張學波 林書兵

摘要：差異化教學是尊重學習者個體差異，推進個性化教學的重要手段。傳統(tǒng)的差異化教學形式，主要由教學常規(guī)、慣習和經驗驅動，其成效和影響一直停留在預設的假想空間中，缺乏來自實踐的支持。數(shù)據(jù)驅動的決策范式由于切合目標指引、反饋調適以及持續(xù)干預等教學理念，逐漸成為差異化教學領域的理想范式。然而當前數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策，由于教師差異化教學技能的缺乏、舊有經驗的桎梏以及追求公平抑或效率的價值觀影響，還存在誤將能力分組等同于差異化教學、易陷入“形式差異”與“自動差異”的窠臼等問題。為確保教學決策的效果，數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策應在數(shù)據(jù)篩選、標準預置、價值判斷、規(guī)則制定過程中，遵循從經驗和直覺走向規(guī)范和客觀的基本邏輯，盡量排除教師主觀偏見的影響。這需要在行動上通過完善培育機制、構建支撐體系、促進公平與效率的動態(tài)平衡，以及加強效果評估等構建支撐數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策施展的長效機制，以保障差異化教學行穩(wěn)致遠。

關鍵詞：差異化教學;數(shù)據(jù)驅動的決策;個性化教學;教學決策;能力分組

中圖分類號：G434? ?文獻標識碼：A? ? 文章編號：1009-5195（2022）03-0048-10? doi10.3969/j.issn.1009-5195.2022.03.006

基金項目：國家社會科學基金重大項目“信息化促進新時代基礎教育公平研究”（18ZDA334）;2022年華南師范大學哲學社會科學重大培育項目“數(shù)據(jù)驅動的教學決策理論與實踐研究”（ZDPY2207）。

作者簡介：張學波，博士，教授，博士生導師，華南師范大學教育信息技術學院，華南師范大學腦認知與教育科學教育部重點實驗室（廣東廣州 510631）;林書兵，副教授，北京師范大學人文和社會科學高等研究院（廣東珠海 519087）。

一、引言

正如世間沒有兩片完全相同的樹葉一樣，每個學習者都是不同的個體。學習者差異可以表現(xiàn)在準備程度、學習風格、成就動機、個人興趣、知識經驗和生活環(huán)境等多個方面（陳仕向，2015），在類型上又可分為個體間差異（不同個體之間的差異）、個體內差異（個體不同于他人的特質）、階段間差異（發(fā)展和成長過程中生理和心理表現(xiàn)出的階段性特征）和群體間差異（不同的教育思想、教育方法、學校和社會環(huán)境）（杭州市天長小學差異教育實驗組，1999）。學習者之間的異質性（差異性）是絕對的，而同質性只是相對的。這種差異的存在，正是中國教育兩千多年來對“因材施教”不懈追求的原因。

從公平、全面理念來看，尊重學習者個體差異，推進個性化教學是教學改革的必然使命，也是教師教學決策的最終旨歸。學術界普遍認為學習者的差異可以是一種教學資源，但具體如何應對和利用差異卻是教師面臨的重大挑戰(zhàn)（薛欣晨等，2017;管錫基等，2021;胡姣等，2021）。21世紀初，美國學者卡羅爾·湯姆林森（Tomlinson，2001）率先提出了“差異化教學”的定義，即教學要確保學習內容、學習方式與學習者的準備水平、興趣等相匹配。這一教學理念認為：當學習者的個體學習水平得到相應支持，或者課程與學習者真實的生活經歷相聯(lián)系，或者課堂創(chuàng)造一種讓學習者感到被重視和被欣賞的環(huán)境時，學習者的學習效果更好。學校的根本使命就是最大限度地發(fā)揮每個學習者的潛力，從而使所有學習者都不斷取得進步。實施差異化教學是實現(xiàn)這一目標的基本要求和路徑（Pettig，2000）。

盡管教育理論界和實踐界都已經充分認識到開展差異化教學的必要性，但學校教育一直沒有很好的辦法來推動。傳統(tǒng)的教學常規(guī)、慣習和經驗驅動的差異化教學，其成效和影響一直停留在預設的假想空間中，缺乏來自實踐的支持。教師如何識別學生的個體差異？如何根據(jù)這些差異來作出決策？數(shù)據(jù)在這一過程中起著哪些支撐作用？哪些是似是而非的經驗套路？哪些是已經驗明的分析邏輯？學校教育需要構建何種穩(wěn)固的機制來踐行這一行動準則？這些疑問隨著教學決策逐步走向以數(shù)據(jù)為支撐的科學、客觀和實證范式，需要得到進一步闡釋和破解。

二、差異化教學決策現(xiàn)狀

1.能力分組與差異化教學

針對學習者的差異，一線教師在長期實踐中不斷繼承沿襲，形成了一套以分組、分層和分化為主的經驗性教學決策的策略，這一思路逐漸演化成了教師差異化教學決策的固有慣習。其中，分組教學作為差異化教學的一種典型形式，已被廣泛應用于中小學課堂。近年來圍繞能力分組相關問題的學術討論不絕于耳，但其適用條件和注意事項尚未引起一線教師的廣泛重視。教師往往出于思維慣性在教學中不自覺地采用了分組策略，并認為自身在踐行差異化教學。然而，差異化教學并不等于能力分組。

能力分組通常根據(jù)能力、年齡、學科內容和專業(yè)項目（拔尖或卓越能力、特殊教育、母語類別等）對學生進行分組，如將學習者分為表現(xiàn)不佳學生組（擴展教學組）、表現(xiàn)一般的學生組（基本教學組）和表現(xiàn)較好的學生組（縮短教學組）。這種操作同差異化教學在本質上是有區(qū)別的，主要反映在對能力及其發(fā)展的基本看法、用于規(guī)劃課程和教學的數(shù)據(jù)更新頻率以及實際發(fā)生差異的時間和方式，以及使用差異化策略的多樣性上（具體如表1所示）。能力分組的邏輯通常體現(xiàn)在對學生能力和狀況的固定認知上，而差異化教學超越了對學生的簡單分組，需考慮課程內容、節(jié)奏和呈現(xiàn)方式對不同技能水平、學習風格和學習興趣等個性化需求（Tomlinson，2014）的支持。因此，能力分組只是差異化教學方法的一種。差異化教學還包括調整學生接受教育和掌握課程科目的時間，改變課程教學材料以及教學指導策略、方針、系統(tǒng)、模型、框架和工具包等。

長期以來，能力分組一直是一種有爭議的做法，因為相關研究并沒有具體說明在不同的小組中教師的指導策略是如何發(fā)生變化的，也沒有探討學生分組對教師的成就期望、偏見以及教師的慣性或成長心態(tài)可能產生的影響（Gamoran，2011）。能力分組的有效性取決于教師是否將教學小組的組建過程建立在各種數(shù)據(jù)資源（不僅僅是成績數(shù)據(jù)）基礎上，即分組所教授的技能、分組構成的靈活性、學習材料和學習時間都因組別而異。此外，出于教育公平和倫理的考慮，任何時候一個分組的成功都不應以其他小組的失敗作為代價。教師基于經驗而不是基于學習者實際表現(xiàn)水平所作出的分組決定，可能導致擴展教學組遭遇低期望、低要求的教學，從而得不到補充教學的機會，進一步削弱他們的學習表現(xiàn)。而且，年幼兒童被安排在低能力小組的時間越長，就越不利于他們的健康成長，因為他們可能會在展現(xiàn)自己的潛力之前被貼上“能力低下”的標簽。而能力強的學習者也可能因為無差別的教學從而失去學習興趣。

另外，教師會根據(jù)自身所追求的目標不同，選擇不同的差異化教學策略，而這種選擇往往與他們對學生能力以及相應學習目標的個性化感知有關。旨在追求學習者群體發(fā)展的教師主要關注所有學生是否一起達到最低的成績水平，這意味著他們會將額外的時間和精力投入到成績較低的孩子身上，以便其達到最低的測試水平，即使這是以犧牲能力較高的孩子的發(fā)展為代價。而以學習者個體發(fā)展為目標的教師主要關注如何幫助所有孩子發(fā)揮自身最大潛力，這意味著教師會在能力較低和能力較高的學生之間分配注意力。教師針對不同能力水平的學生或群體擬定適合其發(fā)展的目標，這可能會進一步擴大能力較低和能力較高學生之間的差距。

2.基于經驗、直覺的“形式差異”與基于技術的“自動差異”

在實際教學過程中，教師基于數(shù)據(jù)的差異化教學決策呈現(xiàn)出明顯的程序化特征。林恩·福斯等（Fuchs et al.，1998）曾提出兩種基于數(shù)據(jù)的決策類型：常規(guī)調整和專門調整 。常規(guī)調整是指課堂一般性的教學變化，如座位或分組安排、目標設定和課堂材料選擇等。而專門調整是指根據(jù)學生的表現(xiàn)數(shù)據(jù)對課堂教學本身的調整，如引入新的教學策略來解決學生在概念理解上的困難等。大多數(shù)教師只使用常規(guī)調整來定義教室范圍內的數(shù)據(jù)使用，很少用這些數(shù)據(jù)來調整他們的教學方法。總體來看，獲得數(shù)據(jù)反饋后，教師的主要反應是不改變授課方式（Wachen et al.，2017）。教師通常認為數(shù)據(jù)更多報告的是學習者成績之間的對比狀況，并不能指明學習者認知理解上的誤區(qū)和難點。因此，他們傾向于采用與上一次教學相同的方法來教授下一個主題或概念，或者按照慣例指派學生進行同伴互助輔導。這種以經驗和直覺作為主要支撐的形式化的差異化教學決策思路，因為缺乏依據(jù)、不夠客觀和比較隨意，在教學中逐漸暴露出一些問題。

而以智能分析技術為核心的各類教育平臺在差異化教學效率上邁出了一大步，系統(tǒng)可以及時分析學生的學習情況，生成學生個體的階段性學習分析報告和錯題集，并針對其存在的薄弱環(huán)節(jié)，推送個性化的教學資源。當前，這種自動推送功能雖然在一定程度上解決了學生的個性化學習和教師教學分析的問題，但智能平臺的設計邏輯仍存在著一定的教學公平和倫理考量缺陷。首先，基于算法的內容推送邏輯、數(shù)據(jù)采集維度和價值評判標準仍然是由過往的人工經驗預設的，并不會隨著學習者發(fā)展和教學情境的變遷而有所改變，通常不具有擴展性、動態(tài)性和創(chuàng)造性，也就無法解決學習風格及時甄別和過程路徑動態(tài)適應的問題。其次，自動分析的結果仍然需要教師作出決策判斷。譬如，通過系統(tǒng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)某道測試題學習者正確率較低（10%答對），教師因此決定采取重復講授策略，這一選擇無可厚非;但對于正確率較高（95%已過關）的題項是否就意味著無需重復講授？這些個別錯誤的原因是否需要進一步收集？倘若不采取進一步的改進措施，那對于少數(shù)比例的學生是否公平？因此，如何處理人機協(xié)同背景下的差異化教學決策，將是當前智慧教學環(huán)境下教師面臨的新課題。

三、數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策癥結

1.差異化教學技能的缺乏

實施差異化教學對教師來說并非易事。教師面臨著時間、材料、物理空間和人員等方面的障礙（Roiha，2014）。同時，教師也缺乏相應的差異化教學技能。通過多年的實踐探索，教育理論界已經達成共識，學生在學習準備、學習興趣和學習狀況方面的差異可以通過建立學習團隊，制定高階學習目標，開展持續(xù)評估、反饋教學、靈活分組和強化任務等方式解決（Tomlinson，1999）。數(shù)據(jù)驅動的決策（Data Driven Decision Making，以下簡稱DDDM）由于比較切合目標指引、反饋調適以及持續(xù)干預等教學理念，逐漸成為差異化教學領域的理想范式。DDDM主要是指使用數(shù)據(jù)為教育決策提供信息的過程，它假設教師在課堂上將產生基于數(shù)據(jù)的差異化教學實踐，這些原始數(shù)據(jù)可能會因為教師個體的情況和判斷指向完全不同的解決方案。而教師一旦作出并實施了基于數(shù)據(jù)的差異化教學決策，就可以收集新的數(shù)據(jù)來評估這些行動的有效性，從而形成支持決策的數(shù)據(jù)收集、組織和綜合的連續(xù)循環(huán)，進而不斷提高學生的成績。需要強調的是，作為決策過程的一部分，數(shù)據(jù)必須轉化為可用的知識，即數(shù)據(jù)需轉化為可操作的步驟，才可能超越數(shù)字及其統(tǒng)計屬性，產生持久的教學效果（Mandinach et al.，2008）。在課堂上實施教學調整計劃是DDDM的最后一步，也是最具挑戰(zhàn)性的一步。DDDM實施的效果很大程度上取決于這一步的執(zhí)行質量，它要求教師能夠根據(jù)學生進步狀況和學生需求變化來調整他們的教學（Visscher，2016）。而如何根據(jù)學生之間的差異表現(xiàn)進行差異化教學對許多教師而言都是棘手難題。教師往往能夠較好地使用學生評估數(shù)據(jù)衡量學生的理解水平，但卻較難使用這些數(shù)據(jù)調整后續(xù)教學。因為知道如何解釋和分析數(shù)據(jù)，與知道如何用數(shù)據(jù)改善課堂實踐，是教師專業(yè)發(fā)展中兩個不同的技能集。大多數(shù)面向教師的數(shù)據(jù)應用培訓只教授教師如何訪問數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)或如何對數(shù)據(jù)進行操作加工，鮮少涉及教師如何利用數(shù)據(jù)進行差異化教學等問題。相關培訓項目一般假設教師在課外發(fā)展這些數(shù)據(jù)操作技能，其課堂行為也將隨之發(fā)生變化（Desimone，2009）。實際上，教師在課堂上開展差異化教學遠比理論設想得更復雜。在決策過程中，教師需要將數(shù)據(jù)與專業(yè)知識、教學經驗相結合，將其轉化為改進教學過程的具體知識，從而做出具體的教學方案和行動計劃。這一過程取決于教師基于數(shù)據(jù)的內容知識儲備、決策邏輯以及相關教學反思和調整能力，而這些都是當下數(shù)據(jù)時代教師專業(yè)發(fā)展的重要課題。

2.舊有經驗的桎梏

數(shù)據(jù)的使用若要給學習困難學生帶來有益的效果，前提是數(shù)據(jù)既要用于識別其學習的難點，也要用于教學的及時調整，即使用相關的診斷數(shù)據(jù)為教學指導和教學決策提供信息（Stecker et al.，2005），否則，教學實踐就不會有所改變。同樣，如果DDDM沒有導致更多基于數(shù)據(jù)的差異化教學調整，即便披著數(shù)據(jù)驅動的時尚外衣，其數(shù)據(jù)應用也不能真正解釋潛在的學生成績變化。有學者認為，在主要遵循經驗的“小數(shù)據(jù)”時代，教師不可避免地存在諸如“刻板印象”“固執(zhí)已見”等偏頗與狹隘的經驗，促使其處于偏頗與封閉的狀態(tài)，呈現(xiàn)出“繭式化”的態(tài)勢，即因維護舊有的經驗而走向僵化、獨斷（鄒逸等，2018）。教師經常使用不完整甚至錯誤的數(shù)據(jù)去解釋和理解學生，依賴經驗而不是標準化測試結果對學生知識進行評估。因此他們往往低估了學生的能力，且將基于數(shù)據(jù)的教學調整都集中在最困難的學生身上，并將他們的教學目標定位在低于學生能力的水平（Timperley et al.，2003）。一些教育問責情境也容易導致教師將注意力集中在“泡沫學生”身上（處于測試分數(shù)臨界線附近的學生）和縮小課程教學范圍（Booher-Jennings，2005）。并且，在對數(shù)據(jù)的相關解讀過程中，教師總是從發(fā)現(xiàn)課堂教學中的薄弱環(huán)節(jié)開始，專注于那些被證明具有挑戰(zhàn)性的項目或內容，然后轉向個別學生，或者相反。此外，由于對教育公平理念的誤讀，教師還經常被要求以“一致”的方式分析數(shù)據(jù)，如注重學生中等學術能力的培養(yǎng)，據(jù)此采用“一刀切”式的教學方式。他們往往不自覺地忽視學生的個體差異，采用統(tǒng)一的內容與進度、標準與要求、測試與評價以體現(xiàn)教育公平（王寬明，2021）。

3.公平還是效率的價值觀導向

從差異化教學的起點來看，任何教學決策都應建立在對學生相關數(shù)據(jù)的全面分析基礎上。但現(xiàn)實中，學生的很多心理和情感內隱因素無法得到全面?zhèn)蓽y，出于教師精力和教學效率的考慮，課堂中的數(shù)據(jù)采集和分析維度大多只能采取折中的方案。從差異化教學的最終目標來看，它不是單純地接受或容忍差異，而是要實現(xiàn)由差異到個性的轉變。而理想的個性化學習需要有精心準備的學習資源、個性化的學習路徑以及針對性的學習指導，這需要教師非常熟悉學生的需求、能力和興趣，并能夠據(jù)此作出精準的判斷。就目前班級授課制現(xiàn)實而言，真正意義上的個性化教學還比較難實現(xiàn)，分組和分層還停留在學校大班教學小班化，集體教學個性化的現(xiàn)實選擇。再從學習結果或標準的角度來看，分組教學傾向統(tǒng)一標準的達成，而分層教學則更傾向教學結果的個性化，即分組重基礎、講公平，分層重提高、講效率。教學決策到底是側重公平還是追求效率，不同教師對此觀點不一，亟待教師由經驗和直覺決策邏輯走向規(guī)范和客觀的實證邏輯，在數(shù)據(jù)分析的基礎上根據(jù)教學的實際做出取舍，并努力保持教學調整的動態(tài)平衡。但無論教師如何決策，都應確保學生達到教學的基本目標，而且應盡量促進其個性化發(fā)展。

四、數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策邏輯

如前所述，基于經驗、直覺的“形式差異”和基于技術的“自動差異”在教學決策邏輯上都存在一定的缺陷。二者雖有著差異化教學的形式外殼，但未能體現(xiàn)差異化教學所追求的個性化實質。近年來，DDDM的理論和實踐研究在不斷增多，其邏輯假設是希望憑借數(shù)據(jù)的客觀、理性和直觀等特性來實現(xiàn)科學精準的差異化教學干預。但相關研究顯示：一方面，教學決策不可能完全由數(shù)據(jù)驅動，教師對學生成績和課程標準的感知以及他們自己的經驗和信念體系在開展教學決策時會發(fā)揮重要的作用（Vanlommel et al.，2019）。另一方面，盡管DDDM在提高學生成績方面被賦予很高的期望，但其實際應用效果卻沒有定論 （Hamilton et al.，2009）。目前為止，我們仍舊不知道實際情境中教師選擇數(shù)據(jù)的標準和作出判斷的依據(jù)。在系統(tǒng)回顧DDDM相關研究的基礎上，筆者從教師數(shù)據(jù)應用的一般認知過程出發(fā)，提煉和總結了教師所使用的教學決策邏輯，具體如下。

1.數(shù)據(jù)篩選

DDDM需要的不僅僅是有效的數(shù)據(jù)基礎設施、數(shù)據(jù)的可訪問性和數(shù)據(jù)使用的文化，它還需要確保數(shù)據(jù)的相關性。如果沒有提供具有相關性和診斷性的數(shù)據(jù)，教育者最終可能淹沒在數(shù)據(jù)之中，而不是被數(shù)據(jù)驅動。圖1展示了在評估數(shù)據(jù)相關性以及識別診斷和非診斷數(shù)據(jù)時可能考慮的因素（Gill et al.，2014）。不同類型的數(shù)據(jù)與教育系統(tǒng)不同層次的決策相關。對于每一級決策者，數(shù)據(jù)的相關性取決于數(shù)據(jù)與學生、教師或教學項目的關聯(lián)程度，以及數(shù)據(jù)更新和交付的頻率、詳細程度或聚集程度等。例如，教師通常需要細粒度的學生數(shù)據(jù)來診斷學生在特定技能方面的水平，并且只有快速掌握這些數(shù)據(jù)，他們才能據(jù)此調整教學策略。隨著教學決策者決策范圍的擴展，分析數(shù)據(jù)并得出有效決策推論的難度也隨之增加。

數(shù)據(jù)篩選的邏輯除了相關性外還應強調適切性。各種形式的DDDM都可能是合適且有用的，選擇的標準在于教學的目的和可用的資源。在DDDM過程中，教育工作者可以利用從簡單到復雜的各種不同的數(shù)據(jù)，但簡單的數(shù)據(jù)往往不夠全面，通常只能說明相關主題的某一特定方面。相比之下，復雜數(shù)據(jù)往往更加多維，通常由兩個或多個相互交織的部分組成。決策過程中數(shù)據(jù)的選擇可以呈現(xiàn)出從簡單到復雜的連續(xù)變化，體現(xiàn)在時間框架（一個時間點的數(shù)據(jù)和趨勢數(shù)據(jù)）、類型（一種或多種類型，如輸入、過程、結果和/或滿意度數(shù)據(jù)）、來源（一個或多個來源，如來自多個個人或角色群體的數(shù)據(jù)）、功能角色（次要數(shù)據(jù)與主要數(shù)據(jù)）和詳細程度（匯總與非匯總數(shù)據(jù)）等多個方面。同樣，基于數(shù)據(jù)的分析決策也可以呈現(xiàn)出由簡單到復雜的逐漸深化過程，體現(xiàn)在解釋的基礎（使用假設和經驗證據(jù)）、對知識的依賴（基礎內容/專家知識）、分析類型（簡單的如描述性分析，復雜的如增值建模）、參與程度（個人/集體）和頻率（一次性/迭代）等方面。在具體情景中，教師可以根據(jù)需要選擇相應數(shù)據(jù)以及分析程序來達到具體的解釋目的。

2.標準預置

教師解釋數(shù)據(jù)的過程受到多種因素影響，包括他們對特定學生背景及先驗知識的了解、學生相較于同齡人的表現(xiàn)、學生在特定評估中的位置以及教師對內容難度的看法等。這些因素共同促成了教師隱性“閾值”的形成。閾值是教師確定學生個人表現(xiàn)是否需要在后續(xù)作出教學反應的標準，有助于教師形成對學生進步的總體評價，作出教學調整決定，解決把重點放在哪里和誰身上的問題。在從分析評估轉向計劃教學的過程中，許多教師專注于尋找具有挑戰(zhàn)性的特定測試內容及項目。教師會根據(jù)學生的掌握程度，決定是否采取復述性教學或額外補充性練習。萊斯利·納佰斯·奧拉等（Oláh et al.，2010）發(fā)現(xiàn)，教師主要使用評估結果來驗證他們關于學生優(yōu)缺點的看法。教師通常會為學生的表現(xiàn)預設自己的心理門檻（即閾值），當絕大多數(shù)學生在某一特定的評估中表現(xiàn)較好時，教師的心理門檻也會隨之向上調整。課堂上教師就會將注意力集中在“熟練掌握”的學生身上，試圖進一步提升他們的掌握程度。因此，閾值是形成性評估中理解和行動之間的關鍵聯(lián)系。它是一種認知機制，教師據(jù)此對數(shù)據(jù)進行解釋進而觸發(fā)決策。

教師進行教學推論時，可能基于個人標準（主觀印象），也可能基于理性的數(shù)據(jù)分析（預定義的標準）。如果教師作出推論的方式主要是基于情感啟發(fā)（一種心理捷徑，情緒反應允許教師作出感覺良好的決定，并且往往被默認為是正確的決定），那么即使數(shù)據(jù)是客觀的，但作出的決策也可能因人而異。例如，一個學生在考試中取得了60分的成績，如果教師認為他的成績只是“僥幸”通過，那么教師在后續(xù)教學中就可能會對相關學習內容進行重復教學或補充性練習;而如果教師認為該成績體現(xiàn)了學生的真實水平，達到了掌握目標，教師則可能會開展下一階段的教學。而且，教師的期望也可能會導致認知偏差。因此，在數(shù)據(jù)感知過程中需要明確教師的預定義標準（Kahneman et al.，2005），確保教學決策得到理性數(shù)據(jù)分析的支持，而不是基于主觀信念。

3.價值判斷

教師對數(shù)據(jù)的收集并不會像預期那么合理，即使數(shù)據(jù)是理性收集的，同樣的數(shù)據(jù)對不同的教師也可能會有不同的含義。教師可能會根據(jù)自己的個人信念對理性收集的數(shù)據(jù)進行解釋。當教師總是試圖使用數(shù)據(jù)確認他們的單方面假設而不是尋找替代解釋時，當他們的結論基于有限的數(shù)據(jù)集時，當他們的解釋很大程度上受到個人信念的影響時，這些判斷就可能導致錯誤的決策。因此，有必要對教師的數(shù)據(jù)收集和使用過程進行可靠性判斷。這其中，常用的方法是三角測量法。

三角測量法是使用多個數(shù)據(jù)源來協(xié)同確認一個特定問題的過程，目的是減少教育評估偏差和測量誤差。學生不能也不應該被一個數(shù)據(jù)點或一次測試概括，教師需要更多信息來理解學生，進而設計教學步驟來幫助學生。三角測量法使用多個數(shù)據(jù)源來測試和確認數(shù)據(jù)的可靠性，以便對學生的學習需求作出合理的推斷。基于教育公平的考慮，對于學業(yè)表現(xiàn)不佳的學生，教師應該對其相關背景信息（如無家可歸、寄養(yǎng)、逃學、欺凌和其他等）進行跟蹤調查以了解產生這種結果可能的原因。同樣，教師也需要及時掌握自己在課堂上的表現(xiàn)數(shù)據(jù)，以彌補自己教學技能的不足。當多個數(shù)據(jù)來源都顯示出學生的某種特征時，教師可以更有信心地作出決策;相反，當多項數(shù)據(jù)表征結果沖突時，教師就需要仔細觀察，分析原因，慎重作出決定。

除了可靠性檢測之外，教師還需對數(shù)據(jù)進行意義判斷，即從數(shù)據(jù)當中提取可供決策的信息。這種判斷過程需要超越數(shù)字的統(tǒng)計屬性來理解它們的意義。教師只有將數(shù)據(jù)放在特定的內容領域內進行解釋，才能體現(xiàn)其意義并與后續(xù)的教學實踐相聯(lián)系。建立這種聯(lián)系需要教師整合他們在教學活動中的教學內容知識（Shulman，1986），以及如何使用數(shù)據(jù)及教學來影響課堂實踐和學生表現(xiàn)的知識。內容知識是指教師對特定領域或主題的理解，而教學內容知識則是指教師在內容領域應用教學知識的能力。在提取數(shù)據(jù)意義的過程中，教師將特定內容領域的教學知識以及他們對學生如何更好地學習這些內容的理解，轉化為教學行動。例如，教師在講授分數(shù)的概念時，可以通過布置形成性練習來收集數(shù)據(jù)以幫助他識別學生的理解狀況;也可以將學生成績數(shù)據(jù)與出勤、行為數(shù)據(jù)進行對照，以確定哪些學生錯過了他已經講授的相關課程;還可以利用其對數(shù)學固有主題內容的理解，澄清學生在練習和解答過程中的問題，并為學生提供額外和補充性的課堂活動，幫助他們重新理解和思考相關學習內容。

教學數(shù)據(jù)、內容知識、教學內容知識存在三種數(shù)據(jù)意義判斷過程（見表2）。需要說明的是，無論采取哪種方式，教師都需關注相應數(shù)據(jù)收集及其教學發(fā)展變化狀況。教師可以通過將數(shù)據(jù)使用融入整個教學循環(huán)與改進過程當中，不斷審視數(shù)據(jù)變化與內容、方法之間的映射關系，從而實現(xiàn)將數(shù)據(jù)轉變?yōu)榭刹僮餍灾R。

4.規(guī)則制定

在確定數(shù)據(jù)的來源渠道、判斷標準和意義價值之后，教師需要根據(jù)數(shù)據(jù)的動態(tài)變化規(guī)律制定具體的決策規(guī)則。當教師使用DDDM等干預形式進行教學數(shù)據(jù)監(jiān)控時，通常通過采集學生基線的數(shù)據(jù)點（一般需要3個），并根據(jù)其相應表現(xiàn)，預測學生在接受差異化教學后的表現(xiàn)。教師可以通過將預期每周增長率乘以教學周數(shù)，然后與學生的平均基線表現(xiàn)相加，計算出學生在干預結束時應達到的結果目標，其公式如下：目標=基線+（目標比率×教學周數(shù)）。為了更加直觀地比較學生的進步與預期的增長，教師可以采用圖表的形式顯示數(shù)據(jù)的變化趨勢，具體實踐當中可以采用包括斜率法、下方點數(shù)法和標準掌握法等多種方法，如表3所示（Ardoin et al.， 2013）。

以斜率法為例，教師可以根據(jù)學生圖表上顯示的增長率，確定學生的掌握情況，從而決定是繼續(xù)使用當前教學方法，還是調整教學或增加目標。針對不同的數(shù)據(jù)模式（數(shù)據(jù)變化情況），黛安·布勞德等（Browder et al.，2011）曾提出一個教學決策框架，教師可據(jù)此選擇適當?shù)慕虒W決策方向（如表4所示）。

需要說明的是，教師可以根據(jù)實際的教學情境，采用多種數(shù)據(jù)監(jiān)測規(guī)則，來設定多種類型的決策框架（教學分組、互動、活動、重難點、策略和任務等）。這些精細的決策規(guī)則將為個性化教學提供更為可靠的邏輯保障，但在具體實施過程仍需要通過DDDM循環(huán)迭代的形式不斷修正和調整，以不斷提升教學決策的精準性?？傊?，通過數(shù)據(jù)的直觀、計算和邏輯特性，我們可以清晰地了解教師的教學推理和判斷過程，也可以更細致地理解有效差異化教學的基本決策過程。

五、數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策長效機制

開展差異化教學實踐并最終實現(xiàn)個性化教學，是教育幾千年來不變的理想。在當前班級授課制的現(xiàn)實前提下，為促進數(shù)據(jù)驅動的差異化教學實踐科學、精準和有效地開展，我們不僅需要從學理上明確其應遵循的邏輯，還需在行動上構建支撐其施展的穩(wěn)健機制。這就需要一線學校在人員素養(yǎng)、資源配套、理念貫徹和成效評價等方面形成一系列的切實舉措，保障差異化教學行穩(wěn)致遠。與此同時，這一過程還需處理好集體協(xié)同與個體探究、培訓與實踐、公平與效率、行政督促與教學自覺等幾方面復雜的教學實踐關系。

1.完善數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策培育機制

考慮到教學的復雜性和數(shù)據(jù)理解的多樣性，數(shù)據(jù)驅動的差異化教學通常是一項需要經特別訓練和相互借鑒才能掌握的復雜技能。當前，學校應將其納入正式持續(xù)的教師專業(yè)發(fā)展計劃當中，采用專家示范、案例分享和專題培訓等形式加以培育。與此同時，數(shù)據(jù)應用具有典型的情境性特征，學校還應努力營造一種數(shù)據(jù)驅動的差異化教學實踐文化，圍繞使用數(shù)據(jù)為教學調整提供決策信息等核心議題，開展各類基于學科教學主題的研討和協(xié)作，以此來推動數(shù)據(jù)應用真正成為教師改進教學的文化，而不僅僅是將其作為一種提高學生測試成績的工具。針對具體如何推動教師之間的協(xié)作的問題，因為數(shù)據(jù)本身就提供了一個共同的主題或愿景，將數(shù)據(jù)應用倡議與專業(yè)教學協(xié)作相結合，不僅可以為教師們提供相互學習數(shù)據(jù)分析技能和體驗數(shù)據(jù)使用藝術的機會，還可以支持其相互之間進行數(shù)據(jù)思想和策略的深度交流。一線學校需要固化這樣一種數(shù)據(jù)時代的教師專業(yè)發(fā)展形式，相關實踐研究業(yè)已證明了一些在實踐中非常有效的數(shù)據(jù)協(xié)作組織形式及流程，如數(shù)據(jù)教練（Wayman，2005）、數(shù)據(jù)對話（Wachen et al.，2017）和數(shù)據(jù)團隊（Mandinach et al.，2021）等。這些研究同時表明了教師數(shù)據(jù)應用的建構性特征，即如果允許教師們一同進行協(xié)作學習和工作，數(shù)據(jù)的使用將更有可能成功，進而有助于促進更深層的協(xié)作。

2.構建數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策支撐體系

隨著班級規(guī)模和學生多樣性的增加以及相應資源的減少，更多差異化教學障礙也會浮出水面，如教師對差異化教學過程的不適應、管理差異化教學活動的難度、缺乏差異化教學研討時間以及無法滿足特殊學生的個性化需求等。只有給予教師更多的支撐舉措，才能真正推動差異化教學落地。其中，時間往往是第一位的資源。缺少時間是教師數(shù)據(jù)使用面臨的最大挑戰(zhàn)。提升教師數(shù)據(jù)意識，安排教師參與課外專業(yè)發(fā)展學習和協(xié)作計劃，進行教學實驗和數(shù)據(jù)分析，實施不同類型的教學評估，開展數(shù)據(jù)驅動的教學決策及反思等，這一系列教師研修環(huán)節(jié)都需要時間的保障。此外，如果團隊沒有固定時間研討數(shù)據(jù)應用過程中產生的沖突問題，尋找和評估不同解決方案以滿足不同學生的學習需求，相應的教學決策將會變得越來越拖沓、保守和無效。

當前，通過開發(fā)智能化系統(tǒng)來協(xié)助教師開展數(shù)據(jù)驅動的差異化教學是解決時間短缺問題的主要思路。玄金查（Cha，2013）提出支持教師開展差異化教學的工具需具有5個基本特質：（1）能在早期階段分析學生的特點和需求;（2）能根據(jù)教師對學習者目標、資源和策略的評估，設計一個規(guī)定性的教學方案;（3）能管理大量相關數(shù)據(jù)，包括學生特點、需求、課程目標、策略和評估要素等;（4）能持續(xù)進行學生學習興趣和成績方面的評估，以便不斷提供教學反饋;（5）能盡可能地分享好的教學方法和范例。平臺建設若想更好地支持數(shù)據(jù)驅動的差異化教學，也需實現(xiàn)上述功能。目前各類教學大數(shù)據(jù)管理平臺已經可以實現(xiàn)隨時記錄學生認知、態(tài)度和情感等個體數(shù)據(jù)，持續(xù)更新學生的個人需求，并據(jù)此制定個性化教案。教師也可以通過分享學生及教學信息，形成教研團隊。這種通過網(wǎng)絡技術構建的差異化教學決策機制，不僅大大減輕了教師在數(shù)據(jù)收集和處理環(huán)節(jié)所消耗的時間和成本，也為教師提供了關于學生進步的實時反饋，解決了教師對不同類別和渠道學生信息的認知沖突問題，同時也為差異化教學常規(guī)化實施奠定了實踐基礎，使得差異化教學精準調適逐漸成為可能。

3.促進數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策公平和效率的動態(tài)平衡

數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策，其實施成效不是建立在一次數(shù)據(jù)采集和一次決策實施基礎上的，而是需要隨著時間、情境和內容的變化，呈現(xiàn)進階的趨勢變化，不斷調整教學決策思路，從而實現(xiàn)教學決策公平和效率的動態(tài)平衡。因此，教師在數(shù)據(jù)驅動的差異化教學活動中要避免對學習者進行“差別對待”，使其能力被標簽化。應審慎處理學習者的個體差異，發(fā)展“隱性調整策略”，采用包含同質能力分組（傾向于有針對性的技能干預）、異質能力分組（傾向于尋求同伴支持）以及作業(yè)和活動分組（以不同的進度完成相同的課業(yè)或完成不同難度的作業(yè)）在內的靈活多變分組策略。同樣，相應的分組決策依據(jù)不應僅僅停留在學科測試成績基礎上，還可以根據(jù)內容、主題、知識或技能進行靈活調整，建立學習者可接受的分組及作業(yè)和活動規(guī)則，以此來減少因為單一維度分組給弱勢學生帶來的問題。此外，教師還需要提供適應性的教學指導策略，方便在不同的教學小組之間進行靈活切換，根據(jù)學生的學習需求改變教學風格、內容和節(jié)奏，以彌補分組對不同學生可能造成的不良影響，如落后小組可能因抵觸而掉隊，拔尖學生可能會因為小組內的無差別教學而失去學習興趣等。教師可根據(jù)學習者的自身特點，為其分配不同的學習活動任務和角色，以此激發(fā)其學習的參與度，提升其自身成就動機。

4.加強數(shù)據(jù)驅動的差異化教學決策效果評估

當前，各類打著“全面”“個性”和“精準”字眼的教育數(shù)據(jù)應用行動鋪天蓋地，但其實際價值和評判標準卻鮮有人提及，也很少有研究真正去評價教師教學決策變化的頻率、幅度和間隙，以及由此產生的差異化教學對學生學習的實際影響。針對教師的差異化教學決策實踐，我們應堅持“績效與發(fā)展并重”的原則，把促進學生全面而富有個性的發(fā)展作為教學評價的核心標準，對其實施的理論原理、決策邏輯和應用效果進行全面評價，以了解其實際成效。傳統(tǒng)的差異教學評估方法主要以課堂觀察為主，主要涉及學生學習目標、時間、材料、進度、評價和作業(yè)差異等內容（Van de Grift，2014）。這一方法主要從教學設計和學生反應的角度，在課前、課中和課后建立多個觀測點，建構課堂觀察框架，著重觀察學生的學習狀態(tài)、人際關系、認知狀況和學習策略，以此評判教師教學的針對性、適切性、靈活性和有效性。雖然該方法很容易觀察到教師教學干預的變化，但評價者卻很難判斷這種調整是否真正符合學生的個性需求。其次，師生的個人反思報告也是一種可行的分析途徑，但教學決策的數(shù)據(jù)應用和分析過程易受教學評價背景的影響，從而產生社會期望效應（Gitomer et al.，2013）。因此，有必要對差異化教學進行更有針對性的實證研究，同時還需進一步擴充差異化教學的評價框架。除了上述提及的對學生學習效果有較大影響的常規(guī)監(jiān)測途徑之外，還需關注一些教學新指標，如是否真正促進了學生的自我導向學習，促使其形成自主學習意識等?？傮w而言，通過構建將數(shù)據(jù)驅動的差異化教學舉措與學生實際學習效果相聯(lián)動的評估機制，我們可以獲得更多有關數(shù)據(jù)驅動的差異化教學對學生成績以及更廣泛學習成果總體影響的關鍵信息。

參考文獻：

[1]陳仕向（2015）.“差異化”教學是課改的常規(guī)要求[J].中國教育學刊，（2）：105-106.

[2]管錫基，車言勇，鄧婷（2021）.中小學差異教育的原理精要與實踐路徑[J].中國教育學刊，（5）：99-102.

[3]杭州市天長小學差異教育實驗組（1999）.承認差異 激勵學生 開發(fā)潛能 提高素質——差異教育模式的探索[J].課程·教材·教法，（12）：11-15.

[4]胡姣，祝智庭（2021）.技術賦能的教學微創(chuàng)新：教師教育智慧的實踐場[J].中國電化教育，（8）：99-109.

[5]王寬明（2021）.基于差異化教學的課程設計探索[J].教育科學研究，（1）：48-53.

[6]薛欣晨，沈貴鵬（2017）.差異及差異教育的再認識：一種教育哲學的批判[J].教育理論與實踐，37（16）：7-11.

[7]鄒逸，殷玉新（2018）.從“基于經驗”到“數(shù)據(jù)驅動”：大數(shù)據(jù)時代教師教學決策的新樣態(tài)[J].教育理論與實踐，38（13）：52-56.

[8]Ardoin， S. P.， Christ， T. J.， & Morena， L. S. et al. （2013）. A Systematic Review and Summarization of the Recommen-Dations and Research Surrounding Curriculum-Based Measurement of Oral Reading Fluency Decision Rules[J]. Journal of School Psychology， 51（1）：1-18.

[9]Booher-Jennings， J. （2005）. Below the Bubble： “Educational Triage” and the Texas Accountability System[J]. American Educational Research Journal， 42（2）：231-268.

[10]Browder， D. M.， Spooner， F.， & Jimenez， B. （2011）. Standards-Based Individualized Education Plans and Progress Monitoring[M]// Browder， D. M.， & Spooner， F. （Eds.）. Teaching Students with Moderate and Severe Disabilities. New York： The Guilford Press：42-91.

[11]Cha， H. J. （2013）. Design Implications for Teachers’ Tools in Differentiated Instruction Through Case Studies[J]. Educational Technology International， 14（1）：55-74.

[12]Desimone， L. M. （2009）. Improving Impact Studies of Teachers’Professional Development： Toward Better Conceptualizations and Measures[J]. Educational Researcher， 38（3）：181-199.

[13]Fuchs， L. S.， & Fuchs， D. （1998）. General Educators’ Instructional Adaptation for Students with Learning Disabilities[J]. Learning Disability Quarterly， 21（1）：23-33.

[14]Gamoran， A. （2011）. Designing Instruction and Grouping Students to Enhance the Learning of All： New Hope or False Promise？ [M]. Dordrecht： Springer：111-126.

[15]Gill， B.，? Coffeeborden， B.， & Hallgren， K. （2014）. A Conceptual Framework for Data-Driven Decision Making[EB/OL]. [2021-10-05]. https：//www.mathematica.org/publications/pdfs/education/framework_data-driven_decision_making.pdf.

[16]Gitomer， D. H.， & Bell， C. A. （2013）. Evaluating Teaching and Teachers[M]// APA Handbook of Testing and Assessment in Psychology. Washington， DC： American Psychological Association：415-444

[17]Hamilton， L.， & Clearinghouse， W. （2009）. Using Student Achievement Data to Support Instructional Decision Making[EB/OL]. [2021-03-01]. http：//files.eric.ed.gov/fulltext/ED506645.pdf.

[18]Mandinach， E. B.， Honey， M.， & Light， D. et al. （2008）. A Conceptual Framework for Data-Driven Decision Making[M]. New York： Teachers College Press：13-31.

[19]Mandinach， E. B.， & Schildkamp， K. （2021）. Misconceptions About Data-Based Decision Making in Education： An Exploration of the Literature[J]. Studies in Educational Evaluation， 6（69）：100842.

[20]Oláh， L.， Lawrence， N.， & Riggan， M. （2010）. Learning to Learn from Benchmark Assessment Data： How Teachers Analyze Results[J]. Peabody Journal of Education， 85（2）：226-245.

[21]Kahneman， D.， & Frederick， S. （2005）. A Model of Heuristic Judgment[M]// Holyoak， K. J.， & Morrison， R. G. （Eds.）. The Cambridge Handbook of Thinking and Reasoning. Cambridge： Cambridge University Press：267-293.

[22]Pettig， K. （2000）. On the Road to Differentiated Practice[J]. Educational Leadership， 58（1）：14-18.

[23]Roiha， A. （2014）. Teachers’Experiences of Differentiated CLIL Teaching： Perceptions， Practices， and Challenges[EB/OL]. [2021-10-05]. https：//jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/39918/

URN%20NBN%20fi%20jyu-201210052618.pdf？sequence=6.

[24]Shulman， L. S. （1986）. Those Who Understand： Knowledge Growth in Teaching[EB/OL]. [2021-03-01]. http：//depts.washington.edu/comgrnd/ccli/papers/hulman_ThoseWho

UnderstandKnowledgeGrowthTeaching_1986-jy.pdf.

[25]Stecker， P. M.， Fuchs， L. S.， & Fuchs， D. （2005）. Using Curriculum-Based Measurement to Improve Student Achievement： Review of Research[J]. Psychology in the Schools， 42（8）：795-819.

[26]Timperley， H. S.， & Phillips， G. （2003）. Changing and Sustaining Teachers’Expectations Through Professional Development in Literacy[J]. Teaching and Teacher Education， 19（6）：627-641.

[27]Tomlinson， C. A. （1999）. Mapping a Route Toward Differentiated Instruction[J]. Educational Leadership， 57：12-16.

[28]Tomlinson， C. A. （2001）. How to Differentiate Instruction in Mixed-Ability Classrooms[EB/OL]. [2021-10-05]. http：//toolbox2.s3-website-us-west-2.amazonaws.com/accnt_42975/site_42976/Documents/Harrison_PLDiffAnchorActivities.pdf.

[29]Tomlinson， C. A. （2014）. Differentiated Classroom： Responding to the Needs of All Learners[M]. Alexandria， VA： ASCD：102-122.

[30]Van de Grift， W. J. C. M. （2014）. Measuring Teaching Quality in Several European Countries[J]. School Effectiveness and School Improvement， 25（3）：295-311.

[31]Vanlommel， K.， & Schildkamp， K. （2019）. How Do Teachers Make Sense of Data in the Context of High-Stakes Decision Making？[J]. American Educational Research Journal， 56（3）：792-821.

[32]Visscher， A. J. （2016）. Over de zin van opbrengstgericht（er） werken in het onderwijs[EB/OL]. [2021-10-05]. https：//pure.rug.nl/ws/files/30567909/oratie.pdf.

[33]Wachen， J.， Harrison， C.， & Cohen-Vogel， L. （2017）. Data Use as Instructional Reform： Exploring Educators’ Reports of Classroom Practice[J]. Leadership & Policy in Schools， 17（2）：1-30.

[34]Wayman， J. C. （2005）. Involving Teachers in Data-Driven Decision Making： Using Computer Data Systems to Support Teacher Inquiry and Reflection[J]. Journal of Education for Students Placed at Risk， 10（3）：295-308.

收稿日期 2021-10-05

Data-Driven Differentiated Teaching Decision-Making： Crux， Logic and Mechanism

ZHANG Xuebo， LIN Shubing

Abstract： Differentiated teaching is an important way to respect learners’ individual differences and promote personalized teaching. The traditional differentiated teaching form is mainly driven by teaching conventions， habits and experience. Its effect and influence have always remained in the preset hypothetical space， lacking the support from practice. Data-driven decision-making paradigm has gradually become an ideal paradigm in the field of differentiated teaching because it meets the teaching concepts of goal guidance， feedback adjustment and continuous intervention. However， due to the lack of teachers’ differentiated teaching skills， the shackles of old experience and the values of pursuing fairness or efficiency， the current data-driven differentiated teaching decision-making still has some problems， such as mistakenly equating ability grouping with differentiated teaching， easily falling into the rut of “formal difference” and “automatic difference”. In order to ensure the effect of teaching decision-making， data-driven differentiated teaching decision-making should follow the basic logic from experience and intuition to standardization and objectivity in the process of data screening， standard preset， value judgment and rule-making， and try to eliminate the influence of teachers’ subjective bias. It is necessary to build a long-term mechanism to support the implementation of data-driven differentiated teaching decision-making by improving the cultivation mechanism， building a support system， promoting the dynamic balance between fairness and efficiency， and strengthening effect evaluation， so as to ensure the stability and long-term development of differentiated teaching.

Keywords： Differentiated Instruction; Data-Driven Decision-Making; Personalized Teaching; Teaching Decision; Ability Grouping