大数据时代背景下中小学教师数据素养现状调查研究

摘要：本文以江苏省宿迁市中小学教师为研究对象，通过问卷调查法对宿城区、宿豫区、泗阳县、泗洪县和沭阳县的224名教师进行调研，将数据素养划分为意识态度、基础知识、核心技能和思维方法4个一级指标，并将这4个级指标进一步划分为14个二级指标进行调查研究。针对本次调研的结果，结合宿迁市中小学的具体情况，作者提出了可行的对策建议，旨在提升中小学教师的数据素养水平，使其更好地适应数据驱动教学时代发展的要求，提高教学质量。

关键词：大数据;中小学教师;数据素养;调查研究

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2021）13-0098-05

● 引言

大数据的飞速发展带动了社会各行各业的变革，在大数据时代背景下，搜集、整理、分析、使用和管理数据已成为各领域从业者的必备素养之一。教师作为教育领域的核心参与者，不仅应该具备专业的学科知识，还应顺应时代发展的潮流，学会获取学生的相关数据、教学资源，掌握基本的数据操作方法，通过简单的数据处理软件分析数据，挖掘隐藏的价值，及时调整教学方法，从以往的“经验主义”转向“数据主义”，基于数据做出更加科学的教学决策，从而提高教育教学质量。

为了深入了解目前江苏省宿迁市中小学教师数据素养发展的现状，本研究设计了《宿迁市中小学教师数据素养调查问卷》，目的是发现教师数据素养的一些问题，并借鉴国内外教师数据素养研究的相关成果，结合宿迁市中小学的具体情况有针对性地提出相应的发展建议和培训策略，帮助教师更好地进行数据驱动教学。

● 问卷设计与数据收集

1.问卷设计

本研究参考了江苏师范大学智慧教育学院杨现民教授团队的研究成果[1]，将中小学教师数据素养划分为意识态度、基础知识、核心技能、思维方法4个一级指标，并将这4个一级指标进一步细分为数据意识、数据理解、数据伦理道德、教育大数据知识、数据理论知识、数据工具知识、数据定位与采集能力、数据应用能力、数据评价能力、数据交流能力、量化互联思维、问题导向思维、辩证批判思维和创新变革思维等14个二级指标，设计了宿迁市中小学教师调查问卷。该问卷的设计经过了原始问题生成、专家建议、初始问卷预测、修改和删除个别题项、最终测试等环节，具有较好的信度和效度。[2]本次调查问卷共分为两大部分、40个题项：

第一部分是被调查者的基本信息，属于人口统计学部分，主要包括被调查者的性别、年龄、学校所在地区、学校类型、学历等，该部分信息用于描述统计被调查对象的基本情况。

第二部分是中小学教师数据素养的现状调查，是本研究的核心内容。该部分采用李克特五点量表，1代表非常不同意，2代表不同意，3代表中立，4代表同意，5代表非常同意。让被调查者根据自己的切身经历和感受，选择最符合的选项，得分越高代表该教师数据素养情况越好，反之，则说明该教师数据素养水平越低。

2.数据收集

本次调查采用问卷星设计网络问卷，生成二维码和链接，通过点击链接或者扫描二维码的方式打开链接填写问卷。笔者于2020年9月3日至2020年11月1日展开调研，共回收224份问卷，其中有效问卷202份，有效率90.2%。本次调研对象是宿迁市中小学教师，采用分层抽样调查法，选取宿城区、宿豫区、泗阳县、泗洪县和沭阳县的224名教师，涵盖了高中、初中和小学三个学段，地区包括市区、县城、乡镇，年龄段包括20～30岁、31～40岁、41～50岁、51～60岁四个年龄段，调研对象基本能代表宿迁市中小学整体教师，此次的调查结果也基本能反映宿迁市中小学教师数据素养的现实状况。通过SPSS25.0对搜集到的数据进行描述性统计分析，结果如下表所示。

● 调查结果统计分析

1.宿迁市中小學教师数据素养现状的整体分析

本研究通过40个题项（Q1～Q40）对宿迁市中小学教师数据素养现状进行调查，通过1～5分来表示各项能力水平，得分越高表明此项能力越强。为了从整体上了解宿迁市中小学教师数据素养现状，参考教师数据素养能力框架各指标权重计算各维度加权平均值。加权平均值计算公式如下图所示，即如果n个数权分别为，那么通过下面公式算出的结果就是这n个数的加权平均值。

通过Excel对调查的数据进行统计分析，结果分析如下：总体加权平均值为3.93分，说明宿迁市中小学教师数据素养总体情况比较理想。其中一级指标意识态度维度的得分最高（4.28），说明在大数据时代背景下，教师已经意识到数据的重要性及价值性，并有意识地在道德和法律规定的范围内合理合法地使用教育数据，保护学生个人信息不外泄。然而，其他三个维度即基础知识层（3.83）、核心技能层（3.85）、思维方法层（3.89）的加权平均值都低于总体加权平均值（3.93），有待进一步加强。

2.意识态度现状分析

数据意识与态度是指客观存在的教育数据在教师头脑中的能动反映，表现为教师对教育数据的感受力、判断力和洞察力以及对数据价值的认同感。本次调查通过数据意识、数据理解和数据伦理道德3个二级指标、7个问题进行调查分析。

（1）数据意识

数据意识是指教师能够认识到数据变革教育的重要意义，对教育数据具有敏锐的洞察力与判断力，在教学过程中能够认真严肃地对待和使用数据。本次调查通过Q1、Q2、Q3三个问题来了解宿迁市中小学教师数据意识现状。调查结果显示，Q2题项的均值为3.84，低于总体加权平均值（3.93），同时也低于数据意识层面的加权平均值（4.28），说明教师对教育数据的洞察力和判断力处于较低水平。其他两题的得分较高，说明宿迁市中小学教师能够认识到数据对教育的重要意义，并且有意识地保护学生的个人信息，保护教育数据资源。

（2）数据理解

数据理解是指教师能够理解数据的可信性、有效性、价值性的重要性。此次调查通过Q4了解教师数据理解现状，调查结果显示该题项的得分为4.28分，说明教师数据理解现状比较理想。

（3）数据伦理道德

数据伦理道德是指教师重视数据安全并保护学生隐私，能够在法律和道德允许的范围内使用数据，尊重他人数据，在使用别人的数据时能够尊重他人的劳动成果注明出处。本文通过Q5～Q7这3个问题进行调查，结果分别为4.44、4.48、4.44，显著高于总体加权平均值，说明宿迁市中小学教师数据伦理道德发展理想，为今后安全使用教育数据奠定了基础，降低了数据泄露的风险。

3.基础知识现状分析

数据基础知识是教师提升数据素养的理论基础，本次调查通过教育大数据知识、数据理论知识和数据工具知识3个二级指标、9个问题来了解现状。

（1）教育大数据知识

教育大数据知识是指教师理解教育大数据的基本内涵与战略价值，理解数据驱动教学范式的内涵与特征，掌握教育大数据的应用模式与数据体系，掌握大数据的采集技术与分析框架。通过Q8～Q11这4个问题测量宿迁市中小学教师教育大数据水平现状。调查结果显示，该指标得分均值为3.97，高于总体加权平均值（3.93），表明宿迁市中小学教师对教育大数据知识掌握比较理想。

（2）数据理论知识

数据理论知识是指教师理解数据的类型和属性，掌握统计学的基础知识，知道如何使用不同的教育数据。本次调查通过Q12～Q14对该项内容进行调查，发现该指标得分分别为3.78、3.58、3.67，总体均值为3.68，说明教师在该项目上得分较低，对数据的理论知识掌握得不太理想，在教学中灵活使用教育数据进行教学决策的能力有待加强，数据的采集与分析能力也有待提高。

（3）数据工具知识

数据工具知识是指教师能够掌握数据处理软件的基础知识和操作技能，如Excel电子表格、SPSS数据分析和Amos结构方程，能够使用基本数据处理工具分析数据。通过Q15和Q16进行调查，得分为3.80和3.76，在教学过程中经常会产生大量的数据，如学生的学习成绩，电子档案、消费记录等，需要教师通过相应的数据软件工具进行分析处理，发现问题，找出问题产生的原因，从而采取相应的措施解决问题。调查结果显示，宿迁市中小学教师在数据工具知识方面能力不太理想，需要引起重视，应在后期的培训中加以提高。

4.核心技能现状分析

核心技能是教师数据素养的关键所在，主要包括教师数据收集、处理、分析、应用、评价及交流等方面。本次调查通过数据定位与采集能力、数据应用能力、数据评价能力和数据交流能力4个二级指标、12个问题来了解现状。

（1）数据定位与采集能力

数据定位与采集能力是指教师具有检索与获取教育数据的能力，能够选择合适的图表对数据进行可视化呈现，准确解释不同类型图标的含义，能够对教育数据进行简单的分析，并对分析结果进行解读。通过Q17～Q20进行调查，发现该指标的加权平均值为3.82，略低于该项指标的加权平均值3.85，说明被调查群体的该项指标水平稍低，处于中等水平。

（2）数据应用能力

数据应用能力是指教师能够转化教学理念、方法和决策，将数据作为教学决策、方法、理念的依据，通过数据发现班级的学困生并找出教学中的不足，根据数据及时调整教学计划，实时监测学生的发展。通过Q21～Q24进行调查，发现该指标加权平均值为3.84，接近该项指标加权平均值3.85，表明教师该项能力水平处于一般水平。

（3）数据评价能力

数据评价能力是指教师能够判断数据的准确性，剔除无效和错误信息，认识到数据反映客观现实的局限性。通过Q25和Q26进行调查，结果分别为3.81和3.90，略高于该项指标的加权平均值3.85，表明教师在该项指标上能力一般。

（4）数据交流能力

數据交流能力是指教师能够与同伴交流合作，共同解决教学问题，同时能帮助学生和家长感知和理解数据。通过Q27和Q28了解其现状，调查结果显示，该项能力指标得分均值为3.93，与总体加权平均值相同，稍微高于该项指标加权平均值3.85，表明教师在数据交流能力方面水平比较理想。

5.思维方法层现状分析

思维方法是教师数据素养最高的要求，主要指教师形成使用数据进行科学教学决策的意识，通过数据发现问题，找出解决问题的方法。本次调查通过量化互联思维、问题导向思维、辩证批判思维、创新变革思维这4个二级指标、12个问题来了解这项指标的现状。

（1）量化互联思维

量化互联思维是指教师能够使用数据展示教学活动，以数据为依据进行教学活动，使用数据来解释教学现象。通过Q29～Q31进行测量，得分均值为3.94，稍微比总体加权平均值3.93高，说明教师在该项指标上能力比较好。

（2）问题导向思维

问题导向思维是指教师能够通过数据发现教学中存在的问题，分析出产生这一问题的原因并解决问题。通过Q32～Q34进行调查，得分均值为3.90，接近该维度加权平均值3.89，说明教师能够较好地使用教育数据发现问题、分析问题和解决问题。

（3）辩证批判思维

辩证批判思维是指教师能够客观公正地看待数据，挖掘数据背后隐藏的信息，结合教学中的实际情况分析数据。通过Q35～Q37进行调查，得分均值为3.84，低于该项维度的加权平均值3.89，也低于总体加权平均值3.93，说明教师在挖掘数据价值、客观看待数据和结合具体情况分析数据方面的能力水平偏低，需要在后期提高。

（4）创新变革思维

创新变革思维是指教师在数据基础上创新教学方法，变革教学理念，改进教学策略。通过Q38～Q40进行调查，得分均值为3.89，与该维度加权平均值3.89相同，但是低于总体加权平均值3.93，表明宿迁市中小学教师在创新变革思维能力上水平偏低，应该在后期的学习和培训中重点提升。

通过上述调查数据结果可以发现，宿迁市中小学教师整體数据素养水平较好（3.93），教师的数据意识与态度能力指标理想，但是在教育大数据的内涵与特征、教育数据的收集方法、数据的分析方法、数据的管理、如何使用数据进行科学的教学决策、形成数据思维、审核数据的准确性等层面仍然存在一些的问题，需要通过相应的教育培训来提高。

● 中小学教师数据素养发展对策建议

教师数据素养受教育政策、学校环境、教育培训、教师合作、自主学习等多种因素的影响，具体来讲可以从外部因素和内部因素两大方面来提升中小学教师数据素养。

1.构建外部因素

教师数据素养外部因素主要有：①教育政策导向。[3]层层把关教师数据素养培训，在高校对师范生开设数据素养相关培训课程，将数据素养作为获取教师资格证书的硬性要求，保证师范生在成为教师之前具备相应的数据意识和能力;在教师入职后，在教学过程中引导教师进行数据驱动教学，将教师数据素养作为年底绩效考核的评价内容之一;在职后定期对教师进行数据素养的相关培训，提高教师数据获取、分析和处理能力。②区域提供数据平台与技术服务。区域为学校提供数据所需的技术、平台以及长期的经费支持，提高学校管理者和教师的数据意识与能力，将数据驱动教学和管理作为学校的发展计划。统筹协调配置教育资源，加强学校之间的交流与学习，定期组织针对教师数据素养的培训。③学校营造数据文化氛围。[4]学校应建立学生成长电子档案和教师个人数据管理，为教师提供学生学习数据、日常表现数据及教学数据，营造安全的数据环境，保证教师和学生的个人信息不受侵犯。在日常教学过程中营造数据文化氛围，促进教师在教研活动、集体备课和课堂教学过程中建立数据与教学决策之间的联系，长期监督评测教师对数据的使用情况，帮助教师掌握数据的相关基础知识，提高教师数据处理能力，从而形成数据思维。

2.激发内部动力

教师是数据驱动教学的主要参与者和实施者，应该正确认识大数据时代发展的要求，树立正确的数据理念和意识，积极采取多种措施提升自身的数据获取、分析和处理能力，主动在教学实践活动中使用数据进行教学决策。

主要可以从以下方面入手：①通过中国大学慕课、在线学堂等线上学习方式学习数据素养的相关课程，掌握教育数据的基础知识，了解教育大数据的基础知识、内涵，掌握统计学的相关知识，学会简单的数据处理软件的操作。②线下通过Excel或SPSS等数据处理软件分析学生日常生活、学习成绩、教学资源等数据，掌握学生的学习兴趣、学习需求、学习规律，发现学生的成绩变化，分析出现这些现象的原因，充分挖掘数据隐藏的价值，及时调整教学方法，改善教学效果。③主动与同事围绕数据驱动教学开展教研合作交流，还可以在网络学习共同体中与同伴互相学习，促进个人数据素养的提升。

参考文献：

[1]李新，杨现民.中小学教师数据素养培训课程设计与实践研究[J].中国电化教育，2020（05）：111-119.

[2]中小学教师数据素养现状调查报告[EB/OL].[2020-11-26].https：//www.icourse163.org/learn/XZNU-1206693817？tid=1462302447#/learn/content？type=detail&id=1239312692&cid=1260390239.

[3]李青，任一姝.教师数据素养能力模型及发展策略研究[J].开放教育研究，2016（12）：65-73.

[4]林秀清，杨现民，李新.中小学教师数据素养的发展路径与培养策略[J].现代教育技术，2020，（01）：59-65.

作者简介：梅海莲（1988.07—）女，江苏省宿迁市人，江苏省马陵中学计算机教师，全日制硕士研究生，中学一级教师，宿迁市高中信息技术学科带头人。

本文为2020年度江苏省教育科学研究院、江苏省现代教育技术研究所立项课题“大数据时代背景下中小学教师数据素养现状及影响因素研究”阶段性成果（项目编号：2019-R-78720）。