：這是一位初中語文教師從網絡閱卷系統中獲得的數據，在期末考試中，自己任教的班級和年級段平均情況的一個對比分析?？梢钥闯?，在這次考試中，這個班級各種題型得分情況和年級段平均相比的優勢和劣勢及其幅度。這或許對自己后續的教學工作有一定的參考意義，優勢項目可以總結一下自己的好的做法加以鞏固和提高，劣勢項目可以反思自己的不足并想辦法改進。這些無疑都對今后的教學工作具有積極意義。

但是我們必須清楚的是，這并不是大數據。大數據的第一個特點就是“大”，而且這個“大”不是一般想象的“大”，它必須是海量的數據，至少不是我們普通個人電腦硬盤所能夠存儲的。而且它的另一個特點就是“雜”，即數據格式的多樣性，并不僅僅是傳統意義的數據，還包括圖形、照片、視頻、文字等很多格式。大數據為什么要這么“大”、這么“雜”？那是因為它還具有另一個特點，就是“低價值密度”。大數據就像是一座金礦，但它的含金量是很低的。也就是說，如果數據的量達不到“海量”級別，數據格式做不到“來者不拒”的話，它里面的“金子”是極其有限的。

回到上面的例子，教師通過分析可以得到一些結論，但這些結論很可能僅僅反映了本次考試的情況，幾乎不值得信以為真地去指導自己后續的教學行為。你不能因為這次考試作文得分比別的班級高了一兩個百分點而稍稍地放松了今后的作文指導，也不必因為總得分平均比別的班級少了零點幾分而妄自菲薄。

這不是我們不相信大數據的力量，而是因為這根本就不是大數據！真正的大數據如前文所述，首先在體量上必須是海量的，否則分析出來的結論就必然帶有很大的偶然性，用它來指導實踐很可能會南轅北轍。大數據的格式也必須是多樣性的，既包括上面例子中的結構化數據，也要包括其他各種非結構化的數據，然后通過專業的數據處理流程，才能通過分析得到有一定指導價值的結論，也就是所謂的“大數據挖掘”。

二、如何獲取真正的大數據

前面已經提到大數據的“大”和“雜”兩個特點，落實到我們微觀層面的教學上，就意味著真正能夠對我們發揮一定作用的大數據，它必須是龐雜的。它不僅是本班本校的數據，更應該是整個區域甚至是全國同一學段的相關數據；它不僅是一次兩次的測試成績，應該是歷年歷次的測試數據；它還不僅僅是常規的數據，而應該包括一切可以被記錄下來的教師和學生的一切教學行為，甚至包括教學過程中諸如資源點擊、回訪、停留等各種細節。

假如我們以微課為載體，嘗試采集學生學習過程中的各種數據。設計一節普通的微課，現在大部分教師都可以完成。但我們制作的僅僅是一節普通的微課，它一般就是一個短短幾分鐘的視頻，投放出去以后，信息流一般是單向的，學生用戶端產生的各種數據是無法回傳的。如果要設計一節能夠采集各種數據的微課，設計的技術和所需的設備就會變得很復雜，尤其是要能夠收集學習過程中的一些非文本的、非數字的數據，還會涉及服務端和客戶端的硬件裝備問題。這和一節普通微課的工作量相比，不知要翻幾番。尚不論普通教師的技術水平能不能達到，僅僅是資金和時間的投入就是個人不能承受之重。這還不包括龐雜的數據信息收集以后的存儲、分析成本。

毫無疑問，產生教學數據最多的場合是我們的課堂。但是課堂中產生的大量結構化和非結構化的數據，在目前還是難以收集的。老師不可能一邊上課一邊收集數據，也不可能每一個教室都配備專門的人員和設備來采集。也許在部分發達地區可以在每一間教室安裝攝像頭等設備，但只是單純的攝像保存視頻，無法實現智能化的采集和整理，這些攝像頭只是起到了監控的作用，其攝制的視頻素材最多在監控室的硬盤上保留一兩個月，然后就被系統自動輪換刪除掉了。

另一個數據來源則是平時的作業批改，目前絕大多數的作業批改都是停留在紙筆模式，自然難以收集數據。也有少數試點的學校開始電子化的作業批改，比較注重的是本次作業情況的精準化即時反饋，把它當作學校的特色亮點去推介，期望的也是短期效應，不會花費大量的人力、物力、財力去整體規劃配套建設基礎的數據庫，好不容易產生的教學數據就很可惜地被丟棄了?，F在看來，唯一保存完好的教學大數據可能就是全國各地歷年高考、中考網上閱卷所累積的數據資料了，把分散在各地考辦服務器上的這些寶貴數據匯集起來，作為全國教學大數據的壓艙石，實在是一件緊迫而重要的工作。

以上這些分析都說明大數據的建設只有大量投入，長期積累，效果才會逐漸體現，性價比才會逐漸提高，而不是一件立竿見影的事情。這么龐雜的數據庫顯然不是普通的中小學教師個人或學校能夠采集、生成、分析、使用的。必須投入大量的人力、物力、財力，由相關的專門機構負責，去做數據的采集、處理、挖掘和分析。就像由專門的企業組織來開采金礦提煉黃金，一般的消費者只需掏錢直接購買黃金飾品一樣，我們普通的中小學教師乃至學校，都將是教學大數據的使用者。不同的是，我們每一個人在使用大數據的過程中，必然也不知不覺承擔了數據生產者的角色。大數據有了一定的規模效應以后，我們每一個使用者就同時成為數據的生產者，從而使大數據越用越多，越多越有用，走上一個良性循環的發展道路。這些都是由大數據的“大”“雜”以及“低價值密度”等特點決定的。

三、大數據是否真的能解決教學的迫切問題

我們的基礎教育已經經歷了多輪課程改革，素質教育的口號也已深入人耳，廣大教師的教育理念也或多或少產生了轉變。但不可否認的是，在考試指揮棒的指揮下，目前，中小學課堂教學中以教師為中心、以教材為中心、以教案為中心、以考試成績為主要目標的現象依然比比皆是。社會、家庭、學校對分數的過分追求，忽視了學生情感、習慣和能力的培養，為了提高成績而加重學生的學業負擔，這種現象還是非常普遍的。學生的學業負擔雖經過各級教育部門的多年多次發文規定，減下來的究竟有多少，每個人都可以看得清清楚楚。這一沉疴痼疾，已經嚴重制約了創新型人才的培養，制約了學生的個性化發展，也損害了學生的身心健康。

在大數據浪潮席卷社會各行各業并帶來巨大效益的今天，人們自然而然地把解決基礎教育目前學業負擔普遍偏重、個性化發展缺失、創新型人才缺少等一系列迫切問題的希望，寄托在它的身上。希望以大數據驅動教學改革，服務于因材施教，助力教師了解學生的學習思維、方式、過程、結果，助力教師進行學情分析、教學設計、教學評價，通過對每個學生情況的追蹤式統計、分析，刻畫每個學生獨特的學習策略以及發展方向，實時掌握和調整教學策略，進而調整學生的學習方式、內容和目標，從而實現個性化的精準教學，達到減輕學業負擔、提高教學質量、促進學生健康成長的目的，并培養出大批國家建設和發展所需要的創新型人才。

那么，以現在的大數據技術，到底能不能破解這些難題，實現人們美好的愿景呢？

在現行的班級授課制下面，一個教師面對的是幾十個學生，以教師為中心是無奈的選擇，其實也是最切合實際的選項。我們平時所說的要以學生為中心，其實準確地說應該是以全體學生為中心，而不是以每一個學生為中心，因為中心只能有一個，不可能有幾十個。大數據技術應用于教學，可能會更加具有針對性，但如果還是班級授課制，則肯定仍然要以教師為中心的。而教材是課程標準的具體體現，課程標準是考試命題的主要依據，在考試指揮棒依然高懸的情況下，不管有沒有大數據，我們的教學還是要以教材為中心的。教師為中心、教材為中心不變的話，教案為中心肯定也變不了，這三者其實是三位一體、不可分割的。這樣，以學生為中心的因材施教的理想還是無法實現，學生的個性化發展依然是一句空話。

再來看看學業負擔。在沒有大數據支撐的情況下，教師和學生或許是憑經驗、憑感覺、憑自己可以承受的最大壓力，承擔著比較沉重的學業負擔，多年以來一直如此。有朝一日，大數據支撐的精準教學普及了，教師和每個學生都知道了自己的教和學有哪些優勢、有哪些不足，情況會如何呢？可以想象，每一個人都會進一步抓好自己的優勢項目不放松，然后加強自己的薄弱環節。因為你的優勢是建立在別人的薄弱基礎上的，別人在大數據的指導下加強了薄弱環節，你的優勢必然面臨被趕超而失去優勢，甚至成為新的薄弱環節；自己的薄弱環節當然更加需要努力了?？梢?，在大數據的精準指導下，教育的內卷將會進一步加劇，學生的學業負擔根本不可能減輕，而是進一步加重。學生被數據所驅動，失去自我判斷，最終淪為數據的奴隸。

大數據驅動的精準教學，比較適合于大面積提升教學質量，消除區域之間的發展不平衡性，促進基礎教育的優質均衡發展。經濟落后地區或是交通偏遠地區的中小學在政府財力的支持下，可以共享優質教學資源，彌補自身教學資源的不足，縮小和發達地區的差距。倘若是教育發展本身就比較先進的地區，用大數據技術來驅動所謂的“精準教學”，去“進一步”提升學生的學習成績，把原本有天賦的學生一個個用數據驅動，培養成面面俱到的考試高手，其實很可能扼殺了創新型人才的苗子。

當下，大數據技術根本不能解決當前教學面臨的迫切問題，相反，只會加劇這些問題。但愿這只是筆者的杞人憂天。

教育是科學，有它自身的發展規律；教育是技術，有法而無定法；教育更是藝術，需要靈動而不是精確。落實到具體的教學過程，也同樣如此。從某種意義上說，大智若愚勝過精確制導，心中有生勝過數據萬千，適性成長勝過整齊劃一。我們不否認大數據在社會其他領域帶來的深刻變化，也不否認它在教育的宏觀決策、教育評價、教育科研等領域的巨大推進作用，但在微觀層面的教學中，鑒于教學自身特點以及大數據本身的發展現狀，還是要說一句：教學大數據，請緩行、慎行！

參考文獻：

[1]杜婧敏， 方海光， 李維楊，等. 教育大數據研究綜述[J].中國教育信息化，2016， 382（19）：1-4.

[2]尤偉靜.簡析大數據及其在教育領域的應用[J].科學時代，2015（10）：247-248.

[3]鄭寶生. 當前基礎教育存在的問題、成因及解決策略[J].甘肅教育， 2017（22）：1.

（責任編輯：朱福昌）