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榮耀標識思考探究：大數據驅動精準化教學
在互聯網信息化時代背景下，如何實現個性精準化教學？實現精準化教學還存在哪些阻礙呢？
先分享一則用戶訪談信息：
你在從事教育工作中，所遇到的最大困難是什么？
這是我在最近的訪談中的詢問的一個問題，參與訪談的是一個教學經驗非常豐富的老校長。
他沒有直接回答，先是分享了自己從教多年一直反復經歷的一個現象——當年他給一個班的學生上課時，課堂上學生積極發言，反饋相當不錯，但是經過課下的簡單測試，卻發現學生對教材上的知識點掌握的效果并不那么樂觀；他不知道為什么，明明自己該講的內容都講了，學生反饋也不錯。
經過一段時間的了解和其他老師的交流才發現此中緣由：學生在學習層次上存在差異，加上學生自主學習能力差等原因，使自己多次精心設計、講授的知識不能完全解決學生的問題，從而導致教師教學效果不理想，學生學習成效不佳。
不難發現這是傳統教學中普遍存在的問題，教學缺乏針對性，應試填鴨式教學問題突出。因學習主體的差異，教師不能準確的評估學生學習能力及層次，同樣教師對學生學習的效果不能準確的評估，或者老師根本沒有時間和精力進行定量分析。
在互聯網信息化教育大背景下，如何準確評估學習主體差異；如何促進教師根據學習環境進行個性化、針對性教學設計，指導教師教學方向；如何改善傳統教學現狀，推動教學革新。筆者認為依托大數據等技術，實現個性精準化教學是關鍵，這樣才能進一步深化和落實因材施教理念，盡管在學生信息隱私等方面還存在爭議。
接下來筆者將從以下幾個方面，談談己見：
- 實現精準化教學的現實意義；
- 實現精準化教學對當下提出的要求
- 大數據在實現精準化教學中的應用分析；
先聲明一點，這里只針對K12基礎教育中數據驅動教師教學進行闡述。
一、實現精準化教學的現實意義
在K12教育中，當前的教學方式仍然采用教師課堂講授，學生被動學習知識的方式，反轉課堂等教學方式的出現，在范式教學方式上有了改善，但并未能從根本上革新教學方式。
從教師角度來說，通過對學生學習數據的分析，掌握學生學習情況，比如某學生多次查看某知識點的視頻、課件等相關資源，通過數據分析和診斷，教師就會發現此學生這個地方存在的疑問點或者興趣點。在明確學生學情后，教師就可以進行精準的教學實踐，如針對性的設計備課、講課內容或精準測試、定向引導、訓練學生。這樣一來教師在有限的時間內取得的教學效果相比范式教學、應試填鴨式教學效果會更加可觀，同時教師依托數據分析、診斷來指導課堂互動和教師教學，量化教師該備哪些課，怎么教、教什么等。
從學生角度來說，通過數據分析可以清楚的知道自己的短板，從而優化學習路徑，精準的提升自己。根據數據分析和學習診斷報告，學生自己就可以精準的選擇獲取學習資源，來幫助自己深化實踐，精準的鞏固重點，突破難點，快速取得學習成效。
大數據助力基礎教育，提高了教師工作、學生學習的效率。教師不但有時間和精力進行個性精準化教學，實現因材施教，而且還能省出精力來關注學生身心健康成長，對學生興趣愛好進行引導和培養；學生也有更多的時間和精力去探索自己感興趣的知識內容；此時教師不在是單純的知識傳授者而是知識海洋的引導者；學生也不再是知識的被動接受者而是知識內容的探索者。
二、實現精準化教學對當下提出的要求
大數據助理基礎教育，實現精準教學，首先要在數據價值認同方面達成共識，然后增強數據采集、數據分析處理、數據診斷呈現、數據認知、資源整合等方面的能力，接下來就說說自己的淺見：
數據采集
首先，實現精準化教學教育大數據是基礎；要全面、系統的收集教學資源數據、教育教學管理數據、教與學行為數據、教育教學評估數據等教育大數據。
其次，要實現全域數據（包括PC、移動端、IOT、線下等）的采集，全方位的數據信息是支撐數據分析精準程度的關鍵，所幸隨著信息化教育的推進以及移動終端教學的普及，獲取教育大數據信息，已經有了長足的突破。
最后，基于教學的復雜性，獲取教育教學評估數據是最難的，這樣為企業、學校采集此類數據提出了要求，增強數據采集能力是實現精準化教學的基本前提。
數據分析處理
基于數據分析、診斷的精準教學，數據處理是挖掘數據價值、指導教學實踐的基礎，其中數據分析（算法）是核心。定期對學習過程動態化數據進行智能分析得出學情診斷報告，提煉出對教學、學習有價值的信息，為提升教師精準教學，優化學生學習路徑提供了數據支撐。
數據診斷呈現
通過對數據分析診斷結論進行可視化展示是實現精準教學價值的直接體現。教師側通過查看診斷報告或教學建議，來進行教學決策，對設計精準的教學內容是非常重要的，這樣比盲目的備課、教學更有價值。學生側也可以通過推薦或主動獲取自適應的考、學、練學習資料來體驗精準教學服務帶來的實惠。
數據認知意識
在大數據驅動的基礎教育，必須提高教師專業發展和數據素養，數據意識的思維轉變會改變理解教育實踐的方式，以及推動教師如何進行教育實踐的創新和教學革新。其中，華南師范大學信息技術學院教授，博士生導師徐曉東，在《大數據、數據素養與教師專業發展新模式》的報告就提出：從“大數據”、“數據素養”、“數據智慧及數據驅動決策”等思想和技術方面探討對教師專業發展新模式的新洞見和啟示。
教育資源整合
大數據驅動精準化教學，在本質上是依據數據分析，明確學生自身差異和特點，為其選擇適合的學習資源，實現教學資源的精準推送，為學生打通資源選擇的通道，從而達到精準提升學生學習的目標。企業或學校對教育資源整合的能力決定了學生是否可以快速、有效、精準的選擇適合自身的學習資源。教育資源的整合能力，是實現精準化教學愿景的后勤保障。
三、大數據在實現精準化教學中的應用分析
利用互聯網信息技術為課堂教學提供數據支撐，為真正實現精準教學，助力教學方式的變革起到積極推動的作用。這離不開教育大數據的收集、分析和呈現，尤其是對學生學情數據的分析診斷，筆者認為實現精準教學，首先需要建立學生學情評估生態，用于全面收集學習行為數據，科學分析行為數據，診斷學情，從而優化教與學實踐路徑。
下面是關于建立學生學情評估生態的設想：
（學生學情評估生態組成示意圖）
學生學情評估生態是在大數據技術、智能技術背景下圍繞未來學校教學評價體系，運用大數據技術作為支撐，來打造滿足學生個性化學習和教師精準化教學需求的網絡服務——智能精準教與學平臺。以此構建智能教育教學體系，幫助學校進行智能教學管理及教學決策，幫助教師從經驗教學走向精準教學，幫助學生從模糊學習走向精確定位，幫助家長了解孩子，更科學的執行家校共育。
學生學情評估生態是由眾多復雜的系統組成的，筆者將其劃分為學情數據收集系統、學情分析評估系統、學情診斷反饋系統三個主體，其中每一個主體系統又包含眾多子系統，如下圖所示：
1. 學情數據采集系統
學情數據挖掘采集系統是教學終端及各種應用程序的集合；它像一只看不見的手，從學生的學習終端中，教師的教學設備中，或各種應用程序中來抓取各類教育大數據。
（學情數據挖掘采集系統架構示意圖）
2. 學情分析評估系統
學情分析評估系統中大數據分析算法是核心；它在海量的教育大數據信息中分析、挖掘每一條數據的來源、背后的動機等等；深度分析后，來挖掘對具體教育教學場景、學習語境等有效的數據價值。
（學情分析評估系統架構示意圖）
3. 學情診斷反饋系統
學情診斷反饋系統從用戶類型可劃分為學生側反饋系統、教師側反饋系統、家長側反饋系統，通過智能終端的軟件應用來呈現反饋數據，提供可視化的學情診斷方案。智能學情診斷反饋系統為具體的教育教學的應用上提供決策依據，如教學計劃制定，教學診改，課堂環節設計、教學內容推薦、家庭教育監督等。為如下圖所示：
（學情診斷反饋系統架構示意圖）
以上是筆者對建立學生學情評估生態，服務精準化教學進行的初步設想。初衷是依托大數據技術，進行數據采集、分析、處理、診斷、資源整合來推動精準教學的實現，讓每一位學生受益于因材施教。
最后總結一下，建立學情評估生態在具體的技術可行性等方面沒有做出細化評估，但是運用互聯網信息技術，使教學變得更加高效和精準，為學校實現個性精準化教學，尋找教育質量增長點及教學革新提供了新途徑。筆者對此還是持樂觀態度的，也希望致力于大數據推動精準教學的各業界同仁提出獨到的見解，一起完善、建立全面的智能學情評估生態。
本文由 @歲月 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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講的真虛，你是在寫論文嗎？具體實施誰來負責？光是數據收集的工作，通篇都是在扯大話
歡迎指教……
內容確實很宏觀地闡述了執行層的方法。但是現在K12階段遇到的問題是，一線教師和教育管理工作者還沒學會在上帝視角按照這個邏輯展開教育和管理工作。隨便一片研究生論文都或多或少會說執行的方法， 真正困難的是如何讓教師隊伍充分理解和執行這個邏輯，教育成本幾乎無法估計
大數據技術在“互聯網+教育”中的應用，還有很長的路要走。對教師來說，要主動擁抱新技術、新工具，創新教學方式，因為學習主體也在被新技術和新工具所影響和改變；對IT企業來說，更應該率先垂范，運用新技術，提供更加智能的產品和服務，以改善教師如何精準教學的局面。這一點上國內已有很多企業做起來了，在此次2018國際智慧教育博覽會中初露鋒芒。