論大數據的教師移動培訓課程設計論文
摘要：教師培訓領域供給過剩，又難以精準滿足教師需求的問題越發凸顯。如何有效發現教師的真實需求，精準匹配教師發展需求進行課程設計值得深入研究。該文從大數據技術以及移動終端對發現教師需求、設計培訓課程滿足教師需求的優勢上加以分析、闡述，并提出了基于大數據的教師移動培訓課程的設計與開發模式，以期為未來的教師培訓課程開發提供借鑒。
關鍵詞：大數據；教師培訓；移動培訓課程
一、引言
伴隨不同國家學生核心素養的研究與發布，教育領域越發關注當下以及未來社會我們要培養什么樣的人才、如何培養人才等核心問題。這些核心問題的解決則離不開教師的成長與發展，給教師隊伍建設帶來的挑戰也越來越大。教師培訓是教師隊伍建設的重要途徑之一，在過去幾年時間里，從國家、地方、到學校，各種類型、不同層次的教師培訓開展的如火如荼，然而仍然存在著各類問題。王阿習、陳玲等[1]提到教師培訓內容的設計缺乏針對性、脫離真實的教學情境，培訓知識缺乏實踐轉化。趙德成、梁永正[2]指出不少培訓在一定程度上促進了教師的觀念更新，但對教師教育行為轉變和個人績效提升的影響卻十分有限。導致這種問題的原因有很多，其中最為根本、具有決定性影響的一個原因是未能做好教師培訓需求分析。筆者曾在2015年對北京市2213位教師就培訓的效果進行了問卷調查，67%的教師認為培訓內容很難在教學現場得以應用轉化。從教師培訓的一般流程來看，培訓的需求分析直接決定了培訓目標的界定、課程的設計與開發、實施與后續的效果評估。可見，培訓從需求分析開始，如果無法體現教師的實際需求，也會導致培訓課程的應用效益，與教師工作實踐難以有效對接等問題。因此，如何有效地發現教師的真實需求，并精準匹配教師發展需求進行課程設計值得深入研究。
二、確定教師培訓需求存在的問題
筆者訪談了北京市級以及十幾個區級培訓機構的中小學教師培訓負責人，發現目前教師培訓課程的需求確定多數是在培訓開始之前，通過對教師代表以及學校管理者等進行問卷調查、訪談等方式進行，進而確定課程內容。通過問卷與訪談等方式來確認培訓需求，限于問卷、訪談提綱設計能力、答卷人解讀能力以及答題人心理因素的制約等因素，所得需求常常不能完全反映教師的實際需求。教師是實踐性極強的職業，其在工作情境中所遇到的問題與需求多是多元化與立體化。通過問卷或者訪談的方式無法反映教師在專業發展中變化的動態需求。趙德成、梁永正也指出了上述的培訓需求確定方式存在的局限性。首先通過問卷等方式基于教師的主觀愿望來確定需求可能失之主觀，教師自我報告的需求未必都是真正有意義的培訓需求；其次，簡單地從校長等管理者的角度提出的績效差距識別培訓需求又可能失之籠統，分析者需要對績效差距形成的原因進行深入分析。只有通過取長補短，將兩種理解整合起來，既關注教師的主觀愿望，又重視績效差距及其原因的深入分析，才能更為準確、有效地識別培訓需求。基于此，如果培訓課程的設計與開發僅僅以問卷、訪談的方式來確定課程內容則顯得不夠全面、真實，不能夠滿足教師動態的需求，其使用效果與效率也會受到影響。教師的專業發展需求存在著個性化、生成性、情境性、復雜性與模糊性等特征，很難通過問卷調查或者短時間的訪談等完全體現出來，這也給教師培訓課程的設計與開發帶來了一定的難度。然而，通過大數據技術與移動終端的普及與應用，教師在工作現場遇到的各類問題、問題背后對應的專業發展顯性以及隱性需求，都能夠被捕捉、記錄并進行深入分析，從而作為設計教師移動培訓課程的基礎。
三、大數據技術為確定教師專業發展需求帶來的契機
（一）通過教師行為數據分析發現教師在專業發展上的隱性需求
教師專業發展的隱性需求是指無法被行為主體主動發現并清晰表達，需要通過其他主體挖掘、引導來確定的需求。大數據分析技術在用戶隱性需求挖掘與引導方面已經體現出了很強的優勢，尤其是基于行為的大數據分析能夠更好地幫助人們認識到自身潛在的需求。如移動互聯網領域通過對用戶的行為、興趣、愛好等進行分析，發現用戶的潛在需求，并與需要營銷的產品、業務、內容相匹配，實現精準營銷。在教育領域，以Cousera為代表的慕課平臺運行商，通過深度分析學習者在課程資源使用過程中所產生的海量行為數據，能夠發現哪些資源學生點擊率最高，哪些講座視頻的片段重播率最高，哪些內容學生的出錯率最高等等，然后將上述結論及時反饋給課程資源的研發團隊，用以指導改進之后的工作。這種做法表明大數據技術能夠提供更加真實可靠的需求診斷[3]。目前，也已經有通過對教師行為數據進行采集、分析，形成對教師專業發展潛在需求分析的探索，如首都師范大學王陸教授等通過對教師教學行為的記錄、分析形成對教師教學行為改進的需求分析報告[4]；上海市閔行區惲敏霞等通過對全區教師的課堂教學行為的錄制、分析形成對教師教學行為改進的分析報告，進而發現對教師專業成長存在的隱性需求[5]。這些需求因教師的自我認識與理論素養限制等原因，其在問卷、訪談等自我報告中無法主動提及，而借助于技術設備對教師大量教學行為的觀察、記錄，進而通過大數據分析技術則能很好地確定教師在專業發展上的隱性需求。
（二）通過教師面臨的問題數據分析發現教師
在專業發展上的顯性需求教師在專業發展上的顯性需求是指能夠被行為主體明確表達的需求，如在2016年由筆者所在單位組織的北京市幾個區的新教師培訓中，新教師明確表達自己在與家長溝通過程中存在問題，在有效的班級管理上存在問題。當對新教師群體反饋的問題數據逐年加以收集，并系統進行大數據分析時，能夠有效發現某一特定的教師群體存在的共性問題。教師在教學現場所面臨的各種類型的問題也直接地反映了教師專業發展上的顯性需求。羅濱指出關鍵問題來源于教師教學實踐的現狀及困惑，通過關鍵問題的解決能夠幫助教師突破教學困惑，實現專業發展[6]。因此，以教師逐年提供的問題數據為基礎，通過大數據技術對問題數據加以收集、歸類、分析，進而確定某一特定群體實現專業發展的關鍵問題與顯性需求。
（三）通過對問題與解決方案的數據分析精準滿足教師需求
加拿大安大略省的麥格雷戈醫生通過對近十年的病患數據進行分析來確定應對某一類問題或者病癥，應該提供哪種類型的治療最為合適。這種推薦正是基于對病患數據以及診療方案數據進行了常年累月的積累，并通過大數據分析建立起了病患數據與診療方案之間的精準匹配關系[7]。在教師培訓領域，以往無法大規模采集教師主觀反饋的問題、客觀發現的問題以及專家團隊提供的解決方案，教師存在的問題與對應的解決方案是個性化地存在于提供解決方案的專家頭腦中或者小范圍地存在于某個組織中。伴隨著對教師問題數據逐年的收集、分析，能夠形成特定教師群體（如新教師）的共性問題、特定組織的共性問題（如某區的新教師都存在著課堂管理困難問題）以及教師個體的個性化問題，專家團隊將針對這樣的問題清單形成相對應的解決方案，伴隨著問題數據與解決方案數據的不斷積累與完善，后續的教師將能夠在提供了自己的問題數據之后得到系統推薦的'更為精準的解決方案，滿足其個性化的專業發展需求。
四、移動終端將成為連接教師專業發展需求與培訓課程的重要載體
在已有以移動終端為載體開展教師培訓的研究中[8—14]，多數更為關注將移動終端作為培訓課程的載體，而很少將其作為發現培訓需求的載體，筆者認為以移動終端作為載體發現教師的需求，相較于問卷與訪談這種短時、切片式的需求分析方法而言，更為凸顯需求的情景性、動態性和生成性。教學現場是教師真實需求的發源地，在教學現場，教師要面對來自教學、管理、科研等方面的各類問題，伴隨著問題的產生也形成了教師各種類型的需求。羅濱提到要鼓勵教師表達自己在教學實踐中遇到的各類問題，并對問題加以提煉、歸納形成關鍵問題清單，通過專家、教師共同研究，形成關鍵問題的解決過程，進而幫助教師完成專業發展。根據筆者所進行的面向北京市各區4539教師的移動終端使用習慣調查數據顯示，63。4%的老師有隨時隨地使用移動終端的習慣，其中有隨時隨地進行記錄、拍攝行為的也已經接近53%。在針對西城區兩所學校的教師進行訪談的過程中，筆者也發現，很多教師認為平時工作中確實會遇到教學、科研、管理以及人際溝通等各種類型的問題，如果不及時記錄遇到的問題，這些問題也自然被紛繁復雜的各類事物所淹沒。可見，多數教師已經具備了通過移動終端去記錄的行為習慣，如果能夠幫助教師形成隨時隨地記錄其所遇到問題的意識，即可通過移動終端的輔助，幫助教師隨時隨地記錄問題，上傳問題，進而形成教師專業發展的問題庫。如以北京市新教師培訓為例，入職1—3年的新教師，要求其通過移動終端隨時隨地記錄其在教學、科研、管理工作中遇到的各類問題，并上傳到教師專業發展問題庫，伴隨著問題庫數據的累加，通過大數據分析即可發現北京市入職1—3年的教師群體存在的共性以及個性化問題，這些問題是反映教師需求的起點，更是培訓課程設計的起點。移動終端成為了動態連接教師群體發展需求的載體，克服了通過問卷或者訪談片段性、片面性反應教師專業發展需求的局限性。在已有以移動終端為載體開展教師培訓的研究中，多數更為關注將移動終端作為教師培訓課程的呈現載體，很少將其作為教師制作培訓課程的工具。DonPassey提到移動終端可以記錄在課堂中的各類音頻、圖片與視頻，以及教師是如何完成某項工作的過程性音頻、圖片或者視頻，進而按照記錄的內容進行反思哪些是關鍵要素，反思工作過程是否有值得改善的地方[15]。筆者曾在西城區一所小學中開展了以移動終端作為教師制作生成性培訓課程工具的研究，研究以學生的問題解決能力培養為目標，通過提供的移動課程模板，教師用移動終端收集教學實踐過程中的視頻、文本、圖片類的過程性資料，并整合成為可以在移動終端上呈現的生成性案例課程。相對于預設類的主題培訓課程，教師從學習者轉變為課程內容的設計者與提供者，教師對培訓內容的轉化效果有了明顯的提高。研究顯示參與了基于移動終端生成性課程制作與討論的教師，其所負責指導的學生在解決問題的積極性、學生對解決問題方法的掌握以及教師對培訓內容的理解與運用三個方面的效果，要顯著好于只參與了主題培訓的教師[16]。以移動終端作為教師制作與呈現培訓課程的載體，調整了教師作為被動接受課程內容的客體角色，充分發揮教師作為培訓課程內容建設者與貢獻者的主體地位，也連接了教師的需求與教師工作現場各類情境性、生成性的解決方案。
五、基于大數據的教師移動培訓課程設計模式
綜上，從教師個體的角度，伴隨其職業生涯歷程，在具體的教學情境中教師所遇到的各類問題應對的是其顯性的專業發展需求，教師可以使用移動終端記錄自身遇到的問題。此外，借助教學行為記錄系統記錄并由專家團隊分析教師的教學行為，其在教學行為上存在的問題應對的是其隱性的專業發展需求。隨著教師主觀反饋問題數據與客觀觀察其行為所形成的問題數據的不斷積累，對兩類數據進行大數據分析，確定教師需要解決的關鍵問題，并以關鍵問題為基礎確定教師的真實需求，進而幫助教師形成針對性的解決方案。以新教師培訓為例，依據該模式，要求教師在工作過程中及時在移動終端上記錄自己的問題并上傳到大數據分析系統。此外，通過教學行為記錄系統上傳自己的課程視頻，專家團隊將對上傳視頻加以診斷。通對新教師群體主觀反饋問題與專家團隊客觀分析問題進行數據分析，伴隨著從主觀反饋問題到客觀發現問題的增加，通過大數據分析形成新教師群體需要解決的關鍵問題。關鍵問題將作為教師生成性移動培訓課程設計與開發的起點，專家團隊、教師團隊將針對關鍵問題協商形成問題解決方案，教師在實施整個解決方案的過程中，借助移動培訓課程模板記錄對解決方案的實施過程以及反思、收獲等，進而形成基于移動終端的生成性案例培訓課程。最終，通過“關鍵問題—針對性解決方案—生成性案例類培訓課程”的模式形成精準滿足教師需求的移動培訓課程。課程中包含了某一特定教師群體（如新教師）面臨的關鍵問題，系統推薦的解決方案以及實踐后形成的生成性案例，真正做到了精準匹配教師的專業發展需求。從教師群體的角度，伴隨不同階段、不同層次、不同類型教師需求與關鍵問題的確定，教師專業發展關鍵問題庫、解決方案庫以及生成性案例庫的不斷完善，基于大數據的理念，當教師的關鍵問題、專家的診斷分析方案以及形成的生成性課程逐漸累積形成彼此之間的應對關系后，教師通過移動終端再次發送相關問題時，系統即可自動反饋給教師相應的問題解決方案以及有著相同需求教師形成的生成性培訓課程，實現精準對接教師的需求。正如前面案例所描述，當醫生基于對近十年的病患數據進行分析后就能有效確定應對某一類問題或者病癥，應該提供哪種類型的治療最為合適。
六、未來展望
綜上所述，以教師的行為與問題數據為基礎，能夠更為真實地、動態地反映出教師的需求，并作為教師培訓課程設計與開發的基礎，這將成為有別于當下教師培訓課程設計的重要區別。未來的教師培訓課程開發必在以下三個方面將體現出與當下教師培訓課程設計的差異所在。首先是以教師的真實需求為起點，而不是以課程開發者的主觀意愿為起點。滿足教師個性化需求的方式也不僅僅是提供多樣化的課程選擇，而是通過對客觀行為數據與主觀問題數據的收集去發現、分析教師的需求，提供解決方案以精準滿足教師個性化需求，并逐步建立起教師需求與解決方案之間的映射關系。其次，教師也將從課程內容的被動學習者轉變為課程內容的設計者、貢獻者，通過移動終端與課程設計模板將所學內容與教學實踐連接起來。教師在教學現場隨時隨地發現、收集并形成生成性培訓課程。最后，基于大數據分析技術，未來要能形成基于教師不同需求、解決方案與教師培訓課程的映射關系，形成基于教育數據分析的新型培訓課程研發機制，而不是多次重復開發。當不同層次的教師需求、關鍵問題被確定之后，將為教師推薦符合其實際情況的培訓課程，真正達到精準培訓，提高效率與效益的目的。
參考文獻：
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