面向大数据的师范生数据素养课程体系构建研究

张 刘三女牙 刘智 孙建文

【摘 要】

数据素养是教育大数据应用背景下对教师的新要求，对师范生进行数据素养教育是提升教师数据应用能力的有效措施。当前针对不同领域的数据素养教育及研究已受到广泛关注，但师范生数据素养教育的研究仍处于起步阶段。本文面向教育大数据环境下师范生数据素养的发展需求，围绕教师在数据环境、数据技术以及数据文化三方面的发展目标，提出拥有良好数据素养的教师应具备数据环境构建能力、数据获取能力、数据分析能力、数据呈现能力、数据决策能力、数据意识以及数据道德等素养，构建了依托现有信息技术类课程、与教育实习实践相结合、贯穿教师教育专业人才培养生命周期、重点培养师范生数据思维习惯和数据运用能力的课程体系。师范生数据素养教育是一个新兴且综合性较强的教育研究课题，是培养数字化教师的重要环节和教师专业可持续发展的坚实基础，通过政府、教育主管部门、学校、教师和致力于教育研究及应用的企业或科研机构等多方的共同协作获得协调发展。

【关键词】 教育大数据；师范生；数据素养；课程体系；教师专业发展；数字化教师；教师信息技术应用

【中图分类号】 G434 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009-458x（2018）4-0062-8

一、引言

随着信息技术与教育深度融合，基础教育信息化环境正发生着前所未有的变化，特别是在线教育大规模兴起和大数据技术广泛应用正推动传统教育模式转型，使教育过程可量化、教育模式个性化、教育管理决策精准化、教育评价多元化以及教育发展均衡化（杨现民， 等， 2016）。大数据技术将促进教育政策科学化制定、教育评价体系重构、学校教育质量提升和区域教育水平均衡发展。教育大数据将对教育领域产生深刻影响，“数据驱动学校，分析变革教育”正逐渐成为教育改革发展的共识（刘三女牙， 2017）。

2017年新媒体联盟发布的《中国高等教育技术展望地平线区域报告》将提升师生的数据素养视为可应对的挑战，并指出教育大数据的广泛应用将引起教師角色的重塑（S. 亚当斯贝克尔， 等， 2017）。在传统教育过程中，教师对学生的评价缺乏数据支撑，以教学经验为范式，主观化倾向严重，缺乏对学生学习信息的隐私保护和对数据伦理的认知，使教学质量的实质性提升存在局限性，主观化评价方式挫伤了学生的自信心，缺乏对学习过程数据的深度观察和心理状态的甄别造成了对学生学习能力、认知水平的非科学化推断。大数据在教育教学过程中的深入应用能够依靠数据确定有效的教学方式，优化教学过程和预测学业发展趋势，提供适合不同学生的学习内容和学习指导，促进其个性化发展。因此，未来的教师不仅应具有学科专业知识，还应具备对教育数据进行采集、处理、分析和决策的能力。具备良好的数据素养成为对教师信息技术应用能力更高层次的要求，教师数据素养教育逐渐得到教育主管部门、教育研究机构和各级师范院校的广泛重视。

作为开设教师教育专业的高校，不仅要培养基础教育的后备教师，多数还承担了在职教师的职后培训任务。在教师职前教育和职后培训的过程中，制定教师数据素养能力标准，构建师范生数据素养课程体系，把数据素养教育纳入教师专业能力发展范畴是提升师范生及教师数据素养的必要措施，也是重塑未来教师教学水平的重要环节。师范院校应对现有的信息技术教育课程体系进行改革，形成数据素养课程体系，前瞻性地培养师范生的数据思维与技能，使其适应大数据背景下的教育教学发展。

二、国内外研究现状

国内外研究者近几年来对大数据背景下的数据素养教育问题进行了持续关注，并针对数据素养在不同领域的应用做了相关论述，包括对数据素养概念、能力构成标准及发展策略等方面的研究。由于数据素养是一个新兴的研究领域，专业术语尚未统一，对“数据素养”这一概念有着不同的理解，有研究者将其称为“数据能力”或“数据智慧”，也有研究者将数据素养看作“信息素养”和“数字素养”的一部分（孟祥保， 等， 2016）。由于“信息素养”和“数字素养”的界定比较宽泛，对其核心要素尚未达成共识，因此本文在研究过程中主要以“数据素养”“数据能力”“数据智慧”“Data Literacy”为关键词在Spinger Link、Web of Science、ScienceDirect、Willey Oline Libarary、Engineering Village和中国知网等权威性学术数据库中进行检索，并对检索结果进行筛选，如在检索到的国外文献中去掉与信息素养相关的文献，只保留专注研究数据素养的文献，采用内容分析法深入剖析相关文献，检索时间范围为2013年1月至2017年3月，最终共得到文献215篇，其中中文文献105篇，英文文献110篇，具体分布年份如图1所示。

图1 数据素养研究文献年代分布

根据数据素养类文献检索结果，由于2013年之前的文献数目较少，且本文主要关注大数据背景下数据素养的相关内容，2013年以前的文献参考价值有限，故本文对其不做分析。从图1可知，2015年以前数据素养研究发展缓慢，2015年至2016年数据素养研究呈现高速上升的趋势，特别是在2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》促进了大数据技术的应用推广，大数据背景下的数据素养研究得到了国内研究者的广泛关注，文献数量超过了同期国外文献数量。由于2017年只采集了前3个月的数据，但据中国知网学术指数预测，2017年数据素养类中文文献将达到68篇左右。

在大数据时代，科研人员对大量科学数据的聚合、分析和探索将推动新的科研方法的发现。美国著名计算机科学家格雷（J. Gray）将这种基于数据密集型计算的科学研究模式称为“科学研究的第四范式”。国内外研究者对培养科研人员的科学数据素养进行了深入细致的研究，提出了着力培养图书馆员及科研人员的科研数据素养，使大数据成为科学研究的辅助手段和工具，从而促进科研能力的提升。尽管数据素养在科研界受到了广泛关注，但在教师教育实践中仍较缺乏，特别是当前对师范生的数据素养教育仍存在以下三方面问题：

1. 教师数据素养教育的目标不明确

教育大数据的广泛应用引起了研究者对教育大数据使用者能力提升和素养教育的关注。但当前对教师数据素养的研究其研究对象多为高校教师群体，对中小学教师及师范生关注不够，主要原因是高校教育信息化快速发展及在线学习平台的应用推广产生了大量的学习与生活数据，这些数据如何产生价值和发挥作用是教育大数据领域的重要问题。而中小学信息化进程与高校相比发展相对缓慢，特别是传统的教学方式仍占据主流地位，可驱动学习行为分析和学生用户画像的数据量偏小，应用不够普遍，针对中小学教师数据素养的专项研究整体偏少，但从长远看，数据驱动教学是趋势所在，数据应用能力也将成为教师专业发展的重要内容。

2. 数据文化素养教育缺失，特别是对数据意识和伦理道德的关注较少

在国内外文献中，多数研究集中于提高科研人员或教师的数据能力，关注使用者的数据分析、挖掘和决策等操纵技能，缺乏针对大数据环境下行为规范和数据思维的研究。随着信息技术对社会文化的深入改变，数据文化正在形成，基于数据视角的认知理论和行为准则不断完善，文化素养是数据素养的重要组成部分，应在此方面加强理论探索和研究。

3. 师范生数据素养教育课程体系尚未有效形成

当前教师数据素养教育的研究处于起步阶段，教育部虽在“全国中小学教师信息技术应用能力提升工程”及《教育信息化“十三五”规划》中对培养中小学教师利用数据进行学情、教情分析做出了明确的要求，但在具体实践中针对师范生数据素养教育的课程机制与体系尚未有效形成，需要在后续研究与实践中结合中小学的教育教学环境，借鉴科研人员、高校教师数据素养的能力培养标准，在教师的职前教育和职后培训中开展数据素养教育，重视数据意识和数据道德的思维养成，提高教师的数据应用能力。

三、师范生数据素养培养目标

中小学教师大多在师范生阶段在师范院校完成对教育理论和学科知识系统而完善的学习，工作的重点是日常教学和班级管理，这与高校教师的工作存在很大差异。因此，师范生数据素养的能力培养应当契合中小学日常教学过程特点和适应基础教育数据应用环境，具有一定的超前意识，使其能够在师范教育阶段打下良好的基础，能够在教师专业发展过程中不断完善和逐步提高。

数据素养是在大数据和云计算技术快速运用的背景下对信息素养概念的延展和补充。中小学教师数据素养的定义需结合其在教育教学中的应用特点，数据素养被认为是教育者在数据认知、采集、管理、处理、分析共享和创新等方面的能力，以及在数据使用过程中所遵守的道德与行为规范（张静波， 2013）。教师数据素养可以分为数据环境素养、数据技术素养和数据文化素养三个部分，如图2所示。

图2 教师数据素养的构成

（一）数据环境素养分析

数据环境素养是指教师具备利用先进教学装备和软硬件工具创设数据实验场所和构建数据环境的能力。主要包括两个方面：一是教师根据教学目标创建合理、实用的数据采集教学环境和情景化的物理空间，制订数据教学计划和教学策略；二是教师能够根据教学条件和特点选择合理的教学设备和数据工具，并在实际教学中应用。数据环境素养是对教师数据素养的高标准要求，是教学能力与信息技术融合创新能力的体现，需要在实践过程中不断探索与提高。

（二）数据技术素养分析

数据技术素养是指教师使用合理的工具对数据进行挖掘、处理、分析和呈现，主要包括数据获取能力、数据分析能力、数据呈现能力和数据决策能力。

1. 数据获取能力

数据获取能力是指教师具备在不同的学习场景下，通过调查问卷、人工观察、在线学习系统和物理感知设备等不同数据来源收集教学过程数据，并将这些数据转换为数值表达，提供有效数据洞察的技能（Arnold & Pistilli， 2012）。对于中小学教师而言，数据搜集的难度要高于高校教师，这是因为基础教育信息化程度要远远低于高等教育，校园一卡通、无线网络和在线学习系统在中小学的普及应用率不高，课堂教学仍采用以教师为中心的传统教学模式，学生的学习行为多以线下活动为主，存在着学习数字化程度低、课内外学习过程数据无法获取和人工采集工作量大等难题。要解决这些问题，一方面应加快基礎教育信息化建设，解决不改变原有课堂教学模式、使用更少的侵入式数据采集设备、实现学习数据实时采集、多空间学习数据融合的难题；另一方面基于现有课堂环境，充分利用成熟的技术手段和应用模式提高教师的数据采集能力（聂瑞华， 等， 2017）。培养师范生的数据采集能力应注意以下几方面问题：

（1）制订数据获取的教学计划

在开展数据驱动的教学活动之前，教师需要制订数据采集计划，规划采集数据类别、采集方法、数据来源和采集工具，才能在教学活动中有效采集数据。应将制订数据采集计划与制订教学计划有机结合起来，将案例式、任务驱动式等教学方式融入师范生数据采集计划的教学中，使师范生充分感受到制订数据采集计划的重要性，掌握根据教学情况和学生学习特点制订相适应的数据采集计划的方法。

（2）数据获取工具和软件的使用

信息技术的快速发展使课堂教学装备越来越先进，录播设备、高拍仪、数码点阵笔、可穿戴设备和课外学习辅助类App等软硬件设备为解决传统课堂学习行为数字化、记录学生学习轨迹等问题提供了多种灵活有效的综合解决方案。在培养师范生数据素养的过程中，应培养师范生掌握数据库和电子报表等数据记录软件的使用方法，使他们能够结合移动终端、PC机等设备实现学习过程数据的实时快速采集。

（3）数据获取过程的多方协作

课外学习数据采集是基础教育大数据应用需要解决的重要问题。由于多数中小学生课外生活在校园之外，完成作业、复习预习和参加校外兴趣班等课外学习过程的数据难以采集，但这些数据与对学生的综合素质评定存在重要关系。由于现阶段多方面条件的制约，不能达到对学生的全方位监测，因此应积极开展家校合作，建立教师、家长、学生和课外辅导机构等多方共同参与的数据采集机制，教师是数据采集计划的制订者，在制订计划时应合理分配采集任务，发挥移动互联网、物联网和移动终端的便捷优势，引导多方共同完善学生的学习过程数据采集。

培养数据获取能力是提高数据素养的关键步骤和难点问题，也对提高数据意识起着决定性作用。由于基础教育教学环境的制约，数据来源有限，数据获取能力对中小学教师尤为重要，在师范生数据素养教育过程中应引起关注和重视。

2. 数据分析能力

教師的数据分析能力是指利用分析工具对数据进行操作，通过对比与细分进行现状分析和原因分析，通过数据分组了解其数据构成，通过不同时间维度的对比查找数据变化的原因。具备数据分析能力的教师能够根据不同学科的特点、知识类型、教学手段和需求选择合适的分析工具，从不同数据维度、问题视角动态演示或展示数据分析结果及推理过程，能够识别并理解在分析过程中产生的教与学模式，发现变化趋势。

在培养师范生的数据分析能力时，应根据院校的信息技术类课程现状和学科类型开设课程，选择示例分析工具时应本着简单易学的原则，针对不同学科选择不同的数据分析工具进行教学。如文科生可选用最常用的Excel，理科生可选用功能较强的SPSS，还可结合全国计算机等级考试开设二级数据库类型的课程。

3. 数据呈现能力

数据呈现能力的实质是利用数据可视化工具和数据分析结果制作可视化图表或生成报告，对现状及未来发展趋势进行呈现和描述。教师应该能够将数据分析结果直观清晰地应用于同行交流、家校沟通及个性化学业指导。数据呈现实际上与数据分析密切相关，Excel、SPSS等软件都具备强大的图表制作和报告生成功能，还可选择水晶易表、学习仪表盘或Excel中的VBA进行教学演示，使数据呈现美观大方，报告自动化生成，提高数据分析效率。

4. 数据决策能力

数据决策能力是指教师将数据分析结果用于改进教育教学的过程。简单说就是教师读懂图表或报告，通过数据分析发现处在问题边缘的学生，及时发现潜在困难个体存在的知识盲点、不良情绪、认知迷航等问题，通过各种方式对学生学习进行适当干预或提供个性化指导，或分辨自身在教学过程中的不足，调整教学过程以满足学生的需求，促进教学反思。对学生学习过程的长期持续跟踪所积累的数据还可以用来对学生进行发展性评估，实现对学生的学习能力诊断。在培养师范生数据决策能力的过程中，应当与“课程与教学论”等课程结合，将数据应用于班级管理及教学策略改进之中，创建互动协作型的学习共同体，以提高不同规模学习群体的可管理性，促进师范生的班级管理能力和教学评价能力的提升。

（三）数据文化素养分析

数据文化素养是对数据价值认知的敏锐度，以及对数据安全、隐私保护、数据合理合法使用和数据交换规则的认知水平，主要包括数据意识和数据伦理。

1. 数据意识

数据意识是数据素养的先决条件，对教师而言是对其在教学实践过程中接触到的相关数据及其潜在变化的敏锐度，是发现教学过程中内隐和外显行为的数据源以及其量化手段和机制，以及对数据认知的惯性思维和对教学行为与数据相关性的理解能力。培养师范生的数据意识是一个长期过程，与师范生所处院校的信息化环境密切相关。如果学校教育信息化程度高，教师能主动将数据应用于教育教学实践中，对师范生是一种潜移默化的熏陶，能够促进其养成数据思维习惯、数据认知模式以及科学化的教育教学理念。因此，要培养具备良好数据意识和信息化思维的师范生，师范院校必须加快信息化建设，创造信息技术与教育教学深度融合的学习生活环境。

2. 数据伦理

数据伦理是指教师对使用数据的合理性、安全性及隐私性保护的认知水平（张进良， 2016）。网络信息安全已经成为国家和社会关注的热点问题，特别是教师掌握了大量高价值的学生数据，因此在培养师范生的过程中应当对其进行网络安全法规教育，提醒其注意保护个人隐私数据，关注数据安全，在教学过程中把握伦理道德标准，恪守教师职业准则。同时，数据在反映学生某些方面的现实时存在着局限性，不能完全从数据表象刻画学生的心理与行为，对此应提醒师范生要有清醒的认识，从多方面综合衡量学生的表现和教学过程。

四、师范生数据素养类课程体系构建

构建师范生数据素养类课程体系应以教师信息技术应用能力培训现状为基础，以现有信息技术类课程为依托，以教师资格认证和信息技术类考试为引导，以案例式、情景式、项目式和实验化等教学方法为手段，以自主学习和混合式教学为主要教学模式，与师范生教育实习实践相结合，在数字化学习生活环境的熏陶之下，贯穿教师教育专业人才培养周期，着力培养师范生数据驱动教学的理念和行为习惯，使之具备适应教育大数据环境和教师专业能力发展的数据能力、数据意识和环境素养。

（一）数据素养课程的教学内容

数据素养是教师信息技术应用能力的延伸与扩展，多数师范院校现阶段已开设培养师范生信息技术应用能力的课程，应在原有信息技术类课程的基础上拓展教学内容，增加专项训练，突出应用主题。

1. 扩展内容模块，增加专项训练

信息技术的发展对人才的信息技术应用能力提出了更高的要求，现阶段多数本科院校已开设“计算机应用基础”“程序设计基础”“教育信息处理”等课程，教师教育专业一般还开设“现代教育技术”等课程。在培养师范生数据素养的过程中，可以充分利用现有的信息技术类课程，对相应的知识点进行扩充，以提高师范生的数据能力。如在“计算机应用基础”课程中可以针对Excel、PowerPoint模块的内容增加PowerPivot数据分析工具应用、VBA编程、Excel与PPT报告自动化以及信息安全等内容，在“现代教育技术”课程中可以增加数据化工具使用和教学决策自动化等内容，在“教育信息处理”课程中可以增加大数据应用及案例和SPSS软件使用等内容。通过课程教学引导和专项训练，学生可以参加全国计算机等级考试中二级Office或二级数据库考试，获得相应等级的资格证书，达到以考代评和证书置换的教学效果。

2. 丰富教育实践，获取及时反馈

针对师范生群体的教育实践是教师教育体系的重要组成部分，受到了各级教育主管部门的高度重视。近年来，教育部及各省教育厅针对师范生教育实践发布了多项指导性意见。与以往的师范生教育实践相比，现阶段的教育實践活动具有两个特点：一是时效性，现阶段教育实践活动分阶段在每个学年都开展，加大了教育实践活动的力度；二是多样性，每个阶段教育实践活动的主题不同，针对教师教育专业的教学阶段开展不同类型的教育实践活动。教育实践活动是提高师范生教育教学能力的有效措施。

数据素养课程的教学应与教育实践有机结合，让师范生在教育实践过程中了解基础教育对教师数据素养的真实需求状况，通过教育实践发现课程教学中存在的问题并反馈，以便于教师全方位掌握师范生数据素养的发展情况，改进和提高课程教学内容。教育实践也为师范生应用信息技术提供了重要的实验机会与实践场所，是提高师范生数据素养水平的有效方式。

3. 关注发展动态，革新教学形式

数据素养作为教育信息化领域的热点问题引起了教育行业的广泛关注。随着研究的深入和信息技术的发展，数据素养的内涵也在不断丰富，新观点和新技术在教育领域也逐步得到了认可和应用。在数据素养课程教学过程中，应时刻关注技术的发展和变化，及时更新课程的教学内容和教学手段，将新方法和新技术及时带到教学一线。信息化的发展日新月异，数据素养课程需适应技术的发展与进步，体现课程的创新性和时效性。

师范生数据素养课程体系如表1所示。

（二）数据素养课程的教学形式

数据素养课程的教学内容属于信息技术和大数据应用范畴，在教学形式上更应体现数字化特征，成为师范院校信息技术与课堂教学深度融合的范例和引领。课程的教学应具备数字化环境和场所，采取信息化的教育理念和教学手段，引入多方位的课程和教学评价机制，促进师范生数据意识的提升，形成“懂数据、用数据”的思维习惯和行为范式。

1. 创设数字化的学习空间

信息技术对师范院校的影响体现在两个方面：一是近年来多数院校已经完成了数字化校园建设，实现了学校教学、科研和管理工作的信息化。当前，学校信息化发展趋势正走向以数据驱动为特征的智慧校园建设，教育教学过程中产生的数据影响着学校日常工作的开展。二是随着移动互联网和物联网技术的发展，以智慧教室为代表的线下学习物理空间和以在线学习平台为代表的网络学习环境正得到广泛应用和推广，以学习者为中心的自主灵活的创客空间、微课工作室等探索式学习环境正受到广泛关注。这些信息化系统每时每刻都在产生着与教育教学相关的数据，师范生置身于大数据环境。数据素养课程应充分利用信息化设施开展教学，以身临其境感的数据化教学手段和场景提升师范生的数据意识及行为习惯。

2. 应用新兴技术作为教学手段

数据素养课程应借助先进的技术手段开展教学，如利用传感器、移动终端、VR设备等新技术建立真实或虚拟场景，实现情景化教学。在开展教学的过程中，学校信息中心及图书馆作为数据服务部门，可以将学生在学习生活中产生的数据作为教学实例用于课程教学，使学生对数据的感受更为直观；在教学手段中引入慕课、混合式教学和课堂实时交互工具等先进技术，构建“时时可学、处处可学”的泛在教学空间。数据素养课程教学过程中所产生的学习行为数据本身就是直观和优良的大数据分析案例。

3. 实施多元化的评价机制

实施教学评价是提高教学质量的有效途径，数据驱动下的多元化评价机制的建立更有利于数据素养课程体系的完善与改进。在学习过程中，利用数字化教学平台与设备搜集和记录师范生的学习行为数据，结合学生的学业成就与行为表现等对学生的课程学习情况进行全方位的分析和评价，不仅有利于教师改进教学过程，还能让师范生成为“数据驱动教学”范例的主导者和参与者。

（三）数据素养课程的教学周期

师范生数据素养课程的开展应贯穿教师教育专业人才培养各阶段，应组建一支稳定、专业化且多学科交叉的教学团队，形成以数据驱动为特征的教育信息化文化氛围。

1. 教学团队的组建是数据素养课程持续开展的基础

要构建师范生数据素养课程体系，建立一支具有大数据知识背景的教学团队，不仅要依托原有的信息技术课程教学队伍，还要发挥信息技术部门和图书馆信息服务人员的作用。信息技术部门和图书馆在开展数据素养教育方面具有得天独厚的优势，如具备较丰富的数据资源和信息素养教学经验等，应充分发挥这些单位的数据资源优势，合理分配资源与确定各方职能，进一步夯实师范生数据素养教育的可实施性、针对性与全面性。

除了组建以数据服务单位为主体的数据素养通识教育团队之外，还需要结合具体的学科专业教育教学过程，将数据素养教育贯穿于学科专业学习的整个周期，适配信息技术产生、发展和演化更新的生命周期，顺应不同学科的教学规律。学科教育团队、信息技术专业教师团队等还应结合教学和科研现状，开展紧密合作，建立协同创新机制，关注数据素养需求动态，共同完成师范生数据素养课程体系建设。

2. 数据文化的形成是数据素养课程不断优化的动力

维克托·舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch?nberge，2012）在《大数据时代》一书中指出，大数据会改变人们的行为方式、思维方法乃至价值观念，大数据时代是人工智能、机器学习和数据挖掘等技术迅速发展所驱动的一个历史进程。杨宗凯（2017）认为大数据正驱动着教育的变革与创新，与教育的深度融合成为必然趋势，对促进教育公平、提高教育质量、优化教育治理都具有重要作用，已成为实现教育现代化必不可少的重要支撑。通过数据素养教育的开展形成良好的数据文化氛围是一个循环迭代的过程，两者相互影响和促进。数据素养是一套新兴的课程体系，数据文化氛围的熏陶有助于师范生数据理念和数字化“三观”的形成，也有利于师范生各领域学科教学课程内容的持续改进。

五、结语

师范生数据素养的培养是一个系统工程，包括计算机、数学和统计学相关知识，还涉及社会学、教育学和心理学等人文社科领域，是一个综合性较强的新兴教育研究课题。在培养师范生数据素养的过程中，不仅要重视数据环境创设能力、数据获取能力、数据分析能力、数据呈现能力和数据决策能力的训练，还要使师范生养成正确的数据认知观、数据价值观和数据道德观，使师范生能够正确理解数据的价值和教育的本质，全面了解数据量化的优势和存在的不足，同时能够合法、合理地使用数据，具备良好的法律意识。

数据素养也将成为未来公民的基本素养，对师范生的数据素养教育也是对全民数据素养教育的探索和引领。师范生数据素养课程体系的建立是对教育大数据广泛应用的积极响应，是培养数字化教师的重要环节和教师专业能力可持续发展的坚实基础。教师作为文化的传播者，对社会的发展影响巨大，通过职前教育和职后培训形成数据文化应用氛围，是提升教师数据素养、提高教学质量的有效措施，应引起教育主管部门和各级各类学校的高度重视，通过政府、教育主管部门、学校、教师和致力于教育研究和应用的企业或科研机构等多方共同协作和努力获得协调发展。

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收稿日期：2017-05-04

定稿日期：2017-07-31

作者簡介：张斌，硕士，副教授，汉江师范学院信息技术部（442000）。

刘三女牙，博士，教授，博士生导师；刘智，博士，讲师，硕士生导师；孙建文，博士，副教授，硕士生导师。华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心（430079）。

责任编辑 单 玲