数据驱动课堂教学新样态发展

一、引言

面对核心素养导向下新课改的深入发展，教学经验为主的课堂教学方式难以适应学生成长过程多维度化发展的要求；大数据和人工智能技术的发展给课堂教学带来了新的变革机会，数据要素驱动教学决策、资源优化配置正逐步引领课堂教学向着“经验范式”之外的“数据范式”进行变革；作为大数据与人工智能领域新技术应用的一种探索与实践，基于北京某初中学校课堂的教学经验发展实际构建的 CSMS 系统从全周期、全方位、多角度动态采集到的数据中挖掘信息，在准确提炼汇总之后形成了完整的分析报告，为一线教学提供了科学有效支持，成为学校进行课堂教学形态变革的关键性突破口。正是在此背景下，笔者试图探索 CSMS 系统应用于课堂教育教学活动及其影响的一系列问题，即系统在支撑和引领课堂教学形式转变的作用以及所产生的影响等，探寻 CSMS引领课堂教学变革的意义所在。

二、CSMS 系统驱动课堂教学新样态的实践路径

（一）精准定位：数据驱动教学策略动态优化

CSMS 系统建立起“前测—中测—后测”的全口径数据采集方式，利用课堂行为捕捉、学习数据分析等方式，将师生之间的课堂互动、知识传递等行为全过程映射为可视化教学图谱，在教育教学实践中，进行数据赋能的教学策略优化需要按照“数据采集—模式识别—策略生成”的闭环来进行，如某英语教师从数据系统分析报告发现一堂阅读课上师生互动频率较低（师生互动能占整个课堂时长的约 ），课堂上学生自主发言占比仅为 12% ，通过课堂互动热力图和参与度曲线回忆起当时的课堂后，教师将阅读课的教学方式进行调整：将传统的讲授式的阅读课变为小组协作式探究课，通过加入角色扮演、文本重组等活动增加学生的参与机会，并从学生的回答来看增加了其参与课堂的可能性。调整后的统计结果可见，学生活动参与率达到 47% ，围绕分析、评价类思维水平层的问题发言所用的时间显著提升，故此说明该教学方式能够较好地解决问题低效的现象。

（二）分层定制：数据支撑个性化学习路径构建

首先，CSMS 系统能够从学生发言时长、答题正确率、知识迁移等方面采集信息，对学生个体情况进行分析刻画。学校根据学生的实际学情确立“基础夯实—能力提升—素养拓展”的三级动态学习支架。“数据—学情—支架”的联动性是鲁晓燕等人的观点，所以个性化学习路径同样也是借助于各种数据而生成动态的能力画像。比如对于数学学科而言：基础层学生接收推送的运算错误微课视频和专项练习题，进行薄弱点的查缺补漏；进层的学生进行解决经过系统设计的问题链；拓展层的学生参加跨学科数学建模项目，在应用数学建模的方法解决问题的过程中培养创新能力。分层实施以后，不同层的学生学习的积极性和学业成绩都有了提高，实现了真正的“因材施教”。

（三）专业精进：数据闭环赋能教师教研成长

以 CSMS 系统为支撑我校建立起以“平台诊断—教研解码—教学改进”的教师专业发展机制。数学教研组规定每周开展一次“数据诊课”，结合 CSMS 系统生成的课堂行为分析报告中的多节课例，“探究活动设计”和“学生知识掌握度”等有关数据，探讨并得出了“情境真实、难度梯度、时间合理”这一关于探究任务设计原则。与《大数据赋能的校本教研》之“数据循证教研”模式相类似，教研环节中根据课堂行为数据、学习效果数据之间的关系提炼出可迁徙的教学经验，在数据诊断的基础上教师提出改进的方法，再由系统收集教学调整之后的课堂行为数据，判断方法的有效性，从而形成教学优化的闭环；使用智能分析工具对全校所有课例报告进行分析得出教学通则，各学科的优秀课例放在教研平台供全体教师共同学习，并且共同改进，在一定层面上让学校的整体教研水平得到有效的提升。

三、CSMS 系统应用的挑战与对策

（一）面临挑战

在CSMS 系统的应用中，会面临很多问题，在理念上：一些资深教师基于以前的教学经验过于相信自己，质疑数据诊断的正确性，认为报告不一定对所有事情都有效。新的老师，完全靠数据做课。在技术上：系统自动生成的专业的报告信息量很大，教师分析比较困难，所以影响了数据的应用效率。

（二）应对策略

从理念和手段两个方面来考虑，在理念上需要有专门的数据素养方面的培训使教师能够意识到数据为辅助决策的一种重要途径，并能够在这一理念的指导下，将数据结论与教学经验结合起来；在手段上利用 AI 工具进行报告摘要、归因分析，优先使用简单明了的《大数据指数》，降低数据读懂门槛，同时引导教师根据自己的专业，按照实际状况对系统的优化建议进行本地化的操作，人技协同，完成学生的在线教育学习活动监管。

四、结论

CSMS 系统深度应用使得教学从经验走向数据，真正地促进课堂教学由经验型走向大数据化；建立起以学定教的精准高效课堂、以问促思的互动生成课堂以及为了素养发展的素养课堂新样态。总的来看，其对教学策略优化、个性化学习路径创生和教师专业成长的作用明显；但由于CSMS 系统的应用不可避免遇到理念融合和技术适配的问题，在遵循应用的原则上，将数据赋能和教师智慧结合在一起是破局之道。我们还应该一直去寻求人技协同发展起来的智慧教育生态，让技术更好地服务于学生全面健康地成长和提高教育教学的质量。