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大数据背景下教师数据素养的内涵、价值与发展路径芳草地国际学校

时间:2015-12-23 15:46    来源:西安教育视频    浏览次数:

  人类已进入大数据时代[1],数字、数据、图表充斥着我们的生活,基于数据的决策主导着教育、医疗和政府。“这是一场革命,海量的数据使得各个领域开始了量化进程,无论教育部门、商业部门还是政府,几乎所有领域都将卷入这种进程”[2],这也是一种价值观、方法论、思维的大变革。谁能率先掌握大数据,谁能对大数据的挖掘更深入、更彻底,谁就能抢占先机[3],大数据必将成为教育研究者竞相争夺的前沿。随着移动互联、MOOC等技术在教学中的深入应用,每时每刻会产生海量学生学习行为的非结构性数据,这些数据犹如一座金矿,不仅反映了学生的学习兴趣和对知识的掌握程度,还记录了学生的学习轨迹,教师既可以从中提取信息,也可以通过数据挖掘将其转化成更有价值的知识,为教学决策提供重要依据。如何挖掘隐藏在数据中的丰富价值,从而促进教学决策,改进教学实践,完善自身专业发展,这是当前教师面临的重大挑战。但是“不得不承认,对于学生,我们知道得太少”(美国卡耐基·梅隆大学,Carnegie Mellon University)[4],教师不仅没有完全适应在线教学,而且对这些珍贵的数据无从下手,导致自己的教学不能得到学生的完全认可。因此,作为学校数字化变革的关键主体,教师不仅要具备扎实的专业知识和较强的信息化教育能力,更要具备数据素养。本文旨在以大数据时代教育变革为背景,探索教师数据素养的内涵、发展策略等问题,以期为教师的专业发展和在线教育的良性发展提供有效参考。

  一、教师数据素养的内涵

  (一)数据素养的内涵

  “除了上帝,任何人都必须用数据来说话。”美国教育部非常重视各层次教育的数据和证据的使用,教育政策制定者、教师和管理者强调使用数据的重要性至少已有10年之久,数据使用被广泛认为是课堂、学校和区域持续改进的关键策略。数据素养(Data Literacy),主要指教师在数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新方面的能力,以及教师在数据的生产、管理和发布过程中的道德与行为规范[5]。教师通过个体或团体的方式收集学生的考试成绩、学习行为及其他数据,以丰富其使用数据的知识和技巧,并为学校和学生的发展开发基于数据的策略。数据素养不仅强调组织、解释、整合和分析等技能,而且注重评估知识、统计知识等[6]。数据素养是准确观察、分析和处理不断变化的各种数据,有效使用数据并促进决策的能力,教育者可以转换数据为信息,并最终转化为行动化的知识,能持续促进学校或班级中的教与学[7]。

  (二)数据素养与信息素养、统计素养的区别与联系

  信息素养是人能够判断确定何时需要信息,并能够对信息进行检索、评价和有效利用的能力[8]。统计素养就是掌握统计理论及方法的水平以及应用统计方法解决问题的能力,并在了解多方面信息的基础上作出决策[9]。数据素养包括以下内容:提出并且回答基于数据的问题;使用合适的数据、工具和表征;发展和评价基于数据的推断和解释。具备数据素养的人,能够在复杂的情境中定位数据,能够使用合适工具对数据进行表征和分析,具有评估和解释数据的能力,并掌握基于数据对相关情境进行说理的能力[10]。

  三者之间的关系:数据素养与信息素养有着不容忽视的密切关系,信息素养是信息社会中公民必须具备的素养,教师必须具备相应的信息素养,才能够批判性地思考概念、论证、解释和评价信息。统计素养是信息素养中一个必不可少的成分,教师必须具备统计素养,能够批判性地思考关于基本描述统计问题。教师也必须具备数据素养,能够获取、评估、操作、总结和展示数据。数据素养是统计素养和信息素养的必要组成部分,因此数据素养是大数据时代教师的核心素养之一[11]。

  (三)教师数据素养的构成要素

  教师数据素养由数据意识、数据能力和数据伦理三大部分组成。具有数据素养的教师需要以下几个方面的关键能力。

  1.数据意识

  数据素养是大数据时代公民的基本素养,公民必须重视数据的价值、善用数据。数据意识是整个数据素养的先决条件,是指客观存在的数据在人们头脑中的能动反映,表现为人们对所关心的事或物的数据敏锐的感受力、判断能力和洞察力以及对数据价值的认同。教师的数据意识就是教师对自己教学实践接触到的相关数据及其异动具有敏锐的嗅觉,对教与学的相关过程和行为等从数据的角度理解、感受和评价。通俗地讲,数据意识强的教师能积极主动地分析数据,及时地发现数据的相关性,并超越数据本身诠释数据的意义。

  2.数据定位与采集能力

  数据定位和采集能力,就是教师在日常教学工作中利用必要的数据采集工具或系统,在复杂的表格和图表中收集学生学习的各种数据,并将其分类汇总,操作数据以支持合理的教学。学生学习的数据是多源的、形式各异的,教师要深刻理解如何用这些数据促进教学和学习,要认识到使用多元数据的重要性,并反思获取足够数据和信息的必要性。

  

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图1 数据金字塔图

  加拿大卡尔加里大学数据权威专家Nancy Love教授勾勒出了教师常用的数据金字塔(如图1所示),并诠释了教师需要收集的数据类型。金字塔的正面展示五种与学校发展相关的重要数据类型,塔底向塔顶依次为课堂形成性评价,常规的形成性评价,基于基准的常规评价,基于人、实践和感知数据的评价和总结性评价。数据金字塔的侧面显示每种不同类型数据的使用频率[12]。第一层课堂形成性评价:位于塔底,是教师每天花大量时间使用的数据,为教师教学决策提供实时信息,为学生学习提供实时反馈并帮助学生提高学习绩效。第二层常规形成性评价,包括与形成性课堂评价同源的一些数据,如快速调查、学生写作样本、科学期刊等。第三层基于基准的常规评价,是每单元结束时由教同一门课的教师评估学生对最近所学知识和技能的掌握程度,这类数据是关于学生学习的及时数据。第四层是关于学生、实践和认知的数据:第一类是关于学生个人种族、语言和家庭背景等背景性数据以及学生的到课率、纪律、考勤和辍学率等价值性数据。第二类是教师观察学生学习的投入度等促进教师实践检查的数据。最后是来自家长、管理者、学生等多方面感知的数据,帮助教师更清晰地了解学生的参与度、归属感和学习机会等方面的重要信息。总结性评价,包括国家和地区的测试,这些数据以问责为目的,确定学生是否达到预期的目的,这些数据能为如何改善课程和教学、更好地为学生服务提供有用信息。

  3.数据分析与解读能力

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