大数据驱动下教师专业智慧发展模型与策略探究

林文婷，姚 巍

（1.上海财经大学浙江学院，浙江 金华 321013；2.浙江师范大学，浙江 金华 321004）

随着大数据、5G 等技术的迅猛发展，我们已逐步迈进数据化、网络化的信息技术新时期。大数据技术逐渐成熟，并以前所未有的动力驱动着人类生活多方位的变革，对驱动教育行业的发展具有重要价值。近年来，以大数据为代表的新兴通信技术获得世界各国重视，我国也陆续出台相关政策。国务院2015 年发布《促进大数据发展行动纲要》，提出将“建设教育文化大数据”定为国家战略[1]；2017 年发布《国家教育事业发展“十三五”规划》，指出，要“综合使用互联网、大数据、人工智能等探索未来教育教学新模式”，将教育数据价值覆盖到教学领域；2019 年2 月又发布了《中国教育现代化2035》《加快推进教育现代化实施方案（2018—2022 年）》，将大数据支撑的“创新信息时代教育治理新模式”作为高等教育信息化建设的重要工作目标。

一、问题的提出

在大数据时代，我们应充分挖掘大数据驱动对教育领域的重要价值。在教育领域，智慧教育、智慧发展早已成为教育信息化发展新的趋势。在此背景下，大数据驱动下的生成性数据资源已逐渐走上发展的舞台，并占有一席之地。如今，在教育不断变革的时代，教师专业发展也进入到新的发展阶段。基于此，以教师、管理者、专家和大数据驱动组成的教师发展智慧共同体应运而生。大数据驱动是加快实现教师专业发展的有效方式，它不仅包括大数据资源和大数据技术的运用，还包括将大数据理念贯穿到学习共同体的全过程。数据不是万能，只有将“数据驱动”和“人为辅助”相辅相成，才能够有效促进教师专业智慧发展[2]。

二、大数据驱动教师专业发展相关理论

（一）理论基础

1.教师专业发展概述

指教师个体专业不断发展进步的历程，是在知识日益更新的时代，教师保持终身学习的理念，不断接受新知识，提高专业知识的过程。即教师个体在日常教育教学过程中，通过自主学习、反思总结和小组讨论，促进自身专业知识更新，专业能力逐步提高，业务水平日趋成熟的动态发展过程[3]。

2.利益相关者理论

该理论最初用于公司治理，主要是用于平衡不同利益相关者的利益诉求，从而实现所有人共赢。目前，在大数据驱动背景下，该理论已经逐渐被应用于教师专业发展共同体领域，这主要体现在数据利益相关者层面。数据利益相关者是指一切可能会受到影响的个人或群体，在教师专业发展共同体领域，主要是指共同体中生成、使用和管理数据的所有成员。通过大数据驱动，将不同领域和不同类型的数据进行动态连接，实现数据的高度融合，一方面有助于了解共同体中所有成员的利益需求，健全多元主体共同参与共同体建设发展的模型；另一方面，能够有效清晰地明确各成员的职责和权利，促进教师与同伴、管理者和专家等多元利益主体共同参与，从而保证共同体的顺利进行。

（二）教师专业发展存在的困惑与问题

1.集中培训为主，重形式轻内涵

传统教师专业发展大部分的培训都是流于形式，教师缺乏参与感和主动性，教师的主体性特征无法体现，教师自身的长远发展无法得到体现。

2.理论培训为主，缺乏针对性

传统教师专业发展没有因人而异，没有充分考虑到教师专业发展的特殊性，对于新进教职工培训、管理者培训和专任教师培训没有分级分阶开展，因此大部分教师不感兴趣，起不到任何作用。

3.自主学习为主，缺乏深度探讨

传统教师专业发展强调个人发展，主要是通过自主学习、自主探究为主，受限于积极性与实际学习、研修水平，这种培训缺乏合作交流，即便是偶尔进行集体研讨，也是效率低下，很难形成有价值的结论。

三、大数据驱动促进教师专业发展的模型设计

（一）模型设计理念

模型设计理念是依托建构主义和利益相关者理论，充分尊重教师认知发展客观规律，设计出具有共享性和灵活性的，并能够让教师根据自身实际情况加以处理的动态学习资源，从而有效促进教师专业发展的模型。管理员通过数据筛选，将预设的学习资源上传到交流平台，学习者以自身的经验为基础，依据个人学习兴趣、知识水平和共同意愿，组成学习圈，通过自主学习、小组讨论和头脑风暴等形式开展学习和内化吸收，建构出丰富多样的学习资源，发挥集体智慧和群体力量，生成资源，在此过程中，有专家参与，通过专家分享教学经验和带动集体智慧，促进学习者实现专业发展，并进一步形成动态学习资源，丰富学习资源库。

（二）基本模型

大数据驱动促进教师专业发展模型如图1 所示。

图1 大数据驱动促进教师专业发展模型

（三）模型解析

大数据驱动促进教师专业发展模型主要是管理者借助智慧学习平台，通过数据驱动上传动态数据资源；教师借助交流平台，结合自身已有的经验，对管理者提供的预设性学习资源进行建构，将原有记忆库中的知识储备与相关资源之间建立新的有效联系，并在专家的引导下，形成新的组合，实现对材料的记忆、加工，进而创生出新的动态数据资源。而形式多样的动态数据资源是教师专业发展的基础，能够促进教师学习共同体的发展，循环反复从而实现教师专业智慧发展。

模型强调人人共建、人人共享，共同体中每个教师既是数据资源的建设者，也是数据资源的受益者。教师在建构过程中平等地交流、讨论和研究，最大限度地发挥各自的优势，真正实现资源共享、共同发展，从而提高教师教学与科研水平。

该模型包括三个层面：环境支持层面、教师专业学习共同体层面（包含教师与同伴、专家和管理者）和数据驱动层面。环境支持是基本要素，教师专业学习共同体是核心要素，数据驱动是关键要素。

1.环境支持层面——基本要素

安全稳定、操作友好的交流平台，形式多样和有效易实现的激励机制，丰富多样、动态更新的学习资源，是促进教师专业发展稳定有序开展的基本保障。“互联网+”时代，为了实现多方位资源共享，需要打造共建共享平台，构建良好的交流学习氛围。

友好的交流平台是实现教师专业智慧发展的基本要素，也是基本保障。稳定的平台保障有利于教师安全、可靠地进行交流、共享与学习，有效调动教师的积极性，从而创造出思维的火花；合理有效的激励机制有助于激发教师参与的主动性与积极性，发挥潜力，促进教师开展多维度、全方位的思考。丰富的学习资源有利于整合不同专业、不同年龄层次的教师资源，促进优势互补，实现教师专业的智慧发展。

2.教师专业学习共同体层面——核心要素

教师专业学习共同体最早是由美国学者霍德提出，之后逐步完善。它是指教师在开展教学与科研过程中，认识到自己存在不足之后，以自愿为前提，以资源分享、共同协作为核心，以共同愿景为纽带，组成共同学习的团体，相互交流和学习，从而实现教师自我完善提升的过程。其主要包括学习者（含教师与同伴）、管理者和专家。

（1）学习者（教师与同伴）层面：学习主体。社会建构主义理论认为，学习者的学习并不是孤立进行的，而是在与他人的不断合作与互动的情境中发生的。在教师学习共同体中，教师是学习主体，他们不仅是学习资源的使用者，更是学习资源的创造者。他们基于共同学习兴趣、知识水平和共同目标而聚集在一起，打破了不同学科和文化界限，能够有效唤起教师内在的学习动机。通过自主学习、小组合作和头脑风暴，不仅能够结合个体的独特性和差异性，而且能充分发挥同伴学习的作用，促进教师同伴之间相互指导与借鉴，促进教师从多方面、多角度探索问题的解决方法[4]。与此同时，教师之间通过提问、交流、回答、评价等来积极参与讨论，所有教师的及时答疑、评价和反馈能够促进教师使用资源、创造新资源，在不断反思、归纳、总结与他人合作中实现共同进步，提升思维能力、实践能力和交流能力。

（2）专家层面：学习引领。教师之间的互帮互助对于个体发展至关重要，但要想取得更高层次的专业发展同样离不开教育专家的引领与指导。专家是教师专业发展的引领者和助推者。专家可以参与学习资源的设计开发与动态生成。在进行资源设计中可以更加客观地考虑学习者已有学业基础和个性化特征需求，提高学习者的学习兴趣与参与度，促进学习资源的进化与再生。专家同时必须具备扎实的理论基础，很好的教学设计能力，教学实践能力及信息素养。在共同体学习过程中，专家结合自身的专业水平和能力，通过数据的整合、分析，可以更好地引导学习者开展深度学习，挖掘促进教师智慧发展的隐性数据，有助于精准定位，提高核心素养。

（3）管理者层面：学习管理。管理者不仅需要协调好学校软硬件设备和资源，调配好智慧交流平台，沟通好教师、同伴和专家等资源，还需要充分考虑不同教师之间的专业知识水平、个体差异等重要因素，多渠道、多途径探索数据驱动模式，保证数据资源能够满足教师之间的交流与沟通，实现教师专业发展有效提升。而且，管理者需要适当的反馈和激励，引导教师们持续地参与到讨论话题的学习与生成有效资源。由于不同教师之间专业、知识水平具有差异性，使得产生的动态生成性数据资源质量参差不齐，管理者必须严格把关，筛选出有效的数据资源。

3.数据驱动层面——关键要素

数据是静的，数据驱动是动的，大数据驱动是使数据由“静态”到“动态”的过程，它为教师专业共同体智慧发展提供了动力支持[5]。

在智慧学习平台，管理者需要为学习者提供来源多样化、资源开放化的预设数据资源，教师间充分利用智慧交流平台组成教师学习共同体，并在专家指引下，积极主动地参与学习活动，在学习过程中，教师学习共同体充分利用数据交流平台开展学习活动，发挥教师集体智慧，产生大量的生成性动态数据资源。生成性动态数据资源是伴随教师-同伴-专家交互学习的过程中产生的，包括互动讨论的话题、反馈、反思和答疑等。数据驱动下，生成性动态数据资源充满创造性、智慧性，需要充分发挥教师的教学智慧共同完成。在教师与同伴、专家和管理者进行学习交互的过程中，教师间通过头脑风暴，深度思考与反思，探讨教师在教学与科研实践中的具体案例，并进行深层次的分析交流，不断地创造、补充、更新和整合数据资源，促进数据资源不断流动、交互，从而获得更有价值的动态资源，促进教师专业智慧发展。

四、教师专业发展模型应用策略分析

教师专业发展具有全面性、动态性和终身性的特征。在大数据时代，数据为驱动教师专业发展提供了资源，变革了教师的思维方式及理念。

（一）平台搭建：基本保障机制

大数据时代，一切都依托于数据，数据改变了教师生活与学习的方方面面。为了提高教师专业发展水平，学校层面一方面应努力推动大数据智慧学习平台的搭建，参与建设并提供必要的数据资源，将不同来源、不同类别的多元数据整合成系统的网络平台数据，实现数据资源的动态汇聚[6]。另一方面，不断完善考核和激励机制，营造良好的学习氛围，为教师学习共同体开展数据共享和交流互动提供服务。稳定可靠的数据交流平台为教师智慧发展提供基本保障，它有助于推动数据开放共享，为教师提供更加精准、完善的数据资源，便于教师学习共同体成员共同整合、交流探讨和深度分析数据资源，促进共同成长与进步。

（二）理念更新：终身学习要求

我们现在正处于数据化、网络化的信息技术新时期，随着教育改革的不断推进，教师为了紧跟社会步伐，实现自身综合素质的提高，必须转变专业发展理念，不断提高自身专业发展水平。在网络学习平台中，教师间首先要更新理念，有共同成长的愿景，愿意相互分享、彼此借鉴，进而建构由教师-同伴、专家、管理者共同组成的专业学习共同体。教师间分享、沟通、讨论与交流，讨论交流越多，愿景越清晰。其次，教师应具有较强的信息化应用水平，通过网络分享、交流数据资源，并变革教学方式以促进数据资源的动态生成。这就需要面向共同体成员开展有针对性的大数据应用技能培训，有效提升共同体成员的数据素养和应用能力。在教学过程中整合各类平台，拓宽资源生成的渠道、丰富资源生成的方式，更好地推动教师专业发展。

（三）数据驱动：优化资源生成

大数据时代，数据驱动是优化动态数据资源生成的关键。首先，教师和管理者通过智慧网络交流平台，将生成性数据资源进行上传、分享；进而，教师一方面通过个人学习，撰写学习心得、记录个人成长等方式发布收获与成果；另一方面通过与同伴和专家进行交流、讨论与头脑风暴，教师借助群体的力量，解决具体详细的问题，收获成就感，完善并提取出新观点与新思维，实现了对数据资源的二次利用，整个数据资源处于共享—生成—共享-生成的动态发展过程，从而促进教师知识增长，推动教师专业智慧发展[7]。

（四）协同发展：推动集体智慧

教师专业学习共同体包含了教师、同伴、管理者和专家等成员。为了实现教师专业智慧发展，要求教师与同伴具有较高的专业素养、较强的发展意识，主动记录成长过程中的收获与不足，及时反思与发布个人心得和研究成果，形成自己的专业发展特色。交流过程中，专家不仅可以通过线上线下相结合的方式，比如借助专题培训、理论讲座等线上课程指导，专家咨询、合作课题研究等线下方式帮助教师们成长。同时可以借助自身的专业经验和专业素养直接帮助教师们实现专业发展。在整个过程中，管理者应及时调整、反馈，并将共同体中的成员紧密团结起来，形成一股共同追求成长进步的强大力量，促进教师之间的互动与发展，实现教师专业智慧发展。