基于數據驅動的職業教育精準教學模式研究

趙麗錦 孫于蘭

(常州信息職業技術學院 數字經濟學院,江蘇 常州 213164)

隨著數字技術的發展和國家智慧教育平臺的使用,基于數據驅動的精準教學模式已經成為教學改革的重要內容和發展方向,教育教學新范式逐步形成,向著科學化、精準化、個性化的目標邁進。與此同時,圍繞精準教學的研究成為教育領域的熱點話題,關于精準教學的概念內涵、目標辨析、框架構建和作業模式等方面的研究成果顯著,相當數量的研究成果已充分運用到教學實踐中,實現了理論與實踐的結合,并在實踐中不斷深化理論認知。然而,通過梳理和分析現有關于精準教學的文獻和案例發現,國內基于數據驅動的精準教學研究和探索性實踐在基礎教育和高等教育領域產生了諸多成果性沉淀,而在職業教育領域其相關性研究則略顯不足。因此,在當前新一輪科技革命和產業變革突飛猛進的時代背景下,把握產業結構、經濟結構、社會環境和人口結構的特征,站在新的發展起點上,以國家“十四五戰略規劃和2035遠景目標綱要”為引領,圍繞職業教育數字化轉型、新型職業教育育人體系的形成,以培養高質量技能型人才隊伍為目標,探索能夠挖掘學生潛能、更符合“因材施教”理念的精準教學模式尤為關鍵。

因此,在目前數字技術廣泛應用,社會對高質量技術技能人才需求不斷異質化的背景下,本研究通過厘清以數據技術驅動的職業教育精準教學模式的內涵和價值特征,并基于教學實踐經驗的積累,探索性地構建具有概念意義的精準教學模式邏輯框架,從課前、課中和課后的時間維度,結合教學目標、教學組織、教學工具和教學評價等空間維度,進一步探討利用數據技術賦能的精準教學實施路徑。

1 基于數據驅動的職業教育精準教學模式的內涵與價值特征

1.1 基于數據驅動的職業教育精準教學模式的內涵

精準教學最早是基于斯金納行為學習理論而提出的,力圖通過記錄與分析教學行為數據為教學決策提供依據。早期的教學模式存在數據采集過程困難、數據分析周期長等缺陷,隨著數字技術的發展,教學行為數據的采集過程逐步智能化、實時化,疊加大數據分析技術和數據可視化技術的快速發展,使教學數據分析結果實現了準確、完整和及時的呈現與反饋,逐步推動了以數據驅動精準教學模式的落地實踐。

在職業教育領域,相較于素質教育階段的通識能力培養和本科教育階段的理論專業水平塑造,人才培養的目標更加注重實用性,人才培養的邏輯起點面向現代化產業體系對職業崗位(群)的能力要求,重點突出職業教育人才培養過程與結果的技術能力屬性。因此,新時期的職業教育精準教學模式已演化為以產業對技能型人才需求為導向,以創新型數字技術為工具,以海量教學數據為基礎,通過課堂與課外的雙向協同,運用數字技術與數據資源的賦能作用串聯教育全流程,從而實現教育各環節的精準設置、精準管控、精準分析和精準評價,并將精準教育全域信息進行精準推送與反饋的過程。精準教學模式的內涵演進過程如圖1所示,精準教學在發展過程中充分體現了與市場人才需求相匹配、與技術發展相融合,圍繞因材施教理念,立足課堂并跳出課堂,在創新技術賦能的背景下以更加精準的方式與時代同頻、與學生共振。

圖1 精準教學模式的內涵演進

1.2 基于數據驅動的職業教育精準教學模式的價值特征

數字技術作為引領新一輪科技革命和產業變革的重要創新,對人們的生產生活方式和思維理念模式均產生了深刻影響。數字技術圍繞技術的使用和數據資源的開發,推動職業教育領域的人才培養模式發生了創造性變革,促進了基于教育大數據驅動的精準教學模式呈現更高質量的發展?；跀祿寗拥穆殬I教育精準教學模式呈現的價值特征可歸納為“四個融合”。

價值特征一:因材施教目標的堅守與精準教學模式創新的融合。時代的發展對人才異質性能力提出了更多的要求,雖然因材施教的目標未曾改變,但是實現因材施教的教育教學模式和手段產生了巨大的變遷,以“大智移云物區”為代表的數字技術正在不斷重塑教育的模式、流程和工具,以數據驅動的精準教學模式正朝著差異化、智能化方向發展,推動形成了利用數字技術賦能的沉浸式教學、自適應學習、智慧學伴和智能畫像等多樣化創新教學模式。

價值特征二:教學對象規?；c能力需求個性化的融合。因材施教理念要求教育的過程需要關注每一個學生的個性化發展需求,需要通過對學生個體的綜合評估安排有針對性的教學實施方案。依托大數據分析技術在個體行為和能力識別上所具有的快速響應與分析能力,以及數字技術在課程設計方面所具有的柔性重構能力,可以有效地將課程內容進行最小化組織,根據學生個體的能力需求進行匹配性重組,實現面向規?；鼙娗闆r下滿足個體異質性能力培養的訴求。

價值特征三:“五育”目標全面化和學習者個體差異化的融合?！熬珳式虒W”存在的前提是學習者個體存在差異,因有差異,故需精準。學習者個體差異主要體現在學習認知、學習習慣和學習預期等方面,適合的教學方式是在尊重學生差異的基礎上,讓他們朝著全面、自由、健康的方向發展。隨著數據技術的不斷創新,一方面,創新技術產品促進了學習者在德、智、體、美、勞“五育”融合上的協同;另一方面,基于數據分析的精準評價手段突破了傳統教學效果評價方式的單一性,可以從多重維度、過程多節點為學習者提供學情分析與診斷,促進“五育”目標的全面發展。

價值特征四:教學過程動態調整與教學結果精準預判的融合。數字技術的低延時、高頻次技術特征有效地助力了教學全過程的數據動態收集、動態分析與動態調整,而智能算法與數據可視化技術的發展則為教師預判特定情境下的教學效果和尋找教學調整點提供了指引。教師可充分利用數據挖掘、機器學習、知識圖譜等新興技術,對學情進行精準分析與預判,識別學習者潛在知識需求,利用智能算法等技術精準推送優質資源與服務。

2 基于數據驅動的職業教育精準教學模式邏輯框架

數據驅動的精準教學模式突破了經驗模仿教學范式和計算輔助教學范式所固有的局限性,實現了以數據為基礎驅動“精準化教”“個性化學”的教學范式變革,教學過程呈現科學化、精準化、智能化、個性化四大特征[1]。構建依托大數據的職業教育精準教學模式,是充分利用數字技術賦能,努力實現教育生態資源的協同,并圍繞教師、學生、社會等多主體,配合課程、教材、教法等多維度,在課前、課中和課后多環節落實“因材施教”與“個性化育才”目標的實踐過程?；诖?本研究以教學模式變革需求導入著手,構建了圍繞教育教學生態和周期的職業教育精準教學模式邏輯架構,如圖2所示。

圖2 基于數據驅動的職業教育精準教學模式邏輯框架

2.1 引領教育變革外生因素的協同邏輯

從職業教育精準教學模式的內涵與價值特征可知,精準教學的主體涉及政府、社會、學校、教師和學習者個體等多方力量?；跀祿寗拥木珳式虒W模式是在社會對人才產生異質性需求的背景下,進行的一項致力于“因材施教”的教育教學模式變革行動[2]。職業院校應社會對技能型人才的需求、數字技術的創新發展和學習者個體差異等外生因素的影響,職業院校應借助以大數據為代表的數字技術,將各方合理性訴求融合統一,并通過人才培養模式的調整予以回應,形成多主體協同合作的共贏局面。

協同邏輯的理論基礎是社會各子系統間存在相互影響、相互作用的關系。合作與共生構成了系統間協同發展的關鍵力量,只有各系統明確共同目標,圍繞關鍵環節不斷突破,才能創造整體效益倍增的協同效應。在引領教育變革的外生因素中,認清社會對高質量技能型人才的需求特征,是著手開展精準教學目標設定的前提,把握學習者的個體差異是有的放矢地設計精準教學模式的關鍵變量,運用數字技術創新賦能是構建基于數據驅動的職業教育精準教學模式的重要手段。

2.2 串聯課前、課中和課后的時序邏輯

教育的過程在時序上可以分為課前、課中和課后三個彼此串聯的環節,依托大數據的技術支持,這三個環節在實施精準教學層面上可進一步細分為精準教學目標設定、精準教學知識體系、精準教學工具、精準教學過程與診斷、精準教學評價與反饋五個模塊。第一,精準教學目標的設定是在充分考慮數字經濟時代社會對人才需求的變化、市場上人才匹配的滿意度,以及用人單位對人才的異質性需求的基礎上對原有人才培養方案進行調整、優化與迭代,最終形成面向數字化新時代的技能型人才培養實施方略[3]。第二,承接精準教學目標,開展精準教學知識體系建設,堅持以通用性知識為基、個性化知識為本、交叉性知識為要,構建專業知識與素質能力全面提升的學習框架。第三,基于對未來數字化能力和高技術能力的培養,吸收與開發更多創新性教學工具,進一步拓展課堂教學與板書式教學的邊界,利用多媒體技術開展教學內容的設計與施教。針對人才個性化培養目標,通過數字化教育平臺和遠程教學媒介,精準匹配學習者個人能力需求,精準推送視頻課件和互動案例,并實時提供在線答疑和實訓指導等。第四,圍繞教學全過程,基于大數據技術搭建的教學平臺可以全面記錄學習者的學情數據,實時分析學習者的學習習慣和相關課程的評價情況,進而自動生成課程的學情診斷數據,以供教師及教育管理者對課程查閱。第五,通過完整的教學活動所形成的數據池,借助大數據分析技術和可視化軟件的賦能,匯編成學習者學情的全面分析報告并以可視化呈現,其中,課程目標匹配度分析、課程學習熱地圖和課程要點反饋表等分析與反饋數據可極大地幫助教師調整課程的特色化教學方案設計,并能根據學習者個體記錄數據做到點對點反饋,提升教學的精準性。

2.3 圍繞“識材、育才、成才”的過程邏輯

2021年第24期《求是》雜志刊發了習近平總書記的重要文章《深入實施新時代人才強國戰略 加快建設世界重要人才中心和創新高地》,習近平總書記在該文中闡釋了全方位培養、引進、用好人才的戰略路徑。職業教育的培養目標可概括為通過“精選、優育”培養高素質技術技能人才,而“精選、優育”的實踐過程可以進一步分解為“精準識材、多元育才、特色成才”三個環節。

首先,“精準識材”是起點,是后續育才成功的關鍵,依托大數據技術形成的智能人才評估系統能夠從多維度識別學習者個體的各項能力,可以從更全面的視角對學習者個體開展評價工作,精準識別學習者個體的素質能力和發展潛能,為進一步針對性培養提供詳細的數據支撐。其次,“多元育才”是核心,承擔著培養、塑形和啟迪的重要使命,通過“精準識材”階段的分析,匹配全面而極具針對性的施教策略,依托智慧教育平臺和智能畫像系統,精準推送符合學習者個性需求的課程資源和實踐性案例,并在學習者個體的學習過程中校正對其能力的識別,優化課程設計,引導方向,啟迪優勢能力的培養。最后,“特色成才”是落腳點。職業教育的培養目標是為社會輸送技術技能型人才,尤其是為制造業等工業企業培養未來的“大國工匠”。利用個體學習者的全過程學習數據對其培養效果的綜合評價能夠充分地確認精準教學過程的有效性與價值性。此外,數據驅動的精準教學模式可以將“精準識材、多元育才、特色成才”三個環節進行串聯,并形成P(計劃)—D(執行)—C(檢查)—A(處理)的循環過程,在數據不斷積累和分析過程中不斷優化精準教學模型。

2.4 賦能精準教學模式突破性發展的數據邏輯

教育大數據是精準教學模式順利開展的“血液”,數據來源于教學過程,并反哺教學過程。數據的記錄與更新,有利于學情分析與診斷、個性化教學規劃、精準教學目標的設計與優化,引領精準教學模式下人才培養方案的制訂。而基于數據驅動的精準教學模式在數據邏輯層面主要涉及數據結構網絡和數據分析框架兩個方面。

第一,數據網絡結構勾勒了教育教學數據的來源,是形成教學核心數據集的主要部分。從廣義上說,一切被引入教學模式參考因素的數據來源都是形成數據網絡結構的關鍵變量,但在實際教學過程中,個體學習者、教師、教育管理機構及管理者、其他教育相關方(如家長、校企合作機構等)才是教育大數據的主要產出者,而其中個體學習者和教師最為核心,分別屬于精準教學的客體與主體[4]。個體學習者的數據結構主要圍繞“五育并舉”“因材施教”“技能型人才”的個體特征數據和學情數據;教師的數據結構主要圍繞教師專業設置、課程開發和授課教學展開,包括教師個人特征數據、課程設計與開發數據、課程教學學情數據、學生評價與學情診斷數據等。個體學習者和教師兩大核心主體的數據集相互關聯貫通,共同促進精準教學模式的推進與發展。

第二,數據分析框架旨在促進個體學習者全面且有特色技能的發展,利用大數據分析技術,通過預設分析指標和分析口徑,從數據集中提煉有效的決策信息,賦能教學模式的優化與重塑,進而提升精準教學的效果。根據相關專家的研究結論,教育數據分析框架大體可分為監測與分析、預測與干預、評價與反饋、調整與優化等方面;教育數據分析的方式主要有描述性統計、診斷性甄別、預測性分析、聚類性反饋等層次。教育數據分析框架嵌入精準教學模式的設計方案內,并完全內化為精準教學的數據分析主線,貫穿課前、課中和課后三個環節,并隨著精準教學目標和效果評價的需要,以及大數據技術的發展不斷進行迭代優化,充分融合創新性技術發展與高質量人才培養目標,在推進精準教學過程中發揮積極作用。

3 基于數據驅動的職業教育精準教學模式的實施路徑

3.1 重塑教育理念,由單邊輸出向多邊共創轉變

基于數據驅動的職業教育精準教學力圖實現將職業教育的人才培養目標與技能型人才的特色化培養過程相結合,通過依托大數據技術的賦能,構筑圍繞大數據處理分析體系的教育數字化轉型過程[5]。建設以數據為關鍵變量的職業教育精準教學模式需要充分利用國家、各省、市、校和社會教育機構所架構的數字教育平臺,實現教與學的“互融、共生、自主”。具體而言,首先,教師和學生要積極擁抱數字化變革。教師根據專業和課程的特點開發更多高質量的線上學習資源,而學生需要學會并善于使用數字化學習工具,在數字教育平臺層面實現教學與學習過程的“互融”。其次,教與學的要素可視化與課程資源集聚式開發。當教師和學生對數字化教與學熟練掌握之后,需要更多地展示學情信息,以供教師與學生共同分析教學目標與習得成果的偏差,并有針對性地調整課程設計和教學內容的安排,對教學數據庫進行集聚式開發,以實現教學主客體、教學多要素的“共生”。最后,借助完善的數字化教學平臺和高度智能化的學情分析技術,通過點對點的課程資源推送和精準的學習質量診斷反饋報告,推動精準教學模式逐步實現“自主”式發展。

3.2 主客體多維協同,建立教育全周期跟蹤模式

以大數據為代表的數字技術的運用推動了精準教學模式由條塊松散結構向網絡協同結構轉型。精準教學的過程不再被數據的可得性和時效性所限制,大數據技術的賦能可以產生更高效、更高質量的教學大數據內容,促進教育管理部門、學校和教師等教學主體與學生、其他學習社群等教學客體的多維協同,實現從簡單的鏈式教與學過程向整個教學生態系統網絡式共同升級。一是教學主體協同。精準教學的前提是將各項教育方針政策、專業人才培養方案和優秀教學案例進行全景式收集與分析,匹配學生個性化特征與能力素質提升需求,逐步建立教學過程全周期跟蹤的培養實施計劃。二是教學客體協同。學生充分利用互聯網資源和學情分析可視化報告全面完成對自我學習目標和期望學習資源的再認識,在不斷與各類客體進行交互的過程中塑型學習發展規劃,并基于精準教學生態體系的診斷與反饋適時調整學習計劃,完成全周期學習過程的動態可控。三是教學生態元素協同。在數字時代,教育智慧平臺、數字化教學資源供應方、校企合作方和其他教育需求和供給的相關者都要圍繞精準教學模式下的人才培養目標,通過協同聚力推動技能型人才的培養和數字化人才的開發,建設教育多維協同共生情境下的高質量人才跟蹤培養框架。

3.3 面向社會實踐,推動場景式、案例式教學

職業教育精準教學的初衷是致力于通過因材施教培養高素質技能型人才。相較于傳統的理論講授與習題演練的教學模式,學生更喜歡課程講授內容貼近真實案例、代入感和場景感強的教學模式。首先,依托數字技術的賦能,精準教學知識點的社會實踐案例的獲取更為便利。教師可以圍繞相關知識點,精心挑選合適的真實案例,經過技術與場景化的融合處理,在課前、課中和課后不同環節設置了解、學習、掌握關鍵作業任務。通過智慧教育平臺的大數據收集與處理,教師可進一步挖掘與拓展案例教學,呈現場景式教學效果。其次,針對數據驅動精準教學模式的底層邏輯,設計以數據技術打造案例化、場景化教學的“選樣、處理、呈現和分析”體系,將技術與場景的融合建立在各類資源的高效協同之上,為教學主客體提供數字化教學體驗[6]。最后,對案例化、場景化教學效果的評價與反饋需要結合課程理論知識與案例實踐結果進行綜合評判,因此,利用以“大智移云物區”為代表的數字技術構建案例庫,并輔以貼標簽的形式對案例進行分類整理,可以最大限度地滿足學生對相關知識點的學習、思考與總結。

3.4 強化資源支撐,提升數據與教學的融合能力

大數據不僅是一種技術,而且是一種能力。利用數字技術收集的教育大數據,在助力職業教育精準教學上可以發揮多方面的作用。一是可以從海量復雜的教學數據中尋找有意義的關聯,從客觀的數據池里把握普遍聯系,突破以往教學數據量大,但收集難、分析難的瓶頸。二是可以透過現象抓本質,從有意義的普遍聯系中挖掘課程設置及重難點、教學方法與知識可達性等方面的有效反饋與實質性建議。三是可以基于對規律的把握,較為準確地預測學生對課程優化調整內容的期望與目標訴求,推動課程建設和教學效果實現質的提升。而為促進教育大數據能力在職業教育精準教學層面的充分運用,一方面,需要教育管理機構、各職業院校和其他校企合作主體在數據資源保障能力建設方面提供強力的支撐,例如,搭建智慧教育平臺、優化精準教學平臺化流程、開發高效完善的數據處理系統,編制全面易用的操作手冊等。另一方面,教師隊伍需要強化數據應用技術能力方面的培訓,提升面向數字時代的數字化教學素養能力,善于使用數字技術輔助教學手段,打造既懂技術又懂教學的師資隊伍。