智慧教室环境下数据启发的教学决策研究.docx

智慧教室环境下数据启发的教学决策研究 管珏琪 孙一冰 祝智庭摘要：在学习数据日益丰富及可获取的背景下，教学决策从过分依赖于经验、直觉的决策走向基于数据的教学决策由于数据、数据计算及处理系统的复杂性，当前应用大数据增强决策以优化教学仍面临诸多问题而数据启发的教学决策是教师基于可获取数据的有意义结论的响应，是在教学分析和教学设计之间形成的人机协同智慧该文首先在介绍数据驱动的智能决策和数据启发的教学决策基础上，阐明了基于数据的教学决策在决策理念、决策主体、决策过程三个方面引发的变革;第二，参考循证过程，从证据设计、证据形成、基于证据的决策三个阶段设计智慧教室环境下数据启发的教学决策过程;第三，聚焦教学计划阶段，设计基于预学习数据的教学决策应用，以改善现存的教学设计准备不足、科学性不够等问题;最后以初中数学《三角形的内角和》一课为例，呈现了预学习分析与教学设计之间的连接关键词：智慧教室;数据启发;教学决策;循证过程：G434 ：A一、引言美国管理学家、社会科学家郝伯特西蒙（Herbent Simon）指出，任何实践活动无不包含着决策和执行决策（Decision-making）是行动目标驱动下做出选择的过程;教学决策是教师为有效达成教学目标，探索、判断、选择教学实施方案的过程。

哈奇森（Hutchison Janice）等人根据教学的流程设计，将教学决策划分为教学计划决策、教学互动决策、教学评价反思决策已有研究显示，当前教学决策遭遇着教学计划阶段倚重主观经验判断、教学互动阶段缺乏权变应对、教学评价阶段反馈缺失等困境决策绝不能仅仅指望教育者有了某种哲学观念或信念就能完成，而必须基于科学的证据才能实现教学决策的核心命题之一是从过分依赖于经验、直觉的决策走向基于数据的科学教学决策基于数据的教学决策在循证文化与丰富学习数据的碰撞中应运而生;相比以往教学决策，科学方法的有力支持对决策理念发展有积极的促进作用基于数据的教学决策让教师扎根于课堂，创生并使用数据开展决策，避免以往教学决策过程中的“常识性”误区、“主观性”错误、“感觉性”错误，突显教师决策者与执行者的主体角色基于数据的教学决策从学生学习数据中发现教学线索并生成教学事件，有助于满足学生的学习需求，提升教学的有效性，进而提升学生的学习结果本研究在論述数据决策两大类型基础上，面向智慧教室环境设计数据启发的教学决策;并聚焦教学计划决策阶段，设计基于预学习数据的教学决策应用，探索基于数据的精准决策这一智慧教育的技术优势二、基于数据的教学决策（一）数据决策的两大类型《有效教学决策》一书中提出有效教学基本等同于合理的教学决策;认识学生学习数据的重要性，让评测数据、学习行为数据、学习情感数据、学生生理数据等为教学决策提供参考，成为提升课堂教学有效性的重要途经。

基于数据的教学决策（Data-based Instructional Decision Making，也有人译为证据型教学决策）是为了提升学习效果而在教学计划、教学互动、教学评价反思阶段，对可获得的最佳数据源进行系统分析并做出决策，在此基础上实施决策和评价反馈的连续过程根据使用数据的不同方式，企业中基于数据的决策出现了数据驱动（Data-driven）和数据启发（Data-informed）两种类型的讨论美国教育部规划、评价和政策制定办公室发布的报告中使用“数据启发的决策”（Data-informed Decision Making）这一术语，并提出包括计划、实施、评价、分析数据、反思的概念框架，认识到很少有决策是完全基于量化数据的基于已有研究与实践，从数据地位、数据规则强弱、人员参与度、决策方式等方面区分数据驱动的智能决策与数据启发的教学决策1.数据驱动的智能决策“Driven”有被外部强制的意思，强调数据置于决策的核心位置此时的“数据”为与学生学习相关的可收集到的所有数据，需要借助机器智能的优势处理，采用机器化的流程解析复杂数据的相关关系，挖掘数据的潜在价值，为教与学提供数据驱动的决策（如图1所示），即尽可能地收集学生学习相关数据，通过分类、聚类、关键词提取等过程处理收集的数据，经分析与可视化建立学习者特征模型，再根据学习者数据特征与数据库特征的相似度匹配自动生成个陛化决策方案，如基于学生学习风格、学习兴趣的推送，基于学生学科学习能力的推送，基于知识情境的推送。

在此过程中，机器对数据的收集、处理、分析、决策较少有人员参与，基于数据模型已建立的规则，由机器自动提取数据特征、挖掘学生模式，提供智能化的2.数据启发的教学决策“Informed”内隐“拥有很多知识”，即教师基于数据做出不同推断和决策以引导教学实践发展，在教学分析和教学设计之间形成协同此时的“数据”可由计算机获取记录，也可由教师通过观察、交谈获得，需要借助人的智能的优势处理，在技术辅助下采用人工化流程分析数据间的因果关学生个性成长如图1所示，数据启发的教学决策是教师事先确定哪些数据的获取与分析是必要的;对于教学得到的数据，借助统计分析技术直观呈现学生知识掌握情况、学习变化趋势等，由教师结合个人经验从数据中提取见解并基于见解制定优质决策方案例如，教师可根据评测数据、学生提问数据等深度分析学习过程中存在的知识缺陷、思维模式，支持教师快速决策整个决策过程是教师构建数据基础，开展数据研究以形成信息、生成知识，并采取行动的过程，需要且依赖于教师的参与数据驱动的智能决策借助机器智能，决策过程较少人员参与，因此较少掺杂决策者的个人偏见，不依赖于个人知识与经验;同时机器善于逻辑思维，能够快速、精细处理信息，使得决策过程花费时间较少。

但决策以数据为引导，需要收集大量的数据，而收集到的数据可能是错误的或是带有偏见的数据启发的教学决策是教师对基于数据的有意义结论的响应，将数据置于整体情境中考虑，是人机协同的智慧体现人脑更多是形象思维，在数据启发的教学决策过程中，机器亦能扩展人脑逻辑思维处理信息的能力，如为教师实时提供学生课堂学习行为的统计分析结果，但创造性、情感性、启发性工作由教师负责完成，期望完全靠机器来解决各种复杂问题，至少目前是行不通的因此数据分析结果及结果的应用依赖于分析者，对教师的数据素养有着较高要求二）基于数据的教学决策的变革决策可以由直觉、经验和逻辑这三种方式分别或是混合驱动;其中数据是填充逻辑过程的基石数据介入教师教学决策必然会从逻辑上增强教学决策的有效性，基于数据的教学决策将引发决策理念、决策主体、决策过程等的变革1.决策理念：由经验走向循证“循证”理念主要源自西方国家20世纪80年代临床医学所形成的循证医学，其核心理念是基于证据的实践性，此后在各学科的实践领域催生出循证教育学、循证管理学等循证实践运动教学决策与医学决策有着类似的决策过程：识别问题、搜集证据、做出判断、制定并落实方案，然而以往决策过分依赖于直觉、经验，难以收集“证据”或忽视了“证据”的应用。

数据是对教与学活动真实性、本源性的描述，数据作用于整个决策过程，使得教学决策有据可循，从依赖主观经验转向循证行动循证文化的作用及数据的可获取，将促使决策方式转变为基于证据而又融入决策者经验的理性决策，探索学习数据、教师经验与学生学习需求三者之间的有效结合2.决策主体：由关注集体转向关注个体以往决策过程中，由于数据获取的限制，教师时间、精力的有限，教师难以掌握每一位学生的个体情况，难以实现个性化决策、精准教学技术环境的改善为小数据的获取、大数据的积累提供了可能，教师基于数据及分析结果可精准定位个别学习者、精准预测学习者学习需求，并根据需求进行教学调整，由以往关注班级集体转向关照到个别学习者，为学习者提供个性化推荐和干预指导此时相应对决策主体——教师在教学中有意识地收集、组织、分析、表达和交流数据的能力与品质提出了要求，如将数据转化为信息所必须的信息素养、技术素养、决策技能、评价技能等3.决策过程：数据、信息到知识、智慧的跃升基于数据的教学决策中“数据”是可记录与收集的关于学生及其学习的一组数字，其本身是没有任何价值倾向的，数据需要被提炼为信息、知识甚至智慧才能更好地为教育从“数据、信息、知识、智慧”层级结构来看，数据处于一种未加工的状态，没有情境意义，可以以任何形式存在;信息是对数据分析与概括的结果，是与特定情境相关联的意义数据，可以帮助决策者理解数据以形成见解;知識生成于综合信息、发现信息对问题解决价值的过程中，内化于决策者头脑之中，指导决策者的决策行动;智慧外化表现为知识付诸行动，生成基于洞见的决策方案。

基于数据的教学决策过程是以技术为中介的从数据、信息到知识、智慧的跃升过程，只有数据被加工为信息，信息转化为行动的知识，才能生成智慧，促进决策三、智慧教室环境下数据启发的教学决策设计由于数据复杂性、数据计算及处理系统的复杂性，大数据增强决策、优化教学的价值实现仍面临诸多问题智慧教室环境在丰富教与学活动的同时让学习数据的过程性记录成为可能，当前教学情境下教学过程获取的易于理解且处理速度快的小数据不依赖于特定的数据分析工具，更易被教师应用于教学决策过程中因此，以下聚焦于此类小数据的应用，设计智慧教室环境下数据启发的教学决策过程一）智慧教室环境与学习数据智慧教室作为一种典型的智慧学习环境，是一种能优化教学内容呈现、便利学习资源获取、促进课堂及时深度互动、学习情境全面感知、教室设备智能管控的新型教室在智慧教室中，师生各持学习终端设备在网络环境下互联，应用课堂交互系统、教学支持平台、学习资源、学习工具等实现学校、家中、其他校外场所的连接，正式学习与非正式学习的融合;整合新兴技术，借助自然交互技术及可穿戴设备等增加人机互动，应用大数据及学习分析技术提供智能决策，使用物联网技术等实现教室环境的智能管控。

其中，将学习终端及相关系统平台应用于教学是当前智慧教室教学应用的主要体现，其中BYOD（Bring Your Own Device，携带自己设备）模式的引入更是实现个人信息终端设备融入学校信息系统以及个性化的使用与整合，为教师变革与创新教学结构，教学范式从直接讲授走向个性化教学提供了新的可能;为学生获取全新学习体验，提升学生学习参与度与协作深度创设了新的环境数据”是一切可以收集和组织的与学生相关的信息，是对学生学习状态的真实反映智慧教室环境下技术在教与学中的参与性让记录班级或个体全过程、非结构化教与学数据成为可能根据数据来源渠道，智慧教室环境可产生以下几类数据：（1）学习过程数据学习终端、课堂交互系统、学习资源系统、网络学习空间等可生成学习行为数据、教学互动数据等过程性学习数据;围绕教学流程，这些数据将构成课前、课中、课后全覆盖的数据体系2）评测数据作业与练习、考试系统将记录课堂练习、课后作业、阶段测验各类评测活动中产生的数据，表征学习者成绩信息以及挖掘学习者学习变化情况3）学生心理数据通过摄像头、表情识别技术等，课堂环境中可以实时获取学习者的学习表情、精力集中度等心理数据，以此判断学生学习状况，关注个别学习者。

4）学生生理数据智能手环等穿戴设备可记录学生心率等生理数据，如体育课老师能监控所有学生的运动量与身体状况聚焦数据在教学决策方面的应用，练习与评测获取的绩效数据成为分析的典型，如宾夕法尼亚州的Renaissance Academy通过学生完成的阅读测试收集数据以调整教学; Brunner等基于学习绩效数据，确定教学日程安排、分组、个别化学习计划;陈明选等构建了基于测评大数据分析的学习反馈系统框架;国内电子书包课堂，已有实践根据单节课、阶段性学生（个体/群体）成绩数据、S-P分数统计分析等，帮助学生获得学业上的提高基于学习行为数据的学习预警、学习情感状态分析以及在此基础上的学习推荐等研究与实践已有相关讨论学习资源系统中的视频学习。