智能时代数据驱动的持续性线上线下教学准备策略

张春红 刘雅丽 涂小琴

摘  要：在智能时代，大数据技术的发展也深深地影响着教育教学。以数据驱动的教学方式，通过对教学大数据的深度挖掘和多元分析，将数据背后反映的教学成效清晰地呈现出来，辅助教育和教学。文章介绍以OBE理念为指导，用课程教学目标的分级结构，设计线上线下相结合的教学策略，建设学习型资源库，讨论如何运用数据驱动推进教学改革，做好持续性线上线下教学的准备策略。

关键词：数据驱动;教学范式;教学改革

中图分类号：G642       文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2022）20-0116-04

Abstract： In the era of intelligence， the development of big data technology is also deeply affecting education and teaching. With the data-driven teaching method， through the deep mining and multivariate analysis of the teaching big data， the teaching results reflected behind the data are clearly presented to assist education and teaching. This paper introduces the OBE concept as the guidance， the hierarchical structure of course teaching objectives， the design of online and offline teaching strategies， the construction of learning resource database， discusses how to use data-driven teaching reform， make a good preparation for continuous online and offline teaching strategies.

Keywords： data-driven; paradigms of teaching; teaching reform

2020年5月14日，在“教育部介绍疫情期间大中小学在线教育有关情况和下一步工作考虑”的新闻发布会上，高等教育司司长吴岩介绍疫情期间高校在线教育教学的情况，总结高校疫情期间做到了“三个全”，出现了“四大新变化”，促进了学习革命催生质量革命，同时指出今后高等教育要做好三个转变，即第一要从“新鲜感”向“新常态”转变，融合了“互联网+”“智能+”技术的在线教学已经成为中国高等教育和世界高等教育的重要发展方向;第二要从“单声道”向“双声道”转变，通过师生心理距离的缩短扩大双声道环绕的发展;第三要从“教师中心”向“学生中心”转变，教师在新教学形态下要强化课堂设计，把学习内容制成有利于学生自主学习的教学资源，实现引导学生探究式与个性化学习，从单纯的知识传递向知识、能力、素质的全面培养转变[1]。

在“互联网+”“智能+”技术的数据时代，数据在提供决策支持和信息服务的同时，又驱动社会创新、发展和变革。数据成为教学研究的主要对象，是验证教学改革成效的有力证明;以数据驱动的教学范式要求高等教育以“互联网+”“智能+”技术与日常教学进行融合，形成可持续发展的常态化教学，即做好持续性的线上线下相结合的教学，形成稳固的数据驱动下的教学方式。数据驱动下的教学方式，教学过程与结果数据的持续采集，逐步形成教学大数据，通过教学大数据的深度挖掘和多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而辅助教育更精准地“教”，指导学生更精益地“学”[2]。在数据驱动教学范式下，教学者和学习者的各种行为数据，教学内容的数据，教学者和学习者使用教学媒介时的“教”和“学”数据，均为教学大数据的运行提供支撑。教学者和学习者的行为数据依赖在线教学平台，教学内容数据来源于线下和线上的开放数据，“教”和“学”的数据来源于线上、线下教学活动，故此一线教师首先需要加强教学设计的意识，全身心地投入到基于教学设计的教学资源准备中。

数据驱动的教学范式需要从课程教学目标的确定、规划线上线下结合的教学策略、建设学习型资源库三个方面着手做准备。

一、以OBE理念为指导，确定课程教学目标

2016年6月，我国正式加入《华盛顿协议》，标志具有国际实质等效的工程教育专业认证在我国正式拉开[3]。2016年12月，习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上强调，“要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面”[4]。2019年5月，习近平在向国际人工智能与教育大会致贺信中强调，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新，充分发挥人工智能优势，加快发展伴随每个人一生的教育、平等面向每个人的教育、适合每个人的教育、更加开放灵活的教育[5]。

以OBE（Outcomes-based Education）理念为指导，将培养目标和毕业要求落地每门课程，明确课程目标，形成知识目标、能力目标和素养目标的分级结构， 以OBE理念为指导确立分级教学目标如图1所示;再基于课程目标规划和设计教学策略。

确定课程的教学目标时需要注意以下两点：（1）需要明确课程的学习成果是什么，这份学习成果不仅仅是学习者的要求和期望，还需要考虑社会和职业的要求和期望;（2）本门课程的学习成果与专业培养体系中其他课程之间的关系，梳理課程间的关系一方面可以促进课程群的建设，另一方面可以促进能力目标培养的阶梯式发展。

二、设计线上线下相结合的教学策略，数据驱动教学

成果导向的教学策略，需要把教学过程从时间、空间和地点上进行延展;需要把教学活动安排到线上和线下不同场景下组织。宏观上教学策略按照“课前→课堂→课后”建立闭环教学生态，微观上根据教学目标设计每堂课的教学构成。通过使用线上教学平台把“课前”和“课后”环节的学习活动进行延伸，从而取得更多类型丰富的数据;“课堂”以学生为中心，根据课程类型和教学内容进行教学设计。

“课前”和“课后”的学习，首先需要从众多的智能学习平台中选择适合的平台。例如，希沃教学平台提供教师备课并发布时间胶囊，让学生使用;平台有思维导图功能，教师和学生可以在课堂上一起绘制思维导图，及时地进行知识梳理和总结，中小学教师使用较多。雨课堂教学平台，教师可以直接使用PPT建立课件库和试题库，可以开展课前预习、课后测试等活动;另外，需要特别指出雨课堂具有插入“课外资料制作”的功能，即可以插入慕课视频和网络视频，这使得教师在建设课程资源时不仅可以插入自己录播的视频资源，更可以直接使用国家开放平台（如学堂在线）提供的MOOC资源，以及视频网站（如优酷、腾讯、哔哩哔哩或YouTube视频）的视频资源。这一功能突破高校课程资源的壁垒，使“互联网+”在教育领域中极大地推波助澜，让更多学生有机会学习优质课程，为学生个性化地选择学什么、怎么学提供了新方法;另外，雨课堂授课时开启的弹幕，使用智能技术将学生的发言自动生成词云，把闭口式课堂转换成了“窗口弹出”式交流。雨课堂教学平台被广泛应用于高校教学。

其次，将线上教学平台采集的数据与日常教学中取得的数据结合起来对教学进行分析。使用线上教学平台，有利于扩大教学数据采集的范围和分类。通过教学平台生成的数据具有实时性、多样化、数据量大的特征;数据形式有结构化、半结构化和非结构化。教师实施线上线下混合教学，可将收集的数据分为量化数据和非量化数据进行数据统计和分析，用于不同目标的教学检验。

非量化数据——学习平台记录学习者的学习态度和行为轨迹数据，主要体现学习者是否参与活动，不记录过程数据。学习行为数据反映出学习者的学习参与度和关注度，以此可预测学习者持续学习的意向，为教师调整教学策略提供决策支持。例如，是否观看直播、进入直播时间、观看直播时长、是否观看回放、观看回放时间等。非量化数据不能直接用于量化统计，通过计算变量、重新编码等方式进行量化转换，再使用分类统计等做进一步的分析，分析学习者是否参与学习及占比，是否存在学习困难等。还可以提取考勤数据等。

量化数据——通过平台的试卷管理和信息发布，在课上或课后发布练习题或者测试题，使用教学平台更为高效地收集测试数据，快速且直接用于数据统计和分析。量化数据属于客观数据，直观用于统计和分析并形成学习趋势图，提醒学习者对课程学习的重视。

平台生成的数据中存在一类特殊的数据——主观数据，有量化特征，具有描述性但对课程评价没有直接意义，但对课程教学设计、教学内容调整、教学进度有指导意义，如表1雨课堂平台其他功能生成数据表，列出了平台上信息发布，发布课件、发布公告、发布试卷生成的数据，其中单独列出对教学内容和教学进度有指导意义的数据。

1. 课件数据中的“不懂页数”，教师可以查看对应页内容，在授课时直接讲授这些“不懂页数”内容，教学重点突出，讲课详略分明;另一方面，节约了讲授时间，把余下的时间留给学生讨论、实践和巩固练习。

2. 课件数据中的“学生反馈”，以留言形式呈现。教师可以直接看到学生提出的问题，以留言方式进行回答;如果问题与“不懂”内容有关，教师则需要考虑选择恰当的讲解方法，在授课时把重点和难点讲透彻。

3. 公告数据中的“评论”，使得学生可以通过评论对作业评价反馈、学习公告提出自己的意见和看法。

4. 试卷数据中的“完成”，显示“已完成”和“未完成”。教师需要关注“未完成”的学生名单，如果某个学生出现多次未完成，教师能根据该数据给出学习预警。

5. 试卷数据中“答题正确率”，一般情况可以把正确率低于50%的题目单独提出，调整其他的教学方式进行讲解后再次测试，保证知识点的掌握。

每种教学平台提供的功能和服务是不同的，教师在使用平台时可以根据上述总结先将数据分为量化数据和非量化数据，再观察量化数据的关联数据，按照需要进行教学内容、教学进度、学生学习态度、学生学习兴趣、学习预警、课程成绩评价等多个方面的分析，用数据指导教学改革。丰富多样的数据，可以从学生的行动、心态、意识、兴趣进一步深入分析，为后续实施梯度化教学和个性化教学提供数据支撑。

按照成果导向改革后的课堂教学，需要实现三个方面的转变。

1. 将封闭课堂逐步发展为开放课堂。上课时间从课堂内向课堂外延伸，课前预习任务、课后拓展学习、在线考试、小组合作任务都是课堂外开展的学习活动;学习地点从教室拓展到图书馆、实验室、宿舍;学习群体从同在一个教室里的同学，变为乐意共同学习的伙伴小群体，尤其是宿舍形成学习小群体。

2. 教学导向注重学，以学生为主体，强调需要学什么，为什么学和怎样学。教师不再是主体，教学设计的导入案例指引学生理解为什么学，任务驱动案例帮助学生体验学什么和做什么;课堂活动主要由讨论和实践组成。在此模式下教师是学习服务提供商，提供学习资源和答疑解惑的服务。

3. 课程评价单一成绩评价发展成多元、多角色互评的过程性评价，注意用小群体类别分类统计数据，考查学习成效。学生学的怎么样？可以通过线上学习活动轨迹数据，了解学生的学习态度和学习兴趣;通过学生提交的作业任务和合作学习任务，可量化评价学生学的怎么样和做的怎么样;通过测试，可以知道学生对知识内容的掌握情況。使用有效的多元评价因素，利于从不同维度来评价学生的学习能力和学习成效。

三、建设利于学生自主学习的学习型资源库

在互联网时代，依赖信息技术的高度发展，教学资源的建设不再局限于教材，应结合社会的发展进行拓展。

1. 根据课程内容有选择性地策划和重组MOOC课程资源。MOOC资源，即大规模开放式在线网络课程，具有低门槛性，大规模和优质资源共享性;不同于传统远程教育的平台，慕课为资源提供了过滤机制，确保了课程平台上的资源质量[6]。MOOC课程可以成为课堂教学的补充，选择适合的MOOC课程，搭配教师给出的思维导图框架，让学生在课外自主学习并完成框架内容的补充。将MOOC视频学习与绘制思维导图结合，使得教学资源优化利用的同时重塑应用;学习者的认知差异、理解差異和信息加工差异，通过这一资源的使用得到丰富和拓展，引导学生探究式学习。

2. 题库资源的建设。将题库资源分等级建设，即适用于基础教学、提升学习和认证考试学习，为不同程度的学习者建立梯度化的测验资源，为形成自我参照式评价奠定测试基础。

3. 注意衍生资源的收集。衍生资源主要来源于与课程关联的其他课程产出作品，或是在课程学习过程中遇到的错误或者故障资源，或是既往学习者完成的课程优秀作品。生成性资源的收集和整理，一方面提供了学习参考和对照，另一方面促进了学习者知识结构的连接。衍生学习资源的收集，利于促进学科知识的连接;衍生学习资源的应用，能鼓励和促进学生逐步开启适合个人发展的个性化学习。

4. 建设合作性的学习任务和资源信息。智能终端的使用，使得APP应用、报道、博客、公众号推送等信息能及时地呈现在使用者眼前，这一类基于终端的学习资源可用于设计合作任务。用当下时代感强的信息源形成设计合作任务，使得学习者快速理解信息，能举一反三地完成学习任务;更重要的是通过团队合作任务，可以培养学习者的合作意识和团队精神，为共同目标的实现，相互讨论，互助合作，互相尊重，发挥所长。

四、结束语

用数据驱动教学改革，用互联网技术实现教学的“互联在线”和“数据”多样化;围绕课程的分级教学目标，将线上与线下教学相结合，重新设计教学策略，调整教学内容和教学形式，积极建设学习型资源，这都是持续性线上线下相结合的教学改革必须关注的内容。用数据驱动教学，用数据服务教学，给教学改革提供量化依据。

数据驱动的教学模式下，教学评价的立足点更应关注学习成果的内涵，通过不同类型的数据将评价重点放在学生个人进步的评价。现阶段以过程性评价为主要方式，设计多元评价因素，并逐步将教师评价、学生评教和角色评价相结合，为探索如何设计基于学生个体的进步评价模型奠定实践基础和数据样本。

“未来的教师是3个方面的结合：学术、技术和艺术，就是把学科知识，借助IT技术展现，与教育教学结合起来，形成新的教学方法，这是对教师能力的极大考验。[1]”本文提出的三个层面的准备策略，希望每位教学一线的教师都能根据学科和专业特点，选择适合教学组织的在线教学平台，运用平台的数据优势进行学生学习观察;持续性地将线上教学与线下教学相结合，全身心地将数据分析与教学的设计相结合，进行课程内容和学习资源的组织和建设，引导学生探究式和个性化学习;建立合理和科学的评价机制，使评价以发展的眼光来评价学生个人在知识、能力和素质方面的进步。在教学范式3.0时代——数据驱动教学，每位教师在提升教学质量目标时，更需要提升个人的信息素养，增强个人的教学自信，成为紧跟智能时代发展步伐的优秀教师。

参考文献：

[1]中华人民共和国教育部新闻发布会 介绍疫情期间大中小学在线教育有关情况和下一步工作考虑[EB/OL].[2020-05-14].http：//www.moe.gov.cn/fbh/live/2020/51987/twwd/202005/t20200514_454317.html.

[2]杨现民，田雪松，等.中国基础教育大数据2016-2017走向数据驱动的精准教学[M].北京：科学出版社，2018：1-5.

[3]李志义.解析工程教育专业认证的成果导向理念[J].中国高等教育，2014（17）：7-10.

[4]新华社.习近平：把思想政治工作贯穿教育教学全过程[EB/OL].[2016-12-08].http：//www.xinhuanet.com/politics/2016-12/08/c_1120082577.htm.

[5]中华人民共和国教育部.积极推动人工智能和教育深度融合[EB/OL].[2019-06-15].http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/moe_2082/zl_2019n/2019_zl42/201906/t20190617_386125.html.

[6]姜艳玲，国荣，付婷婷.翻转课堂与慕课融合促进教学资源均衡研究[J].中国电化教育，2015（4）：109-113.