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基于大数据的高校精准教学模式构建研究.pdf

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基于大数据的高校精准教学模式构建研究 作者：姜倩李艳钱圣凡 来源：《高教探索》2020年第11期 摘要：随着大数据技术在高等教育领域的不断渗透，高校教学模式正朝着智能化、个性 化、精细化、科学化的方向逐渐发展。本研究结合精准教学的理论和高校大数据教学模式的特 点，从学情诊断、教学设计、教学活动、教学决策、教学干预和教学反思六个环节出发，设计 了基于大数据的高校精准教学模式。各环节贯穿课前、课中、课后三个阶段，互相推进且彼此 兼容，以循环迭代的形态优化教与学的全过程。 关键词：大数据;高校;精准教学模式 一、引言 智能时代，随着大数据、人工智能、云计算、物联网、移动互联网等新兴技术在教育领域 的不断渗透，数字化学习环境每天都在生成和累积丰富的“数字足迹”（DigitalFootprint）。面 对海量且复杂的教育数据，如何利用有价值的信息驱动有针对性的教学，已成为教育关注的热 点话题。2017年，《国家教育事业发展“十三五”规划》明确提出要“鼓励学校利用大数据技术 开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈，为推动个性化学习和针对性教学提 供支持。”[1]作为人才培养的重地和信息化教育的主力，高校也开始探索大数据技术融入教育 教学的模式和路径。2018年，《高等学校人工智能创新行动计划》明确指出要“建立基于大数 据的多维度综合性智能评价，精准评估教与学的绩效，实现因材施教。”[2]2019年，《关于一 流本科课程建设的实施意见》（以下简称《实施意见》）强调要“大力推进现代信息技术与教 学深度融合，积极引导学生进行探究式与个性化学习。”[3]在政策引领和技术推动下，高校教 学开始朝着智能化、个性化、精细化、科学化的方向逐步前进。 二、精准教学模式的时代发展 （一）传统精准教学模式的经典内涵 世纪2060年，美国学者奥格登·林斯利（OgdenLindsley）将斯金纳（Skinner）的操作性 条件反射理论从实验室迁移到教育环境中，发展出了具有循证学属性的教学程序——“精准教 学”（PrecisionTeaching）。精准教学致力于科学的测量和评估，要求师生持续监测可直接观察 的行为，并使用标准变速图表记录数据，既而驱动有针对性的教学决策，满足个体和群体的个 性化学习需求。传统精准教学主要遵循四条基本原则：第一，“学习者最清楚”，即学习者的学 习表现是教学决策的唯一依据;第二，聚焦可直接观察和测量的行为;第三，使用“流畅度”评估 学习表现，并以“频率”为衡量“流畅度”的关键指标;第四，使用标准变速图表（Standard CelerationChart，SCC）记录行为频率，绘制学习表现[4]。这四条基本原则既体现了精准教学 的经典内涵，也反映了它的科学属性。 （二）传统精准教学模式的发展局限 在与精准教学相关的文献记录中，大多数实践研究聚焦于中小学阶段，例如美国蒙大拿州 大瀑布城的萨卡加维亚小学开展的精准教学实践活动。但是作为一种兼容于不同学段、不同课 程的系统程序，精准教学在高等教育领域也产生了积极影響，以密苏里州立林肯大学的心理学 课程[5]和佐治亚理工学院的物理学课程[6]为例，精准教学在培养流畅的基础技能方面发挥了 良好的教学效果。尽管如此，精准教学并没有被广泛推行，原因可能是多方面的：第一，由于 缺乏先进的技术手段，数据收集和分析主要依靠人工完成，这不仅对数据的规模、类型和时效 性造成了限制，还给师生增加了额外的工作和学习负担。第二，作为一种嵌入式教学程序，精 准教学必须与具体的学科课程或教学方法相融合才能发挥更好的教学效果，但多数教师并不愿 意额外花费时间和精力去研究适用于具体课程的实践模型。第三，早期精准教学过于强调行为 的结果而忽视了行为的过程以及学习者的个性化特征，被诟病为“机械的教学法”[7]，受到了学 界的批评和质疑。第四，开展精准教学实践活动的人员大多数是学校里的教育工作者，尽管他 们在教学过程中积累了丰富的案例数据，但由于在论文写作和发表方面缺乏足够的动力和指 导，这些实践研究并没有在学术文献中得到充分记载。在各种因素的影响下，精准教学一度陷 入发展瓶颈。但不可否认的是，精准教学对科学评测的强调使行为分析不再停留于模糊描述的 层面，教学决策也不再仅仅依靠传统的经验和直觉，而是有了更多可量化的指标和可视化的数 据，这对促进个性化学习而言具有重要的指导意义。 （三）大数据精准教学模式的智能特点 智能时代，随着大数据技术的发展，精准教学开始突破传统模式的局限，逐渐发展为一种 技术赋能的新型教学模式[8]。大数据驱动的精准教学是指以大数据技术为手段，在精准分析 学情的基础上精准定位教学目标、精准定制教学内容、精准设计教学活动、精准评价学习表 现，进而驱动精准的教学决策，