基于大数据支持的乡村教师区域教研共同体模式构建初探

张志国，金建生

(1.浙江长兴县李家巷镇中心小学，浙江长兴313100；2.浙江丽水学院教师教育学院，浙江丽水323000)

0 引言

研究表明，大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。因为，大数据的4V(Volume、Variety、Value、Velocity)特征越来越使得学习变成“任意时间、任意地点、任意方式、任意步调”的活动。这种“任意”特点特别适合乡村教师发展，使得乡村教研也可以变成具有个性化、精准性、时效性、预知性、智能化特征[1]。但是知网相关文献表明，大数据在教育中的应用主要还是集中在组织管理、课程建构、课程资源、课程模式等方面，相关数据支持的精准教研服务还没有得到有效研究，特别是应用到乡村教研系统的大数据支持体系还没有涉及，甚至呈现空白状态。实际上，大数据支持的学习范式对乡村教师具有重大帮助，如解决路途遥远问题、资源不足、专家支持、学习动力不足、信息素养不足等问题。以移动互联网技术、大数据、云计算、情境感知技术为支撑的第二代自适应在线学习系统，需要嵌入智能化的学习支持服务，从而发现人与在线资源的沟通障碍，并提供个性化、人性化、及时精准的支持，使学习过程充满人文关怀，促进自适应体系建设[2]。也有研究认为，大数据支持的研究范式，可以从学习过程中分析、预测学习者的情况，能做出提前干预[3]。这些研究为构建乡村大数据支持的教师三级教研平台提供了参考。本文主要从教研组、学校、区域教研共同体视角、从数据支持、学习分析、改进支持三个维度，尝试建构基于大数据支持的乡村教师区域教研共同体模式构建提出精准教研的策略。

1 乡村教师区域教研共同体支持模型建构

1.1 传统乡村区域教研共同体发展存在的问题

如今，乡村区域教研共同体建设如雨后春笋般成长，但是在发展过程中，也存在问题，其中典型的问题有：①名曰共同体，但实际上是行政组织，依旧是科层组织，存在上下级关系、行政驱动、资源垄断、存在学习效率不高等问题。有研究认为，教师协同共同体在实践理论上强调设计学习、体验学习、分布式学习和情境学习；在组织运行上强调平行领导、自组织和虚实结合；在学习动力上强调场动力和职业锚动力；在学习方式上强调混合学习和问题导向；在学习效能上强调深度学习和智慧生成[4]；②共同体主体教师存在学习倦怠，自我设限等问题。也有研究认为，传统教师教研存在教师思想观念偏差、教研内容脱离实践、对教研望而生畏等问题[5]，③区域共同体彼此间路途遥远，沟通不畅，以面际交流为主，开会听报告，汇报写总结成为主要学习方式。这些问题极大地削弱了教研共同体的影响力，教研效果不佳。

1.2 大数据支持的乡村区域教研共同体模型建构

从主体构成上讲，乡村区域教研共同体主要由基层教研组、学校督研组、学区助研组构成。其基本运行机制是：基层教研组提出实际问题，自主学习；学校督研组设计学习计划，监管全程；学区助研组帮助基层教研组解决问题、提出导学建议，召开研学会议，总结经验。

从支持主体上讲，主要有基层教研组教师成长动力支持、学校领导评价支持、学区教研共同体专家支持等。

从支持体系上讲，主要有交互支持体系(学习交互、情感交互)、管理支持体系(教育、环境管理)、技能支持体系(一般技能、核心技能)、资源支持体系(课程资源、专家资源、信息资源)、反馈支持体系(信息收集、评价体系)等。

可以利用现有资源，整合出一套大数据支持的乡村教师区域教研共同体支持模型，见图1。

图1 大数据支持的乡村区域教研共同体模型

2 大数据支持的乡村区域教研共同体模型运转机制

2.1 大数据联通，构筑虚实结合学习社区

所有关于学习的理论都认为，学习是主体和客体交互作用的结果，只不过对主体与客体的边界以及主客体交互方式理解不同。在大数据环境下，联通主义强调学习发生于主体内部神经元联结和基于分布式知识库的外部联结。主体的内部信息处理联结、外部信息可用性联结和内外部交互联结影响学习的结果。乡村教研共同体首先应该是信息连接的共同体，因此，应该踏上大数据联通的快车，实现大学图书馆、教育局教科院教师进修学校的教研网络、中小学学校网络之间的数据联通。在联通的环境中，乡村教师可以自由上网，自主学习。有组织的乡村区域教研联盟应该是成立网上社区，以一定的虚拟社区特征构成教研共同体。

2.2 三主体分工，大数据驱动深度教研

所谓三主体分工，就是乡村教研共同体的“组织方”、“中小学教研组、中小学教研室”、“教育局区域联盟(区域教研共同体)”在大数据环境下，依旧要发挥组织优势，起到分工负责、平稳运行教研活动的作用。当然，大数据环境下，乡村教研共同体首先是一个虚拟共同体，一个网络社区，大家在网络空间里一起讨论基于真实教学的问题。这种学习的虚拟性可以消除学习者的心理压力，使得讨论的问题更加实际和深入。学校教研组应该更加积极主动，引导社区对教学中存在的问题。这就需要二级组织教研室和一级组织区域共同体专家起到心理、知识、问题解决策略的引领。也就是说，把实体组织中的领导作用巧妙化解为网络组织中的影响作用。

所谓大数据驱动就是利用互联互通的数据分析，精准地进行学习分析。有研究认为，学习分析的技术可分为学伴关系分析、学习内容分析、学习行为分析、学习能力分析、学习情感态度的分析等[5]。利用学习分析技术，可以有效清洗数据，获得较为准确的数据判断，以便有效解决学习中的主题问题、兴趣问题，化解教师学习倦怠问题。利用学习分析，可以了解共同体中教师与教师之间的学习趋向、问题所在，解决真学习的问题；也可以让教研专家关注共同体学习过程，有效指导共同体学习开展，有的放矢，使教研活动深入到问题中，解决表层学习问题。

2.3 闭环运行，大数据反馈，面际强化学校效果

在大数据联通的环境下，数据采集、分析、应用成为可能。同时这种环境也是一种能感知学习情景、识别学习者特征、提供合适的学习资源与便利的互动工具、自动记录学习过程和评测学习成果的智慧学习。智慧学习的特征是精准指导，需要教研专家、其他教师的精准反馈。我们可以采取闭环运行的思路，把数据分析结果运用到精确指导中。当然，在确定重大教研问题时，也需要及时采用面际开会的形式。这种做法发达国家已经开始，如英国的“教师教育中心运动”“学习设计支持环境项目”；美国的“地理儿童网络学习项目”“基于BLOG的教师专业发展共同体”等[6]。

3 大数据支持的乡村区域教研共同体精准教研的策略

3.1 共同体组织运行策略

大数据环境支持的乡村区域教研共同体应该采用虚实结合的组织策略。从“实”上讲，就是保留原来的组织形成，分区块分学科以行政组织的形式形成实体的乡村区域教研共同体，共同体内设置一定的职位，形成一定的专业组织动力，便于从上而下地开展学习动员。从“虚”上讲，就是要通过信息联通，形成网络空间，自发组成教研社区，形成一个显性或隐性的教研共同体。实体组织不要太干预虚体组织，因为“一个体系在获得空间的、时间的或功能的结构过程中，没有外界的特定干扰，会形成有机的自组织。”[6]自组织形态的虚拟教研共同体应该采用平行领导的领导形式。在一个组织中，总会因为共同的兴趣、默契形成自发性协作。可以通过赋权于优秀教师形成平行领导，也可以因为项目研究而形成策略性平行领导，也可以通过活动频次，活动权威形成文化平行领导。

3.2 数据采集和存储策略

在大数据支持的乡村教研共同体学习环境中，以联通理论、学习理论、动机理论为基础，实体组织应该建立学习者行为感知模型，制定由发言活跃度、问题提出频次与质量、反馈建议、帮助效能、参与时间、图书借阅等行为产生的动态数据源数据采集标准，以实现教研共同体学习环境中相关原始数据的采集；然后基于语义除重、参与度方法，实现采集数据的除噪与清洁；再通过学习数据的语义分析，建立统一的学习者数据融合与组织模型；最后，利用云计算技术，对学习数据进行区分存储与类化管理，为学习分析建立大数据资源库。这个任务主要由共同体实体组织的教育局或其委托单位负责。

3.3 学习者学习行为分析策略

深度学习需要精准学习分析，学习分析是为学生、教师和教育机构提供更多的实证性依据，以支持学习、教学和教育决策的一种手段[7]。基于大数据的学习分析可以通过跟踪学习者在学习空间中的学习活动，记录学习频率、学习主题、停留时间、发起或应答等行为数据，形成学习者的学习习惯、学习特征、学习困境等数据，从而实现精准的指导。大数据支持的乡村教研共同体学习分析应该根据不同的阶段建构不同的分析模型，如初级阶段，主要关注学习频次等面上的数据，引导大家多参与。在发展阶段，应该建构提问质量、应答质量、问题解决等深度学习的数据。在成熟阶段，应该关注形成项目、教研文化、成果推广等数据分析。

3.4 学习测评反馈策略

分析的目的是反馈，反馈的目的是改进。共同体可以以教育测量与评价理论为基础，通过对学习数据的处理，建立教师教研动态模型、输出学习分析结果，向教师提供个性化测评、诊断、预测等服务，实现模型的自适应反馈和调整。当然，联通-收集-分析-反馈是一体化系统，既需要实体组织分析掌握，也要设计教师自我自动反馈功能，让教师明确自己所处的位置、缺少的要素等，从而实现反馈的动机、矫正、引导功能。

4 结语

在数据也是生产力的时代，乡村区域教研共同体应该通过大数据支持，克服相关传统教研活动的弊端，用数据精准、方便、快捷的特性，形成动力促进乡村区域教研共同体实现深度学习，有效教研。(本文系2018年省级教学改革研究项目《基于精准教学理念的乡村小学教学质量提升研究与实践——以莲都区碧湖第二小学教学改革为例jg20180358》部分研究成果)