数据驱动学习：新时代学校体育教学的创新趋向与发展应对

苏 阳，彭国强，叶 强

2020年10月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于全面加强和改进新时代学校体育工作的意见》，明确提出学校体育是实现立德树人根本任务、提升学生综合素质的基础性工程，是加快推进教育现代化、建设教育强国和体育强国的重要工作。体育教学作为学校教学体系的重要构成和学校体育工作的中心阵地，具有引导学生形成良好习惯、锻炼强健体格、培养运动技能、塑造坚强品格等多元功能。在新时代教育现代化、体育数字化加速推进的大背景下，系统推进学校体育教学改革承载着重要的历史使命和社会责任。要提升学校体育教学智能化水平，就必须进一步强化学校体育教学的改革创新，充分利用和融入现代信息技术，高效发挥数据的便捷性、直观性和可量化等特点，积极推进数据驱动学习在学校体育教学中的应用实践，促进体育学习和体育教学双向融合取得新成效，进而实现学生个性发展与教学规范相统一，充分体现体育全过程教学的理性表征与过程控制[1]，对培育德智体美劳全面发展的高素质人才具有现实意义。

1 数据驱动学习与学校体育教学的内涵与机理

1.1 数据驱动学习的起源与发展

数据驱动学习是指依托信息技术手段实现支持和构建学习过程的方法，通过发挥数据的驱动作用，以满足学习需求、促进有效教学，属于教育技术学范畴，是强化学习的分支[2]。1990年TIM JOHNS提出“数据驱动学习”（Data-Driven Learning，DDL），这种依托信息工具进行学习的方式能为学习者提供时间、地点和进度的选择，以满足不同学习风格，最大限度提高学习机遇。2001年美国政府通过《不让任何孩子落后法案》，要求各级学校开展以数据为依据的教学决策；2005年GEORGE SIEMENS提出联通主义这一数字时代学习理论[3]，创新和教学交互是联通主义学习的核心。受其影响，课程教学趋向标准化、结构化，数据对学习者和施教者的影响不断凸显，开放在线课程等颠覆式教学创新层出不穷[4]，数据驱动学习研究成为国际教育政策和实践的重点和热点[5]。

1.2 数据驱动学习与学校体育教学间的逻辑机理

数据驱动学习是新时代教育学校体育发展变革的必然选择[6]。首先数据驱动学习是学校体育教学发展的应有之义。随着社交媒体等新兴信息技术的不断涌现与迭代[7，8]，新时代数字化发展为学校体育教学改革创新带来了新的机遇，使得数据驱动学习与学校体育教学融合发展成为一种新趋势，借助数据驱动学习创新和发展面向学生、适合学生的教学方式，既有力支撑“以学生为中心”的教育理念，也充分发挥数据驱动学习在降低教学成本、提高学习效率、巩固学习质量等方面的显著优势。其次数据驱动学习是学校体育教学发展的有利途径。通过有效记录和反馈学生体育能力发展的过程性信息数据[9-10]，使得学生体育学习的参与度更高、体验感更强，有利于学生形成更深层次知识理解和反思性学习能力培养，促使体育学习产生质变[11]。最后数据驱动学习是学校体育教学发展的创新之举。大量实践证明，数据驱动学习通过线上线下互助、联动、融合等方式巩固并强化学校体育教学活动，有效保障学习机会和学习公平，同时发展多元化教学组织、个性化教学评价、立体化教学内容等使教育多维目标得以体现。

1.3 数据驱动学习导向的学校体育教学设计

数据驱动学习作为数字学习、移动学习等模式的继承与升华，更加强调运用技术作为认知工具而非教学工具进行学习，使学习更有弹性和包容性。伴随着教学范式从经验模仿型向数据驱动型延伸演进[5]，学校体育教学中课程体系的系统衔接、师生关系的交互融合、学业质量的评价监督、学练结构的规范处理、教学情境的合理创设等，均需要数据驱动技术提供助力[12]。首先是教学资源建设，通过优化训练指导、个性访问、个性学习等[13]，进一步突出身体认知体验主体地位、丰富教学内容与形式，以激发学习者自主体育学习[14]。其次是教学情境设计，通过创造和展示贴近现实的体育学习环境，进一步丰富教学方法和手段、提升批判性思维和发展自我意识[15-16]，以支持更佳的体育学习参与方式[17]。最后是教学评估反馈，学习策略和评估方法的一致性是学习转化的动力，通过有效记录学习过程及数据分析，追踪学习者学习进程，调控学习进度，以实现数据引导下个性化体育学习[18]。

2 数据驱动学习导向的新时代学校体育教学创新

2.1 数据驱动思维引导学校体育教学模式创新

数据驱动学习不是重构教学模式，而是利用技术工具整合优化运动技能教学等过程。按照数据驱动学习的理论框架[19]，数据驱动学习的学校体育教学模式以师生共同体为主体，紧紧围绕体育课堂教学的基本结构，充分发挥数据的4个功能（见图1），其中师生共同体即教师与学生构成的二元主体，资源、教学、体验构建了数据驱动过程中学校体育教学循环优化改进的全过程。

图1 数据驱动学习的学校体育教学模型框架Figure 1 Frame of SchoolPhysicalEducation Modelfor Data-Driven Learning

师生共同体是数据驱动学习下体育课程教学的直接利益攸关方，也是教学模型中的执行主体。在此框架下，教师基于知识开始资源准备供给，是数据采集和数据分析的主体；学生基于体验最终实现体育行为改变，是数据决策和数据反馈的对象。这一模型可以促进师生间有意义的对话交流和基于共同目标的一致行动，加速民主平等、互动和谐、充满活力的教学氛围营造，实现《基础教育课程改革纲要》对课堂教学有效性的主张。通过数据驱动学习，学习者可以自我调节学习活动，随需获取各种学习资源，促进学校体育课程师生共同体的重构和界定，促使师生关系回归内在本真。

2.2 数据驱动流程引导学校体育教学策略创新

数据采集、数据分析、数据决策、数据反馈4个功能构成数据驱动教学的动力链条。数据采集是基础，数据分析与数据决策是关键，数据反馈是价值呈现。

数据驱动的动力链条通过强化现有体育教学活动结构框架和活动程序，有助于教学内容顺序、教学活动程序、教学组织形式、教学方法使用和教学资源利用等的整体考虑；通过获取更多的教学状态信息，有利于辨析教学主客观条件和状态，尤其是个体差异，进而实现教学的有序性和可操作性。同时，相对于传统体育教学封闭性，数据驱动学习更加注重体育教学的开放性，通过可视化、数据化的共享教学信息，促进主客体之间沟通合作，强化身体的深度体验，凸显自我身体感觉认知的个体特征，促进学习过程中的主体性，更好发挥学习的主动性，同时以易读、可比数据语言简化健康知识、技能原理，增强师生间的交流、学生间的讨论，利于更好的自我反思，提高学生自主学习能力，从而强化体育学习效果。数据驱动学习确保在体育课程教学过程中教师教学监督的过程性管理，能使教师指导更好地发挥作用，进而实现因材施教和学校体育教学策略创新的目的。

2.3 数据驱动工具引导学校体育教学方法创新

数据驱动学习具有规划进程、调试节奏、扩展空间的优点。在教学准备部分，通过细致学情梳理，分解知识内容，实现学习目标的个性化设定，有助于优化促进学生自主学习行为，通过划分学习要点辨别实现学习任务目标的理性化决策，帮助学生做好体育学习计划，逐渐跨越体育能力发展的阶段平台期，进而培育终身体育意识，同时立体化内容认知有利于打通体育教学边界，促进课内外一体化联动。在教学基本部分，通过实时监控采集，分析身心状态，实现教学监督的针对性指导，有助于强化学生体育学习过程的质量控制和调整，通过科学训练引导督促实现学习任务练习的合理性规划，帮助学生加强体育练习行动，巩固对新知识和技能的掌握，同时多样化的教学交互有助于并支持弹性的体育学习活动，提供全面参与学习的多元融合形式。在教学结束部分，通过及时监测获取、分析评判学习质量和学习过程进度，实现学习效果的准确性评定，精准定位练习状态和学习进程，帮助学生培养反思习惯、发展自我意识和辨识体育行为改变。同时客观的总结反思有利于弥补身体体验的限制与不足，实现教授方法与学习方法的规范统一，从而使身体认知、学练交替和技能形成之间产生正向的相互作用，并在信息技术的辅助下实现学校体育教学方法创新。

3 数据驱动学习导向的学校体育教学实践与效果

3.1 实践过程及安排

对学校体育教学而言，情感态度与价值观是学习的内在动力，过程与方法是学习的重要环节，知识与技能是学习能力和学习成果的具体体现[6]。研究使用单盲对照法，选取初三年级2个平行教学班共67名学生，并将两个教学班随机分为实验组和对照组，在不影响教学秩序的情况下，整个实验总共8周时间，每周1次的实心球教学，对比数据驱动学习导向的学校体育教学与传统教学的实际效果，以证实数据驱动学习在学校体育教学中应用的可行性和实效性。对实验组学生进行数据驱动学习教学（见图2），在数据采集环节，使用索尼FDR-AX100E高清摄像机在正侧面以每秒100帧速度拍摄记录学生实心球动作技术。数据分析环节使用影像解析分析法，通过法国Kinovea0.8.15运动影像解析分析软件对动作技术关键时刻角度、速度等指标数据进行处理、标记并记录。数据决策环节使用回溯对比法，学生练习结束后回看技术动作过程，主讲教师点评和学生回看对比自身和他人的动作，思考反思学习过程。数据反馈环节使用教学反馈卡和发展记录表，实验组每位学生在课前收到上次课的教学反馈卡，反馈卡上包括关键动作截图和关键动作数据、教师评价与建议、学生自我评价与思考三部分组成，连续8周数据最终汇总反馈学生以技术动作发展记录表，并由教师进行最终评价。对对照组学生进行传统模式教学，以相同方式进行技术动作拍摄记录，但不给予数据分析和反馈。教学和评价由具有高级职称且从教经验超过20年的教师完成，实验前后分别对两组进行学习评价状况问卷调查和实心球成绩测评，两组学生学习进度和学习内容同步。

图2 数据驱动学习教学实践案例流程框架Figure 2 Workflow Framework of Data-Driven Learning Teaching Practice Case

3.2 实践结果与分析

3.2.1 数据驱动学习有利于提升学生情感态度与价值观 研究使用问卷法评估学生情感态度与价值观。问卷基于《体育与健康课程学习评价指标体系研究》[20]成果改编，问卷数据使用非参数相关样本Mann-Whitney U检验分析，结果表明前测两组间所有指标均无显著性差异，后测两组间在“成功体验”和“意志品质”两项上存在差异，其中实验组在“成功体验”指标上显著高于对照组（Z=-2.299，P=0.035＜0.05），且在“意志品质”上极高显著的高于对照组（Z=-3.312，P=0.001＜0.01）。由于定期将投掷远度的结果数据反馈给了学生，结合自身图示和动作测评分析，不仅引发了学生的自我思考，也为下节课的练习目标调整提供了依据，有效调动了学生的学习积极性，强化了动机，激发了动力。在成功体验的激励下，细微但明确的进步使学生自信心得到增强，学习兴趣和求知欲望增加，也会在学习调整中主动付出意志努力去克服调节所带来的动作不适、要点不明等“副作用”，从而能提升课堂的实效性，学生的意志品质也同步得到提升。

尽管其他指标上没有显著差异，但是关联性指标存在相互影响，如在“体能”“参加活动次数”“自信程度”等指标上实验组也高于对照组，实验组在最终测评时的整体结果要优于对照组。在共性数据的协同下，学生通过数据驱动学习获得了更加明显的体验感，班级形成具有共同目标的小集体，个人的细微变化在逐步统一的过程中逐渐塑造整体的大环境，良好学习氛围的形成也更利于能力的一致增长，学生此过程中享受到了良好体验的过程，研究表明数据驱动学习在递进式信息加工处理方式推进下，更加有利于学生的态度认知发展和自我效能的提升。

3.2.2 数据驱动学习有助于优化学生学习过程与方法 通过观察过程记录发现，在实验中后期课堂中逐渐出现“共享语言”和“共享动作”。“共享语言”的出现标志着学生情绪上发生变化并产生共鸣，外在表现为对成绩提高的渴望，导致“共享动作”的出现。两个共享导向了学生体育行为变化，学生对动作技术的认知不仅体现在自身动作技术方面，也表现在对他人动作技术的关注上，具体在观察和模仿他人投掷过程行为发生频率上实验组明显高于对照组，特别是实验组中会形成2～3人小范围的讨论小组，进行彼此技术动作的互相比较、相互指正。可见数据驱动学习借助共性数据的共享，影响了学生思维方式和交流方式，改善了学生之间、生师之间对体育教学的认同感。

与传统教学相比，数据驱动学习为学生营造了更加自由的体育学习空间，改善了学生体育学习的方式，使体育课堂教学更加动态。学生被赋予更多的课堂自主权，学生在接受数据“魅力”的同时被数据所驱动，进一步激发了学生探索的新鲜感，也激发学生不断尝试的强烈意愿。数据驱动学习使体育教师在教学方法、方式和手段的运用更加柔和，教师能更加自如地引导、把控课堂，有更多时间进行因材施教，使得课堂效率明显提升，教师在课堂中的角色也因为技术的革新而真正成为合作角色，教学关系更加民主平等，更加贴近现代教育的发展趋势。

3.2.3 数据驱动学习有益于强化学生知识素养与运动技能 远度指标作为关键性学习效果指标，从前测结果和后测结果上看，两组间没有统计学差异，但在远度成绩变化上，实验组为（0.39±0.78）m，对照组为（0.28±0.57）m，组间存在显著性差异（PF=0.435，t=2.780=0.009＜0.01），实验组的增长整体上明显高过对照组。同时在出手角度、速度等间接指标方面，整个过程中实验组表现出更好的稳定性和规范性。后测中专家技术评定的结果进一步表明，实验组学生整体的技术动作优于对照组，实验组在实心球技能学习的总体水平、技术规范性、技能评定方面都高于对照组，且实验组在高分段的比例高于对照组，实验组学生的技术动作更加符合正确、规范、轻松、自然、协调、实效性好等标准。

通过进一步观察过程成绩记录发现，对照组在整体发展中始终处于“波浪式”起伏中前进，且不定性较高，而实验组整体处于趋于平稳的上升态势，处于稳步增长的“调试状态”。数据驱动学习模式下，学生能做到每次课有计划、有针对地测试和练习，学习质量更高，体育知识的习得和运动技能的强化上有显著提高。虽然实验周期不长，但从素质发展角度来看，数据驱动学习可以相对缩短练习者寻找“问题状态”的过程并加快学习进程，进一步加强课内外结合，提高学习效率，最终有利于学生能力的提升。

4 数据驱动学习导向的新时代学校体育教学发展与应对

4.1 信息工具迭代促进学校体育教学行为的精准采集

信息工具奠定了数据驱动学习的数据来源和物理基础。随着可穿戴、运动摄像等信息技术手段逐步应用于体育教学领域，连续自然的学生体育课堂行为采集成为可能，学生与体育相关的数据信息均可持续采集、随时分析和直观呈现，学生体育能力发展的问题能够被深度、差异化发掘。一般而言，课堂体育行为数据的来源通常有三类，第一类是来源于身体活动所产生的客观数据，如角度、速度、力量等学生体育能力参数化评价，以及远度、时间、个数等成绩评价；第二类是来源于问卷量表所收集的主观数据，如情感、态度、认知等封闭式量表，体验、效果、适应等开放式问卷；第三类是来源于设备工具所推测的生理数据，如心率表所计算的心率区间、心率变异性等。这些多模态数据可构建反映学生课堂行为的数字画像，教师据此进行教学目标调整，预设不同教学方案，开展差异化教学，如展开分层教学、单元化教学、小组化教学等不同策略和路径，实施精准教学。

数据驱动提供优化教学的辅助性支撑服务，现有体育教学单元化、模块化趋势下，每个模块单元任务和目标均不完全相同，数据采集的类型和方式应针对每个模块单元的需要进行专门建构，否则势必造成较大人力、物力等资源浪费，反而不利于数据驱动教学的发展。既要完善现有的体育课程教学评测方法手段，又要突破体育课堂学生课堂行为数据采集难的瓶颈，最终实现学校体育教学的系统整合，唯有建立学生课堂行为评价的多维数据采集机制，才能真正从源头上满足数据驱动学习对教学数据的需求。多维数据采集将课程教学监测从阶段性和截面性扩展为过程性和全局性，整体建构全面的数据采集指标体系才能为学校体育教学创新创造可能。因此数据驱动学习依托多维数据采集，采用主客观、定性和定量相结合的方式，力求在整体性和专门性之间协调统一。

4.2 量化手段全面重塑学校体育课堂教学的结构关系

量化手段提供了数据驱动学习的分析视角和行动依据。当前数据跟踪分析技术已通过网络或智能教学系统平台等手段，在室内体育课程教学中实现了初步应用。这种分析技术一般包括技术、方法和应用3个层面，技术层面：小型化接触式与非接触式运动传感器技术可以对学生学习状态和身心表现等方面数据进行实时与非实时获取，离线与在线的数学建模技术能发现能力发展阶段学生离散、非线性体育与健康知识的细微建构过程，最终以直观的数据可视化技术刻画体育发展过程；方法层面：动态过程进展与静态结果状态相结合的混合性研究方法等，能深入了解体育学习中的复杂现象，透视体育知识、技能的成因，宏观整体体质健康与微观个体技能养成的社会生态学方法等，能根据学习风格、行为偏好等因素进行诊断，辨别限制体育能力发展的问题，以此规划符合学生需求的学习路径；应用层面：依据数据的客观性从不同学科视角重新审视学校体育教学特征，依据数据的连续性从不同时间维度重新回溯学校体育教学规律，依据数据的规模性从不同观测尺度重新评估学校体育教学影响等。最终为教师全视角、全过程、全方位教学提供服务，为学生精准化、个性化、系统化学习提供支持。

高效互动的体育教学模式作为改进学校体育教学的重要目标，受个体的差异性、体育的多元性、运动行为瞬时性和教学的主客观性等条件制约，教师对教学的掌控停留在某个截面，只能聚焦学生有限外显的体育行为，大多通过肉眼观察、言语交流和技能评价来主导教学过程，容易导致反馈不足、缺乏沟通等问题。数据跟踪所实现的数据化认知借助大量丰富的数据信息重新定义了教学流程，教学流程的灵活重组变得有理可循、有据可依，呈现进程动态、监测深入、调控智能等特征，教学不再受限于预置的静态教学设计，而是有依据地做出因人而异、因势而为、因材施教的动态执行，学校体育教学目标和学生个性全面发展得以更好实现，有效体育教学的新形态得以形成。因此数据驱动学习依托全方位、一体化的教学分析流程，加强师生、生生交流，重组并构建新型师生关系和课堂形态。

4.3 决策模式革新提升学校体育教学目标的成效质量

决策模式决定了数据驱动学习的操作逻辑和目标思路。当前数据驱动学习作为信息时代新的教学样态，更加强调问题导向，借助数据的客观呈现引发学生对教学情境的思考，促进学生对系统化、结构化、规范化运动知识和技能的学习和掌握，契合了体育学科核心素养的培养理念。最新《课程标准（2017年版）》中指明教师应秉持以学习者为中心和技术支持学习的理念，为学生提供更多现代化的学习体验，提高学生的信息素养，拓宽学生体育与健康的视野，提高教学的科学性和有效性。从经验驱动转变为数据驱动过程中，教师需具备较高的数据素养，主要体现在应用数据改进教学的知识基础、思维习惯以及行动能力。然而教与学是双向互动的过程，教师和学生也是相互依存、共同成长的角色，师生共同体在数据透视的指引下聚焦具体的体育实践问题，通过科学化的数据挖掘、分析、交流与评估，共同探寻合理有效应对各种问题的教学决策，实现同步发展，最终达成立德树人的育人目标。

随着数据驱动学习与体育教学的深度融合，现有的教学生态将会发生颠覆性变革，数据也逐渐成为新型体育教学生态的核心标签。学校体育教学需打破传统观念，师生共同体中每一位成员都需要学习和发展相应的数据素养，具体包括获取数据、分析数据、解读数据、交流数据，以及应用数据发现教学问题、应用数据改进教学、应用数据监测教学发展等意识、知识和技能。数据驱动学习不仅实现“数据-信息-知识-技能”之间有序转化，也实现成员之间基于共同语言的交流与合作。因此，数据驱动学习需要依托师生之间的双向教学交互，使师生之间目标达成更为一致，同时沟通更为顺畅，体育课堂的师生共同体更加紧密融合，体育学科核心素养培养目标更加有效高质达成。

4.4 反馈途径延伸推动学校体育教学理念的创新发展

反馈途径体现了数据驱动学习的核心思想和未来趋向。当前国家在《加快推进教育现代化实施方案（2018—2022）》《教育信息化2.0行动计划》等文件中强调新技术与教育教学深度融合这一发展要求。要实现这一要求关键在于教育教学常态化应用和全方位创新。大量国际经验也表明，学校体育教学需加强与现代信息技术、多媒体技术等领域的结合，在教学中促进学生形成必要的体育信息素养、敏锐的体育情报搜集素养，在体育学习中具备现代信息技术交流能力和必要的科技素养。通过数据反馈的对比，学生能个性化、自适应地定位最优的学习同伴，从而优化师生共同体的交流空间，加速建构学生均等的体育知识和能力。数据的持续性、一致性正向反馈可以帮助学生形成积极主动的体育学习态度，在获取体育学科基本知识与基本技能的同时形成正确的体育价值观，也成为学校体育教学融合创新的动力。

从表面上看，数据驱动学习继续保持课程基本流程结构不变，仍然是教师“课前备课、示范讲授、课中监督、课后测试”，学生“课前准备、课中学习、课后练习”组成，但数据反馈所实现的支持服务已嵌入各教学环节。数据反馈过程中，通过多种手段的数据整合促使数据在课堂教学中的优势得以发挥，使阶段性的精确反馈存在于学生学习的整个过程，变革了学前测试、学后评判的黑箱式学习方式，学生可以自我评价和改进，也可以从数据中读懂自己，优化自身学习策略、方法和能力。因此，数据驱动学习依托阶段性、全过程的数据反馈，从教学模式、学习评价、教育决策和学习质量等方面开展学校体育教学变革，为体育教育改革带来机遇与新生。

5 结语

本文对数据驱动学习推动学校体育教学创新与发展进行了研究，构建了数据驱动学习的学校体育教学模型，强化对数据的采集、分析、反馈、利用，阐释了依据数据进行各环节学习支持设计的具体途径，以实现数据与教学的深度融合。实证研究表明，数据驱动学习对学生情感态度与价值观、学习过程与方法、知识与技能等方面具有较好的提升效果。在未来的探索发展中，数据驱动学习导向的学校体育教学创新应用需要理论和实践双向驱动和综合阐释，仍需在理念、方法、技术、手段等层面进行尝试，为优化体育教育教学模式提供丰富的理论指导和实践参考，为全面深化学校体育教育改革创新及实现体育教育现代化提供有力支持。