大数据视角下的高校体育教学研究

戴 红，王 忠，宋大维，凌 玲，佟常生

（北京联合大学应用文理学院基础教学部，北京 100191）

大数据视角下的高校体育教学研究

戴 红，王 忠，宋大维，凌 玲，佟常生

（北京联合大学应用文理学院基础教学部，北京 100191）

目前，国内外对于教育教学大数据的价值都有充分的认识。随着高校体育教学研究向科学化和系统化方向发展，越来越多的研究者将体育教学研究放在大数据的视角下，利用传统数据和网络平台、移动终端设备、可穿戴设备产生的大数据进行学生学习过程和学习行为分析，进行学习评价、学习干预、学习引导和学习成绩预测。在分析高校体育教学研究历史和现状的基础上，尝试给出以建立数据意识为前提，以大数据采集、分析和应用为基础，以开展数据思维模式下创新性研究为导向的高校体育教学研究的改革方向。在教学研究任务框架下，提出了大数据视角下的以多维度数据支持、科学化研究体系、面向大数据处理和应用复杂性问题的研究保障为结构的高校体育教学研究范式。描述了在多维度研究体系和研究保障机制下，开展体育教学研究的实践活动，为高校体育教学研究提供参考。

体育教学研究；大数据；研究范式；数据意识；高校

体育教学是教师按照教学目标、教学计划和教学方案，使用各种教学方法和手段，有意识、有组织地开展教学活动，指导学生了解、学习与掌握体育、卫生保健等相关知识和技能，锻炼身体，增强体质，发展运动能力，培养意志品德、塑造良好人格的一种教育过程[1]。

体育教学研究是以发现、分析和解决体育教学中的问题为目的，以科学的理论为指导，采用一定的研究方法，有意识地开展体育教学理论和实践研究，从而发现体育教学规律，提高体育教学质量。

近年来，教学本身就是“一项学术活动”的观点越来越被普遍认同，教学研究的学术性也越来越得到重视。十九世纪末出现了“教学是一种艺术还是一种科学”的争论。前者认为教学是一种教师个性化的、没有“公共方法”的行为，一种“凭良心行事”的“约定俗成”的行为，主张影响教学过程的因素是复杂的，教学结果是丰富的，难以用科学的方法进行研究；后者认为教学不仅有科学的基础，而且还可以用科学的方法来研究，不仅关注教学的哲学、心理学、社会学的理论基础，还关注如何用观察、实验等科学的方法来研究教学问题。

随着数据采集、存储和处理技术，移动互联和可穿戴技术的发展，大数据时代随之到来。大数据时代的突出表现之一是对思维方式和工作方式的重大变革，也带来了在教育教学研究领域的思维方式、研究方式和方法的变革。积极面对时代特征在教育教学领域投影所带来的变革，是时代对于教育教学工作者的要求和挑战。目前，国内外对于教育教学大数据的价值都有充分的认识，越来越多的研究者利用大数据进行学生学习过程和学习行为的分析，进行学习评价、学习干预、学习引导和学习成绩的预测。体育教学研究与其他学科的教学研究一样，也越来越关注使用科学的方法和技术手段，特别是使用体育教学大数据开展教学研究活动。

1 高校体育教学研究现状

1.1 学校体育教学研究历史中世纪，被誉为“学校体育之父”的捷克教育家、西方近代教育理论的奠基者夸美纽斯提出了自然主义的体育思想，成为教育理论实践和教学革命的先驱。18世纪，欧洲启蒙运动思想家卢梭提出的自然教育理论，为自然主义体育思想找到了理论基础，被认为是当代欧洲体育教育教学的奠基人，甚至对世界范围的体育教学都产生了深远影响。17世纪，英国教育思想家洛克提出“健康之精神寓于健康之身体，体育是教育的基本要素”的体育思想，是西方第一位提出体育问题的教育家，对体育教学在学校教学中的作用和体育教学方法有了全面的研究和分析。而19世纪德国体育教育家古兹姆斯的体育教学文章和体育教材，开创了现代体育教学理论研究的先河[2]。在西方，十六世纪到十九世纪初是将体育作为一门学科、确定其在学校教育重要地位的重要时期，也是体育教学研究理论奠基和实践的起步阶段。

19世纪到20世纪，是教学思想和理论大发展时期，形成了美国教育家杜威的实用主义、巴格莱的要素主义、布鲁纳的结构主义，前苏联的凯洛夫的认识论、维果茨基的最近发展区理论和巴班斯基的教学过程最优化等教学思想，以及行为主义、认知主义、建构主义和人文主义等学习理论[3]。这些教学思想和教学理论对于体育教学产生了重大影响，基于这些思想和理论的教学研究，也成为近现代体育教学研究的主流。

我国近现代体育教学研究受到西方学校体育教学思想的影响，形成了中西结合、各种流派和思想并存、没有统一的体育教材的体育教学局面，先后有经世变革派、洋务派、维新派、革命派、教育家及体育家派、思想家及革命家派、基督教派、自然主义派、民族体育派、新民主主义派等诸多体育思想影响着体育教学和教学研究。新中国成立后，体育思想又经历了奠定及初步发展、以“阶级斗争和路线斗争为主课”、拨乱反正和探索、科学发展4个时期。现代体育思想发展至科学时期[3]。基于科学发展的体育教学思想的体育教学和教学研究也进入了科学发展阶段。

1.2 我国高校体育教学研究现状通过文献调研及对北京联合大学及相关院校的体育教学研究的多年跟踪和分析，得出目前高校体育教学研究现状具有如下几个特点：

1）高校体育教师越来越重视教学研究，体育教学研究的主体已经从过去单纯的以理论研究者为主变化为高校体育教师越来越多地参与到教学研究活动中，在教学实践中运用教育思想和教学理论，以解决问题为目的，有针对性地开展教学研究。

2）高校体育教学研究越来越重视研究的学术性和科学性。越来越多的高校教师以其对于学科的专业基础和学术水平，以及对于学科问题的专业敏感度，在教学研究中自觉遵循科学的研究方法，并开始探索如何将教学的科学研究成果有效地落实到具体的教学实践中。同时，随着科学技术的不断进步，采取系统而严谨的研究方法已经成为可行。

3）高校体育教学研究在研究方法上还显传统和单一，不能很好地适应时代的发展和要求。目前教学研究多采取文献法等非实证研究，其次才是实证研究，利用调查、访谈和分析等方法进行质性研究和量化研究[4]。质性研究多采用案例分析、参与式观察和调查访谈的方法，多数是对一般工作经验和研究工作的总结。量化研究尽管采用了统计分析和实验比较方法，但数据来源多为调查问卷、访谈的结果，调查指标和数据抽样所带来的偏差无法避免。因调查和访谈主体的经验和水平有限以及主观性的存在，致使量化分析的科学性、分析结果的可信度和覆盖度都会使人产生怀疑。

4）研究的创新性较少。像其他学科的研究一样，体育教学研究应该具有创新性，然而，在研究实践中往往很难寻找到或把握新颖的研究方向。

1.3 大数据视角下高校体育教学研究的改革方向

1）高校体育教学研究应“与时俱进”。在当前大数据时代，高校体育教师也应该建立数据意识，在先进教学理论的指导下，开展以大数据采集、分析和应用为基础的教学研究，进一步提升教学研究的学术性、科学性、客观性和规范性。

2）以技术拓宽思路，开展以数据分析为基础的教学研究的创新性研究。大数据的特征为寻找事物之间的关联关系提供可能，通过技术手段，挖掘出事物之间意想不到的关联关系，为拓展研究思路、寻找新的研究方向提供可能。

2 大数据视角下的高校体育教学研究

2.1 大数据视角下的教学研究任务

2.1.1 建立数据意识 根据IBM、Gartner等定义的大数据一般具有4V特征，包括数据体量大(Volume)、数据种类繁多(Variety)、实时性强所要求的处理速度快(Velocity)以及数据提纯后的价值高 (Value)[5]。随着互联网技术、移动技术、传感器技术等的不断发展，MOOC、SPOC、微课等在线课程在教学中发挥着越来越大的作用，在教与学的过程中产生出越来越多的教育教学大数据，这些数据除了量大之外，其种类繁多，有传统方式产生的传统学习数据，如考勤数据、测验数据、作业数据、考试成绩数据等，也有利用网络平台或移动互联技术自动采集的学生学习观看视频、课件等学习资料的时间、时长、频数数据，学生检索和浏览主题或页面的数据，以及交流讨论、分享日志、Wiki、讨论区等记录数据，更有可穿戴设备、移动终端设备产生的身体指标数据、运动数据、位置数据等。而这些数据所具有的潜在的“大价值”正是体育教育教学工作者在教学研究中建立数据意识的意义。

2.1.2 建立教学研究的规范范式如何完整、正确、及时地采集教学中产生的大数据，在教学和学习指导中充分有效地利用这些数据，已成为目前迫切要探索和实践的。科学、严谨和规范地采集和利用大数据、利用哪些数据、怎样获取和利用、利用效果评价等方面问题的解决是大数据视角下教学研究的任务，也是这类教学研究方法论要研究和解决的问题。

建立大数据视角下的教学研究范式，该范式具有对某个实际问题或客观事物和规律进行抽象的形式化表达的功能。大数据视角下的教学研究范式就是用形式化方法，抽象表达大数据观念下的、以教学理论为指导的教学研究方法和过程。该范式要描述的关键内容应该包括：

1）面向数据处理和应用问题的研究维度，包括数据维度、操作维度、过程维度和应用维度。

2）面向科学化方法的科学体系问题的研究体系，包括主题、研究方法、研究框架、研究指标和人员结构。

3）面向大数据处理和应用的复杂性问题的研究保障，包括政策保障、人员保障、技术保障、软/硬件保障和时间保障。

于是，教学研究范式可以使用四元组来表示，如公式1所示。

公式1： TRP(D，S，G)

其中，TRP（Teaching Research Paradigm）为教学研究范式的符号表示，D为研究维度，S为研究体系，G为研究保障。

多个维度描述教学研究过程中的数据支持。数据维度为数据种类，包括：使用传统方式收集的传统数据，如学生和教师的基本数据、学生作业测验考试数据、问卷调查数据等；大数据，特指使用移动终端设备、可穿戴设备、网络教学平台或其他交互式交流讨论平台自动采集的数据；元数据，即描述数据的数据，对研究系统中数据的含义、特征、指标、取值范围、有效性、处理和应用方法等进行描述的数据。操作维度主要描述整个数据处理过程及其各处理阶段的技术和工具，包括：数据的采集、集成、清洗、表示和存储，结构化数据、非结构化和半结构化数据的表示和存储，多种采集方式下不同格式的数据集成，冗余、缺失和噪声数据的处理等；面向主题的数据仓库的设计和实现，数据分析和挖掘结果的利用方式，如学习内容的选取和推送，学习途径的设计、学习模型的建立等。

过程维度主要描述大数据视角下的研究过程，可以从个别→一般→个别的归纳→演绎的过程。可从具体课程入手，研究其课程特点、教学特点、一般过程、规律、环境等，在大数据视角下，研究开展教学研究的方法，找到一般性规律和过程，形成教学研究范式或模型，将该模型用于教学研究工作中，并将教学研究结果和成果应用于具体课程的教学实践中，评价验证模型。应用维度的应用目的很大程度体现了大数据的应用价值，包括学生学习行为/过程的可视化、学习成绩预测、学习干预和指导、学生学习的个性化服务和评估等。

科学化教学研究体系的要素包括问题边界明确的研究主题、规范化和系统化的研究方法、自然科学研究模式下的研究框架和研究指标以及人员结构。科学化的研究方法还受到比较去中心化或非中心化的观点和历史观点的影响[6]。而自然科学研究模式主要是对各种事实和现象进行观察、分类、归纳、演绎、分析、推理、计算和实验，从而发现规律，并对各种定量规律予以验证和公式化[7]。在人员结构中除了学生和教育工作者外，数据工程师在整个研究体系中也扮演着重要角色。

大数据视野下的教学研究因其内容和过程的复杂性，使得研究保障尤为重要。为了保证教学研究的顺利开展，从政策层面到具体的技术层面，以及支撑的软硬件条件和人员配备，都需要有严格的保障。

2.1.3 在学习理论的指导下与技术的支持下，开展科学化研究20世纪上半叶西方出现了教学科学化运动，产生了后来著名的“教学有效性理论”，其基本思想是教师根据课前设计好的教学方案，动态实施教学活动，以在教学过程中追求高效和优异，从而达到教育目标。这里的教育目标除了使学生知识、能力和素质提升外，还包括学生学习方式和方法的改进，让学生学会学习，促进学生的有效学习，以及教师教学效能的提升。在教学研究理论的发展过程中，无论是巴班斯基的教学过程最优化理论，还是奥苏贝尔的有意义接受学习理论，都与教学有效性理论有着密切的关系和相关的阐述。教学有效性理论所倡导的教学科学化、教学研究的目的要改进学生的学习方式和方法、促进学生有效学习的观点，正是大数据视角下进行教学研究所秉承的思想方法和目的。

大数据视角下的教学研究以数据为基础，以数据分析和挖掘为技术手段，从数据中找出信息、知识、规律、趋势、关联关系和模式等，将分析和挖掘的结果应用于教学实践，指导教学，提高教学的有效性。数据采集技术、数据存储技术、统计方法和机器学习技术、模型评估技术等都可能为教学研究提供支持。

2.2 大数据视角下的高校体育教学研究实践

2.2.1 研究维度体育教学研究可在研究的数据基础、对数据施加的操作、如何在教学和非教学环节开展研究、如何应用研究结果和成果4个维度上开展工作（图1）。其中研究的数据基础分为传统数据（如测验和考试数据等）和大数据（如移动终端设备上的交互数据和可穿戴设备中自动采集到的数据等），同时使用元数据对以上2类数据进行描述和标注。数据采集方法和平台可以是人工记录、平台和设备自动采集。数据经过清洗、集成，存储在数据库、数据仓库或平面文件中，经过数据分析或数据挖掘过程，产生分析报告和建立模型，对报告结果和模型进行技术评估和应用评估。在教学实践中应用分析结果和模型，指导学生的学习过程和学习行为，进行学习评价、学习干预、学习引导和学习成绩预测，并提供个性化学习服务。

图1 大数据视野下的体育教学研究的研究维度（部分）

2.2.2 研究体系确定研究主题，围绕研究主题确定研究目标、研究方法、研究框架，配备研究人员。研究主题可以是具体的、事先预定好的，如学生参加日常锻炼的影响因素，学生日常锻炼与体能测试成绩之间的关系；也可以是非预定的、模糊的，如学生学习行为分析。

前者可以使用有指导的机器学习技术和关联分析技术，如决策树分析和关联分析。例如学生参加日常锻炼的影响因素[8]，采集学生一天学习结束后决定是否去打篮球的数据，考虑影响其参加锻炼的5个影响因素：当天的天气（Weather），有2个取值，分别为Sunny（晴天）和Rain（下雨）；气温（Temperature），有5个范围取值，分别为-10～0℃、0～10℃、10～20℃、20～30℃和30～40℃；当天上完的课时数（Courses），范围为1～8；是否有球友（Partner），取值为Yes或No，分别表示“有”和“无”。5个影响因素决定学生是否去打篮球（Play），取值为Yes或No，分别表示“是”和“否”。使用5个影响因素作为输入属性，Play作为输出属性，建立决策树，分析分类正确率。图2给出了一种决策树模型，若其能很好地对学生进行分类，则5个影响因素是合适的；否则可以通过增删属性来调整影响因素，实现分类正确率的最大化。

图2 打篮球决策树

后者可以使用聚类的方法，在不知学生学习行为特征的情况下，通过传统数据和大数据全面和充分地采集，全部作为聚类数据的属性进行聚类，再经过属性分析、调整属性和迭代聚类，若能得到含义明确的簇，则获取学生行为特征就成为可能。

2.2.3 研究保障政策上的保障对于开展大数据视野下的教学研究尤为重要。因此类研究工作的开创性以及研究任务的复杂性和困难性，对于研究人员，特别是体育教师的研究水平和技术掌控能力要求很高，教师教学研究工作的付出将大幅度提高，所以在项目立项、工作量的计算、成果认定、教学评价等方面应予以扶持、倾斜和改革，在人员保障、软/硬件保障、技术保障和时间保障等方面要予以全面考虑和重点支持。

2.2.4 研究应用应用大数据视角下的教学研究范式在体育基础课教学中，以乒乓球教学的2个班为实验班，在教学中除了采集教学过程中的小数据之外，还建立了基于Blackboard的网络学堂课程，开展了部分课堂翻转的教学探索，并利用Blackboard学堂的后台数据采集功能，采集到学生的学习时间、学习频率、感兴趣的学习内容等数据信息。同时，要求部分学生配备可穿戴设备，如手表、手环，收集他们平时的运动数据。并且，通过建立学生学习交流群，了解学生在课外进行乒乓球运动及相关体能锻炼的情况，进行量化。对所有数据进行统计分析，建立数据挖掘模型，分析统计结果，应用挖掘模型进行分类、聚类、关联分析等，对学生的学习过程进行评估，找出学生的学习弱点和困难，找出学习表现优秀的学生和落后的学生，预测学生的学习行为、学习效果和学习成绩，从而及时干预和指导学生的学习行为，调整教师的教学目标和方案等。

3 结 语

国家在国民经济和社会发展“十三五”规划纲要中提出了“创新人才培养体制、教育管理体制，改革教学内容、教学方法、质量评价”。体育教学研究也应该把握时代脉搏，建立大数据意识，转变教学研究观念，改革教学研究方法，使教学研究更趋于科学化、规范化、系统化和客观化。

[1] 龚正伟.体育教学新论[M].长沙：湖南师范大学出版社，2012.

[2] 何叙.中国近现代体育思想的传承与演变[M].北京：人民出版社，2013.

[3] 刘昕.现代国外教学思想与我国体育教学.北京：教育科学出版社，2011.

[4] 李发伟，赵鲁南.2001-2014年我国体育科研人员及研究热点知识图谱的可视化分析[J].曲阜师范大学学报，2016(1)： 117-122.

[5] 侯冬梅，谷雨，谷新胜.数据在科技、教育与信息领域的应用[J].计算机教育，2014(1)：33-38.

[6] 蒋凯.涵养科学精神：教育研究方法的省思[J].北京大学学报：哲学社会科学版，2004，(1)：63-70.

[7] 让·皮亚杰.人文科学认识论[M] .郑文彬，译.北京：中央编译出版社， 2002.

[8] 戴红，常子冠，于宁.数据挖掘导论[M].北京：清华大学出版社，2015.

Research on College Physical Education Teaching in the View of Big Data

DAI Hong，WANG Zhong，SONG Da-wei，LING Ling，TONG Chang-sheng
(Basic Teaching Department of College of Arts and Science，Beijing Union University，Beijing 100191，China）

At present, there is a full understanding of the value of big data of education and teaching at home and abroad. With the development of college physical education (P.E.) to the direction of scientifc and systematic, more and more researchers will study on college PE Teaching in the view of big data. They make full use of the traditional data and big data produced by network platform, mobile terminal equipment and wearable devices to analyze students' learning process and learning behavior, evaluate and predict learning results, intervene and guide learning process. Based on the analysis of the history and current situation of the teaching research of college P.E., this paper tries to give the direction of the reform of college physical education research. The direction is based on the premise of the establishment of data awareness, with big data acquisition, analysis and application as the foundation, and in order to carry out innovative research oriented data thinking mode. In the task framework of teaching research, this paper proposes a research paradigm of college P.E. teaching in the view of big data. This paradigm is formed with the multi-dimensional data support, scientifc research system and the research support about the complexity of big data processing and application. This paper also describes how to carry out the research on the P.E. teaching based on a multi-dimensional research system and a guarantee mechanism. These provide reference for the research on college P.E. teaching.

physical education research; big data; research paradigm; data awareness; colleges and universities

G807

A

1004 - 7662(2016 )07- 0035- 05

2016-05-15

北京联合大学2015年度校级教学研究与改革项目（项目编号：JJ2015Y007）。

戴红，副教授，硕士，研究方向：高校基础课教育教学。