面向智慧课堂的教师数据智慧提升路径研究

方海光??洪心

摘要：智慧课堂中每时每刻都在产生着大量数据，这些数据蕴藏着巨大的价值。教师是否具备恰当处理、分析数据并以此优化教学行为的数据智慧就变得尤为重要。在数据赋能下，智慧课堂沿着资源丰富型课堂—数据驱动式课堂—人机协同化课堂的路线演化进阶，并在其不同的发展阶段对教师的数据智慧有着不同的需求。教师可依据不同阶段智慧课堂的特性，通过不同的路径有针对性地提升其数据智慧，实现数据的教学价值。

关键词：智慧课堂;教师数据智慧;精准教学;提升路径

《教育部2022年工作要点》提出“实施教育数字化战略行动”，以加快推进教育数字化转型和智能升级。其中，重点强调了“探索大中小学智慧教室和智慧课堂建设，深化网络学习空间应用，改进课堂教学模式和学生评价方式”^[1]。近年来智慧课堂在基础教育领域受到高度关注，已有大量专家和教师开展研究与实践。但总体来看，教师的教育教学仍未发生根本性的改变，如何恰当准确地运用信息技术完成优质高效的教学仍是构建智慧课堂的一大难题^[2]。我们认为，智慧课堂的构建，除了将课堂迁移到数字环境，更重要的是，还应在数字环境下重构课堂，形成数据赋能智慧课堂的新生态。这是因为数字环境下各种技术在应用到课堂教学的过程中，一直都在产生着大量的数据。这些数据无论在类型、规模还是实时性上，都远远超过了教育领域原有的数据，并蕴藏着巨大的教学价值。这使得教师的教学与评价可从依据个人经验的主观判断，转向基于数据的客观决策。在此背景下，教师是否具备恰当处理、分析数据并以此优化教学行为的数据智慧就变得尤为重要。那么，数据智慧有哪些内涵和价值？在智慧课堂教学中，教师又应如何提升数据智慧，以更好地改进课堂教学方式、优化教学决策、创新教学评价？对以上问题进行深入探讨，或许可为当前基于智慧课堂的精准教学实践提供借鉴。

一、智慧课堂与教师的数据智慧

智慧课堂的概念由智慧教育衍生而来，目前学术界尚未给出统一的定义。相关研究对智慧课堂的概念界定主要基于四个视角：一是教育学视角，强调智慧课堂是善于导入、走向生活、注重体验的课堂，是提出问题、积极参与、解决问题的课堂，是激发情趣、开放合作、积极探究的课堂，是教师最大限度地发挥教学机智的课堂^[3]，主张课堂教学要从以知识传授为主的“知识课堂”转向以开发智慧为导向的“智慧课堂”。二是心理学视角，强调智慧课堂是培养学生创造性思维能力和问题解决能力的课堂^[4]，智慧课堂要以培养学生智慧能力为核心而展开。三是信息化视角，强调智慧课堂是依据建构主义理论，利用物联网、云计算、大数据等智能技术打造的智能高效的课堂^[5]。相比于传统课堂，智慧课堂具有教学决策数据化、评价反馈及时化、交流互动立体化、资源推送智能化四大核心特征^[6]。四是智慧生成视角，强调智慧课堂是信息技术与教学双向深度融合基础上，以数据智慧贯通的教学流程再造与智慧生成，是一个满足教师智慧化教学需求与支持学生全面、持久、个性化发展的空间^[7]。综合以上研究我们不难得出，学生的智慧发展、教师的教学智慧与数据智慧是智慧课堂的关键特征。智慧课堂的发展呼唤教师的数据智慧。

数据智慧一词是智慧教育、智慧课堂与大数据相结合的产物，强调教师运用数据智慧来改进教学行为，以达到智慧教学的效果。其概念最早出现在《大数据时代战略性的数据智慧》一书中，作者在回顾大数据与智慧相关研究的基础上，以知识管理为切入点，将数据智慧定义为“使用技术、领导力和文化，来创造、转化并保存隐含在数据中的知识，从而实现组织愿景”。最早将数据与智慧联系起来开展研究的是外国学者艾可夫（Ackoff），他指出，从数据到智慧的转化是一个渐进的过程，包括数据、信息、知识、智慧四个层级，即DIKW层级决策模型，又称为“知识金字塔”^[8]。换句话说，数据本身虽然不会产生多大价值，但当它被提炼为信息、知识甚至智慧时，就能创造出巨大的价值。

对教师而言，其形成数据智慧的过程，本质上是分析和处理数据，将数据逐步提炼为信息和知识，并最终成为头脑中极为个性化的智慧的过程^[9]。在教师数据智慧领域，国外已形成了较为完整的体系，构建出多个提升教师数据智慧的模型，如2005年由美国哈佛大学提出的“数据智慧改进过程”（简称DWIP模型）和2006年由曼迪纳契提出的“从数据到知识的连续体”模型。这两种模型对提升教学效果的促进作用已在2011年米恩斯等人的实证研究中得到了验证^[10]。国内近几年才开始对教师数据智慧开展研究。在这些研究中，彭红超等人提出了人机协同的数据智慧机制^[11]，为数据向智慧的转化提供了一套切实可行的方法;许芳杰则通过分析DWIP模型，提出了适合我国国情的教师数据智慧提升策略^[12]。综合国内外的研究我们认为，教师的数据智慧是教学实践经验、数据分析技能、学习科学理论三者的有机整合，它作为一种超越技术的意识和能力，对改进教学方式、优化教学设计、实现智慧教学具有重要价值。在信息技术支持的智慧学习环境下，教师通过运用数据智慧，可以对原有的教学方式、教学过程、教学内容、教学评价等进行变革与创新，从而促进学生“转识成智”。

数据智慧也是教师成长的内在需要。人类发展生态学理论认为，有机体与其所处的即时环境的相互适应过程，受各种环境之间的相互关系，以及这些环境赖以存在的更大环境的影响^[13]。智慧课堂可视为教师开展教育教学活动的生态系统，智慧课堂中产生的海量数据影响并改变了教学结构的四要素（教师、学生、教材和教学媒体），教师若想适应生态系统中其他要素的变化，也必须提升数据智慧。如，数据的应用改变了课堂教学环境，形成了线上线下、虚实结合的智慧学习空间，学生在这个空间所留下的大量实操数据、互动数据，为教师分析数据、优化教学设计和做出教学决策提供了有利的条件。再如，教育数据的动态化采集、智能化处理和可视化呈现，帮助教师越来越能“看得懂”学生，从而得以在明晰学情的基础上实现个性化教学。

二、数据赋能智慧课堂的演进路线

智慧课堂是一个复杂的系统，它会根据课堂的数据化和智能化程度而呈现出不同的阶段性特征。厘清数据赋能智慧课堂的演进路线与发展趋向，可帮助教师在智慧课堂发展的不同阶段有针对性地提升数据智慧。所谓数据赋能，是指特定系统基于整体观视角创新数据的运用场景以及技能和方法，以获得或提升整体能力，最终实现数据价值的过程^[14]。在数据赋能智慧课堂的过程中，智慧化教学和智能化技术是影响智慧课堂发展走向的两大要素^[15]。智能化是指在云计算、大数据、人工智能等技术的支持下，特定系统实现智能控制、管理、决策及特定目标的过程，是人工智能科学技术在社会生活各领域广泛应用的过程，也可理解为特定系统利用信息技术代替人的一部分脑力劳动，运用知识进行推理、学习、联想，从而解决社会各领域问题的过程^[16]。不同的技术，其智能化水平存在着强弱的差异。智慧化教学主要指以培养学生的智慧 （分析性、创造性、实践性智慧） 为目标的教学^[17]，它是一种强调促进学生智慧生成的教学理念。我们依据这两大要素在不同发展阶段交叉融合后的特点，将智慧课堂的演进过程分为三个阶段：资源丰富型课堂、数据驱动式课堂和人机协同化课堂（如图1）。

（一）资源丰富型课堂

资源丰富型课堂可看作智慧课堂的初级形态。我国大部分中小学目前正处于这一阶段。该阶段在智能化技术方面表现构建线上线下相结合的教学环境并应用富媒体、流媒体式教与学资源，智能化程度偏低，初步具备交互功能;在智慧化教学方面表现为，教师有意识地运用各种技术优化教学、改进教学方法、培养学生的问题解决能力，但教学模式仍是以知识传授为主的流程化教学，很难真正提升学生智慧。

（二）数据驱动式课堂

数据驱动式课堂中，信息技术与教育教学的融合已初具规模。目前，实现这一水平的多是我国创建的“智慧教育示范区”“智慧校园试点校”或“精准教学实验校”。该阶段在智能化技术方面表现为借助数据挖掘和学习分析等技术进行多来源、多维度数据的可视化，以优化原有的教学设计，使教学设计趋向精准学情分析、自适应内容、泛在化交互和画像化评价。数据处理的智能化和可视化，满足了教师对数据分析的初步需求。教师的数据需求得到满足后，其教学理念的更新也会加速。因此，这一阶段在智慧化教学方面表现为，教师实施以“学生智慧发展”为目标的个性化教学，通过项目式、探究式等活动来培养学生的自主学习能力、合作学习能力、高阶思维能力及问题解决能力。

（三）人机协同化课堂

人机协同化课堂是技术与教学深度融合的新阶段。在这一阶段，智能化技术表现为智慧学习空间的常态化应用，人机协同变革传统的教学活动组织，智能化技术的具现化产物（如智能导师、虚拟学伴）部分代替教师或学习伙伴的作用，使原有的课堂要素发生迁移与扩充，教学结构被重构。具体而言，教师的含义会被扩充（包括自然人、虚拟人、机器人教师），教师由知识的传授者转变为教学的设计者、引导者;学生从知识的被动接受者转变为主动建构者;教学内容不再是单一的教科书，而是富媒体化的、可即时获取的、智能推送的、可交互的学习资源;教学媒体由单一的辅助教学工具转变为智能化教学环境。智慧化教学表现为培养学生思的智慧和做的智慧，思的智慧主要指思维模式，体现为从数据中提炼新见解;做的智慧主要指创造潜能，体现为基于新见解形成决策方案^[18]。

三、面向智慧课堂的教师数据智慧提升路径

教师的数据智慧不仅强调数据的察觉能力、获取能力、分析提炼能力、展示能力、使用和交流能力，同时亦关注教师如何运用数据发现教学中的问题，形成个性化的教学方法和教学策略^[19]。结合相关研究，我们认为教师的数据智慧应包括数据驱动教学全过程的意识、数据获取与处理能力、数据分析与评价能力、数据探究与交流能力、数据决策能力、数据意义建构能力等内容，并依据智慧课堂的不同阶段对教师数据智慧需求的不同侧重点，构建了面向智慧课堂的教师数据智慧提升路径（如图2）。其中，教师用数据驱动教学全过程的意识是其数据智慧提升的前提，也是不同阶段智慧课堂构建的基本要求。

资源丰富型课堂多以培养教师数据获取与分析能力为主。这是因为大数据主要通过机器的感知记录获取，而借助现有技术很难解释大数据，无法真实反映课堂的真实情况。因此，资源丰富型课堂更强调数据获取的目的性，即需要教师事先确定收集哪些数据，以及数据的解释维度，如教师可以通过智能设备、量化工具以及图表等手段来获取并处理数据，以获得突破性的见解。

随着大数据、云计算等技术引入教学，在数据驱动式课堂中，教师可以即时获得教育教学过程中多形式、全过程的数据。面对海量数据，教师要着重培养自身的数据分析与评价能力以及数据探究与交流能力。首先，教师要明确依据哪种建模方式才能得到内隐的课堂情况;其次，教师要利用数据挖掘技术，对学生的学习行为和学习过程量化、分析和建模;再次，教师要借助学习分析技术，利用已有的模式对学生的学习过程和行为进行检测和预测，及时发现潜在的问题;最后，教师借助自身已有的管理与教学经验来理解得到的模式，从而明确事情是如何一步步发展至此的。这其实也是知识创新的过程^[20]。

在人机协同化课堂中，智能技术完成了大部分关于数据分析与处理的烦琐工作，教师的数据智慧主要体现在价值判断、决策实施以及理解并建构数据意义上。基于数据的预测和决策具体表现为：机器智能或大数据技术直接为学生提供个性化服务，还可以形成学生画像，并为教师推送几种优化的教学路径。教师需要通过分析特定情境下的问题，对比不同的教学路径，并从中做出准确的决策。数据意义建构能力指的是，教师除运用学习科学理论和教学实践经验解释数据结果，进一步剖析隐藏的原因和可能的问题外，还可利用学习分析促进其理论建构^[21]。这一点在数据驱动式课堂和人机协同化课堂中均有体现。

四、智慧课堂中教师数据智慧的运用过程

教师的数据智慧不仅是理论知识、教学经验的积累，更是一种应用数据的意识和智慧思维。数据驱动的精准教学需要教师数据智慧在教学全过程的运用，我们现以数据驱动式课堂为例，从课前、课中、课后三个阶段展现教师数据智慧在课堂教学中的运用过程，以便教师在开展精准教学时参考。

（一）课前准备阶段：教师对学情数据挖掘和分析，以实现精准备课

在准备阶段，教师需要通过数据挖掘和分析对学情数据有精准的把握，以提高决策的科学性。教师需要收集的数据有两种：学生参与教学过程中产生的行为数据和学习过程中产生的结果数据。收集数据后，教师要对获得的优质数据进行分析和可视化呈现，从而直观地了解学生的学习状态与认知基础，厘清教学过程中所面临的问题及可运用的教学材料，实现精准备课。

（二）课中实施阶段：教师以数据化的教学手段开展课堂教学

教师在课中实施阶段的数据智慧，主要表现在对教学手段数据化的转化和运用上。这是教师通过对数据的处理、加工和组织，将其转化为信息和知识，并最终成为教师头脑中极为个性化的智慧的过程。教师在教学过程中要有意识地以数据化的方式记录学生的反应和自我状况，为开展教学干预和教学决策提供数据参考。如，通过查看学生的错题率、做某道题所用的时间、学习某个知识点时的状态等数据来推断学生的认知难点。在课堂讲授中，教师也应多以数据化的形式向学生传递知识或价值观。教学手段的数据化转化增强了教学过程的直观性和感染力，能有力地促进教师教学能力和学生理解能力的提升。

（三）课后反馈阶段：教师通过数据反馈深化对教育规律的认知

反馈是大数据改进学习的三大核心要素之一^[22]。教师应借助数据反馈，结合自身经验，不断完善对学生认知发展规律和教育规律的认知。首先，教师要综合课前学习平台的数据反馈、课中教学平台的数据反馈及课后学习作业平台的数据反馈，为学生提供针对性的指导。其次，教师要对数据获取、应用等环节进行即时反馈，反思自身使用数据开展教育教学的情况。最后，教师要对各种反馈数据及教学效果进行整合分析，以提取有效信息。

五、总结与展望

智慧课堂作为实现智慧教育理想的主阵地，在其不同的发展阶段都对教师的能力提出不同的需求。教师在教学过程中要学会利用数字化工具记录学生行为，运用数据实现精准学情分析、开展智慧教学、做出科学决策，成为智慧型教师。换句话说，明确智慧课堂的演进路线，掌握教师数据智慧的提升路径，其目的都是为了教师在教学中能够发挥出数据的价值，优化教与学效果，从而真正实现智慧教育。当然，本研究也存在一定的不足，比如智慧课堂不同阶段对教师数据智慧需求的不同侧重点是理想化的论述，缺乏真实状态下对影响教师数据智慧因素的调查分析，教师数据智慧在课堂教学中的运用也需要实例效果的验证。这都是本研究需要继续完善之处。

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（作者方海光系首都师范大学教育学院教授，北京市教育大数据协同创新研究基地主任;洪心系首都师范大学教师教育学院硕士研究生）