数字技术驱动职业教育精准教学的隐忧审视与发展路向

［摘要］在教育数字化转型背景下，数字技术驱动的职业教育精准教学在推动教学范式科学化转向和满足学生个性化学习方面取得了显著成效，但也面临着过度数据化遮蔽教学活动的复杂性与整全性、数字技术依赖削弱教育主体的主体性地位、数字技术使用泛化导致教学过程偏离其本真等现实隐忧。为了有效应对现实隐忧并优化精准教学的实施，需明晰数字技术与教育的关系，确立数字技术应用的边界，使教学回归育人本位；创新育人范式，协调“教”与“学”，促进数字技术与教学深度融合；增强算法透明度，强化数字化教学制度规约，规避技术风险。

［关键词］职业教育；精准教学；数字技术；个性化教学；主体性

［作者简介］周钦（1989- ），男，湖北武汉人，深圳职业技术大学技术与职业教育研究所，助理研究员，博士。（广东  深圳  518055）

［基金项目］本文系2023年度深圳市教育科学“十四五”规划课题“技术治理视域下高等职业教育项目制治理的运作逻辑与优化路径研究”（项目编号：yb23015）和2024年度深圳职业技术大学校级质量工程课题“具身认知视域下‘双线混融’教学促进职教学生深度学习的行动研究”的阶段性研究成果。

数字化是未来教育的必然趋势。《中国教育现代化2035》指出，要利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。党的二十大报告指出“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”。《教育部2022年工作要点》强调了“实施教育数字化战略行动”的重要性，旨在利用信息化与数字化技术促进教学方式的创新和教学效率的提升，进而以高水平教育数字化引领教育现代化。在职业教育数字化转型的背景下，智能技术与课堂教学的深度融合，为职业教育教学实践开辟了新的路径，推动教学范式向精准化和个性化方向发展。“精准教学”（Precision Teaching）概念，由林斯利（Ogden Lindsley）在20世纪60年代基于斯金纳（Burrhus Frederic Skinner）的行为主义学习理论提出［1］。早期的精准教学主要通过测量学生学习表现来指导教学决策，但由于技术限制和行为主义理论的局限性，这种方法曾被批评为过于强调行为结果，忽视了学习过程中学习者的个性化特征［2］。随着智能技术的发展，精准教学的内涵从“始于证据”向“基于数据”拓展，不仅包括对直观数据的运用，还涉及对数据进行深层次的分析与解读，为教育者在教学设计、教学决策、学生指导以及个性化干预等方面提供科学依据，促进教学实践的整体优化。

在职业教育领域，数字技术驱动的精准教学正逐步成为主流趋势。然而，对数字技术的过度依赖也催生出一系列现实隐忧。鉴于此，本研究旨在深入探讨数字技术驱动职教课堂精准教学的价值意涵与技术路径，审视其可能带来的内生性隐忧，并有针对性地探索发展路向，以期为职业教育教学数字化转型发展提供理论依据和实践参考。

一、数字技术驱动精准教学：数字时代职业教育教学范式的应然变革

《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》明确强调了运用现代信息技术来推动人才培养模式改革的重要性。在“智能+教育”的背景下，精准教学作为数字化教学的核心实践，不仅为教师的精准化“教”和学生的个性化“学”提供了必要支持，而且标志着传统教学模式向更科学化、更个性化的现代教学模式转型。

（一）“以测辅教”：推动职业教育教学范式的科学化转向

精准教学的核心在于其“精准”本质，典型表现是将数据与教学紧密结合，并基于证据驱动提升教学的科学性。这种方法论的核心机制“以测辅教”，不仅延续并加强了学习测评在教学决策中的科学依据作用，而且通过技术的应用将科学取向的教育思想贯穿于教学活动的全过程［3］，包括对学生学情的精确诊断、教学目标的精准定位、教学过程的精准设计以及教学评价的精准实施。

学情诊断和分析是实施精准教学的必要前提。基于“学习者最清楚”原则，精准教学将学习者的学习表现作为教学决策的重要依据。“学生画像”（Learner Profile）通过对学生的学习偏好、学习行为和学习痕迹进行深入分析，提取并标签化学习者的特征，构建出一个全面而详细的学习者模型。学习者模型能够可视化表征学习者的学业水平，帮助教师准确了解学生在职业技能方面的优势和不足，实现精准施教。

在教学目标方面，利用数字技术提供的学情数据报告，教师能够全面评估学生的学习需求和知识经验水平，进而科学研判教学目标序列的逻辑关系。这种基于数据的方法使得教学目标的设定不再仅仅依赖于教师的主观经验，而是建立在量化的、客观的数据分析基础之上，确保教学目标更加适切学习者最近发展区，从而实现“以教定学”向“以学定教”的转变。

在教学过程方面，通过综合分析海量的伴生性和过程性数据，教师可以基于学生的学习行为、成绩趋势和互动反馈等多维数据，更有针对性地调整教学策略，快速有序地重构教学内容，确保教学活动与学生的实际能力和学习状态紧密对接。

在教学评价方面，精准教学从多维度和多粒度的视角对教学数据进行贯通式分析，构建全面客观的评价框架。此外，基于伴随性学习数据的诊断和分析，不仅能精准定位个体的学习障碍及需求，实现精细化的评估、诊断和反馈，而且能使过程性评价和预测性分析“有据可依”，促进过程性评价与结果性评价有效结合。

（二）精准个性教学：从单一泛化式教学向个性化培养转变

与传统职业教育教学模式不同，精准教学有效破解了规模化教学与个性化培养的矛盾。以数字技术为媒介，精准教学能够基于学生的知识技能和社会适应性进行教学内容和学习路径的“量身定制”，满足学生差异化的学习需求，促进学生职业技能的有效提升。

1.因材施教，实施个性化教学。精准教学通过数据分析学生的知识能力、社会适应性和职业胜任力，从而制定符合学生个性化学习需求的教学目标，确保教学内容与未来真实工作场景中的技术技能实践紧密相关。此外，利用教育数据分析技术，教师能够精准定位学生的学习进程，并根据“学情画像”设计出层次化、有梯度的学习任务，实施差异化教学。

2.以学生为中心，促进自适应学习。精准教学通过数据挖掘和学习分析技术，深入了解每位学习者的认知特征和学习需求，使教师能够基于学生的学习能力或技能水平动态进行自适应资源推送，实现学习者与学习资源的双向匹配。

3.精准促学，提供适切有效的教学干预。精准教学对学生的学习投入度、技能实践效果、学习态度等进行追踪诊断，并将评价结果以“精准画像”等可视化方式表现出来，有助于教师及时发现学习过程中的显性困境及潜在问题，为学生提供个性化、适切性的教学干预和学习支持。

二、数字技术驱动职业教育精准教学的隐忧审视

从整体上看，数字技术驱动的精准教学不仅实现了对教学目标、教学过程和教学评价的精确设计与执行，而且促进了学习者的个性化与自适应学习。但不可否认的是，这种教学模式也给职业教育教学带来了多重隐忧，呈现出明显的“双刃剑”效应。

（一）过度数据化遮蔽教学活动的复杂性与整全性

在精准教学中，算法逻辑被用于映射教学活动，这种数字化映射在全面性和准确度方面存在一定科学性隐忧。教育学家比斯塔（Gert Biesta）明确指出，不确定性构成了教育的逻辑起点，教育的真正挑战在于应对这些不确定性，而非简单地消除它们。［4］当前，精准教学在实践中大量运用教育数据挖掘和学习分析技术，主要集中于搜集学生的外显学习行为数据，却往往忽略了教学过程中的非量化因素，如学生的综合职业素质、创新思维等，这些因素的复杂性和动态性难以通过数字技术构建的“学生画像”准确表征。就此而言，精准教学所依赖的数据算法主要处理的是教学对象或现象的表层数据，未能全面复刻学生的现实样貌，其表征能力在很大程度上低于教学活动的实际复杂性，尚不足以深入挖掘教学的本质。

进而言之，算法本体论的真正风险在于将“人”数据化和标签化。经由数据的压缩与折叠，教学活动被置入一种强计算主义的运行模式中，学生的个性化特征，包括情感、个人特质、价值观等被化约为庞大算法体系中一个个可计算、可分类的数据集。用被数据化的人取代现实中的人，不仅在一定程度上忽视了受教育者的个性化特征和多维复杂性，而且掩盖并扭曲了职业教育教学的真实性和动态性。

在技术层面，精准教学侧重于构建教学过程与学习结果之间的联系，即通过数据建模，探索教育对象的学习效果与学习内容、资源、教学方法以及学习行为等变量之间的相互关系［5］。但严格来说，这些变量之间的关系主要是统计上的相关性，而非因果关系，客观上未能准确区分不同教学场景下相似数据的独特含义。因此，虽然此方法可揭示教学现象的整体特征和趋势，但难以深入理解和表达学生个体的独特性需求。若应用不慎可能因“管中窥豹”而做出不恰当的教学决策，从而对学生的学习体验和能力品质发展产生不利影响。

（二）数字技术依赖削弱教育主体的主体性地位

在数字时代，“教师—技术—学生”构成职业教育教学主体关系的核心。然而，一旦数字技术超出其辅助角色，开始主导教与学活动时，就不可避免地会削弱乃至降低师生的主体性地位。

1.数字技术依赖削弱教师的主体性地位。在传统的职教课堂教学中，教师作为知识的传递者和教学活动的主导者，拥有决定教学内容和教学方式的自主权。随着数字技术的介入，其强大数据处理能力造成部分教师过度依赖算法结果，忽视自身基于经验和直觉的教育实践智慧，从而逐渐削弱了教师在课堂中的主导地位。正是在教师主体性与数字技术主体性的此消彼长中，教师深入理解学生、因材施教以及对教学情境进行独立研判的能力受到削弱，最终引致数字技术对教师的反向驯化。在此意义上，教师的主体性地位与数字技术的物象化之间形成了一种倒置，使得教师从数字技术的主人逐步沦为侍从，从决策者逐步沦为服从者，从而引发一种主客体角色互换的危机，进一步加剧了教师的主体性迷失。

2.数字技术依赖削弱学生的主体性地位。在精准教学中，数字技术在为学习者提供定制化学习体验的同时，也在一定程度上挑战着学生的学习主体性。首先，个性化学习资源的点对点推送，尽管为学生提供了量身定制的学习方案，却可能使学生成为知识的被动接收者。学生可能过分依赖技术提供的即时解答和便捷的学习路径，忽视亲历探索和深入学习的重要性。这种“快餐式”学习方式容易使学生形成思维惰性，沉浸于数字技术营造的思维舒适区内，缺乏对知识的深层次理解和批判性思考。其次，数字技术的应用将知识分解成更细的粒度，越来越精细的知识颗粒度虽然便于快速获取信息，却加剧知识的“碎片化”，不利于学生形成完整的知识体系。更为关键的问题是，在算法崇拜情结下，个性化推荐可能导致“信息茧房”效应，削弱学生的信息自主选择权，使学生只能听到“茧房”内的“回响”，导致学生接收信息的窄化，加剧个体在知识视野上的局限性。［6］

（三）数字技术使用泛化导致教学过程偏离其本真

在数字技术深度融入职业教育教学的当下，精准教学可能导致教学过程偏离其本真。这种由于数字技术使用泛化引起的偏离，不仅改变了知识和技能的传递方式，更深刻地影响着职业教育的核心本质和根本目标。

1.精准教学固化知识本位，未能充分体现职业教育实践导向。职业教育的类型属性决定了其教学过程以实践为导向，旨在培养学生掌握与工作直接相关的知识和技能。然而，精准教学的内在逻辑主要源自斯金纳（Burrhus Frederic Skinner）的行为主义学习理论，强调任务刺激与学习反应之间的关联机制［7］。这种教学逻辑可能未充分体现职业教育应有的类型特征，进而对职业教育的实践性本质和学生职业适应能力的发展带来挑战。

“行为流畅度”作为精准教学的一项关键指标，用于评估学生的学习状况，其通过计算单位时间内特定目标行为的出现频率来衡量学生的学习表现。［8］从现实来看，精准教学倾向于借助海量的习题和练习来加强对知识和技能的巩固。这种做法强调知识的本位价值，旨在增强认知意义上可以被表征的“智能”，却可能忽视学习者学习过程中的非智力因素，以及在操作经验中形成的缄默性知识，导致教学从具体实践和情境中脱离，进入一种“去情境化”和“去过程化”的纯知识和技能授受状态。但事实上，现代职业教育首先需要将职业领域、工作实践领域的技术技能标准和内容通过特定的教育学转化，使教学内容符合人才成长对技术技能的需求，实现“再情境化”［9］。就这一点来说，如果教学过程过分注重知识和技能的传递，而忽视对技术和工作任务负载价值与意义的深入挖掘，可能会导致学生对工作场域缺乏系统认知，从而造成所学内容与实际工作需求脱节，引发“所学非所用”的窘境。