大数据时代校本教研转型策略及路径

大数据时代校本教研转型策略及路径

基于云、物联网、数据库技术以及人工智能和虚拟现实在教育中的广泛渗透，大数据时代正催生着一场场新的教育变革。现有的教研机制如何适应大数据主导的未来基于大数据的运用如何创新校本教研思路和策略如何依托大数据平台探寻到最佳的校本教研转型路径这正是本文试图回答的问题。

一、大数据缺乏的传统教研局限性

我们生活在一个被几何级爆炸的数据包围的时代，我们的一切行为都在产生海量的数据，这些数据被称作“大数据”。[1]2大数据之“大”，并不仅在于“容量之大”，更大的意义在于可以借助云技术等手段，通过海量数据的筛选、整合和分析，解决新的问题，创造新的价值。大数据时代，传统校本教研形态已经滞后于时代的发展。

第一，以行政命令型为主的教研管理已不能适应教研发展的新趋势。传统的校本教研活动因其行政主导过多、任务驱动过强、互动生成较少、过程数据欠缺等，其教研形态存在着单一性、封闭性、滞后性与静态化的特点。教研活动更多执行的是“规定性动作”，大多数学校都是循着“期初学校安排教研计划—教研组按计划布置落实—分阶段组织教学展示或研讨—期末各部门进行教研总结”这样的模式进行。[2]在这样“齐步走”的统一步调中，教研的目光很难细致地聚焦到课堂真实疑难问题的研究上，研讨活动更少触及普遍学科规律探寻的应有深度。校本教研缺乏实实在在的研究历程，案例追踪缺少过程性资料的佐证。没有过程，缺乏实践数据的支撑，教研的有效性大打折扣，教研视野也很难有效拓宽。这种形态的教研活动，聚合性、开放性、创新性与动态性都明显不足，形式化、低效化特征突出。

第二，以经验帮带型为主的教研方式已不能适应教研发展的新态势。现如今，绝大部分学校对于大数据的认识和研究尚处于起步阶段，对于大数据在教育领域的探索和实践才刚刚开始。对于如何真正地将大数据应用于教研，反馈于教育，普遍缺乏深度的认识和 *** 作的策略。究其原因，一方面是因为传统教研“自下而上的主题确认意识”缺乏，加上空间、时间以及技术设备的约束，教研内容无法直接唤起教师教研的内在需求，无法直接对其课堂产生辐射与效益，因此难以吸引教师深度参与。另一方面，面对新时期急剧变化的教研态势，更多的学校没有主动与时代对接，无法前瞻性地为教师提供思维自由碰撞的教研平台(比如活动前后讨论平台的提供)，无法适时、足量地为其提供教育科研所需要的数据支持与技术便利，教师教研的多元合作与深度拓展缺乏足够的凝聚与吸引。这样的教研必然无法在大数据时代展现应有的价值与活力。

二、大数据时代校本教研的转型策略

面对海量信息呼啸而来的大数据时代，面对以“移动互联和平板触控技术”为核心的云计算、云存储、云教育、云课堂、云教研叠加出现的全新教育态势，中小学校该如何应对这种前所未有的教育变革有哪些好的教研策略与应用范式呢

(一)核心视角转型：由关注“教”转向聚焦“学”

“师本”还是“生本”一度成为教研热议的话题。以“谁”为本体现的是一种教学观念的更新，更展现的是一种教学行动的选择。传统的教学教研当中，学生主体的评价往往是最单薄的——听课者大多只能根据经验来假想学生的体验，这种隔靴搔痒式的评价弊端，源于一个重要因素的缺席——没有足够的数据源可提供学情分析与实证考据。

大数据时代的到来，恰恰能够对这种缺失作出有效转化。借助视频传输、数据收集、点对点终端、云存储服务器和个性化的数据分析软件等，能够从技术层面解决数据源缺乏的问题，对数据的全面处理和分析，可以让学生个体化的感受得以精准的量化与显现。学生在教学活动进程中的现实需求与即时心态，也可以经过技术的转化和动态整合分析变得可读、可视、可量化。这就为教研视角由关注“教”转向关注“学”提供了强大的技术支持与解读保障，为学情的研究与预判提供了更为鲜活的素材。我们甚至还可以利用流媒体视频和数据分析等手段，帮助教师跟踪学生的即时学习情况，从而根据他们的能力等级水平制订相应的教学计划并调整策略方案，更好地开展有针对性的个性化学习研究。

借助大数据的运用，课堂有了一个全新的观察视角，教学研讨有了一个全新的视点，站在学生学情分析与预判的角度去改变教师的教学行为已经成为可能。当技术能够帮助我们了解每个学生的需求之后，绵延了两千多年的“因材施教”思想，是否离我们更近一些

(二)常态方法转型：由经验重复转向数据实证

传统的校本教研往往是经验式的。我们总是主观地揣定某些教育因素对学生很重要，哪些变量对课堂有影响，然后，再依据自己的判定，通过一次次反复的实践来验证这些主观经验的可靠性。这种以经验为主导的传统教研往往存在着主观化、臆测式、灵感型的缺陷，常常容易出现“问题不够‘草根’、目标比较宽泛、实证相对缺乏”等状况。研究后与研究前相比，对问题的认识高度与解决程度并没有质的提升。究其原因，是研究之前没有深入的问题质疑和数据调查，研究中缺乏足够的数据比对和逻辑分析，研究后少了细致的演绎分析及实践认证。

大数据时代的来临，为有效解决经验重复型教研的痼疾找到了凭借和方向。依据实验数据的收集、整理和分析所得，能有效确立教研主题，让研究直指现实问题的解决；依托“云教研、云管理”平台，过去无法收集与分析的数据都被新的技术手段赋予了获取的可能，为有效展开问题的探究与课题的论证提供了技术保障。这种依托数据实证的教研更加具有科学性、逻辑性和说服力。正如魏忠博士在《教育正悄悄发生一场革命》一书中所说：“教育将继经济学之后，不再是一个靠理念和经验传承的社会科学和道德良心的学科，大数据时代的教育，将变成一门实实在在的实证科学。”[1]3明确的目标监控、海量的数据支撑、清晰的过程性案例资料，强大的数据分析与论证，配以与之紧密融合的教与研创新平台，让教研更加充满创新与活力。

(三)实践模式转型：从零散问题研究转向系列项目研究

“指令式”、任务驱动式教研在我国中小学普遍存在，其被动接受式的研究心态、直指结论的研究方式、以分散点状活动替代系列研究实践的研讨模式，让校本教研难以贴地而行，最终导致教研成果的可信度、可推广度不高。新时期的教研必须从形式化、表层化、零散状的教研形态中转变出来，向主题化、系列化、课题化、项目化教研转型，这也是由大数据时代的教育和研究特点所决定的。

大数据时代，由于教学平台、教研平台、管理平台已经有效对接，各个层面、各个系列的数据已经可以共享到大教育的“云平台”，大数据技术将较娴熟地运用于课堂和教研的方方面面。无论是自上而下的数据调用，还是自下而上的数据收集，都已经或者能够成为中小学教育教研的常态。技术手段的创新与变革，为教育大数据的储存、整合、分析创造了条件。“苏醒的数据能够说话”，尤其是当研究者开始自觉地、有意识地将数据采集、转化和运用，当作一种大数据时代系列性、周期性、可比对性的常态研究去做，这种经过甄别、筛选的数据，将成为主题教研、项目研究的最强有力的实证，也必将给那些原本因为技术或条件限制无法便利地获取研究数据而苦恼的教师们带来教研思路的突变，并将最终实现校本教研的实践模式由零散问题研究向系列项目研究转型。

三、大数据时代校本教研的转型路径

(一)“云课堂”研究：技术与数据更好地服务于“学”

新技术就在身边，你用与不用，它都在那里。苏州工业园区星海小学让“ipad进课堂”，以数字技术带动教学教研，为我们提供了研究大数据运用的全新视角。2014年，该校开启了以移动网络为平台、ipad为终端的实验教学，通过新技术的应用，构建了以生为本的“云课堂”，在很大程度上改变了传统“教”与“学”的方式。云课堂技术支撑的核心是“云计算”。它是一种计算方式，通过大量网络连接的统一管理和调度，将大量信息和资源按需向用户提供服务。这种全息服务的网络就叫作“云”。“云”就像一个专业的“信息提款机”，其强大的信息技术和极为丰富的立体数据资源，为学生的学、教师的教、团队的研搭建了多维互动的“云平台”。[3]

该校基于大数据时代教研方式转变的研判，并在充分调查、论证和研发的基础上，为师生数字化的学与研搭建了一整套自主的云存储服务器，每个ipad上都安装了用于云存储和分享的“网盘精灵”，学生和教师都能在其中建立一个单独的存储空间，每位教师制作的课件、收集的实验数据等，都能在第一时间上传到服务器，全校师生都能在第一时间下载所需资源。各科老师还能借助无线平台和应用软件，协同开展数据上传下载、数据存储与分析的尝试与研究，许多或大或小的教研探究活动都在强大的数据平台支持下进行，网络教研让更多的教师提升了教研的动力。比如，英语学科将ipad接入课堂后，学生可以在家里录制自己朗读和吟唱的视频，上传到“网盘精灵”，为教师即时了解学生学习状态和学习成效，提供了第一手的研究和分析资料。鲜活的数据让教学的跟踪与预判成为常态。[4]

再比如，亚洲教育网自主研发的“三网智慧泛教育云平台”，就是一种“三网融合、泛在学习”的公共智慧云，它利用云计算、物联网和虚拟化等新技术来升级校园网、城域网，其创建的“教育云+互动电视+电子书包”新模式开启了教育信息化新纪元，为全方位、大范围地实现多校、多地教育资源共享、教育成果分享、教学研的互动打下了基础。[5]10-11

(二)“实证研究”：加强数据论证，探寻“普适”规律

近些年，依托于数据实证的教研探索已然展开，微格教研、片段教研、主题教研等应运而生。这些教研模式大多采用的是“实证研究”的方式。它们都是通过对研究对象大量的观察、实验和调查，获取客观数据，从个别到一般，归纳出事物的本质属性和发展规律的一类研究方法。这些教研模式以问题研究为基础，以教学案例为载体，以数据分析为根据，对教学教研工作进行了微格化、片段化、前置化和主题实践性论证，依托数据探寻规律，教研成果更加清晰、显性、有效。

近几年，上海静安区开始在7所幼儿园和9所小学试点实施“社会性与情绪能力养成”实践项目研究。经过近百名教师长达四年多的摸索和改进，如今，静安区小学阶段的“社会性与情绪能力养成”课程正逐步走向成熟，其研究方法之一就是“实证研究”。他们以“社会性情绪”项目为主题，探索出依靠“数据终端”去记录每一个学生、每一堂课、每一个环节表现的数据收集方法。例如，在一节拥有六个环节的课堂上，大部分时间内学生的节奏都是紧密跟随教师，但是在某个环节，大多数学生停留的时间远远超过了教师。这就提醒我们，这个环节需要着重研究，需要调整，也许这个部分的内容非常吸引学生，也有可能这部分内容难度较高，他们需要更多的时间来阅读与消化。这种借助大数据进行教研探索的方法也适合于我们在课堂中更有效地去捕捉学生点滴行为的微观研究。可以这样说，大数据时代的到来，让跟踪每一个数据成为可能，从而让研究“人性”成为可能。而对于教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生。

(三)“项目研究”：用证据支撑评价，用项目推进教研

2014年，苏州市教育局设立了“义务教育质量综合评价改革”等五大教改项目，从全市范围遴选了50所特色鲜明的学校组建项目学校共同体，推进项目研究的实施。在研究过程中，各项目学校有效地借助云计算、物联网和虚拟化等新技术来升级校园网，努力将云技术与物联网进行高度融合，对全方位、个性化的过程数据和研究资源的上传、存储、整合与分析进行了必要的硬件配置和软件开发，然后在严格的过程管理中依托平台、依托案例、依托数据开展系列主题研究和项目实践论证。目前，项目研究进展顺利，也取得了可喜的成果。以苏州工业园区星海小学为例，学校以“十佳”取代“三好”，推出了“十佳星海娃”多元评价体系，率先开启了苏州市“义务教育质量综合评价改革”的实践与研究。项目研究中，全面的资源和个性化的数据收集与分析是项目推进的基础，研究的进程中共享研究资源、分享教育成果，使研究者与被研究者实现有效互动是研究成功的关键。为有效地整合资源，显化数据，苏州工业园区星海小学推出了“星海娃”自主申报、“四叶草”积点奖章、金点子征集、小公民系列招募等个性化实践案例，拓宽了评价体系，丰富了评价数据。与“星海娃”评价体系相配套，苏州工业园区星海小学还创新出“四叶草”小公民实践中心等多元评价支撑系统，并着手开发“星海师生成长档案在线跟踪平台”，该平台全面支持绿色评价体系，以开放共享的“云”资源平台的无缝对接，消除学校、家庭及社会间的信息孤岛，以电脑、手机、电视、平板等多终端实现了教师、学生、家长的轻松上传与访问，从而有力地促进了绿色评价研究资源的优化配置。[5]281-282苏州工业园区星海小学项目建设试点的初步探索说明，数据实证让教研更加准确，更为科学，“用证据支撑评价，用项目推进教研”成了校本教研的一条可行之路。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

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