潘瑞玉
浙江树人大学管理学院
摘要：在信息爆炸的“大数据”时代，提升数据素养能力，是高校教师促进自身综合能力提高的必然选择，也将是教育信息化背景下高校教师的基本素质要求。本研究构建了高校教师数据素养的影响因素模型，分析了思维因素、行为因素和环境因素对教师数据素养的影响。
关键词：大数据、数据素养、高校
随着教育信息化、“互联网 +”行动的不断推进和数字校园建设，教育正式迈入了以网络为平台、数据指数式增长为标志、数据技术为支撑的大数据时代，使整个教育系统产生了颠覆性的影响，数据驱动教学必将成为促进高等教育高质量发展的有效手段。但信息爆炸的“大数据”时代，硬件水平只是基础条件，教学效果和质量主要与教师的软实力数据素养有关。然而，目前一部分教师对大数据的认识不够清晰，对教育信息化的意义及作用持谨慎态度，对数据驱动型教学意愿和行为还不够积极。在一定程度上，教师的数据素养不足已成为“大数据”下高校教学改革的一大阻力。作为教育一线工作者，提升数据素养能力，是高校教师促进自身综合能力提高的必然选择，也将是教育信息化背景下高校教师的基本素质要求。
一、教师数据素养的含义
“数据素养”的概念最早可以追溯到 1997 年，由美国学者吉尔斯特（P. Gilster）首先提出。他认为数据素养是“能够读懂和深入理解电脑显示的各种数据资源的能力”。 任一姝认为数据素养是通过一定的事实性数据，理解、发现、汇集、解释、展现并论证自我见解的一种综合技能。张进良提出，数据素养主要指能够提出并解决基于数据的问题，同时要能够选择并利用恰当的数据和工具，对数据的推理和解释进行合理的评价。
大数据也改变了人们对教育发展规律的深刻认识，教师数据素养正是在大数据与教育领域深度融合发展的背景下应运而生的。教师通过对定性和定量的教育数据，进行理解、定位、收集、解释、分析，并将数据转化为信息，最终成为可操作的知识，并用来支持教学决策。。教师数据素养是一项复杂的专业能力，它既包括了教师使用数据的相关知识，也包括了教师通过数据驱动教学的能力，还包括教师使用数据的相关意识。
虽然对于教师数据素养的概念，目前还没有统一的界定，但基本都认同数据素养是一种能力，对数据进行连续和贯穿思考的能力。 Jimerson基于实践能力，提出教师数据素养主要包括六项关键技能：①使用数据工具的能力；②提出恰当问题的能力；③分析、解释数据的能力；④将数据整合到课程、教学和评估中的能力；⑤围绕数据开展合作的能力；⑥结合数据进行教学决策的能力。
二、教师数据素养的价值
大数据时代，教育数据正在成为一种变革教育的战略资产和科学力量。教育数据背后隐藏着大量的信息，教育数据能够客观地反映出教与学的现状以及教学中存在的问题，是教师制订科学的教育教学方案、实施教育教学决策的重要根据。
（1）有助于提高教学质量
在“互联网+”时代背景下，学习者获取知识的渠道多样，教师已经不是真正意义上的教学权威，这对教师传道授业解惑提出了更高的要求。需要教师在教学方式、教学资源、师生关系、教学模式、教学评价、学习方式等各个方面都进行变革。首先，作为课堂教学的核心参与者，教师需要不断提高专业技能，这就需要教师充分利用信息技术，在教学过程中更快更优更直接地获取更多元、更有效的教育数据和教学资源。然后，教师要实现教学决策的信息化，在传统教学模式下，教师主要根据直觉和经验来做出教学决策，现在借助各种信息技术手段可以使各教学环节实现信息化，使全过程跟踪和分析课堂“教”与“学”的行为数据成为可能，解决了传统课堂教学改革的技术瓶颈。教师必须具备专业知识和较高的教学素养才能从数据中提炼出信息并用于判断问题和实施相应的解决方案，从而推动教学范式从“经验主义”走向“数据主义”。因此，大数据环境下，教师数据素养是教师必须具备的基本素养，也是提高教学质量的重要途径。
（2）有助于实现个性化精准教学
大学本科一些课程实行大班授课，尤其是公共基础课，100多人同时上课是很常见的。由于学生数量多、上课进度快、师生接触时间短，所以大班授课往往存在以下几个问题：一是课堂管理困难，由于老师分配到每个学生的注意力非常有限，学生会很容易出现机会主义心理 ，如开小差、做小动作等；二是很难了解学生的学习状况，在传统教育模式下，教师只能通过点名、提问、作业等途径，这样的方式能难了解到不同学习者的学习特征和学习需求。
利用大数据技术教师就能方便地采集海量的学习数据，通过对学生的学习过程与行为数据进行挖掘、聚类和分析，有利于教师进行课堂管理和学情研究，从而制定以学习需求为导向的教学目标，设计有梯度的学习任务，开展个性化教学。利用大数据技术还可对学习者行为数据进行追踪，展现班级整体与个体的教学薄弱点认知地图，给予教师可视化的教学参考，为每个学习者提供与其最近发展区相适应的学习指导与个性化学习资源。
（3）有助于科研成果产出
高校教师的职能不仅包括教学,更包括科研，随着大数据时代的来临以及大数据在各领域的广泛应用，除了实验、理论和模拟这三个范式外，出现了第四种范式“数据密集型科学发现”。第四种范式的突出特点是科研流程建立在数据基础之上。数据密集型科研环境下科研人员面临的主要问题不再是如何获取科学数据，而是如何通过对海量科学数据进行组织和分析，以数据驱动的方式进行知识的探索与发现。因此，教师的数据素养对于提升高校教师的科研能力起到非常重要的作用。
三、教师数据素养影响因素
从国内外研究现状来看，学术界对教师数据素养的研究主要聚焦在教师数据素养的内涵、数据素养评价、数据素养现状和数据素养提升等四个方面。 但关于教师数字素养影响因素的研究并不多见，且己有的研究比较零散，缺乏系统地理论框架。社会认知理论被广泛应用于影响因素的分析，它构建了影响认知的人的因素、环境的因素、行为的因素的基本模型。本文基于社会认知理论的“三元交互决定论”，从个人思维层面、环境层面、行为层面等提炼影响教师数据素养的关键因素，并构建了教师数据素养影响因素模型。
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1、思维因素
（1）技术焦虑
动机是指一种认知或情绪上的唤起，这种状态会引发主体为达成某一既定目标而进行持续的精神和身体的努力，包括外部动机和内部动机。外部动机指的是个体在外界的要求或压力的作用下所产生的动机，内部动机则是指由个体的内在需要所引起的动机。随着综合计算机技术与网络技术于一体的信息技术的飞速发展，高等教育的教学环境发生了巨大变化，各高校纷纷进行了互联网加教学、智慧教学、虚拟学习系统等教学改革，面对不断更新的技术和互联网产生的海量信息，高校教师大多会产生技术焦虑，害怕无法达到新时代下的教师能力要求。教师的技术焦虑越大，越会正视自己的某项数据能力的不足，从而产生内部动机，为了满足教学需求、科研需求和自我提升需求，会主动去寻求、获取、利用数据，因而对教师的数据素养具有促进推动作用。如果教师没有技术焦虑感，只有当逼不得已的时候勉强去接受新事物，自然不利于数据素养的提升。
（2）自我效能感
信息技术在促进教学实践的同时也给高校教师带来了技术焦虑，当感觉新技术更新速度超过了自身对新知识的接受速度时，对学习新技术的热情就会降低。技术焦虑的本质是技术不自信。自我效能感是指人们对自己实现特定领域行为目标所需能力的信心或信念。自我效能感高的人对自己的期望值较高，乐于迎接新事物的挑战、更容易控制自暴自弃的想法，更有意愿和能力提高数字素养。而自我效能感较低的人对新技术更倾向于拒绝，害怕面对不确定性，从而不利于提高数字素养。
同时，个体对于研究成果中相关数据的认知能力、自我效能感也会影响其所得出决策信息的正确性。对应数据素养成为大数据时代教师应该具备的一种极为重要的素养，是对教师教育能力更高层次的要求，对于教学相关环节所收集到的数据的利用能力以及自身的数据自我效能感将是影响其教学改进与教学效果的重要因素。
2、行为因素
（1）数据使用培训
数据素养要求教师同时具有的数据获得者、数据分析者和决策使用者的三重身份，是对教师教育能力较高层次的要求。学习方式一般来说有两种方式：一是基于点的模仿性学习，而是基于整体的结构主义学习。通过自学更多地是基于点的模仿性学习，碰到具体一个问题就想办法解决这个问题，很难提出整体性和系统性的解决方案。只知道各个点的弊端会容易看不到面的边界，不知道还有多少我们看不到，这不仅会使效率低下，容易产生技术焦虑，也让无法开阔自己的视野。所以，面对和大数据相关的教学新技术，需要进行系统化的培训，拿整块的时间来了解技术的核心思想、技术的使用范围以及边界，然后再通过自然主义学习策略下的模仿进行逐步实践，才能更快更好地获取到知识。
（2）数据使用经历
数据使用经验丰富的教师往往具有较强的数据意识，数据意识指的是教师对教学数据的敏感性，使教师能够根据经验以及教学需要，从浩瀚的教学数据海洋中有意识地甄别并获取最有价值的教学数据，这是教师数据素养的基础。教师的数据使用经历能有助于认识到数据在教学中的价值，更容易从易用性与可用性的角度筛选出合适的数据，并基于此去理解、感受与评价教学过程中师生的行为及表现。
3、环境因素
环境因素是指教师数据素养产生影响的社会环境、数据环境以及工作环境。
（1）数据氛围
当前社会环境下，信息化和智能化已无处不在，数据的价值得到充分体现和实现，教师身处数据的海洋，必须学会智慧地与数据相处。一方面智慧化的环境要求教师具备一定的数据素养；另一方面，教育环境对教师提高数据素养起着非常重要的作用，当教师每天生活在以数据为主的教学环境，且高校越来越重视数据收集、处理等能力时，教师也会耳濡目染，自然而然地开始培养自己的数据素养，提升自己有关数据处理等方面的能力。使教师意识到数据素养不但是教师应该必备的素质，培养和提升数据素养更是教师与时俱进时对自身的要求。
（2）学校支持
学校的支持包括技术支持和政策支持等方面。学校一方面要搭建与数据素养有关的教育平台支持，使教师能够方便地处理、利用、共享教学数据。当平台技术水平较高时，教师能够更加方便快捷地收集、使用、分析教学数据和科学数据，提高使用数据的效率，方便进行教学和科研，从而形成一次成功的使用科学数据的体验。由于在培养数据素养的过程中，教师间存在个体的差异性，学校如果能提供必要的技术培训支持，有利于提高教师的数据意识及数据处理能力。目前教师在进行信息化教学过程存在着一个顾虑，害怕“滥用”信息技术会影响学习生态，学校通过引导技术与教育融合的进程和谐共进，杜绝技术对教育主体的桎梏，有助于教师形成良好的数据意识。
四、研究展望
在大数据背景下，数据素养是高校教师在教育、教学、科研中必须具备的基本素养。目前有关教师数据素养培养的研究集中在数据素养的含义及培养路径，关于教师数据素养的实证研究相对较少。本研究构建了高校教师数据素养的影响因素模型，分析了思维因素、行为因素和环境因素对教师数据素养的影响。后续的研究将从以下几个方面展开：1、通过深入研究发现更多的影响变量，使影响因素更客观全面；2、通过大规模的访谈和调研，运用数理统计分析方法对高校教师的数据素养进行实证分析；3、基于动态变化的视角进一步揭示高校教师教学素养的形成条件。
参考文献：
[1] 李晶晶.美国教师数据素养培育策略研究[D].河北师范大学，2019
[2] 邓李君等. 数据素养视域下的教师数据利用教育研究进展[J]. 图书馆理论与实践,2018(10):42-47