基于数据分析的小学教学管理研究

郭先梅 刘炜

随着信息技术在教学管理中的应用，数据采集变得越来越便捷，教学管理获得的数据也越来越多，数据分析有了用武之地。这让教学管理逐渐从经验判断走向了数据决策，逐步实现管理的精准化。近年来，笔者所在学校在认真分析教学管理中存在的问题后，开启了基于数据分析的小学教学管理研究。（以下将“小学教学管理”简称为“教学管理”）

● 经验式教学管理，影响管理水平的提升

1.管理者个人经验影响教学管理效果

教学管理者一般是从一线教师成长而来，个人教学经验或曾经的经历对其自身的管理视野有着重要的影响。同时，在管理者培养的过程中，主要采用传帮带的方式，一旦出现经验断层，则直接影响教学管理者管理素养的提升。

2.经验式教学过程管理影响质量提升

教学过程管理主要指教学常规管理，一般包括计划、备课、课堂教学、反思、作业批改、辅导、测评等内容。教学管理者会对每项工作提出较为明确的要求和评价标准。而这些要求和标准主要来源于学校和管理者积累的经验。至于为什么这样要求，这样要求后与改变教学方式、提升教学质量有多大的关系，或有怎样的关系，却没有深入的研究。似乎质量提高了就是这些要求发挥出的巨大作用，质量下降了就是要求不到位，走到最后变成形式大于内容。

3.经验式校本教研影响教师专业成长

校本教研是一所学校教学质量稳定发展的关键。校本教研的主要目的就是解决教学过程中存在的实际问题。青年教师发现不了问题，成熟教师靠经验发现问题，教学管理者根据巡视发现问题，这些方式导致校本教研与教学实际脱节，影响了教师专业成长。

● 数据分析式教学管理，助推管理精准化

1.教学管理中数据分析的角色定位

教学管理过程中所采集到的数据是已经发生的数据。这就意味着这些数据仅仅代表学生或教师过去的“学与教”的状况。同时，小学阶段是学生发展与变化多样且快速的阶段，所以采集的数据不可能是对学生当下全面的反映，这也决定了数据具有很强的片面性、时效性。基于以上两个问题，数据分析只能作为师生教学活动和教学管理的诊断工具，不应作为评价工具。只有在明确了这一定位后才能从教师和学生手中采集到真实可信的数据。

2.教学管理中数据分析的常用方法和工具

数据分析对解决不同问题有不同的方法，解决同一问题也会用到不同方法。总的来说，常见的数据分析方法都可以应用于教学管理数据分析。考虑到技术的普及性和难度，教学管理数据分析方法主要用到描述性统计分析、对比分析、多维度拆解分析、假设检验分析和相关性分析。

描述性统计分析是最早发现问题的途径，多维度拆解分析将问题具体化，相关性分析为因果分析提供重要参考，假设检验分析贯穿于整个分析过程。如果要实现教学管理预警，还会用到更为复杂的回归分析，从而建立起数据预测模型。

数据分析工具较多，有SPSS、SAS等专业数据分析工具，也可以使用Python、R语言等编程工具或SQL。最为理想的工具是针对教学管理需要定制开发，可以大大降低使用难度，但开发成本非常高。所以，学校管理者可以学习并使用性价比较高的Excel，其开放性高，描述性统计分析方便，还提供了专业的数据分析工具，基本能满足教学管理数据分析的需要。

● 教学管理中数据分析的应用实践

1.数据分析促进教学内容的优化

每年的体质健康数据能够较为准确地反映出学生的体质健康水平。在前期的分析过程中，数据分析能够帮助教学管理者发现很多教学问题，进而优化体育课堂教学内容。

例如，通过对2019年一年级各项目相关性数据的分析，发现50米跑和一分钟跳绳呈现中度正相关。原因是由于学校场地的限制，实现不了常态化50米跑训练。既然二者正相关，学校就对体育教学做出了调整，即在每节体育课上增加一个5分钟跳绳练习环节。经过近一年的练习，对同一批学生又进行了体质健康检测，数据显示学生的体质健康有了一定的提升。

2.数据分析促进教师专业发展

（1）知识点相关性分析，促进教师建立学科知识架构。知识点间有何联系？知识点又如何影响学生的认知？这是教师在长期的学科知识研究和教学经验积累后，建立起学科知识架构才能回答的问题。而有了数据分析技术的支持，教师学科知识架构的建立就迅速多了。教师可以借助智能阅卷平台实现自动批阅，并将批阅结果精确到每一个知识点，再使用第三方数据分析平台或Excel数据分析工具进行知识点相关性分析，进而直观地找到知识点间的联系。教师再依据这些相关性，深入研究知识点间的逻辑关系，找到知识点的内在联系，快速地建立知识架构。

（2）教学过程数据分析，提升校本教研质量。从教学过程中的数据中发现问题，为校本教研提供了新思路，保证了校本教研的针对性。教师首先可以针对某一知识点做全年级的对比分析，找到的共同问题就是校本教研要解決的问题;离散程度高，就将做得好的教师作为研究的对象，分析其教学过程和方式，并通过校本教研，将这一知识点的教学方式固化为标准教学模型。数据分析让校本教研真正地解决教学问题，形成校内教学范式。通过长期积累又进一步形成所有知识点的教学模型，降低教师专业发展的难度。

3.数据分析促进管理方式变革

没有数据分析的教学管理要想实现精细化，则需要管理者深入到教学一线观察每个细节，这无疑是对教学管理者的巨大挑战。而数据分析则降低了发现问题的难度，增加了发现问题的几率，提升了管理的精细程度及工作效率，促进了管理方式的变革。

每学年学校都要对全校学生进行艺术素质测评，以了解学生的艺术素养和教师的教学情况。其中，艺术特长项目是由学生自行上传各类艺术比赛、活动证书到艺术测评平台，再由教师审核其真实性后系统自动打分。一项看似简单的工作，但背后却有很多的管理细节需要关注。例如，对2019年三年级学生描述性统计数据分析结果显示，学生在艺术特长上的离散程度最高。按照班级分组后，对比分析艺术特长项目的得分情况，发现（1）班在该项的得分最低，且与其他班级差距非常明显。教师使用多维度拆解分析法对这一问题进行了拆解，推断出存在下面四种情况：一是该班学生参加艺术比赛、活动较少，二是该班学生参加得多但获得的证书少，三是该班学生没有及时上传，四是教师未及时审核导致打分失败。对以上四种假设进行验证，首先通过系统后台数据直接排除掉第四种情况。然后，教师对该班部分学生进行面对面访谈，发现是因为集体参加社区艺术活动后，没有颁发个人证书，导致该项无法得分。

技术的普及，使复杂的数据分析变得简单化、自动化、个性化，也变得易用、好用。教学管理从宏观开始，层层深入，走向微观，审视细微之处，挖掘背后的现象与问题，带来了思维方式上的改变。当然，数据分析在当前教学管理中的应用还处于较为初级的阶段。相信随着实践的不断深入，一定能推动教学管理实现更大程度的精准化和智能化。