大数据背景下我国“精准教学”实施环境剖析

摘 要：在大数据浪潮的席卷下，要全面提升我国的教育质量和教育竞争力，精准教学开始成为众多院校尝试的教学方法。文章梳理了精准教学的发展背景，我国实施精准教学的必要性以及当前在制度政策和技术层面开展精准教学的现实条件，以期为精准教学的深入研究和实施提供参考与借鉴。

关键词：精准教学; 政策制度; 数据

中图分类号：G434               文献标识码：A  文章编号：1006-3315（2019）06-164-003

2016年，谷歌人工智能AlphaGo战胜世界围棋冠军的消息，开启了全球认识人工智能的新纪元。时至今日，人工智能在农业、医疗、交通、物流等众多领域的重要性日渐凸显。“未来是属于人工智能的时代”的观点正在成为众多有识之士的共识。在这新一轮的世界竞争浪潮下，从2017年开始，我国连续3年将“人工智能”相关内容写入政府工作报告，这意味着研究和推广人工智能及相关产业已经上升到国家战略层面，其重要性不言而喻。为应对“智能+”社会所带来的机遇与挑战，我国教育界的教育思维和教学方式也正在经历着前所未有的变革。

伴随着人工智能与教育的进一步融合，起源于美国的“精准教学”逐渐进入到国内院校和教育研究者的视野内。它以信息化和大数据为基础，旨在通过在教学目标的设定、教学资源的设计输入、教学过程中的练习与记录、教学干预与预测环节更为高效和精细化的动态管理，实现提升教学效果、衡量教学效果的目标。本文将着重总结并探讨目前在我国开展“精准教学”的软环境和硬环境现状，厘清目前“精准教学”的发展程度和发展阶段，为精准教学的研究和实施提供有价值的参考信息，同时展望未来精准教学发展的趋势。

一、何为“精准教学”

“精准教学”（Precision Instruction，PI），源于上世纪60年代的美国，由美国奥格登·林斯利（Ogden Lindsley）基于斯金纳的行为学习理论提出，用来追踪小学生的学习表现和支持数据决策（Binder 1988）[1]，后来逐步在美国初高中的语言、数学课堂上被广泛推广和使用。它通过标准变速图表，记录汇总学生学习行为的频率数据，以此来追踪学生学习习惯和行为模式的变化，借此对教学效果进行有效的评估和反馈。从20世纪70年代开始，欧美对于精准教学在促进学生阅读、数学教学等方面的研究已取得一定成果。如格里芬、默塔等人（Griffin & Murtagh 2015）进行的一项为期8周精准教学干预实验，证明精准教学有助于提升学生的阅读准确率、流畅度和综合语言运用能力;斯特罗姆格伦、伯格-莫滕森等人（Stromgren & Berg-Mortensen 2014）对学生进行的乘除法教学的实验研究证明精准教学对促进数学教学效果有一定作用。[2]结合相关文献及研究理论，课堂精准教学的基本模式包含如下环节（图1）

1.课前基于调查而得的学习者模型，精准设计细化教学目标，重组教学内容，并据此进行精准备课，有针对性地开发各类教学资源;

2.课中借助大数据、云计算的数据，做好学生学习行为数据持续性的检测和记录;

3.课后进行数据诊断和分析，分析学习者的学习行为特征和问题，具体问题具体反馈，有针对性地“击破”和调整，并将相关经验引入后续的教学设计和准备中去。

由于精准教学对信息技术和教师素养有较高的要求，目前我国“精准教学”的研究和应用尚未形成体系和规模。近几年，随着教育信息化的深入推进，“精准教学”逐渐开始成为我国教育研究者一大研究新热点，其中较早系统提倡精准教学的是华东师范大学的祝智庭和彭红超（2016）。但总体而言，我国精准教学的研究和应用还处于初始阶段，精准教学的尝试主要集中于中小学，研究的对象多为某一门课程，研究的内容多为精准教学的某一个环节，在理论研究和实践经验方面有待进一步填补相应空白。

二、我国实行“精准教学”必要性

2019年3月李克强总理的政府工作报告中，再一次提及“双一流”建设，即世界一流大学和一流学科的建设。这是连续第5年“双一流”出现在政府工作报告中，是继“985”，“211”工程之后，党中央、国务院在教育领域做出的又一重大战略决策。教育，与国家综合国力和竞争力息息相关，最新的世界竞争力报告（表1）显示，我国综合竞争力位列世界137个国家地区中的27位，相较过去有了极大提升，但与综合竞争力相关的教育指标排名，仍存在突出短板，尤其是数学科学的教育质量、创新能力方面明显不足，与美国、日本、新加坡等发达国家存在较大差距。为解决教育上的短板，我国努力提升财政教育经费支出，2017年国务院印发的《国家教育事业发展“十三五”规划》中规定，“保证国家财政性教育经费支出占国内生产总值的比例一般不低于4%”。截止到2017年，我国财政性教育经费投入占GDP比例连续6年超过4%，虽然这距离国际平均水平仍有一定差距（2015年，世界平均水平为4.814%），但对于GDP基数大、增速快的我国来说绝非易事。要在未来一段时期全面提升我国各层级的教育水平和教育质量，理念和技术上的更新变革刻不容缓，尤其当前进入到大数据时代，能够实现“科学、精准、智能”目标的数据驱动型教学模式将会开启教育的新纪元，而精准教学则是符合上述目标的行之有效的方式之一。

三、“精准教学”实施的相关政策机制构建现状

（一）国家层面相关政策

要全面推广实施大数据支持下的“精准教学”，首先要有完善的制度框架和机构体系建设，目前我国正在加快上述相关工作的进程，通过相关资料的收集，目前国家层面和相关教育部门的几项重要文件制度为精准教学的进一步推广提供了指引和保障。

2017年7月，国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》，提出要利用智能技术推动教育教学方法改革。至此，人工智能在教育领域的发展问题正式被提上国家日程。同年，人工智能首次写入两会政府工作报告。

2018年4月，教育部印发《教育信息化2.0行动计划》，该计划标志着中国教育信息化事业将进入全面加速期。计划中提出，到2022年要基本推动实现“三全两高一大”目标：教学相关应用覆盖全体师生，数字校园建设覆盖全体学校;构建“平台+教育”服务模式，完善各层级数字资源服务共享体系;打造人人皆可学的网络学习空间;加强培训，全面提升师生的信息素养等[3]。未来构建起网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系是大势所趋，也是构建学习型社会的必经之路。

2019年2月，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》。这是我国第一个以教育现代化为主题的中长期战略规划。其中再次强调，要保证财政性教育投入稳定增长，要推动教育信息化变革，使教育资源借助信息化技术实现互通互联，打造好教学、管理和服务平台，促进教育精准化管理和科学化决策。

在相应制度政策的号召和推动下，教育相关部门也正在加紧步伐推动政策落地实施，如2018年8月，教育部教育管理信息中心公布了全国190余件“信息技术与教育教学深度融合”典型案例，作为成果进行推广和发表;2018年11月，教育信息化专业委员会开展“基于大数据的个性化精准教学模式创新研究”专项课题申报和立项工作，推动精准教学的理论研究工作。

（二）浙江探索案例

目前，各省份关于教育信息化精准教学的尝试也在如火如荼开展之中，以笔者所在浙江省为例，我们可以看到事实上各省份都在争取构建独具特色，具备竞争力和代表性的精准教学模式。

2017年11月，浙江省启动省内精准教学实验项目，由省内27所学校率先开展为期3年的精准教学研究，探索相关的方案模式。同年12月，召开全省大数据背景下精准教学研讨会。

2018年2月，浙江省与科大讯飞建立浙江省基础教育精准教学研究院，共同研究人工智能大数据背景下的精准教学问题，促进新型教育产品和相关技术的研发和创新，推动大数据精准教学“浙江模式”落地;8月，举办4期“基于智慧教育环境的精准教学设计与实践”培训班，开展精准教学理论和实操的师资培训;12月，浙江省教育厅出台《浙江省教育信息化三年行动计划（2018—2020年）》。

2019年2月，发布《2019年全省教育技术工作要点》，全面铺开9项重点工作，如深化同步课堂试点，提升教育技术装备水平、加快推进数字高校建设等。

“不积跬步，无以至千里”，虽然信息化背景下精准教学的实践和推广仍处于起步阶段，但作为基石和框架，从国家层面到各省市级层面，相关制度的健全和机制的构建释放出重要信息，即精准教学符合当前社会经济的发展趋势及需求，相关的尝试和探索不是个别案例和行为，是关乎教育质量和国家竞争力的重要举措，作为教育从业者，我们必须要具备这样的全局意识，才能切实做好教育教学的转型和创新。

四、“精准教学”实施的相关技术支撑和发展

精准教学，旨在用数据读懂学生，把控教学。俗话说工欲善其事，必先利其器。过去在传统教学环境下，囿于技术条件，精准教学的理论研究与实际应用不容乐观。但当前伴随教育大数据及相关技术工具的发展，学生的学习数据逐渐成为可捕捉、可量化、可传递的信息，这为开展精准教学的尝试和探索提供了极大便利。

（一）教育信息数据综合大平台的构建

要实现精准教学，首先要构建相应的信息数据综合大平台，提高信息的互补性和流动性。通过国家教育研究院的调查和盘点，发现教育部目前常态性汇集数据共有600个数据库以上（未包含规划中与保密性数据库），地方教育局处构建的数据库更超过800个[5]。这足以说明目前我国教育信息资源总量极为丰富，但不容忽视的一个问题是，各数据库之间无法互通有无，信息孤岛大量存在，这导致信息的利用度和有效性大打折扣。未来如何打通各数据库间的壁垒，比如打破地域、学科、教育层级之间的界限，需要进一步研究和探讨。

（二）教育教学APP的选择和辅助

除了大平台的构建外，作为精准教学的实施主体，教师是否拥有行之有效、可供选择的教学技术以及具有教学相关功能的APP软件，直接关系到精准教学的实施过程和后期数据分析反馈的效果。目前在我国院校内教师使用的教学APP主要有如下5大类（表2），可辅助教师在课堂资源编汇、课堂效果呈现、课堂效率提升、课程效果检测的方面发挥积极作用，比如“猿题库”可基于教育大数据技术判断学习者的个性特点， 然后通过对学习者进行一对一智能出题， 引导学习者进行个性化学习。

利用教学APP辅助和监测教学成为近期各大院校着力推动的教学改革。但在这一信息化的浪潮中，我们也应看到，首先，大多数教学类APP定位不明确，功能趋同，教师难以根据需求做出合理有效的选择;其次，分教育阶段、分学科的教学APP总量不足，种类稀少，教师在相关学科开展信息化教学管理显得有心无力;此外教学APP对于信息的收集、师生隐私的保护力度不足，一旦发生信息泄露将产生严重后果。因此，加快建立教育APP相关的制度和标准，规范市场，细化分类，是下一步教育部门和教育从业人员应当考虑的问题。

（三）数据挖掘技术的开发和利用

要使教学数据产生价值、形成决策，最终需要依靠数据挖掘和分析工具（平台）。结合中国基础教育大数据发展蓝皮书（2016—2017）的分析，目前教学数据的分析技术主要存在于三个领域，即学习评价模型，学习行为分析模型和学习干预模型，其中学习行为的数据挖掘分析是核心，包括聚类分析，关联分析，离群点检测数据，交互性分析等。例如，针对某些学生的异常学习情况及不同于多数学生的一些偏差，可借助离群点检测数据进行捕捉，进而可以为其提供个性化的指导。想要查找相关数据间的联系，比如学生个性和学习行为间的关系，则可采用关联分析技术进行探究。目前在我国的大数据精准教学领域，最具代表性的是极课大数据以及科大讯飞的智学网。极课大数据拥有自主研发的AI教育智能平台，可通过图像识别、计算机深度学习等人工智能技术，动态化采集教学数据，并进行大数据智能分析。目前全国已有3200多家学校引入极课大数据平台，其在提升教学品质和质量方面已取得不俗成效。

总体上，近年来数据挖掘技术有了极大的丰富和提升，这为更加精准地进行教学分析和干预提供了技术保障，但这一类技术专业性强、费用投入大，如何真正做到为教师所用，使教师真正会用并用到实处，恐怕还尚需时日。此外，相关的数据挖掘技术是否和具体的校情学情相适应匹配，教师是否具备相应的数据操作素养，都关乎实现精准教学的关键环节。

大数据支持下的精准教学模式，其探索和尝试的步伐已逐步在我国各大院校展开，而要完成这一教育教学的转型，要多措并举齐发力，包括政策的铺垫、技术的落地以及人才的储备。目前我国对于精准教学的研究仍处于起步阶段，未来仍需要在实践中不断进行实践探索，走出一条具有中国特色的精准教学之路，以此来满足人民群众对于高质量教育的期许。

参考文献：

[1]Binder，C.1988.Precision teaching：Measuring and at-taining exemplary academic achievement[J]Youth Policy，10（7）：12-15

[2]段沙，周怡.“精准教学文献综述”[J]英语教师，2017（24）：65.

[3]教育部.教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知[EB/OL]（2018-04-18）http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html

[4]李姗姗，林雯，李秋梅.“教育APP课堂应用策略初探”[J]中国教育信息化，2018（13）：28.

[5]方梦浩.“大数据分析在教育发展的应用”[J]信息与电脑（理论版），2019（3）：159.

[6]杨现民.“2016—2017中国基础教育大数据发展蓝皮书” [DB/OL].（2018-05）https：//max.book118.com/html/2018/1015/7150012033001153.shtm

[7]朱轩，崔晓慧.“智慧教学环境下高职院校精准教学模式的设计研究”[J]常州信息职业技术学院学报，2018，17（3）：32-35