教育信息化中的数据思维构建

许晓力

一、当前存在的问题

当前教育信息化主要存在以下问题：重前期建设评估，轻后期应用评估；重硬件建设，轻软件应用；重功能实现，轻融合应用；重数据采集，轻数据整合、反馈、应用。

二、数据分类

（1）从数据结构分类，可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据是指方便用数据库二维逻辑表达实现的数据。非结构化数据指数据结构不规则或不完整，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，它是结构化的数据，但是结构变化很大。

（2）从数据采集方式分类，可分为人工录入、网页交互、电子白板、问卷调查、眼球捕捉等。

（3）从数据内容分类，可分为学习履历、学业成绩、学习情境、学习动机、学习资源、师生关系以及教育者的教学目标、教学重难点、教学方式、语气、语态、情绪、口语标准程度等。

三、構建数据思维的原则

1.符合实际，提前规划

教育信息化中采集、存储、运算、传输、使用的数据量巨大，资源投入不可小觑，务必树立以应用为前提的数据思维，结合当前成熟应用的技术，运筹谋划，分析具备应用条件的数据，从局部案例中入手，做深做细。

2.全员参与，视角微观

教育信息化中数据思维构建不应由个别教育研究者或教育主管部门独挑大梁，需要深耕一线的教师、教学教法研究者、学校管理者、学习者的共同参与。

3.接受相关关系优于因果关系

传统的数据思维追求数据之间的因果关系，而教育信息化中的数据思维接受数据相关关系。只要能提高教育水平，提升学习效率，有数据相关性反应的关系都值得去探索、实践。

四、构建数据思维方法

教师是距离学习者最近的群体，工作中要形成主观指标量纲化，客观指标数据化的习惯，发掘一切可应用的数据元素。学校管理者组织教育团队改变思维，建构以学习者为中心的教育教学理念，针对本地特点，选择符合当前条件的信息化发展路径，以应用融合为目标，探索数据应用的方法和模式。教育主管部门加强顶层设计，建立数据元规范，加强规范数据的采集、存储、处理、使用、共享等全生命周期管理，保证数据的真实、完整、准确、安全及可用，实现基础数据的有序开放与共享。

五、数据思维在教育信息化发展趋势中的应用探究

1.基础阶段

该阶段为数据的后续应用做准备，如网络带宽，多媒体教室、教学基础资源等建设。

2.协助阶段

数据以教学辅助工具的方式，由教育者向学习者单项传递，起到教学方式多样化的作用。基于传统的教育方式，改善课堂交互方式，同时也是学习者自主学习，补充学习的有效手段。

3.融合阶段

数据参与教育教学以及学习的全过程，成为教育者与学习者的重要纽带。根据学习者的学习方法、学习习惯提供相应的学习内容，同时学习者的学习反馈及时传递给教育者，为调整教学策略提供依据。

4.重构阶段

数据的成熟应用重构传统的教学方法和学习方法，完全以学习者为中心。通过对学习者学习背景、学习情绪、学习反应能力、注意力集中程度等要素数据化并分析，构建学习者的知识图谱。

数据思维的构建需要全员参与、技术条件的满足而循序渐进。发展路径不完全按照基础—协助—融合—重构的线性方式，更多是随着技术的更新和教育理念的发展逐步演变。教育行业各方应坚持信息技术与教育教学深度融合的核心理念，坚持应用驱动、机制创新，加强顶层设计、多方协同推进。

参考文献：

[1]叶小平，汤 庸，汤 娜，等.数据库系统教程（第2版）[M].北京：清华大学出版社，2012：314-317.

[2]（美）洛林·W·安德森，等.布卢姆教育目标分类学（修订版）[M].蒋小平，张琴美，罗晶晶，译.北京：外语教学与研究出版社，2018.