“目的-过程-方式”视角下的精准教学

2021-08-26陈立娟

教学与管理(中学版) 2021年7期

陈立娟

摘要

随着现代信息技术在教育中的应用，教学模式也随之发生一系列变化。从传统课堂到翻转课堂，从线上教学到混合式教学，再到现在的精准教学，但当下对于精准教学并没有形成统一固定的模式。实际上，精准教学并不是脱离现有教育体制机制的教学模式，从教学实践看，教学的目的、过程、方式仍是三个重要维度。从目的看，精准教学是促进学生个性化发展的教学;从过程看，精准教学是从程序化转向精准化的教学;从方式看，精准教学是数据驱动与人的能动相融生的教学。

关键词

精准教学程序教学数据驱动个性化发展

随着人工智能、大数据、云计算、机器学习渐趋为教育者的研究热点，精准教学也随之成为教育界研究的聚焦点，但精准教学并不是一种因人工智能、大数据、云计算等而产生的教学新模式。实际上，精准教学与孔子的因材施教、杜威的“从做中学”都有异曲同工之妙。目前，精准教学在中小学的推崇正折射出“精准”在教学中的缺失。事实上，教育中没有一成不变的教学方法，从原始的理论中挖掘创生新的实践价值总是必要的。基于此，提出精准教学的新阐释：从目的看，精准教学要促进学生的个性化发展;从过程看，精准教学是从程序化转向精准化的教学;从方式看，精准教学是数据驱动与人的能动相融生的教学。

一、精准教学的目的

何谓精准教学？就此问题，精准教学的国际术语有两种：Precision Teaching和Precision Instruction，其中Teaching主要针对班级教学，而Instruction的范围可延申至班级教学之外[1]。以班级教学为导向的精准教学主要为促进班级整体的发展，Istruction则主要是促进人个性化发展的教学，是以大数据为工具，对学生在学习过程中的学习行为所产生的数据进行分类汇总，并从不同维度对学生学习的兴趣、问题、学习倾向进行分析整理，采取靶向指导的精准教学。但无论是相对于班级教学的精准教学，还是延伸至班级之外的精准教学，两者的最终目的皆是促进学生个性化发展。

1.精准教学为个性化发展奠基

在教学中，学生的个性只有得到充分的发育和释放，个性品质才能得以良好地养成，才可能实现个性化发展。“教育者力求教育的普遍性，而学生是个别的人”[2]，要实现学生个性化发展的目的，把学生看作个别的人、独立的人，掌握学生个体特性是有所裨益的。依当下看，技术嵌入教学中，教学的方式渐趋多样化、灵活化，在不同学科中，多种智能设备为精准教学奠定了基础。如在小学体育课堂中，教师利用智能手环穿戴设备对学生的运动过程实时监测，根据AI分析大屏显示内容动态调整教学活动，针对学生特性实时叫停指导。由此看来，智能监测学生个体特性使教学更精准。再如W市教育研究院的“云”阅卷平台，曾将全市4万考生的40万份评价数据传递到每位学生手中，基于可观的整体评价分析，个人的学习特性已一目了然，教师以此作为参考精准施教。事实上，人的个性是在社会环境和教育的作用下形成的不同于他人的、个人固有的本质属性，而个性在无意识下才能更好地彰显。智能设备在教学中的应用，为教师分析庞大的学生学习行为带来了极大便利，相比传统课堂，教师对学生的控制减少，学生个性在智能教学环境中得以自由生长和释放。

2.精准教学为个性化发展蓄能

随着技术嵌入当代教学，MOOC、微课、精品课程等一系列的线上课程涌入教学场域。具体来说，线上课程集合了来自不同学科领域的名师、名课，学生可以根据自己的兴趣、需求，在线上选修MOOC课程。线下，学校为各门选修课配备助教，针对性地线下答疑，中小学学科教师则在面授课上一对一地指点迷津，知识在学生的自我需要中逐渐生成。基于此，整体的教学指向是“教学活动的人知互爱：从人知疏离到人知融生”[3]。换言之，知识生成意在使教师的课程开设迎合学生的需求，学生根据自己已有经验选择课程习得知识，即“以己师学”。学生的学习兴趣得以满足，而“所有的兴趣都必属于一种意识”[4]，个性化发展正是在兴趣所属意识中蓄能。再从中西方教育史中教育家的教学观来看，无论是孔子倡导的因材施教，还是杜威提倡的从做中学，皆是以学生为中心的教学方法。虽然杜威提倡的从做中学，并不像孔子的“因材施教”那样，更多地关注学生的个性差别，但其聚焦点是学生个人本身的才干，关注学生在课程学习中的表现，教师择机施以指导，使学生的学习活动得以有序且有意义地进行。也可以说，以己师学是对教师教学素养的新要求，也是精准教学练达的必经途径。

3.精准教学为个性化发展助力

智慧课堂，从技术上看是跨时空的情境化教学和虚拟仿真实验教学，从教学過程看更着重于教师智慧在应急和应激事件中的应用和凸显，从教学目的看主要是激发学生个体自主性，促进学生个性化发展。课堂的“智慧”也在于此：其独特性一方面围绕学科和教学情境，另一方面发挥着技术的效能。在智慧课堂中，教师则“重视灵活而强有力的教学法”[5]，虽然能够明确教学传授知识的普遍性，但并不意味着所有的知识都符合学生个体的学习需求，智慧课堂的当代价值就在于精准教学的实施。从具体实例来说：智能课堂软件在课堂教学中的应用，可采集学生的表情、坐姿、举手、打哈欠等个体行为图像，生成数据后对其进行学习状态的相关性分析，可对学生的不良习惯、疲劳状态做出判断，最后发出学习预警报告。基于此，技术导向促使学生调整学习状态，自觉做出改变，教师也不用一再为此对学生耳提面命，“有效的人际关系、诚恳的人际交流的原则和技巧”[6]在智慧课堂中凸显，教师的“非指示性”教学使学生的个体自主性愈发生长，最终促进学生的个性化发展。

二、精准教学的过程

如果说从目的看，精准教学以促进人的个性发展为目的，那么，从过程看，精准教学就是从程序化转向精准化的教学。精准教学1.0的程序化是精准化的前身，离开了程序化，精准化也就无从谈起。就教学而言，不论程序教学在课堂实践过程中多么刻板化，精准教学2.0都不能完全脱离程序教学的有效性。因此，精准教学并不与程序教学完全割裂，而是从程序化转向精准化。

1.程序化转向精准化的可能性分析

（1）从程序化和精准化的发展史看，程序化是精准化的助推器。20世纪初，精准教学虽然已被正式提出，但受技术的限制，精准化没有真正在教学中落地。直到20世纪50年代，斯金纳的教学机器在教育界风靡，程序教学思想对教师的教学设计产生了深刻影响。再到20世纪70年代以后，程序教学的思想和方法才被广泛地应用到计算机辅助教学。而程序化倾向于教学的顺序排列结构，“通过一系列层次性行为的建立，诱导学生进入预期的行为状态”[7]。精准化正是基于教学机器的应用，在程序化的基础上经过教学设计制定精准教学目标、划定精准教学内容和方式、精准分析学习行为、对标精准教学策略。具体分析来看，精准教学目标的每一个子目标可通过问答、作业、技能測验等方式进行衡量;精准教学内容的划定以目标为导向，对教学的陈述性知识和程序性知识等限定明确的教学点，基于学生的学习行为分析提出对标的教学策略。事实上，程序化是贯穿在整个精准化过程中的。由此，从其发展史看来，程序化是精准化的助推器，为精准教学的实施提供了可能。

（2）从程序化和精准化的路径看，程序化与精准化是相互交融的。精准化源于程序化，但又优于程序化，在教学情境中程序化与精准化的交融尤为明显。精准化是借用现代信息技术手段对教学过程中的学生行为进行分析的教学，而我们传统的教材都是以程序性为内在编制理路的，这种程序性的教材使教师的教学潜在地遵循程序性，让学习能力弱的学生在学习初级知识后获得学习满足感，激发继续学习的兴趣，还能使学习能力强的学生迫切地探索新知识的奥秘，这是教材设计的程序性引导教师教学的程序化，在此过程中，教师借助信息工具对学生的学习行为数据进行收集，精准地进行训育，这又是精准化的教学理路。教学实例更是比比皆是，如：超星平台中的在线视频课，在视频讲授过程中，有嵌入问答环节，当学习者回答正确，视频课可继续播放，当回答错误，学生需回顾已学内容重新作答，在此过程中既遵循了程序化的流程又能精准地对学生帮学。由此看来，程序化与精准化相互交织，但在教学的过程中程序化又逐步转向精准化。

2.程序教学转向精准教学的路径

从教学模式来说，教学场域下程序教学与精准教学的关系中，程序化转向精准化的教学都没有统一的路径，相比较而言只是教学模式的变化，且使教学模式反而变得“模式化”。从课程论的视角，程序教学重在学生学习的范围和序列，精准教学重在学生学习效果和学习动态。从教学论的视角，程序教学的关注点是怎么教，精准教学关注点是教学进程中知识的动态生成。因此，程序教学转向精准教学应从教学论视角下厘清。程序教学转向精准教学的路径可从三个维度阐释。

（1）厘清程序教学的过程，发掘程序化中可精准化的教学切入点。虽然程序教学不能与精准教学等同而论，但是程序教学中却有精准教学可借鉴的发光点。而程序教学之所以说孕育了精准教学，在于信息化时代的到来带来了技术手段的辅助。其实任何教学模式改变的缘由至少包括三方面：教育理论的引领、教育实践过程的探索、教育技术的嵌入。在程序教学中，“教，就是安排控制学生学的那些强化的耦合，没有教师的教，也可以发生学生的学”[8]。通过强化学生学习过程中的正确反应来控制学生，并将学习材料做逻辑化的安排，使之受用于学生。不难看出，在程序教学中，学生与教师之间是受控制与控制的关系，学习材料与教学是被设计与设计的关系。基于此，精准教学则要从教师与学生之间的关系、教学与教学材料之间的关系入手，教师作为主导，以学生为主体，在教学过程中以教学材料为支撑，对学生的学习行为进行数据分析，厘清学生的问题，教师通过现场提问、点评、“观察和其他心智活动以及搜集事实材料，提出解决疑难的各种假设”[9]激发学生的临场反应。针对学生的个体差异性，开发学生自主诊断、自主反思、自主解决的潜力，以智能技术为辅助给予学生靶向性指导，挖掘学生深度学习的潜力，这也就是教学中从教师介入、教学材料设计、智能技术辅助实施精准教学。

（2）剖析程序教学的目的，创生程序化中可精准化的行为目标。“程序教学的目的是通过有效地利用强化物，以建立、保持并加强学生的期望的反应”[10]。换言之，程序教学的目的可以用具体的、可分析的、可观察的行为来表达，而作为教学目的的行为目标是具体化的。例如：数学中要进行加减乘除法的运算，先要遵循“先乘除后加减”的逻辑，倘若要将这个运算放到应用题中，需先算出加减法时，必须设定一个条件就是加括号，这种程序化是公认的法则。斯金纳提出实现教育目的的根本途径，他认为，要解决人类面临的各种“令人恐怖的问题”，我们需要的是行为技术学。程序教学模式正是引入技术的一种行为教学，其只是作为教育目的实现的一种基本工具。这种行为技术是机器所提供的价值，而教师作为教育者的价值，在做好人机协同的前提下，应制定课程大纲、学程、学习活动、可精准化的教师教学行为目标以及可测量的学生学习行为目标。教师的每一教学目标要与学生的学习行为目标相对应，通过目标的实现与优化，达到精准教学的目的。

（3）锤炼教师“教”的素养，激发学生“学”的动力。程序教学之所以在20世纪50年代风靡一时，源于教育是否融合科学以及接受科学技术所带来的哲学上的指导，而程序教学旨在达到怎样才能更多、更快、更透彻地实现教的目的。殊不知，教师作为教学中主导的角色已经演变成了对学生的控制，而学生作为主体的角色却在淡化，沦为程序教学中被操控实践学习的机器。再者，这种教与学的模式化后，学生继续学的原因一方面是为获得正确答案后得以继续学，另一方面是为满足内心短期获得成功的喜悦。由此而言，教师“教”的素养切需进一步锤炼。老子说：“是以圣人处无为之事，行不言之教”[11]。教师需在教学中适时地“无为”，及时在教的过程中抽身，给予受教育者自主、合作、探究的时间和空间，以教育者的“无为”实现受教育者的“有为”。教师的无为要在潜移默化中将学生带入情境，使学生自身进入情境，能主动探索、历炼。正如杜威所说：“如果学校设置少量的情境，使学生能运用智力解决问题，获得一些真实的信念，那么，比在教学中给学生一些事实和真理就要好得多”[12]。由此以教师“不教”的方法实现“教”的目的切须锤炼教师“教”的素养，激发学生“学”的动力。

三、精准教学的方式

当下，精准教学的推崇直接源于大数据、人工智能、区块链的热议。从语境来看，当下的“精准教学”是从“程序教学”“精准扶贫”等语词中创生出来的，然而有些教育者误将基于大数据分析的教学视为精准教学。事实上，从方式上看，精准教学是数据驱动与人的能动共融的教学，即精准教学不仅是大数据分析下指向的教学，也是数据驱动与人的能动共融的教学。

1.数据分析教学与精准教学的区分

起先，数据分析是用在科学研究，包括医学、制造等行业。随着信息化2.0时代的到来，教学模式不再是单一传统的授课方式，基于网络的学习平台和在线教育被人们所熟知和接受，学习者在这些系统的应用和学习的过程中留下了海量的学习数据，并逐渐为教育研究者进行大数据分析所用。具体表现有学习分析、数据挖掘、云计算等，目前研究者更倾向于对在线学习数据进行分析，在线学习数据分析的特性：一是基于学习平台或APP学习软件的学习行为数据;二是对学习者在应用平台上产生的学习数据进行分析。罗杰斯指出：“未来教育所面临的最大挑战是，怎样去发现儿童所蕴藏着的巨大潜能，怎样使每个儿童的学习更接近于他的特殊潜能”[13]。学习分析的特性正是与之背道而驰的，学习分析仅仅是对人学习的外显行为进行分析，而忽略了人作为鲜活个体的内在认知和思维。杜威指出：“持久地改进教学方法的惟一直接途径，在于把注意集中在要求思维、促进思维和检验思维的种种条件上”[14]。学习分析仅仅把注意力集中在了学习过程中有用或者无用的一些行为痕迹数据上，对于思维的启发诱导却是置若罔闻。相比而言，精准教学以促进人的个性化发展为目的，强调“在生命养成的高度去理解学习者，关注学习者发展的潜在性、主动性、差异性”[15]。当然，学习分析对于精准教学也产生了一定影响，例如电子书包的推广、智慧课堂的应用等。同时，学习分析给线下教学也带来了诸多难题，诸如：“学习数据的真实性”，教学方式该如何选择;“大数据的筛选与应用”，教师该如何承担庞大的工作量;“智能赋教”，学校该如何把握赋能的度与量;“情感难题”，在线教学过程中怎么实现情感的沟通;等等。但是无论是精准教学给教学模式带来的新变革，还是精准教学对教学模式的整合带来的诸多挑战，都需要人发挥主观能动性去扭转和破解。总之，在信息爆炸的时代，数据的驱动和人的能动动态变化的场域下，精准教学不仅要看数据驱动对教学的影响有多少，而且要看教学时分配数据分析承担的任务有多少。从这个角度出发，精准教学是数据驱动与人的能动共融的教学，是用人的主观力量积极选用技术带来的科技化产品，区分学生学习的“真行为与假行为”“真数据与假数据”，明确学生学习过程中的“真需求与假需求”，使数据驱动和人的能动各显神通，形成两者共融的教学。

2.数据赋能时代精准教学生成的设想

从数据驱动与人的能动共融的视角看，精准教学的生成应以人的能动为主导，数据赋能作为辅助，明确数据能分析出什么和不能分析出什么，聚焦于数据可不可以分析或数据分析不出而人能分析出的事。

（1）樹立以人的能动为主导、数据驱动为辅助的观念。在对待教育大数据上，既不能全盘否定数据的价值，认为数据只是冰冷无用的数字串在一起的符号，也不能完全依赖数据分析所带来的结果。肯定数据有能分析出一切的价值，而应理智客观地应对数据为教学带来的影响，树立以人的能动为主导、数据驱动为协助的观念。事实上，无论数据怎么样预测未来事情发生的可能性，都只是在表达“是什么”，而没有阐释“为什么”，这就沦为古人所言“抑能知其然，未知其所以然者也”[16]。第斯多惠说过：“任何真正的教学不仅是提供知识，而且是予学生以教育。”[17]教学是以促进人的全面发展为最高目的，是促进人的个性化发展的培养活动，而不是单纯灌输知识的机械过程;是培养德智体美劳五育并举、融合发展人才的活动，而不是一刀切的范式。知于此，也就懂得钱学森之问——“为什么我们的学校总是培养不出杰出的人才？”的指向何在。其指向在于，教学本身是“教师的教和学生的学的共同活动”[18]。教师的教是启发诱导的角色，绝不能越位，激发学生创造性的思维、促进学生个性化发展才是目的。概而言之，数据驱动是外在的附加，能否化为对教师的赋能、对教学的赋能还在于人的能动性的利用。因而，以人的能动性为主导，凸显人的能动力，在人智慧的能量下驱动数据带来的能量，开发数据带来的教育价值，既要知数据分析的“知其然”，也要了解为何这样分析的“知其所以然”。再言之，数据分析的结果是算法的外在彰显，而教育者要深知数据是人产生的数据，人产生数据的过程也是需要考究的。因此，以人的能动为主导是首要的，数据驱动是作为辅助的。

（2）明确数据可为教学赋什么能和不赋什么能。从当下应用来看，数据为教学赋能主要体现在四方面：一是技术开发制造的智能软件，即智能教育机器人;二是大数据应用的学习分析，即自适应学习系统;三是云计算，即云端混合翻转教室;四是机器学习，即入学管理系统。由此可看出，技术为教学带来的是科技产品对人的部分肢体的解放、庞大运算推理分析、机器智能带来的立体即视感。目前，纵观数据赋能下的教育状态，数据赋能还没有涉及人的情感意识、道德品质、性别意识等方面，即不能实现人作为鲜活生命的个体所作的能动性交流，更不能与人共情、共心、共融等，一切还是没有血液流淌的科技产物能量。但是人的能动性首先是发于心，表于行，正如亚里士多德所提倡的人的实践智慧，是经过人的慎思表达真善美的品质，这也是人所特有的在实践过程中对事情的逻辑推理判断能力，而数据始终属于人为产生的，数据所分析的行为，皆是源于人预设的能力赋予数据的，数据本身并没有“慎思”的品质，更没有在实践中基于情感的逻辑推理能力，数据在人的掌控中，且源于人的能动性，数据的变化更是人的能动性的产物。由此可言，在数据驱动与人的能动性共融的精准教学中，应发挥数据的潜能，让数据为精准教学赋能。例如：“学情大数据智慧监测平台”，学情大数据分析帮助教师掌握学生知识薄弱点，为其课前教学设计、课中传授、课后监管减轻了教务负担、提高了教学效率，精准辅助教师教学。但也明显看出，数据的角色是为教师教学决策提供依据，而有效的教学还是“教师价值引导和学生自主建构相结合的活动过程”[19]。

（3）聚焦数据可以分析的和洞察数据不能分析但是人能分析的事。诸如个人的情感、人的价值、知识的价值。虽然数据能分析出人的行为倾向，但只是单面性的，且是浅层的行为分析，对于人的认知能力还不能做详细的分析解读，尤其是哲学层面、伦理层面的知识更不能以人所特有的视角去解读。例如：提问斯宾塞的“什么知识最有价值”[20]，如果依靠数据分析机器内预设的知识，可能会以某知识的点击量、下载量、浏览量、引用频次来衡量，但这仅仅只是一个“量”的呈现，看似客观的数据，然而并没有准确理解问题，而本问题的根源则主要从理论思辨的角度来呈现。可以从传统学派视角去解释，也可以从保守主义视角去论述，不同的视角取决于看待问题的人的主观性、人所处的时代、背景、已有知识观等。这些皆是人脑的自成体系的逻辑思维所能表达，而数据分析所不能及的。数据虽然也能经过分析给出答案，但这种出于人主观的思维却是不能被替代的。再者，数据分析是通过电脑来完成，而人的分析则是通过人脑来分析，电脑能分析的只是系统中经过编程所植入的信息，人脑的思维则会以时间和空间的转移而转变的，而电脑里的程序及产生的数据，并不会因此而改变。特别需要指出的是，数据分析的是庞大的运算系统中的逻辑推演，而这是人所不能及的。从这个角度出发，让数据承担一些庞大的程序性运算的任务，而对于陈述性的知识则更多地依托人来教授，对于数据本身的真伪来说，在使用前分析数据的信度和效度是非常有必要的。对于有价值的数据则可用之析之，对于无用的数据则可筛之弃之，在这个过程中，发挥人的主观能动性，彰显事在人为的勇气和智慧。数据驱动下发挥其运算推演的优势，用人的能动性涵养学生个性化发展的智慧，进而在数据驱动和人的能动下促进精准教学的发展。

参考文献

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