陳舒英

近年來，教育大數(shù)據(jù)、學習分析和教育數(shù)據(jù)挖掘成為學術(shù)界研究的熱點問題?！按髷?shù)據(jù)分析”承擔著發(fā)掘隱藏的、有價值的信息這一任務，簡而言之，大數(shù)據(jù)分析就是綜合運用數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學、人工智能等學科的技術(shù)手段，從數(shù)據(jù)倉庫里獲取隱藏的但具有價值的信息，為教育管理者科學決策以及教育科學發(fā)展提供有力的幫助。同時，大數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)不可或缺的一部分，也給教育理論、教育應用的創(chuàng)新帶來了新思路、新角度。因此，本文在分析其對教學管理帶來的挑戰(zhàn)，產(chǎn)生的影響基礎(chǔ)上，探討了大數(shù)據(jù)分析在教學管理過程中的實現(xiàn)路徑問題。

一、大數(shù)據(jù)分析下教學管理面臨的挑戰(zhàn)

（一）對教育資源的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析對教育資源挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在兩個方面：首先，在數(shù)據(jù)資源的采集與共享方面。教育數(shù)據(jù)挖掘、學習者狀態(tài)分析是大數(shù)據(jù)分析應用于教學管理的關(guān)鍵所在。而教育數(shù)據(jù)挖掘和學習者狀態(tài)分析的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，但目前我國各級教育部門和教育機構(gòu)對于教育數(shù)據(jù)的采集還較為薄弱，一是對學習者個體的數(shù)據(jù)采集缺乏連續(xù)性，沒有形成學前教育、義務教育、職業(yè)教育、高等教育一系列完善的數(shù)據(jù)采集［1］。二是不同教育機構(gòu)之間存在數(shù)據(jù)壁壘，數(shù)據(jù)無法共享，這就使得大數(shù)據(jù)分析只能針對學習者當前的學習狀態(tài)進行分析，無法對學習者進行全面的分析和長期的規(guī)劃。其次，在優(yōu)質(zhì)教師資源共享方面。大數(shù)據(jù)分析下教學管理的應用特點之一是人工管理與機器管理相結(jié)合，其中機器管理的環(huán)節(jié)可以通過技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)備的投入來達成，而人工管理主要依靠教師的教學管理經(jīng)營進行主觀判斷，其中片面、錯誤的判斷會大大影響教學管理的效果。從目前我國教育資源的現(xiàn)狀來看，優(yōu)質(zhì)教師仍是稀缺資源，同一地區(qū)的不同學校、不同地區(qū)的學校之間的差距很大，從長遠上看這不利于大數(shù)據(jù)分析應用于教學管理的普及，也不利于數(shù)據(jù)的積累。

（二）對教師素質(zhì)的挑戰(zhàn)

首先大數(shù)據(jù)分析對教師技能素質(zhì)提出了新的挑戰(zhàn)。很長時間以來，我國教學管理模式由教師主導，學習者是影響教學管理的主體因素，但其核心地位卻未被突出。大數(shù)據(jù)分析是以學習者狀態(tài)以及相關(guān)教育數(shù)據(jù)的分析為基礎(chǔ)的，因此對于教師來說，面對的首要問題就是角色的轉(zhuǎn)換。教師逐漸從知識傳授的角色轉(zhuǎn)變?yōu)閷W習引導的角色，還要根據(jù)教學管理經(jīng)驗不斷地發(fā)現(xiàn)學生的需求并有針對性地做出相應的反饋。其次，大數(shù)據(jù)分析對教師的信息素養(yǎng)提出了新的要求。一般來說，傳統(tǒng)教學管理在信息技術(shù)上的運用多為計算機基礎(chǔ)操作方面的內(nèi)容。但大數(shù)據(jù)分析技術(shù)要求教師進行一定的數(shù)據(jù)分析，這就要求教師要對數(shù)據(jù)有敏感度。同時，新技術(shù)的應用勢必涉及到相關(guān)管理軟件的更新，對于教師來說，需要涉及到過程管理、業(yè)務管理、質(zhì)量管理和監(jiān)控管理，對管理軟件下每個操作的模塊都要有足夠的了解，如此才能真正地發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的價值和作用。

（三）對平臺技術(shù)的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析是以云計算、互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)為依托的，因此其在教學管理中的應用必須要求教育機構(gòu)具備較高水平的技術(shù)支撐。在大數(shù)據(jù)+教育的構(gòu)建中，有的學校會采取第三方專業(yè)公司代為管理的模式，這在一定程度上彌補了學校自身的技術(shù)缺陷，但從長期來看還存在著以下問題：一是不利于教學管理實時性的實現(xiàn)。學校作為我國最為主要的教育機構(gòu)，每個學校的學生體量是相對較多的，在大數(shù)據(jù)分析應用于教學管理的各個環(huán)節(jié)中，很多教育方案的制定和教學活動的設(shè)計都要求具有實時性，而第三方專業(yè)公司的介入實際上使教學管理實施的流程更加復雜，單個操作可能要經(jīng)過學校、教師、第三方公司多個管理主體的審核，降低了教學管理的效率，不利于開展實時性的教學管理；二是托管對象未接受過系統(tǒng)的教育學教育，其在教學方面沒有足夠的積累和經(jīng)驗，單純依靠代管人員進行教學管理的應用則可能忽視教學管理的一般規(guī)律，導致大數(shù)據(jù)只能淪為機械化的管理方式，而無法促進教學管理各個環(huán)節(jié)的智能化。

（四）對基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)分析各項功能的實現(xiàn)，不但要依賴相關(guān)技術(shù)的支撐，而且需要完善的基礎(chǔ)設(shè)施的構(gòu)建。對于教學管理來說，對基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)主要來自以下兩個方面：首先是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的全面性。教學管理包括過程管理、業(yè)務管理、質(zhì)量管理和監(jiān)控管理，每個管理環(huán)節(jié)的重點和涉及的內(nèi)容都是不同的，要想真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析在教學管理中的作用，就要將每個管理環(huán)節(jié)有機串聯(lián)在一起，這就要求每個環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)要均衡，但從目前的建設(shè)現(xiàn)狀來看，大多數(shù)的學校對過程管理和業(yè)務管理較為重視，投入的資金也較多，但卻忽視了質(zhì)量管理和監(jiān)控管理，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的乏力使得質(zhì)量管理和監(jiān)控管理無法與其他兩個環(huán)節(jié)互聯(lián)互動，這在一定程度上不利于教學管理的持續(xù)改進；其次是物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的乏力。在學校，學生的學習場景不是一成不變的，大數(shù)據(jù)分析要針對學生在不同學習場景下的不同學習狀態(tài)進行針對性的教學管理，這就需要運用物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)將學生在各個場景下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)盡可能地收集起來形成龐大的數(shù)據(jù)庫。但從目前大多數(shù)學校的建設(shè)現(xiàn)狀來看，線上的數(shù)據(jù)收集較為完善，而學生在線下產(chǎn)生的學習數(shù)據(jù)則較為匱乏。

二、大數(shù)據(jù)分析給教學管理帶來的影響

（一）教學管理活動更具靈活性

首先，大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)了人工管理與機器管理相結(jié)合，使教學管理活動更加靈活［2］。在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下的教學管理既包括技術(shù)支撐的自動管理，也包括以教師經(jīng)驗為支撐的人工管理。學習者在進行學習活動時，會產(chǎn)生相關(guān)的數(shù)據(jù)，運用大數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)進行處理將學習者的個人學習狀況進行量化，并將所得出的數(shù)據(jù)與教師預先設(shè)置的課程目標和學習目標相對比，媒體設(shè)備、移動APP、在線學習平臺會根據(jù)學習者與目標的差距推送相應的學習資源或者作出學習推薦，教師則可以根據(jù)數(shù)據(jù)差距憑借自己的教學經(jīng)驗采取適當?shù)姆椒ㄟM行學習干預。大數(shù)據(jù)分析綜合了教學管理的主觀因素和客觀因素，是定量分析和定性分析的統(tǒng)一，給教學管理提供了更多的方式，教師能夠根據(jù)所處教學管理的階段自由選擇管理模式，分配人工管理和機器管理的比重，如作業(yè)批改、考試成績核定環(huán)節(jié)可以完全選擇機器管理模式，減少主觀因素造成的錯誤。而在講解答疑、教學互動的環(huán)節(jié)應該加大人工管理的比重，以增強教學互動的感染力。

其次，大數(shù)據(jù)分析下教學管理的實時性特點也使得過程管理和業(yè)務管理更加靈活。在傳統(tǒng)的教學管理中，教師對學生的學習干預等管理活動通常是滯后的，即教學管理活動僅針對已經(jīng)發(fā)生的問題進行處理，而很難做到事先對可能發(fā)生的問題進行預警或預防。如在質(zhì)量管理中，只有在學生考試得出成績后，教師才能夠根據(jù)成績對其作出有效指導。又如在過程管理中，需要通過一個學期或者半個學期的時間進行總結(jié)和評價。但在實際教學管理活動中，學習者的狀態(tài)是實時變動的，教師的教學管理活動在不同階段也是有所不同的，這就導致了傳統(tǒng)教學管理模式與實際教學管理情況的脫節(jié)，影響教學質(zhì)量和學習效果。而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)下的教學管理具有較強的實時性，通過人工管理和機器管理的結(jié)合，學習者在學習過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會實時反饋到數(shù)據(jù)庫并通過可視化的界面表現(xiàn)出來，機器和教師能夠?qū)崟r掌握學習者的學習狀態(tài)，對學習者當前存在的問題和可能存在的問題進行預測和分析，學習者的學習方案、學習內(nèi)容得以靈活、實時地調(diào)整；教師也能夠借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)靈活地調(diào)整自身的教學活動，并通過學生的實時反饋數(shù)據(jù)調(diào)整自己的教學方案和教學方式。而質(zhì)量管理和監(jiān)控管理也從傳統(tǒng)的線下管理轉(zhuǎn)移到線上管理，使得管理更加靈活，更多的管理模式得以實現(xiàn)。教學管理靈活性的增強，豐富了教學管理模式，大大提高了教學管理各環(huán)節(jié)的效率。

（二）教學管理具有較強的針對性

教學管理包括過程管理、業(yè)務管理、質(zhì)量管理和監(jiān)控管理。一般來說，這些教學管理的環(huán)節(jié)是獨立且割裂的。僅過程管理就包括教學過程管理和學習過程管理，教學過程包括備課、上課、作業(yè)批改、考試等等，學習過程包括預習、上課、復習、掌握等等。每一個個體在每一個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)都是不同的，因此在傳統(tǒng)的教學管理模式中，很難將所有的教學管理環(huán)節(jié)綜合起來生成可視化界面，這大大降低了教學管理的效率。美國教育部在《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析促進教與學》中，指出大數(shù)據(jù)在教學管理中的特點，其中就包括人類判斷過程的簡化，即大數(shù)據(jù)分析技術(shù)用人們更容易理解的方式來展現(xiàn)相應的數(shù)據(jù)，從而方便人們更高效地了解數(shù)據(jù)特性，作出決策［3］。教學管理過程的可視化就十分有助于人類判斷過程的簡化，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，教學管理的各個環(huán)節(jié)得以量化，教師可通過一個數(shù)據(jù)平臺瀏覽到各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，從而能夠更好發(fā)現(xiàn)各個環(huán)節(jié)中的聯(lián)系，高效作出決策。

大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量大、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)快、數(shù)據(jù)類型多、價值密度低的特點，而大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵就在于通過技術(shù)挖掘海量的低價值密度數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，從中篩選出高價值的數(shù)據(jù)，明確數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，以此為依據(jù)作出各主體下、各情況下的決策。而對于教學管理來說，大數(shù)據(jù)分析即是對教師、學生以及各種教學環(huán)境下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行分析從而幫助教師和學生在各種情況下做出合理的學習或教學決策。因此，大數(shù)據(jù)分析下的教學管理更具針對性、更加個性化。如對學生個人信息、學習時間、學習課程、歷史成績等數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，得出學生的學習習慣，對學生未來的成績進行預測，并根據(jù)預測的結(jié)果分別給予不同的學習方案推薦。又或者根據(jù)學習者在線學習的點擊量、頁面停留次數(shù)等情況，有針對性推送其感興趣的學習內(nèi)容。每個學習者都是獨特的生命個體，都擁有著獨一無二的學習潛能，對教學管理也有著自己的個性化需求［4］。隨著大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展和應用，學習者數(shù)據(jù)分析會更加地全面和細化，這一定程度上減少了教師和學生對自己以往經(jīng)驗的依賴。

（三）增進教學管理的互動性

根據(jù)美國教育部的《通過教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析促進教與學》，學習互動是學習者狀態(tài)評價的四大指標之一，而大數(shù)據(jù)分析對教學管理的互動性有著很大的提升作用。首先表現(xiàn)在學生與教師的互動。在在線學習平臺、移動APP等以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的學習場景下，學生和教師間的互動更加方便，突破了時間與空間的限制，有助于實現(xiàn)教學管理實時性的特點，幫助教師更加及時地掌握學習者狀態(tài)。第二，互動性的增強還表現(xiàn)在教學管理四大環(huán)節(jié)中，上文中分析到傳統(tǒng)教學管理四大環(huán)節(jié)通常是獨立且割裂的，而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)以可視化和實時性的特點將過程、業(yè)務、質(zhì)量、監(jiān)控的四個管理環(huán)節(jié)有機結(jié)合在一起，通過過程管理完善業(yè)務管理，通過質(zhì)量和監(jiān)控管理反饋于業(yè)務和過程管理。四個管理環(huán)節(jié)的有效互動，增強了教學管理的全面性和科學性，使得教學管理能夠更好地發(fā)揮系統(tǒng)化優(yōu)勢，不僅能夠有效地平衡各個環(huán)節(jié)的比重，還能夠通過互動取長補短，不斷改進各個環(huán)節(jié)的管理方式。

（四）促進優(yōu)質(zhì)教育資源最大化利用

大數(shù)據(jù)分析能夠促進教育資源的最大化利用，主要表現(xiàn)在兩個方面：一是有利于教育資源的共享。大數(shù)據(jù)分析涉及互聯(lián)網(wǎng)、云計算等前沿信息技術(shù)，其功能和特點的實現(xiàn)不僅依賴于先進的分析技術(shù)，還依賴于龐大的數(shù)據(jù)體量。如今，教材、課程等教育資源的共享已逐漸成為現(xiàn)實，但優(yōu)質(zhì)教師資源的共享卻很難實現(xiàn)。但通過大數(shù)據(jù)分析，教學管理中個性化的教學方案選擇、學習內(nèi)容推薦都作為數(shù)據(jù)被保存下來，這些數(shù)據(jù)則形成了新的教育資源，而這些數(shù)據(jù)是由人工管理和機器管理共同產(chǎn)生的，不僅具有一部分教師的功能，其數(shù)據(jù)載體也十分便于共享；第二，大數(shù)據(jù)分析下教學管理個性化的特點也使得教育資源被最大化地利用。每個學習個體的學習狀態(tài)都是不同的，其個性化學習方式的推薦依賴于海量數(shù)據(jù)支持。在傳統(tǒng)教學管理領(lǐng)域中一些被忽略的教育資源和數(shù)據(jù)資源會被重新挖掘出來，而通過教學管理的不斷完善，無用的數(shù)據(jù)也會被逐漸地剔除，教育資源得以最大化的利用［5］。

三、大數(shù)據(jù)分析在教學管理中的實現(xiàn)路徑

（一）以學習者狀態(tài)為基礎(chǔ)，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)收集

從上文中的分析可以看出，學習者狀態(tài)識別是大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的起點和關(guān)鍵，基于大數(shù)據(jù)的教學管理的基本前提就是通過技術(shù)手段獲取和分析學習者的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而為教學管理的實施提供參考依據(jù)。因此，如何獲取數(shù)據(jù)、獲取什么類型的數(shù)據(jù)就是教學管理中大數(shù)據(jù)應用的重點內(nèi)容。對此，研究者應選用合適的技術(shù)對教學管理所需數(shù)據(jù)進行適當?shù)姆诸?，并從多個維度進行分析和總結(jié)。一般來說，數(shù)據(jù)的獲取主要通過數(shù)據(jù)捕獲、多感知數(shù)據(jù)、實施傳感來進行，綜合數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的運用有助于收集學習者在各個場景、各個學習階段產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。在具體的應用上，教學管理部門應針對學校的信息化程度和技術(shù)可行性選擇相應的方法，在線學習環(huán)境下通常選擇數(shù)據(jù)捕獲［6］。在選擇了相應的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)后，就要有針對性地對所需數(shù)據(jù)進行分類。這一步是為了提高學習者狀態(tài)識別的精確性和教學管理策略實施的有效性。

學習者狀態(tài)識別的數(shù)據(jù)主要來源于四大類：學習風格，如學習時長、學習進度表等；學習進度，如學習者過去的知識結(jié)構(gòu)，學習資源的種類、內(nèi)容等；學習成就，如隨堂測驗成績、作業(yè)成績等；互動水平，包括學習興趣、活躍度、點擊率等等。但在教學管理中，不能僅針對學習者在學習過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行收集，教學管理包括過程管理、業(yè)務管理、質(zhì)量管理和監(jiān)控管理，因此其需要考量的數(shù)據(jù)種類十分廣泛，在大數(shù)據(jù)應用的初級階段，可先收集過程管理和業(yè)務管理的數(shù)據(jù)。但需要注意的是，除上述提到的數(shù)據(jù)外，還應注重收集學生、教師、管理平臺三者之間的交互數(shù)據(jù)以及學習者的情感數(shù)據(jù)。綜上所述，考慮到學校信息化水平和教學管理系統(tǒng)功能，在進行大數(shù)據(jù)分析時主要收集學習風格、學習進度、學習成就、互動水平這四方面的數(shù)據(jù)。此外，隨著大數(shù)據(jù)應用的逐漸成熟，后期還可加入學生的生理和心理數(shù)據(jù)用于判斷學習者對學習的態(tài)度。數(shù)據(jù)收集的種類不是一成不變的，教學管理部門應對大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進行動態(tài)追蹤，以把握各類數(shù)據(jù)的有效性和實用性，對數(shù)據(jù)種類進行動態(tài)調(diào)整，以保證教學管理策略的科學性。

（二）結(jié)合人工管理與機器管理，豐富教學管理策略庫

教學管理策略庫的設(shè)計在教學管理全過程中的作用至關(guān)重要，它直接關(guān)系著教學管理的效果。在完成學習者狀態(tài)識別之后，就要根據(jù)結(jié)果匹配相應的策略庫。由于教學管理涉及的環(huán)節(jié)較多，學習者特點各有不同，因此需要有豐富的策略庫予以匹配，如此才能保證教學管理的效果，提高學習者的學習水平。

學習者狀態(tài)策略庫要實現(xiàn)可視化操作，以便更直觀地表現(xiàn)出學習者在各階段的數(shù)據(jù)水平，也能夠讓教師、管理人員或?qū)W生自己更便捷地了解相關(guān)數(shù)據(jù)，從而匹配到相應的管理策略。如學習風格的策略匹配就可以在學習項目開始前或?qū)W習新知識前進行簡單的問答，根據(jù)問答結(jié)果推送不同類型的學習資源。學習進度的策略匹配可以對學習者自己的進度、與平均學習進度、與他人學習進度進行比較，根據(jù)結(jié)果對其進行郵件提醒或教師直接干預［7］。學習互動的策略匹配可以根據(jù)學生的問答數(shù)、論壇活躍度等數(shù)據(jù)，設(shè)置相應的激勵措施鼓勵學習者參與互動。學習成就的策略匹配可根據(jù)成績、知識薄弱點等進行個性化學習指導。在進行教學管理策略匹配時，要采用人工管理與機器管理相結(jié)合的方式。在學習者數(shù)量較多時，機器管理可以有效減輕教師的負擔，提高管理效率，而人工管理則有助于教師更為深入地了解學習者的學習狀態(tài)。學習成就、學習進度等客觀性強的管理策略匹配可采用機器管理，如在作業(yè)中發(fā)現(xiàn)學生出現(xiàn)重復知識點的錯誤，當錯誤次數(shù)達到規(guī)定標準時應對學生的這一知識點進行重復測驗，以檢查學習者的掌握情況。在涉及主觀因素較多的學習態(tài)度、互動水平的管理策略匹配上，要以人工管理為主。如在發(fā)現(xiàn)學習者學習積極性低、互動水平低時，教師可通過一對一訪談，在線聊天的方式對學習者進行督促。