区域大数据服务因材施教路径创新

2022-01-15 00:48肖年志赵卉
中国信息技术教育 2022年1期
关键词:画像数据因材施教

肖年志 赵卉

摘要:班级授课制环境下的大规模因材施教无法实现,是当前中国教育的最大痛点。如何基于区域大数据,通过平台体系构建、资源生态建设、用户特征勾画、学习路径关联等方式,服务区域的因材施教?作者所在的苏州工业园区做了大量卓有成效的探索,以期为中国因材施教的全面推进提供借鉴。

关键词:因材施教;数据;画像;路径

中图分类号:G434  文献标识码:A  论文编号:1674-2117(2022)01-0082-03

近年来,随着信息技术的不断发展,网络学习平台应用、教育大数据的应用也全面展开,每个学习者的思维路径、心态变化、学习起伏等学习过程都能通过大数据反映出来,而且大数据平台还可以根据每个学习者的学习状况定制独一无二的学习方案,实现大规模因材施教,进而帮助教师展开轻负高质的路径创新。[1]

● 构建数据体系,为因材施教奠基

教育大数据主要包括发生在教育活动中的“学、教、管、测、评”五大类别的数据,既有过程性数据,也有结果性数据,既有基础性数据,也有主题性数据,要实现因材施教,就必须做好这些数据的汇聚与融合。

1.统整研发,汇聚数据

大数据时代的因材施教需要整体思考构建,实现数据汇聚。因此,区域统整模式下的“整体规划、分步推进”研发平台体系尤为重要。笔者所在的苏州工业园区(以下简称“园区”)全面落实“区校联动,四建四强”的思路,深入推进区域共享的平台体系建设。区域层面着力“四建”,即“建教育城域网、建专有云资源、建基础数据库、建各类应用平台”,学校层面着力“四强”,即“强教师队伍培养、强个性资源开发、强特色品牌创建、强整合创新应用”,这样就统整了数据汇聚通路,让数据融合成为可能。

园区基于问题导向、需求导向、应用导向,以“学生E(易)学习”“教师E(易)教学”“行政E(易)管理”“家庭E(易)沟通”“社区E(易)服务”这五E(易)目标为追求,先后完成了智慧教育枢纽平台一期——“一库一门户六系统”、二期——“双线五块”、三期——“一站三块六系统”等项目统整研发工作,全面架构了面向“学生、教师、行政、家长、居民”的平台体系,申请了国家“易加”商标,形成“易加”品牌,为园区各级各类中小学夯实了因材施教的基础支撑。[2]

2.标准研制,融合數据

融合平台所汇聚的数据,让数据真正“活”起来服务于因材施教,需要教育数据标准的支持。园区针对区域教育信息化建设与应用实际,采取“高校专家引领、政府支持、企业设计、学校参与”的UGBS研究模式,形成了《苏州工业园区教育信息化数据标准白皮书》,其中包括标准管理规范、基础代码规范、基础数据规范、主题数据规范、数据接口规范等五大部分,涵盖“学、教、管、测、评”等数据平台建设与应用的诸多方面,让教育内外数据融合成为现实。

一方面,通过智慧教育数据仓构建,为用户提供统一用户认证、单点登录、统一门户空间等服务,同时以“学、教、管、测、评”五大类应用数据为基础,逐步沉淀结构化和非结构化数据,形成基础大数据和各类应用主题大数据,通过数据治理,为各类用户提供多维度多层面的显性画像,为“个性学、智慧教、精准管、科学测、智能评”提供隐性数据关联驱动,构建教育大数据应用闭环;另一方面,智慧教育作为智慧城市的重要组成部分,横向实现与智慧城市各板块数据勾连与交换,纵向实现与国家、省、市平台数据的对接与融通,构建全数据应用体系,保障因材施教的基础牢固。[3]

● 用户特征勾画,为因材施教循证

有了数据的汇聚与融通,下一步就是充分理解数据,利用数据勾画学习者特征,定位长短板,为学习者画像后,有效循证,使教育教学从“人工经验型”走向“智能实证化”。

1.多层级画像,广泛循证

理解数据,必须多层级进行。基于数据仓,汇聚“学、教、管、测、评”等各类基础数据和主题数据,可以形成区域、学校、教师、学生以及学段、年级、班级等多层级用户画像。这些画像从各个角度为因材施教循证。基于调研数据的招生压力分析能够并联性地给出教师配比与学校布局建设预测,助力区域优质均衡发展,助推因材施教;基于学校过程性的数据采集与分析能够定位优势与不足,形成发展报告,让学校更好地配置校内资源,让因材施教更科学;基于教师发展的常态化、过程性数据采集,能够定位教师发展的长短板,让因材施教的实施者更好地成长;基于监测的学情分析报告,能够为精准教学提供支撑,让因材施教有的放矢。因而,通过多层级的深入理解数据,最终为人才的培养提供依据。

2.多维度画像,立体循证

画像维度越多,用户呈现就越“立体”,理解就更全面。因此,园区以“立德树人、全面发展”为评价主要指针,以教育部中小学教育质量综合评价五大指标为参照,研制了“园区教育质量综合评价的指标体系”;从学校发展、教师发展、学生发展、教育内部满意度、教育外部满意度这五个维度构建学校发展五星评价指标,为学校发展多维画像;立足“知识点、能力点、素养点”全面评测,研制学科核心素养测评指标,绘制适合园区生情的中小学语文、数学、英语、物理等学科的核心素养图谱;学生的思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践这五个方面架构学生“小五星”综合素质评价体系,用数据跟踪学生成长轨迹,绘制学生综合素养图谱,对学生个人从小学到中学的综合素质发展进行全程、多维画像,真正了解学生的特征需求,落实全面发展的目标。

3.多轮次画像,深刻循证

在用户画像中,过程数据往往比结果性评价更为重要。园区注重科学性,对区域、学校、学生进行多轮次画像,输出评价报表100多份,真正实现“一校一报告、一人一图谱”,实现了“历史性数据、过程化记录,学校看发展、学优扬特长、学困补短板”的因材施教新样态。需要注意的是,用户画像不是为了评判好坏,只是客观真实地记录与呈现其特征,为精准服务循证;同时,其使用对象也是有权限的,数据安全与规范将充分保障用户数据隐私与数据安全,确保数据应用行稳致远。

● 资源生态建设,为因材施教滋养

1.本土化路径,让滋养更生态

为了全面贴合区域学生的学习需求,园区组织全区教师全面参与开发建设,形成了一套本土化建设路径:区域成立资源建设核心组,由学科教研员引领,重点构建知识点和素养点体系;区校技术团队支持,组织制作技术专项培训;骨干教师示范,带头制作学科微课样板;学科教师全面参与,落实常态化微课制作;教育行政出台机制保障,激励资源开发生态形成。实践证明,园区这一本土化、体系化、结构化、精品化、多元化、生态化的开发路径为区域因材施教提供了务实高效的资源载体。

2.全覆盖样态,让滋养更丰富

因材施教离不开区域教育优质均衡发展,而这一目标的达成,有赖于优质教育资源覆盖面的不断扩大。因此,要有效提供“资源”“课程”“习题”三大金库。“资源库”以微视频为主,实现所有年段、所有学科、所有国家课程教材章节和知识点的全覆盖,并充实校本特色课程视频资源,以满足学生自主、个性化的学习需求;“课程库”整合学习目标、学习内容、学习资源、学习评测的课程包结构化呈现,让系统化学习更为便捷,师生互动更为丰富;“习题库”提供在线试题,满足园区教师在线命题、制卷、批阅、统计等,支撑学生实时自主评测学习。

3.关联性呈现,让滋养更适切

所谓资源关联性,是指资源的组织形态关联,资源是体系化的,不是零散的,是按一定规则聚合的,其类型多样并进行分层设计以满足应用。一方面,以知识点、教材章节为线索的结构呈现,方便资源的查找与使用;另一方面,以二维码为线索的关联呈现,方便结构化分发与自主调用。每个微课对应的二维码,可以结构化组合,打印发给学生,学生可随时扫码学习。

当然,除本土化开发资源建设外,还要购买引进优质的社会化资源,并与上级公共资源平台对接,形成全面融合的大资源体系。

● 学习路径关联,为因材施教定制

1.即时反馈,高效学习

针对学生的学困点进行及时分析与讲评,是提高学习效率的重要途径,也是因材施教的重要抓手。一方面在课堂产生的学情综合报表,能够让教师快速把握讲评重点,指导学生抓重点纠错,提高课堂效率;另一方面,在课后还能依托数据查看每个学生的错题,判断错误归因,实现高效的个体纠错与辅导,达成高效学习。

2.监测分析,针对学习

关注过程问题诊断的质量监测,能够及时准确把握校情、学情,准确定位不足,从而引导有针对性的教与学,达成因材施教。监测学生知识点的掌握情况、关键能力及学科素养点,并进行学情数据全采集,及时对学生各学科历次成绩跟踪对比,全自动记录跟踪学校、班级及每位学生的学习波动和成长历程,同时通过雷达图等多样化的图表方式展现,帮助教师把握学生薄弱知识点,进行精准解析和教学指导,实现学生精准针对的学习。

3.路径选择,按需学习

评价体系要从学生的视角出发,利用学习分析技术,对学生的思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践等进行分析,为学生提供精准化画像,及时循证并“私人定制”个性化的学习路径。例如,以夯实基础为目的的“消灭错题”、以查漏补缺为目的的“智能学案”、以精准突破为目的的“个性辅导”等。

总之,在信息化高速发展的今天,园區通过数据汇聚融通、用户特征勾画、资源生态建设和学习路径关联,让因材施教有据可查、有道可依、有章可循、有路可走,让教育突破固定场所、时间和人员的限制,使泛在学习成为可能。

参考文献:

[1]肖年志.区域智慧教育枢纽平台建设实践与创新[J].中国信息技术教育,2016(21):11-14.

[2]肖年志.区域智慧教育持续推进的机制创新——以苏州工业园区为例[J].中国教育信息化,2016(26):76-78.

[3]钟绍春.课堂教学新模式构建方向与途径研究[J].中国电化教育,2020(10):40-48.

作者简介:肖年志(1966.09—),通讯作者,高级教师,本科,苏州工业园区教师发展中心信息中心主任,信息技术教研员,研究方向为区域智慧教育、教育大数据、智慧学习服务。赵卉(1985.08—),一级教师,硕士研究生,苏州工业园区教师发展中心信息中心教师,小学语文(信息化)研究员,研究方向为区域智慧教育、融合信息技术的教与学方式变革。

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