数据素养视域下的教师数据利用教育研究进展

邓李君，杨文建，张 娟，张晓梅

（1．四川外国语大学图书馆；2．重庆第二师范学院图书馆）

随着大数据环境的不断变化以及社会对于科学研究的日益重视，科学数据已然成为一种较为重要的资源，且随着社会对于科研数据的持续关注，数据素养逐渐成为个体在认识数据、理解数据、操作数据、转化数据、数据道德等方面综合能力的代名词，在对数据素养能力的评价中，数据利用能力通常是个体数据素养评价的重要基础指标之一。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。对应教师所具有的数据分析者和决策使用者的双重身份，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。［1］因此，对于教师数据利用能力的教育和数据自我效能感的培养是提升其数据素养的关键环节。

1 教师数据利用能力的界定

对于数据利用，其概念和具体的教育实践都要早于数据素养。在长期的实践发展过程中，信息素养、统计素养、科学素养等众多素养概念中都有数据利用的相关内容，但由于文中讨论数据利用与数据素养的关系，下文中均以数据素养范畴来界定数据利用。在数据素养的界定方面，Mandinach等将教师需要达到的数据素养水平归结为：“知道如何识别、收集、组织、分析、总结，并了解数据的优先级，能够提出假说，发现问题，解读数据，确定方案，拟定教学计划，实施和监督整个教学过程的能力”。［2］尽管目前业界尚没有针对教师数据素养较为统一的评估框架，但对教师数据素养达成了共识。① 能够获取和衡量学生的成绩数据；② 能够利用评估方法分析学生的成绩数据；③ 能够将数据分析结果用于制定教学计划或是改善教学环节。［3］结合教师的具体事务而言，教师的数据利用能力可以界定为：具备运用数据开展不同形式教学的理论基础，能够将整理和总结出的数据转化为教学信息；能够运用多种技术手段教学，能根据数据信息设计和调整教学计划，并且能够利用数据发现问题；［1］同时，能采用多种方法评估学习成果，并探究教学过程中各种数据的相关关系和因果关系，能够利用数据为有特殊教育需求的学生提供个性化教学服务或辅导。［4］对于教师来说，数据利用技能、数据知识与认知能力、基于自我感知的数据自我效能感是贯穿教师数据利用能力的主体因素，［5］而对于教师数据利用能力的培养也大多从上述三个方面展开。

2 教师数据利用需求分析

教师数据利用能力的高低在于教师如何进行系列数据分析并将其整合为有利于教学的决策知识或信息的有效程度。［6］数据利用能力教育对应于教师的专业发展就可以解释为提升教师在学校（也可以衍生到各种教学环节）有效地使用数据所需的技能、知识和自我认知的过程，这样教师就可以反过来将对数据的理解转化为信息或知识并用于改善学生的学习。［7］所以，教师需要理解不同学科领域的数据并将其转化为不同表现类型运用于教学，助力教师的自我提升。

2.1 助力对教学知识理解的需求

早在20世纪80年代，Popham［8］就曾主张将数据用于改善教学环节，他指出美国教师所使用的通过标准化考试等测试形式获得学生成绩数据的分析结果应当用于改善教学环节而不是仅用作判定学生排名先后的工具，从数据中获得的信息可以用于指导教学及学生的学习过程，同时将其用于教育决策，这已经成为许多国家的普遍共识。［9］Mandinach等人发布的数据素养白皮书指出了一些教师必不可少的基础数据利用能力，［5］即教师需要了解相关学科领域所产生的数据和信息的学科知识、学科特性，并具备相应的数据分析能力和分析结果使用经验，以及具备其他辅助进行教育决策的知识。美国特拉华州教育局在2010-2011年对四所小学的教师实行了强制性的数据利用能力培训，以提升其对数据的利用能力以及对数据驱动决策这一教育形式的理解。［10］可见，相关基础能力能够有效提升教师对于教育学知识、个体间相互影响和相关关系的理解，助力其通过数据分析进行教育决策，助力其对教师数据利用能力这一教学知识需求的理解。

2.2 实现对教学支撑的需求

教师必须具备专业知识和数据利用能力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。教学数据不仅包括学生成绩等定量数据，也包括类似由课堂观察、课堂测试所得出的定性数据或信息。虽然学校有大量比较容易获得的定性和定量数据（如，反映课堂教学质量的观测数据、学生对家庭作业态度的意见和建议、反映学生学习状况的评估数据等)，以及其他广泛的数据来源，但学生的成绩数据却是教师最常用也是最具有处理经验的数据种类。美国大部分学校都配备数据小组来提高教师数据利用能力，并协助教师采集、分析和处理数据，然而这种方式的主要目的还是在于以培训、示范、引导等多种形式来满足教师提升自身的数据利用能力的需求。［11］从教师的角度来讲，单靠学生的成绩数据只能分析出较为单一的信息，而类似于学生成绩得到提升的原因、可用于提升学生的学习成绩的策略等内容都不能单纯依靠对学习成绩的分析结果得出，而是需要通过对大量相关数据的处理和分析才能得到。［12］因此，对不同类型、不同渠道的定性或定量数据的分析处理能力关系到教师能否正确分析数据并运用于教学，这也是实现其教学支撑的重要途径。

2.3 实现自我提升的需要

在具体的教学实践过程中部分研究者发现，虽然在学校范围内很容易收集到数据，但是，由于其中部分教师的数据利用能力不强，［13］许多教师还是习惯于根据直觉和有限的经验来做出决策，对于数据的利用经验和自我效能感也与教师的数据利用能力直接相关。数据利用与一系列的过程有关，包括数据如何获取、收集、分析以及如何转化为信息，必须结合产生的环境来理解数据，利用专业知识将其转化为有意义和可用于指导具体行动的信息，数据对教师的影响在一定情况下表现为教师所采取的具体行动，如果学校想让教师使用数据来促进教学，那提升教师的数据利用能力成为至关重要的途径。因此，通过提升教师对数据的多种来源以及利用的多元化途径的认识，对增强其数据自我效能感和提升教师的数据利用能力都非常重要。

3 教师教学实践数据利用研究

3.1 教师数据利用技能培养

Mandinach指出，提升学生的学习成绩是教师的专业职责，而提高学生的成绩不仅需要教师利用数据来支撑决策，也需要对决策实施效果进行相应的评估，从而验证决策的合理性和有效性，而这几个方面都涉及到数据利用技能。对于教师而言，教学和评估是两个相互影响的非独立环节，部分经验丰富的教师一直将数据驱动决策的理念与方法用于对学生进行教育、引导和观察，并用于检验学生在学习过程中是否存在曲解教育内容等问题的分析与评估实践。［1］因此，对教师数据利用技能的培养应结合教师的教学实践过程。

（1）通过评估工作促进教师掌握数据利用技能。对教师数据利用能力的另一个要求是做好评估工作，而相关的评估能力对于教师来说是衡量其数据利用能力的标准之一。［14］美国教师联合会、美国教育测量委员会、美国教育协会曾联合制定了教师的《学生能力教育评估标准（1990）》，提出教师必需掌握的七项评估技能，具体包括：① 能够选择适合评价教学决策的方法；② 能够开发适合教学决策评价的方法；③能够管理、测度、解释利用测量（统计）工具和教师自主评估方法产生的结果，并对两者进行比较；④能够在改善学生学习过程、教学计划、教学课程的决策过程中使用评估结果；⑤ 能够在评估学生的过程中开发出有效的分级评估程序、方法、标准；⑥ 能够与学生、家长，以及其他教育工作者沟通评估结果；⑦ 能够识别不道德的、非法的、不恰当的评估方法和评估信息的使用行为。通观这些要求，其中也较多地涉及了数据利用技能，可以将其作为对教师数据利用技能的具体培养指标和方向。

（2）基于多元数据的利用能力教育。除了将常规考试所获得的学生成绩用于评估，部分研究者还建议将学生流失率、留校率和毕业率等不同类型数据也作为教师数据利用技能教育的重要资源；［15］丰富且多元化的数据是准确分析教学效果和学生行为的有利条件，但相对而言，对于无法准确地理解和使用数据信息的教师来说，庞大的数据量和多元的数据类型会对他们的数据利用产生困扰，使其无法有效地分析和处理数据，最终阻碍其实施正确的教育决策。［16］因此，对于教师数据利用技能的培养也需要注重对其多元数据利用能力的教育。

（3）基于软件的教育。在采用何种教育工具（软件）才适合教师数据利用技能培养这一问题上，部分研究者指出，大型数据处理工具与简单处理工具在提升个体数据利用技能方面各有优势，但从常规利用方面来讲，培养学生使用简单数据处理工具的能力甚至比培养其使用大型数据统计工具的能力更为实用。［17］由此可知，以Excel为例，其在帮助教师分析和理解数据之间的关系、制作数据图表方面更有优势，相对于大型数据处理工具，教师更容易在短期内熟练掌握这种简单数据处理工具；而大型统计分析工具的学习和掌握需要一个较长的实践过程，对于大多数仅需要进行日常数据分析和数据处理要求的教师而言，选择适合自己的简单统计工具，反而利于培养教师的数据利用技能。因此，选择何种教育软件也是培养教师数据利用技能的关键。

3.2 教师数据知识与认知能力的培养

为加强教师对数据的认知与理解，Messick指出，从结构验证的角度来说，测试成绩并不能完全代表测试工具能发挥的全部作用，也并不能用成绩来定义学生的进步。然而，教师却可以将测试成绩作为扩展对学生的认知与理解的结构指标来发挥测试成绩的作用。［18］对教师数据利用能力的培养需要加强个体的数据知识，提升其认知能力，因此，必需要构建教师的数据使用能力培养策略并通过系列实践活动来实现。［2］早期的数据利用能力教育方式主要有：① 记笔记（使其对所得数据知识建立进一步的认识和理解），稳固学习效果；② 视频教学，加深个体对于技能（操作流程、操作方法、操作技巧）的理解；［19］③自我评估，通过对自己数据操作能力的持续评估，促使教师不断补充、提升自身对数据的认知和理解。通常，教师要验证一个因素或解决一个问题需要采集多种与学生相关的指标信息，一旦这些因素或问题被证实，教师就可以利用这些信息来进行教学决策。因此，教师需要通过大量的数据知识和认知能力的培训最终成为数据专家。目前主要采取以下方式。

（1）基于学生模拟系统的教育方式。部分学者指出，在模拟学生信息系统中加入不同时期的学生成绩并要求教师进行分析比对的过程，能够提升教师对于数据的认识，强化其对利用多种方法使用数据重要性的认识。在针对教师数据利用能力的培养过程中，使用含有相关数据的模拟学生信息系统的系统工具进行培训，在训练过程中教师就可以有机会认识到究竟哪种类型的数据可以用于教学决策。［20］当前，模拟系统已然成为数据利用教育所必不可少的工具，教师能够通过频繁操作系统中的数据掌握数据知识并建立对于数据和数据利用方法的认识，同时对应的评估机制也利于教师稳固其对于数据的认知与理解。［21］

（2）基于数据处理过程的认知能力教育。研究表明，借助适当的技术工具，用过程教育方法能够提升个体的推理能力、理解能力，并使其形成关于数据利用方法的认识。通过培养个体使用技术工具的能力是加强个体对于学习过程中所涉及的概念与知识的必要手段，而利用相关技术工具处理数据的过程也能够使个体在脱离计算设备的条件下更加具有探索性和主动分析能力，［22］这种基于数据处理过程的认知能力教育方式同样适用于对教师数据认知能力的培养。

（3）引导式教育。引导式教育是提升学习者知识、技能和自我效能感最有效的方式之一，通过引导式教育使教师不断建立对于知识和技能的认知，相关教学实践与模拟练习可以引导教师以熟悉的模式进行问题处理。［23］有学者提出基于引导式数据训练的教师数据认知教育模式。这种模式大多会设计多门相关课程使教师能持续在学习中累积关于数据的知识、技能和基础认知，［24］通常这种模式的教学材料由教案和对应的幻灯片、学习指南、练习内容组成，旨在通过整合的课程教学模式提升教师对于数据利用的整体认知。［25］

3.3 教师数据自我效能感的培养

具备数据处理经验能使教师更清楚通过采用何种数据处理方式能更好地执行数据分析任务，并提高完成相关教学任务过程中的信心。［26］相对而言，教师的数据利用经验主要来自如下环节：大多数教师对课堂评价过程中课堂决策环节的相关数据处理和利用具有很高的自我效能感，少部分教师在利用数据分析和确定学生的优点、长处与考试成绩之间的相关性方面有很高的自我效能，［27］而仅有极少数的教师在解读学生考试成绩并将分析结果用于解释个体学生成绩的影响因素，以及辅助学生理解考试指导手册上的信息过程中体现出较高的自我效能感。［28］对于教师而言，事实上大多数教师的自我效能感都是在其早期职业生涯中形成的，即教师的早期教学活动，教学辅导生涯利于建立教师的数据自我效能感。由此，教师的数据自我效能感的培养应依托于其教学及相关过程的各个环节，而具体的培养方式则包括以下几个方面。

（1）基于心理学的培养。教师所需的面向教学环境的数据利用能力并不是一般意义上的数据统计技能或是运用教学评估方法的能力，而是表现为教师对于在教学环境中所收集到的数据的一种整体认识和预判，是一种对于数据的综合感知。因此，教师数据自我效能感的培养可以通过心理方面的直观教育或经验累积来进行，如通过侧面的积极影响来辅助提升教师数据能力的教学效果。［29］在数字网络环境下，基于网络的学习环境能够使其建立对于数据处理的直观认识并建立对于数据的自我效能感，基于心理学的相关教育方式对培养教师的数据认知与自我效能感具有重要作用，相关的心理学教育在建立教师利用数据进行教学实践方面的信心具有重要价值，且使用学生数据的过程对教师带来的在数据利用方面的直观印象能够使教师建立对于数据的认知更加直观和稳定，从而利于培养教师的数据自我效能感。［30］

（2）基于过程的培养。除了通过相关心理学教育来加强教师对于自身的暗示和自我承认外，基于基础数据处理工具的实践过程和日常数据利用训练过程也是提升教师数据自我效能感的有效途径。相关研究表明，积极提升基于数据处理的经验感知（自我认识）能够提升教师在数据驱动决策中的信心，且使其更容易在教学实践环节取得成功；而数据执行（处理）中的失败经验会降低教师对于数据的自我效能感，从而使其降低自我预期并可能导致其在后期愈加不容易取得成功。［31］使用情境认知理论进行分析可以推断出，教师在进行数据交互和数据驱动决策的过程中，个体对数据的理解将会变得更深刻；同时，教师可以通过推断多种情境下的相关数据之间的关联关系来增强自身对数据的认识，这种方式能够在促进教师对数据知识和技能的熟练运用的基础上提升其对于自我能力的肯定。［32］因此，建立教师在数据利用方面的信心并通过反复的数据利用累积经验，对于提升教师的数据自我效能感相当重要。

（3）非常规教育形式。一系列相互关联的实际操作可以激发个体潜在的学习动力，并借助对应的辅助学习资料来维持这种潜在动力，这种打破传统的复杂学习体系提供了一系列相互关联的实际操作和对应的学习体系，将更有利于学习者掌握所学的知识。因此，除常规教育外，部分研究者也提倡教师从误用和误操作等环节中建立对数据利用的认识，以此引导他们获得实践经验，并使教师基于自身的数据素养基础与自我认知实现对自我学习和对自我认知的不断调整。当教师通过自身努力提升了基于数据的感知能力和利用能力后，相关的数据处理方式和利用过程就能有效地提升其自我效能感。［33］

通过长期的数据利用能力教育，教师在数据利用方面的主要特点在于其数据利用行为表现出明显的主动性和系统性，而不是个体随机或偶然行为。当然，这也与教育技术和教学测量工具的逐渐增多有关，同时这也是现在的教师愿意将数据运用到决策过程的原因之一。［34］不可否认的是，数据利用能力与教师的教学实践乃至教师自身的关系越来越紧密，且随着大数据环境的不断发展变化，教师数据素养中数据利用能力的内涵也在不断深化。能否通过恰当的数据利用教育来合理、有效、快速地提升教师的数据利用能力，将会直接影响教师的教学实践，甚至影响整个社会的教育发展历程。