随着数据密集型科学的快速发展，数据成为了驱动社会创新发展、综合竞争的重要指标，也成为教育研究和利用的主要对象。与此同时，以大数据、云计算、泛在网络、虚拟现实、人工智能等为代表的新技术开始在教育教学领域“崭露头角”。

学习空间超越了封闭的物理空间的限制，走向虚实融合的无边界学习场域；学习过程从课堂、家庭、图书馆等断点式的学习活动，走向家校贯通、双线（线上线下）融合的学习连续体。

越来越多、越来越细的教与学的行为印记被网络教学平台、移动APP、可穿戴设备等“真实”地记录下来。教学过程与结果数据的持续采集，逐步形成教学大数据，通过教学大数据的深度挖掘和多元分析，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地呈现出来，进而辅助教师进行更精准的“教”、指导学生进行更精益的“学”。

随着数据流在教学各个环节的生成与运行，一条具有正向反馈机制的教学链条开始形成，数据驱动教学范式开始出现。

图1 数据驱动教学范式框架

数据驱动教学范式（见图1）下，教学者和学习者的各种行为数据（如做题、点击视频链接、分享资源、在线提问等）均将以数字化的形式存储下来；教学内容以文字、图片、声音、视频、虚拟场景等形式在多种教学媒介（教育机器人、智能教学平台、VR/AR设备、3D打印、移动终端等）中呈现，教学者和学习者在使用教学媒介的同时将“教”和“学”的数据存储在媒介终端；教学媒介既是教学内容的呈现载体，也是教学数据的采集终端和传输渠道，为教学大数据的运行提供支撑。

借助教育数据挖掘与学习分析技术，可以将课堂环境与网络环境中生成的教学数据“翻译”成有价值的信息，比如学困生的识别、知识缺陷的发现、学科能力的诊断、教学目标的达成度等，进而为教学者的教学决策（调整教学方案、改进评价设计、选择教学资源等）以及学习者的学习决策（制定学习计划、定制学习资源、选择学习路径等）提供更准确、更及时、更全方位的支持，推进数据驱动的精准教学和精准学习。

数据驱动教学有望超越计算辅助教学，逐步成为大数据时代主流的教学范式。近年来，随着大数据技术在教育领域应用探索的快速推进，数据驱动教学开始呈现四大特征。

一是科学化。数据驱动的教学突破了以往经验主导教学模式所固有的局限性，教学的设计、组织、实施、评估等关键环节，甚至具体到课堂环境下某道练习题的选择，都将以真实性数据作为基础，凭借数据的支撑，实现课堂教学与线上教学的“有的放矢”。数据在教学中的嵌入式运用，将进一步彰显和提升教学的科学性，特别是有助于加快年轻教师的专业成长，让他们更有信心、更有胆量地利用数据开展各种创新教学模式与活动的设计。

二是精准化。高质量教学目标的达成离不开精准化的教学设计、精细化的教学组织以及精益化的教学辅导。随着平板电脑、智能手机、光学点阵数码笔、智能手环等各种便捷式数据采集终端在教育教学中应用，教育数据采集的颗粒度越来越细、采集的频率和精度越来越高、采集的范围和渠道越来越广。通过对课前、课中以及课后教学全程数据的全面实时采集与深度挖掘分析，能够精准识别班级群体以及学生个体的知识与技能掌握状态、存在的共性以及个性学习问题、学科能力优势与缺陷等，进而做出精准化的教学干预。

三是智能化。人工智能技术与教育教学的结合正在悄然发生，当教学数据持续累积到一定程度，教学系统将具备智能乃至智慧。近年来，适应性学习系统、智能学习软件、自动测评工具等开始在中小学校应用并产生了一定的实际效果和影响力。学习数据的持续汇聚和不断丰富，将进一步提高“学生画像”的精准度和“分辨率”。网络学习平台与软件工具能够更加准确地获取和分析学习者的学习进度、学习习惯、学习偏好等特征信息，进而推送更多符合其学习习惯和实际需求的优质教学资源。数据驱动教学范式下，批改作业、搜集备课资源等诸多常规化机械性劳动，将由机器自动完成，教学者的工作重心将转向创新性地教学设计以及个性化的、一对一的学生辅导。

四是个性化。互联网与大数据技术的介入，有望解决长久以来教育教学领域存在的规模化与个性化难以调和的矛盾。数据驱动教学范式下，通过挖掘分析海量的学习者群体数据以及个体数据，既可以发现隐含在教学背后的群体规律，还可以精准识别每位学习者个体的学习需求与学习特征。真实的教学数据不会“说假话”，他会赋予教师“显微镜”式的观察能力（看的更细）和“望远镜”式的预测能力（看的更远），让教师充分了解每一位学生，从而借助技术工具和智能平台开展真正意义上的个性化教学。这种以“数据分析—特征发现—智能干预”为特征的个性化教学模式，是互联网+时代学校教育实现规模化的个性化教育的必然选择。

节选自《中国基础教育大数据2016-2017：走向数据驱动的精准教学》第1章第1节。作者：江苏师范大学、江苏省教育信息化工程技术研究中心 杨现民。

杨老师的现场解读，就在“第三届中小学数字化教学研讨会”

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