吴荣森 李明明
嘉兴职业技术学院，浙江 嘉兴 314036
摘要：随着互联网、云计算、大数据、人工智能等教育信息化趋势的深化，本文梳理了基于大数据的精准教学的理论方法及其应用，从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测等三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式；最后，针对教学主体关系、数据伦理等问题探讨，对其进行一些反思。
关键词：大数据；精准教学；智慧教学；评价与预测
在互联网+时代，将技术手段运用于教学实现对传统课堂教学突破，以谋求更深层次、更核心领域变革；在班级授课制背景下，精准地把握每一个学生学习状态，为学生学习提供精准指导和支持，其实质是利用技术手段，把学生从被动的统一的知识接受者解放为主动的个性化的知识建构者；随着信息技术发展特别是大数据的兴起，为精准教学发展提供了机遇。
一、精准教学的理论方法
精准教学（Precision Teaching）是Lindsley于20世纪60年代根据Skinne的行为学习理论提出的一种教学方法。起初，精准教学面向小学教育；后来，精准教学发展为用于评估任意给定的教学方法有效性的框架。历经50余年的发展，精准教学现已形成了自身的一套理论方法。
(一)精准教学的理论依据——Skinne的行为学习理论
Skinne是美国新行为主义心理学的创始人之一，他认为人类行为主要是由操作性反射构成的操作性行为；1954年，Skinne将这一理论引入教学，认为教学就是提出学生应达到的目标并对学习过程进行控制，辅以训练、反馈和纠正性补救等措施，形成所要求的行为；对于那些偏离目标或未达到目标的行为，则在不强化的前提下进行纠正。
（二）精准教学的衡量指标——流畅度（Fluency）
精准教学中的最大“精准”在于教学评价，而衡量教学是否达到目标、学生是否真正掌握知识或技能，关键在于检测学生学习的行为过程及其反应。基于此，引入流畅度指标，用于衡量学生的学习质量，它涵盖了“准确度”和“速度”两个方面，即：包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度，其具有五大属性：持久性、耐久性、稳定性、应用性和生成性。
(三)精准教学的程序方法——练习与测量
精准教学的程序方法要求学生日常练习并精准测量其学习表现，即每天花费一定时间（1分钟或几分钟）进行练习与测量。练习是测量的基础，且这一过程需要长期开展并持续记录。一般来说，测量得到的频率数据将由教师记录于标准变速图表中，该图表可以精确预测学生的知识或技能何时能够达到流畅度的要求，以判定当前学生的学习表现随时间的推进是否进步明显、是否需要修改干预措施。
二、大数据对精准教学的影响
大数据的兴起，将数据价值推向新高度；在大数据激发教育变革中，以测量、记录数据为基础的精准教学必将迎来新的发展机遇。
（一）大数据使得精准教学测量数据更为精准可行
教学管理系统、自主学习系统、慕课、微课以及学习社交平台等广泛应用，促进了教育数据海量增长；教育大数据使得学习行为、学习状态、学习结果等各类教育信息成为可捕捉、可量化、可传递的数字存在，平板、智能手机、各种传感器、可穿戴式设备、RFID标签等皆可成为数据自动采集器并被应用于教学的各个环节，使智慧校园、智慧课堂成为现实，这使得精准教学测量数据更为精准可行。
（二）大数据使得精准教学能够兼顾学生的个性化发展
在大数据环境下，学生的学习行为过程考察和个性化发展均成为可能；精准学习不再完全依赖于结果分析，还要考量学习行为的过程等其它要素——通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根据此结果其学习表现进行评估和干预，来预测未来学习表现趋势，也可以为个别学生量身定制以保障学生个性化发展。
（三）大数据使得精准教学环境更为开放高效
由于大数据的多样性、异构性，学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众，都可成为教育大数据生产者和应用者。在此背景下，精准教学的主体不再限于教师和学生，教师也不再是精准教学的唯一主导者，全面地掌握学生的学习表现数据，教育管理者根据相关数据更好地组织教育资源、制定教育改革的方向和措施；此外，大数据的实时性，使得精准教学各类数据从生成到结果分析可以瞬间完成，故大大节约了时间成本。
三、基于大数据的精准教学模式构建
? 大数据突破了传统教学环境的诸多制约，有利于推动教师在思维理念上接受并认可精准教学，故利用大数据构建可供教师借鉴的精准教学模式；为此，从教学目标确立、教学过程框架设计、教学评价与预测三个维度，构建了基于大数据的精准教学模式，如图1所示。
图1? 基于大数据的精准教学模式
（一）精准化的教学目标确立
明确教学目标是实施教学的逻辑起点，也是检验教学成败的重要依据。据此，首要任务便是确立精准化的教学目标。在传统教学环境下，教学目标可以是模糊的，如在电子基础课程中某一节课程教学目标可以是“熟练掌握十进制、二进制的换算”，其中的“熟练掌握”便是一个模糊的程度词。但在精准教学中，必须设计精准化的教学目标，即必须有一个精准的解释和描述，即每条教学目标应转化为对应的问题，每个问题则应分解、细化为可以量化描述的小问题。如“熟练掌握十进制、二进制的换算”可以转化为“3分钟之内完成1000以内的十进制、二进制互换算题5道，正确率100%”——这里的“熟练掌握”经分解、细化、量化后，既包括对知识或技能的准确掌握，也包括运用知识或技能的速度，故与精准教学的“流畅度”衡量指标完全契合。
（二）程序化的教学过程框架设计
故程序化是精准教学的核心要素，设计程序化的教学过程框架，是保障精准教学有效实施的关键。本研究设计是指基于大数据实施精准教学的流程与规则，具体包括：
（1）建立大数据教学资源库，并实施个性化资源推荐
程序化教学的本质是一个输入输出系统，即输入教学资源、输出学生的学习结果。本研究提出建立大数据教育资源库，以管理海量的数字化教学资源；同时，将输入输出系统的基本颗粒由班级细化到具体的每一位学生，利用智能推荐技术，根据学生学习特点配置不同优质教学资源实施个性化教学。
（2）优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录
充分利用大数据技术优势，优化传统教学过程，融入精准练习、测量与记录，从而为下一步的教学决策和学习干预提供支持。本研究在操作层面进行了两类尝试：①基于翻转课堂精准辅助教学，即以微课为内容、以职教云为平台，进行精准教学，学生学习职教云平台上的微课资源，并进行实时互动、练习与答题；最后，后台系统自动记录学生的学习行为，形成每个学生的学习轨迹与分析结果。②基于项目导向任务驱动的精准实训教学，即以电子技术基础课程练习测评系统为平台，在传统的项目导向任务驱动教学框架内，进行精准教学——首先，学生登录系统进行实训操练，每完成一个任务即可提交，否则无法进入下一个任务阶段；待整个项目完成后，提交至系统评分；最后，系统实时精准地记录学生登录并完成每一道实训任务的时间、失分点（错误）和最终分数，形成学生的学习轨迹与错误问题域。
（3）实施精准干预
精准干预是精准教学的精髓之所在。在大数据环境下，师生之间都可以实现跨越时空的沟通，且沟通记录可以追溯查询。根据测量、记录呈现的学生学习行为，教师能够判断出学生能否顺利达成教学目标——若能达成，说明无问题；若不能达成，说明有问题，需要干预。
(三)精准化的教学评价与预测
在基于大数据的精准教学模式中，教学评价主要依赖于技术手段（包括大数据采集、教育数据挖掘、学习分析和数据可视化技术），通过各类智能教学系统自动监控、自动分析学生的学习情况，并实时反馈给所需要的人；教师、学生、家长等可以根据自身的需求，查询并生成可视化的评价报告；预测则指综合分析每个学生在各个阶段的学习表现数据和其它系统数据（包括各个教育系统、评估系统、专家系统）后，形成数据决策支持系统，并对学生在未来一段时间的学习表现进行预测，进而根据预测结果提出相关的改进建议或学习对策。
四、基于大数据的精准教学反思
（一）大数据下精准教学的主体关系变化
在大数据环境下教师主导作用明显弱化，学校、企业、教师、学生乃至家长和社会公众对数据的获取在理论上是对等的。因此，精准教学的实施必须打破传统教学环境下教师主导、学生从属的关系，而建立以数据为纽带，以学生为中心，有教师辅导、家长参与、社会关注的新型开放主体关系。
（二）基于大数据的精准教学中数据伦理问题
在精准教学过程中产生的数据主要价值是服务于监测、评估学生的学习表现；但是，这些数据同样也可以解读出其它信息，如学生生理、心理特征及其可能存在的缺陷等。显然，数据的预测结果一方面有助于精准教学干预纠偏，另一方面也可能会给学生带来消极影响，如有数据显示某一学生在阅读方面存在重大障碍，这一结果就会打击这个学生的自信，从而对这个学生的学习干预乃至未来发展起反作用；怎样确保这些附带各类个性特征的数据被正确使用而避免陷入伦理困境，是当前大数据精准教学需要考虑一个难题。
以云计算、数据挖掘和移动互联为支撑大数据技术，给教育教学带来了颠覆性影响；而在大数据环境下，基于智慧课堂数据分析的教学模式——精准教学突破了传统教学环境下的操作困境，为下一步的应用和推广提供了强有力的支持，必将有着广阔应用前景。
参考文献
[1]梁美凤.“精准教学”探析[J].福建基础教育研究，2016
[2] 赵梦阅，钱玲.基于大数据的智慧课堂教学模式研究[J] .教育现代化，2019
[3]郑怡文,陈红星,白云晖.基于大数据在课堂教学中对学生精准关注的实验研究[J].现代教育科学,2016
作者简介：吴荣森197302男，浙江庆元人，硕士，讲师，研究方向：物联网应用技术
本文系嘉兴职业技术学院一般教改项目（嘉职教[2019]26号，JG201905的研究成果