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基于大数据的高校精准教学模式构建研究--第1页
李艳钱圣凡
来源:《高教探索》2020年第11期
摘要:随着大数据技术在高等教育领域的不断渗透,高校教学模式正朝着智能化、个性
化、精细化、科学化的方向逐渐发展。本研究结合精准教学的理论和高校大数据教学模式的特
点,从学情诊断、教学设计、教学活动、教学决策、教学干预和教学反思六个环节出发,设计
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兼容,以循环迭代的形态优化教与学的全过程。
关键词:大数据;高校;精准教学模式
一、引言
智能时代,随着大数据、人工智能、云计算、物联网、移动互联网等新兴技术在教育领域
的不断渗透,数字化学习环境每天都在生成和累积丰富的数字足迹”(DigitalFootprint)。面
对海量且复杂的教育数据,如何利用有价值的信息驱动有针对性的教学,已成为教育关注的热
点话题。2017年,《国家教育事业发展“十三五”规划》明确提出要“鼓励学校利用大数据技术
开展对教育教学活动和学生行为数据的收集、分析和反馈,为推动个性化学习和针对性教学提
供支持。”[1]作为人才培养的重地和信息化教育的主力,高校也开始探索大数据技术融入教育
教学的模式和路径。2018年,《高等学校人工智能创新行动计划》明确指出要“建立基于大数
据的多维度综合性智能评价,精准评估教与学的绩效,实现因材施教。”[2]2019年,《关于一
流本科课程建设的实施意见》(以下简称《实施意见》)强调要“大力推进现代信息技术与教
学深度融合,积极引导学生进行探究式与个性化学习。”[3]在政策引领和技术推动下,高校教
学开始朝着智能化、个性化、精细化、科学化的方向逐步前进。
二、精准教学模式的时代发展
(一)传统精准教学模式的经典内涵
20世纪60年,美国学者奥格登·林斯利(OgdenLindsley)将斯金纳(Skinner)的操作性
条件反射理论从实验室迁移到教育环境中,发展出了具有循证学属性的教学程序——“精准教
学”(PrecisionTeaching)。精准教学致力于科学的测量和评估,要求师生持续监测可直接观察
的行为,并使用标准变速图表记录数据,既而驱动有针对性的教学决策,满足个体和群体的个
性化学习需求。传统精准教学主要遵循四条基本原则:第一,“学习者最清楚”,即学习者的学
习表现是教学决策的唯一依据;第二,聚焦可直接观察和测量的行为;第三,使用“流畅度”评估
学习表现,并以“频率”为衡量“流畅度”的关键指标;第四,使用标准变速图表(Standard
CelerationChart,SCC)记录行为频率,绘制学习表现[4]。这四条基本原则既体现了精准教学
的经典内涵,也反映了它的科学属性。
(二)传统精准教学模式的发展局限
在与精准教学相关的文献记录中,大多数实践研究聚焦于中小学阶段,例如美国蒙大拿州
大瀑布城的萨卡加维亚小学开展的精准教学实践活动。但是作为一种兼容于不同学段、不同课
程的系统程序,精准教学在高等教育领域也产生了积极影響,以密苏里州立林肯大学的心理学
课程[5]和佐治亚理工学院的物理学课程[6]为例,精准教学在培养流畅的基础技能方面发挥了
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缺乏先进的技术手段,数据收集和分析主要依靠人工完成,这不仅对数据的规模、类型和时效
性造成了限制,还给师生增加了额外的工作和学习负担。第二,作为一种嵌入式教学程序,精
准教学必须与具体的学科课程或教学方法相融合才能发挥更好的教学效果,但多数教师并不愿
意额外花费时间和精力去研究适用于具体课程的实践模型。第三,早期精准教学过于强调行为
的结果而忽视
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