大数据驱动下实施精准教研的实践研究

摘 要 教研工作“贵在精准，重在精准，成败也在于精准”。传统的教研活动因为缺乏数据的有力支撑，往往存在需求不清、主题针对性差、主体参与度弱、效果精准度低等问题。基于大数据技术搭建精准教研数据采集环境和支撑平台，围绕课堂教学行为、听评课在线教研、网络教研平台等开展综合化教研数据采集并实施量化分析，通过表征教师在教研过程中的行为方式，实现数据驱动的教研需求分析、过程管理和实施效果预测，确保精准教研活动实施。

关键词 大数据；精准教研；实践研究

中图分类号：G635.1 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2024）19-00-04

0 引言

教育大计，质量为重；质量大计，教研为先。教研即教育研究，是教师在日常的教育教学工作中，对发现的教育问题运用教育理论和方法进行系统研究的活动。它是促进教师不断提高自身素质，推动教育教学工作高质量发展的重要活动，具有极强的理论操作性和实践价值。既是促进教师专业发展的有效途径，又是促进教育教学的发展和提高教师教学水平的重要方法。长期以来，常规的教研活动一直存在粗放管理、针对性不强，效益不高等问题，致使教研活动流于形式，没有真正起到促进教师专业成长的作用。随着大数据等新技术的快速发展，教育的目标和模式发生了根本性的改变，教研方式也由常规教研活动向精准教研进行转变。即在大数据的支撑下，将学科教研与信息技术相结合[1]，借助信息化工具跟踪教师教学行为，发现教研问题，转变教研行为，重塑教研工作各环节，构建教研的新途径和新模式[2]，最终实现教研资源、教研管理、教研行为和教研评估的转变，

1 实施精准教研的现实需求

常规的教研活动往往是在校内、组内或者学科内展开，具有团体性、隐蔽性等特点，受人为因素影响较大，存在教研需求不清、主题针对性差、主体参与意识不强、实施模式粗放等问题；此外，由于其评价和管理主观性较强，缺乏科学、客观的评价，教研目标达成度不高，效率低下，因而也被称为“粗放教研”。而精准教研则锚定教学实际具体问题，从教研主题选择、组织实施、效果分析和考核评价等多方面实现精确高效，是针对不同学校、学段、学科和学生运用科学有效的方法，并在综合考虑教师个人因素及个性化成长的基础上，对不同的教师实施精准指导、精准帮扶、精准管理的教研新模式。

1.1 教研组织亟须从基于经验走向基于实证

传统教研的组织大多基于经验，即组织者没有从教育教学的实际需求、教师的实际需要入手，而是采取基于经验的原则，按照以往工作经验或者上级要求进行教研活动的组织，上到发起者，下至参与者都在“凭感觉、靠经验”执行常规性工作。作为活动的组织者想当然地认为开展的教研活动取得了一定的效果，而参与教师却陷入“培训时明明白白，教研后模模糊糊，执行时难上加难”的境地。当组织一场教研活动成为完成一项工作任务的影响指标，也就失去了其所承担的意义和效果，会影响组织者与参与者开展教研活动的积极性。

数据驱动下的精准教研，可以按照基于实证的原则进行，依据教师的个性化知识地图，挖掘教师在教学过程中有价值的动态信息，及时为教师遴选和配置教育资源、个性化推荐教学资源，形成一种让数据说有用的话、用真实数据推送适切教育资源的良性循环。

1.2 教研主题亟须从主观臆断走向精准诊断

传统教研的主题并没有采用前置数据采集分析，对参与教研的人员进行精准诊断，而是组织者以自己的主观判断作为主要依据来进行教研主题选择。传统教研的内容往往由上级组织者或教研人员进行选择，带有较强的主观意识，教研组织者与被培训教师存在着较大冲突与矛盾，“培训不切实际，内容不接地气，所培非所需”成为教研活动后大家的“槽点”。传统教研活动无法精准聚焦教学的真实问题，也就很难解决教师专业能力提升的关键症结。而数据驱动下的精准教研，能够改变基于经验的传统教研方式，精准诊断教研问题，科学设定教研主题，解决了教研无依据、教师经验化、学生学困根源不明等核心问题，让教研活动更具针对性和有效性。

1.3 教研实施亟须从粗放散漫走向精准高效

传统教研的实施缺少科学的过程管理，教研过程散漫，而教师的专业成长却往往发生在教研活动的过程之中，所以，精准高效的过程管理尤为重要。精准教研是“互联网+”背景下的新型教学研究形态，它以支撑教师专业成长为目标，在教研过程中对教学、教研与教育管理等进行数据采集，利用大数据采集与数据分析处理技术，精准诊断教师教学问题和教研需求，对于改进与优化教师教学决策和教学方式，提高课堂教学质量、改进教学实践探索、促进教师专业发展具有重要意义，能彻底解决传统教研活动粗放散漫的问题。

1.4 教研效果亟须从模糊定性走向科学定量

教研活动的开展需要配套大量的人力、师资，尤其是区域性教研活动，吃住行花费巨大，教研效果却不能进行准确评估。这是因为传统教研活动缺乏对教研效果的精准评价，而缺少数据支撑的评价只能以模糊定性来进行，无法做到科学准确。大数据驱动下的精准教研能够充分挖掘教研数据中蕴含的宝贵信息，对教研效果评估实行定量与定性分析，注重客观数据收集，根据数据和事实进行分析判断，对教研活动的效果评估具有重要意义。

2 大数据驱动下精准教研的系统架构设计

数据是开展精准教研的基石。目前，人工智能、大数据等技术迅猛发展，为数据驱动下的精准教研提供了天然的数据土壤。笔者认为，大数据驱动下精准教研的系统架构设计应以当前最为普遍、广泛的校本教研与区域网络教研为重点，通过搭建数据采集环境，构建五维数据模型，建设采集系统等方法实施。图1为大数据驱动下实施精准教研的实践研究系统架构图。

2.1 搭建精准教研数据采集环境

利用信息化设备采集数据是实施大数据驱动下精准教研的必备基础。根据校本教研和区域网络教研的特点，可以将教研环境分为物理教研空间和网络教研空间。物理教研空间有固定的地点，如会议室或教研室等，其形式多为集体讨论，内容则以经验分享、专家讲座、小组讨论等为主。网络教研空间则以实名制的教师个人研修网络学习空间为主。教师登录个人网络学习空间，借助网络交互功能，能够及时与相关教师、专家进行在线沟通交流，获取教研观点与成果，整个教研过程可以实现数据留痕、过程跟踪、效果预测，是传统教研方式的有益补充。精准教研数据采集环境的搭建，可以针对物理教研空间与网络教研空间分别建设教研数据采集环境，开展综合化教研数据采集。

2.2 构建精准教研五维数据模型

教研数据模型坚持以真实性、科学性和精准性为原则，通过表征和预测教师在教研过程中的行为方式，为教研服务提供事实性参考和预测性依据。

据此，笔者从五个维度构建了表征教师的教研数据。1）教师特征数据。包含教师的姓名、教龄、性别等个人基本信息和学习风格、兴趣爱好、变化趋势等个性特征，这是实施精准教研的必备条件。

2）教师教学过程数据。主要指课堂教学视频等过程记录数据。3）教师社会交互数据。主要指教师通过网络与同伴和资源进行交互的数据。4）教研行为数据。主要指教师在参与教研活动中产生的行为数据。5）教研成果数据。主要指教师在教研过程中伴随性产生的教研成果等，如教学反思、教学设计、教学资源、科研论文等[3]。

2.3 建设精准教研数据采集系统

课堂教学行为的数据采集与分析，可以利用智慧课堂教学行为智能采集和分析系统，通过“采集数据、行为建模、智能计算、精准服务”的大数据智能处理与分析为教师课堂分析、教育教学分析和教学管理决策提供精准的教研服务。如听评课在线教研数据的采集与分析，可以着重从听评课过程数据模型的构建、听评课在线教研系统的技术实现、听评课在线教研系统的应用三个方面开展研究，并且从教学设计精准化评价、视频课例过程性评价和教师教学反思评价三个方面对采集数据进行具体分析，构建形成精准教研的优化策略和技术工具[4]。而针对网络教研平台数据的采集与分析，由于中小学教师网络学习空间已基本实现了全覆盖，教师网络教研数据众多，可以通过网络教研平台数据自动化采集、智能化分析和可视化表达，进而提高教研平台的数据服务效能，确保大数据驱动下的教研需求分析、教研过程管理和教研实施效果预测能够精准实现，精准教研活动得以实施。

2.4 构建精准教研数据质量评估模式

教研数据质量的评估是教研数据应用的重要前提，其评估因素包括准确率、覆盖率、时效性。

1）准确率是数据评估的首要指标，可以通过抽取部分测试数据来测算。2）覆盖率是大数据采集的基础，计算覆盖教师范围多少。3）时效性对数据质量评估至关重要，需要建立良好的更新机制保障数据时效性。

3 大数据驱动下实施精准教研的实践研究

3.1 数据驱动的学生学情的教研分析

3.1.1 课前导学了解学情

大数据技术为教师掌握学生学情提供了便利条件，通过学生课前完成教师布置的课前导学作业，能够实现学生预习效果可检测、可视化。通过充分挖掘学情数据的潜在价值，教师能够了解每位学生的预习情况，判断学生掌握知识点的进度，明确课堂教学的重点和难点，进而在授课过程中，有针对性地开展教学重点的讲授和教学难点的突破。

3.1.2 课中练习把握学情

在实际课堂教学过程中，教师可以根据教学进度，有针对性地设计问题，实时检测学生学习效果，了解学生的课堂状态和知识掌握情况；及时发现教学中存在的不足并查漏补缺，这是提高教学质量的有效途径。

3.1.3 课后检测优化学情

随堂检测是课后练习的重要环节，通过对一个时间段内学生的各种测试、练习进行数据分析，进而准确掌握各班级、各学科的学习状况，做出精准、翔实的学情分析，分门别类生成学情分析报告。通过对学情分析报告进行解读，教师能够获取对教学有用的信息，进而针对性地指导教学活动。

3.1.4 应用学情多元评价

大数据技术支撑下的教师评价方式、评价内容已不局限于对学生成绩的单一评价，也不是终结性评价，而是多元化、过程性评价，涉及学生学习与生活的各个方面。学生可以利用大数据平台中的自我管理模式进行自我管理，发现学习中的问题，进而自我完善、自我学习、自我提高。大数据驱动下的自我管理更有利于提高学生的自我能动性，从而更好地促进学习进步。

3.2 数据驱动的教研数据应用模式

在教学实践中总结提炼形成“三段十步”教研数据应用模式。“三段”即教研数据应用于课前、课中、课后三个阶段，使其相互衔接、取长补短，提高教育教学实效。首先，在课前，应科学合理制定教学设计，为学生自主、个性化学习提供时间和空间，实现“以学定教”的精准化、实证化，进而用数据调整学习进程。其次，在课中，应深度实施学习活动设计，以深度学习为取向，利用各种信息技术和资源，使教学情境创设显得更为实际、简便和高效，提升课堂教学质量，实现深度学习。最后，在课后，以促进学生反思构建为目标，以数据驱动的个性化教学辅导为手段，根据学情的异同，定向推送复习资料和教学习题，以实现个性化、自适应辅导，促进学生知识概念建构与迁移内化。

以上述三个阶段为基础，进而实施“十步”教学环节，即在课前进行教学设计、教学前测、资源推送，在课中进行情境创设、合作探究、展示分享、多元评价，在课后实施教学后测、学习反思、拓展提升，进而落实“教师主导、学生主体”的教育教学全过程。最后，可以结合学生“画像”，根据学生个人情况，对学有余力的学生适当推送、布置拓展性资料及作业等，实现因材施教，帮助学生进一步发展。

3.3 数据驱动的精准教研实施模式

首先，通过详细的初始数据采集，结合教研工作中的无打扰数据采集等方式能够形成教师数字画像。其次，利用教研数据能精准定位教师在教研中的需求，并根据其需求确定教研主体内容，找准教学实际问题，精准推送教研资源，最终设计出贴合实际教研需求的主题。最后，根据确定的教研主题探索精准教研实施模式研究，以提升新手教师的教学设计与实施能力，帮助其分析课堂行为及关键事件。此外，基于支持系统对教师课堂实录进行视频分析，从课堂S-T曲线等数据分析模型的分析结果入手，进一步给出改进教学实践的意见与建议，以精准评价教研工作的成效。

4 结束语

大数据驱动下实施精准教研的实践研究为教研转型提供了契机，为教师教育教学提供了数据决策支持，也为实现大数据教学管理及数据智能驱动的精准教学提供了典型范式和实践经验。依托大数据、人工智能等新技术手段，基于教研现状分析、教师需求分析，能够改变传统教学以主观经验为主、教研活动流于形式、教研成果无保障等现象。此外，通过多维采集教研数据，精准汇聚教学问题，科学配置教学资源，精细化教研行为，还能够实现数据支撑教研组织、数据指引教研方向、数据反馈教研效果，促进教研工作方式创新、规范中小学精准教研实施工作，让教研活动真正落到实处。

5 参考文献

[1] 中共中央 国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见[A/OL].（2018-01-31）[2023-04-19].http：//www. gov.cn/zhengce/2018-01/31/content_5262659.html.

[2] 教育部关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知[A/OL].（2021-09-07）[2023-04-

19].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A10/s7034/202109/t20210915_563278.html.

[3] 胡小勇，林梓柔.精准教研视域下的教师画像研究[J].电化教育研究，2019，40（7）：84-91.

[4] 汪维富，毛美娟，闫寒冰.精准教研视域下的教师评课反馈分析模型研究[J].电化教育研究，2022，43（1）：122-128.

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.19.0

*项目来源：本文系山东省教育科学“十四五”规划2021年度立项课题“大数据驱动下实施精准教研的实践研究”（项目编

号：2021YB105）阶段性研究成果。

作者简介：衣学功、杨仁广，中学高级教师。