大数据背景下美国教师数据素养项目的发展现状与启示
——以俄勒冈州为例

2022-10-25 10:39王越辽宁师范大学教育学院
教书育人 2022年30期
关键词:俄勒冈州素养教育

王越 (辽宁师范大学教育学院)

随着大数据时代的来临,大数据已渗透到各领域,其在教育教学领域的应用,催生着教育领域的变革。面对数量庞杂、类型多样、来源广泛的数据,教师如何把数据从负担转化为有利的教学资源,挖掘其中价值是当前面临的机遇与挑战。《教育部关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》指出,推进全国中小学教师与广大师范生数据素养教育,培养适应大数据时代与智能时代发展所需的新型教师队伍。[1]教师数据素养的养成即是顺应大数据浪潮的要求,也是自身专业发展的需要,因此教师的数据素养需要提升。本研究在阐述教师数据素养概念、要素的基础上,以俄勒冈州为典型案例剖析美国教师数据素养项目的发展现状,以期对我国提供启示和借鉴。

一、教师数据素养概述

教师数据素养作为教师的必备素养,是职前培养和职后专业发展的重要内容,明确教师数据素养概念与要素对教师数据素养的指导与发展、评估与测量有重要意义。

(一)概念

教师数据素养是在大数据与教育领域深度融合的背景下产生的,进一步助推教育现代化进程。在很长时间内,由于数据的复杂性及应用的情境性,学术界对教师数据素养的概念尚未达成共识。

美国学者Mandinach和Gummer提出了教师数据素养(Data Literacy for Teachers,DLFT)的概念,从数据指导教学实践方面出发,定义为“教师通过收集、分析和解释各种类型的数据,将信息转化为可操作的教学知识及实践的能力,以帮助确定教学步骤”。[2]Athanases等将其界定为教师有目的地收集与分析学生的作业,处理并反思数据,以改进教学实践、提高学生成绩。[3]杨现民等提出教师面对不同类型与来源的数据,通过定位、获取、处理与分析,进而转化为改进教学行为的知识,目的是为了促进教师的专业发展并提高学生的学业成绩。[4]美国“数据质量运动”(Data Quality Campaign,DQC)将其定义为教师持续、有效、合乎伦理地访问、解释、运用、交流来自政府、地区、学校、班级等其他来源的数据,以一种适合教师的方式提升学生的成绩。[5]综合不同观点,本研究将教师数据素养定义为面对多样化的数据,教师有目的地、持续有效地且在法律和道德允许范围内获取数据,在理解与解释的基础上,进行分析,对使用数据的各方进行沟通以最大程度挖掘其潜在价值,将有效信息转化为改进教学的知识和实践的能力。

(二)要素

教师数据素养构成要素可以分为内在涵养与外在力量,从事教学活动需要内在涵养支撑与外在力量保障,内在涵养需要不断提升与更新,外在力量需要理论储备和技能训练,二者相辅相成,彼此促进。

1.内在涵养

内在涵养包括数据意识与数据道德,在观念层面支持教师数据素养的持续改进与提升。

数据意识是提升教师数据素养的前提,即教师对教育数据的整体的认识和看法。数据意识包括:数据价值的认同;数据敏感度,具有较强数据意识的教师能自觉利用数据发现问题;数据信任度,即减少数据拒绝(Data Denial)[6]心理,有利于教学实践的开展;合作共享的意识,可以提高数据利用率,减少重复性劳动。数据意识贯穿教育教学和教师专业发展全过程,起着指导作用,影响教师的教学理念与实践。

数据伦理是大数据时代对教师提出的新要求,鉴于目前存在数据泄露、侵犯隐私等问题,应将数据和隐私置于政府行动的前沿。数据伦理是教育活动关系在观念中伦理化的反映,[7]涉及数据隐私和信息安全。教师应合理合法地访问、应用数据资源,自觉抵制违法活动,保护学生的隐私。

2.外在力量

外在力量包括数据知识与数据能力,需要系统地培训和学习,并在教学工作中实际操练。

数据知识是教师数据素养的基础,包括教育大数据的知识,了解教育大数据的战略地位、内涵与价值;大数据理论知识,了解数据类型、来源;统计学知识,掌握数据处理与应用的知识。

数据能力是教师数据素养的核心,Mandinach[8]从数据驱动教学决策出发,提出教师数据素养能力包括五个方面:①提出问题;②收集数据;③理解数据;④基于数据做出教学决策;⑤评估决策结果。具体而言就是在真实的教学情景中发现问题,问题可以是开端或是上一个循环产生的新问题;数据收集是基于问题有目的地收集数据,根据有用性确定数据优先顺序;数据理解是解读数据表达的意义;基于数据结合学生现状和教学要求,做出决策;最后,评估决策结果,检验科学性。教学决策从过去凭借经验直觉转变为依据实证数据,整个过程以实践问题为导向,是迭代循环、不断超越的过程。运用数据发现问题以及批判思考能力,已经成为创新型教师的必备素养,是开展教学活动的有力支撑,也符合个性化教育的本质要求。[9]

二、美国俄勒冈州教师数据素养项目的发展现状

美国历来拥有数据至上的文化传统和氛围,联邦政府提出了大数据发展战略,重视数据在教育领域的价值,以培育教师数据素养为出发点推进战略的实施。美国各州积极响应,结合实际情况发展教师数据素养,其中俄勒冈州在技术观念和能力上提供了很好的榜样,发挥着中枢作用。[10]

(一)项目介绍

自2007年6月起,俄勒冈州发起了一项为期4年的项目,承担实施教师数据素养培训的关键角色,项目一直致力于系统地了解该领域的需求,对教师进行数据价值和数据应用的培训。美国教育部科学研究中心(Institute of Education Science,IES)资助了俄勒冈数据项目(the Oregon data project,ODP),旨在培养教师获取、分析和应用数据的能力,辅助教学实践,为学生提供个性化指导,进而提高学生的学习成绩。[11]项目培训采用教师职业嵌入式专业发展的方式,赋予教师访问学生数据的权限,提供基于数据做决策的训练。

这一阶段的课程目标在保留“双基”的基础上增加了“过程与方法”及“情感态度与价值观”。“一维”到“三维”的变化体现了对“双基”的继承与发展,“三维”目标不仅强调知识与技能的获取,更强调获取知识与技能的途径与方法,同时强调在过程中培养学生的学习兴趣,激励、调动学生学习的动机,完善学生的价值判断,培养其形成科学的认知态度。

在项目实施过程中,俄勒冈地区的教育部门建立了覆盖全州的纵向数据系统(Statewide Longitudinal Data Systems,SLDS),横向涵盖国家、州、地方、学校、社会教育机构和相关教育科研机构收集的教育数据,跨区域连接数据,纵向收集学生从幼儿教育到高等教育的教育数据,并赋予教师访问学生数据的权限,为教师获取和使用数据创造良好的技术支持,以保证教师在教学实践中能够及时获得所需数据。

该项目教师专业发展模式包括五个阶段:大学的职前培养、资源投入、在职培训、岗位嵌入式专业发展和评估,如图1所示,各阶段紧密联系,构建职前职后一体化培养体系。职前教师培养由俄勒冈州立大学、西俄勒冈大学、东俄勒冈大学、南俄勒冈大学、波特兰州立大学、俄勒冈大学承担。资源投入阶段包括在全州八个地点举行的15次焦点小组会议,与会人员有学监、校长、教师、技术人员、机密人员和家长在内的180余人,被问及如何更好地使用数据来提高俄勒冈州学生的成绩,以及他们目前面临的挑战。资源投入阶段也制定了两个主要的培训方案:对教师和管理人员的指导、对数据输入人员进行技术培训。在项目的第三阶段,可持续性成为关注点,因为它支持了七个区域中心的工作。这些中心由教育服务区集群组成,支持参与区进行嵌入式工作的专业发展,建立强大的数据团队和教育服务社区(ESD)。来自ESD和K-12学区的300多名教师获得了认证,可以促进项目团队使用数据为教学提供信息并提高学生成绩。最后,评估是项目的一个重要组成部分,包括参与地区与非参与地区的评估,对教师和学生成绩的评估。结果表明,仅仅两年后,教师在采用课堂数据驱动决策、将数据与其教学方法联系起来等方面取得了巨大进步。图2是参加数据项目学校与未参加数据项目学校的学生阅读能力的差异比较,第二期效果尤为明显;参与培训的教师反应较过去在教学过程中获取、解释、使用数据更顺畅。教师教学和学生的成绩都有提升,教师是直接引导者,其数据素养的重要性不言而喻。[12]

俄勒冈州持续推进数据战略,2020年该州发布了《俄勒冈数据战略2021-2023》,应对繁杂、碎片、晦涩的数据,建立有效的数据管理、应用合适的数据公平框架、营造数据素养文化,将数据转化为信息,进而转化成有意义的见解,为管理数据、指导行动提供长期的方法。俄勒冈州数据战略关注的是接下来两年立刻采取的行动,也是建立俄勒冈州未来十年如何处理数据的长期愿景。[13]俄勒冈州提前部署,对各时间点的任务做出明确规定。

(二)典型案例

俄勒冈州教师数据素养职前培养阶段的任务由大学承担,俄勒冈州立大学的课程和西俄勒冈大学的教学方法独树一帜,本研究以二者为典型案例展开分析。

俄勒冈州立大学于2014年开设的研究生水平的数据信息素养(data information literacy,DIL)课程,采用以结果为导向的课程设计,制定有效的教学策略,旨在使研究生获得数据的基础知识和技能,养成规划、管理、保存和共享数据的习惯以提升学生的DIL核心能力。[14]课程对所有学生开放,在理论概念学习部分有专门研究元数据的内容。课堂上还有丰富的实践活动,提供学习软件工具的机会,课程内容呈现真实的数据,学习数据管理成功和失败的案例。课程结束教师向学生提出有针对性的问题,关于学生的学习收获和课程改进的建议,并要求对课程进行书面反馈。该门课程理论结合实践,学生夯实数据基础知识,在技术操作和数据处理过程中提高数据分析能力,用真实收集的数据作为学习资源,贴合教学实际,教师不断反思,收集反馈信息以改进教学。

西俄勒冈大学是此州最早的公立大学,积极回应大数据时代对教师培养的要求,在教学方法上有所创新,高校研究者和教师教育者探索出一种全新的教师数据素养教学方法——教师工作样本(Teacher Work Sample,TWS),[15]曾作为俄勒冈州教师绩效认证的一种考核方法。教师工作样本的基本流程包括:第一步,确定学生群体,即全面了解所教人群;第二步,职前教师根据课程要求和学生的客观需求设定教学目标;第三步,收集K-12学生的前测数据,了解基本学习情况;第四步,根据州标准和学生的学习需求,制定具体的课程和教学计划;第五步,教学实施包括“教学、评估、反馈”;第六步,进行后测评估,分析前测和后测的数据,分析课程的实际效果;第七步,教学反思,改进和提高教学行为,以实现教学目标。前六个步骤形成一个循环,第七步教学模式的结束也是一个新循环的开始。[16]这一教学方式无论是学情分析还是前后测,教师都需要收集学生数据,依据数据做出教学决策,也同样强调反思,将教学视为不断改进的过程。

三、美国俄勒冈州教师数据素养项目对我国的启示

美国在教育信息化方面一直走在世界前列,协调政府、学校、教师、社会各方教育力量,使之发挥各自功用,我们可以从四个层面借鉴教师数据素养项目的经验:

(一)政府

美国政府意识到数据资源在国际竞争中的重要性,提出了大数据发展战略,政府是推动教师数据素养发展强有力的保障。

政策支持是教师数据素养发展的保障因素。2001年,美国政府颁布《不让一个孩子落伍法案》(No Child Left Behind Act)旨在促进教育公平,提出基于数据采用教学方式,开启了数据素养教育的进程。自此,美国将“数据驱动教学”(Data-driven Teaching)作为提高教育质量的基本遵循,兴起了各学段的“数据质量运动”(Data Quality Campaign),并且将提升教师的数据素养逐渐提上日程。随后,美国从各个层面出台了一系列政策和法案规范和推动教师数据素养的养成。[17]各州政府起到目标指令作用,制定教育数据政策,涉及数据素养策略、数据安全、职后培养、考核与评审等。我国目前发布了教育数据的宏观政策,应在覆盖全面的基础上进一步细化政策规则。

2.数据库与平台搭建

数据库是教师数据素养提升的基础,打破地区、学校的界限,便于资源共享。搭建教师合作交流的平台,基于实际教学问题展开讨论,寻找解决路径。我国不乏硬件设施落后的地区,应继续加大投入力度,提供技术支撑。

3.教师资格认证

2014年Mandinach指出,数据素养应成为教师资格认证标准的一部分,要基于证据进行认证。认证过程强调持续地监控和反馈,对职前和在职进行培育、测评和再发展,该标准指明了教师发展最强劲的驱动力。我国教师资格证考试笔试部分,应该在理论知识中增加对教师数据素养的考核;面试部分增设实操环节,包括数据的导入、分析和应用等。

(二)学校

学校是教师数据素养发展的实践基地,要营造数据环境促进专业发展,培养教师间相互信任、共同协作的氛围。

1.校园文化建设

2002年,美国教育部与教育科学研究所联合颁布了《教育科学改革法》(Education Science Reform Act),强调数据在教育实践中的重要性,并倡导“建构数据至上的教学文化”。[18]校长领导力对构建数据使用的校园文化有重要作用,比如:创设数据教学环境,鼓励教师参加相关培训等。我国校园应营造新的数据使用文化,以影响教师的教学活动。

2.学科课程整合

大数据与教育的融合要深入到各个学科,一方面,探索各学科融合的特殊性;把数据素养内容融入师范教育课程中。另一方面,探索全新的教学方法,采用线上线下混合方式,根据教师基础有针对性地提供课程资源与训练。

3.实践导向

数据素养是知识、能力、意识、伦理等要素的集合,需要在实践场域中生发和历练。开展以实践为导向的数据素养项目研究,聘请教育或数据专家等专业人员为项目提供多种形式的帮助和技术指导。教师数据素养培训要与实践紧密联系,在具体的教学情境中积累。

(三)教师

教师要自觉培养数据意识,在教学环节中提升获取、分析、解释、运用数据的能力。教师应增强合作意识,形成专业化协作学习社群(PLC),建立数据团队实现跨年级、跨学科合作。在实际教学过程中,教师需把握好实时数据,及时发现问题,基于问题收集数据,迭代循环提高教学质量,促进专业发展。

(四)社会

教育事业的顺利发展不仅需要政府和学校的密切配合,还需要引进社会力量,多方合作,保证教师数据素养培训持续开展。在上述案例中美国的大学与所在学区k-12合作,给教师提供了具体的教学实践环境;学校与机构合作,收集学生的信息,共享数据,形成巨大的数据网络,可以监测学生实际情况、调节教学行为、预测未来走向。

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