课堂精准教学2.0实践的现实审视与反思
来源：浙江师范大学 作者：秦丹 张立新 发表于：2019.12.31 650浏览
20世纪末，人类社会进入信息化发展阶段。随着现代信息技术与教育教学相互融合程度逐渐加深，教育领域开始汇集了规模更大、速度更快、类型更丰富的海量数据，这不仅给人们提供了看待教育的新视角，而且推动着人们通过数据发现教育状态、探索教育教学活动规律、引导教育教学行为向着更加科学化和理性化的数据密集型科学范式迈进。
在此背景下，以大数据为核心支撑技术的精准教学进入2.0发展阶段，成为数据驱动教学范式的典型实践代表之一。精准教学2.0不仅延续了1.0时期对学习测评和教学决策功能的关注，而且将“科学取向”的教育思想借由技术应用渗透到教学活动的全过程，通过对教学数据的挖掘和多元分析，实现利用技术和数据辅助教师更精准地教、学生更精准地学。
一、精准教学2.0
1.理论基础与实践路径
精准教学活动生成性设计模型、分层精准教学体系、面向个性化学习的精准教学模式以及大量以数据驱动为特征的精准教学探索，是对理论和实践领域中教育应该更加科学化和精确化诉求的积极回应。相比于1.0阶段，精准教学2.0应具备以下特征：
在教学目标的制定上，不再只局限于强调以知识和技能的记忆与理解为核心的低级能力培养，应开始转向如何帮助并引导学生实现分析、评价、创造等高阶能力养成，最终形成适应未来生活的核心素养。
在教学内容上，精准教学2.0提倡要给学生提供完整的知识地图，而且帮助学生将大量与教学内容相关的碎片化、生成性信息整合进课堂教学，构建一个动态生成的知识网络。
在教学路径上，应实现借助学生学习情况即时数据分析的结果进行个性化路径的推送，真正做到因人而异、因内容而异。
在测评与干预环节，精准教学2.0应通过学习者画像对采集到的原始数据进行数据挖掘后完成标签化处理，并以此作为精准评估学习者学习能力的依据，对学习者的学习反应给予及时反馈，以修正其错误或调整教学活动的节奏与方向。
2.技术支持系统的理论模型
精准教学2.0是以大数据应用为核心形成的教学方法。大数据的内涵一般可以从三个方面加以理解：其一，指数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集；其二是新型的数据处理和分析技术；其三是运用数据分析形成价值。
教学中的数据主要由教师教学数据以及学生的学习和行为数据组成，既可以来自于某个教师和学生，也可以是针对某个教师或学生群体的群体数据。课堂教学中的精准教学以大数据、云计算、数据挖掘等技术为支撑，通过统计分析、预测分析、行为分析等处理方法，对从访问层获取的大量教学中产生的数据进行处理分析，并最终形成针对教师或学生的具体应用形式，如：针对学生的个体画像、群体分层建议、学习结果诊断报告和个性化学习路径推荐等，以及针对教师的个体画像、教师绩效统计与分析报告、个性化教学路径推荐等，精准教学2.0的技术支持系统理论模型如图1所示。
二、对精准教学实践的审视与反思
精准教学2.0在对教学过程中产生的数据进行收集和分析的基础上，实现了精准学生画像、精准教学目标定位、精准教学内容切分、精准教学路径预设以及精准教学测评与干预，是数据驱动教学思想与理念的典型代表。
但是在具体实践过程中，精准教学往往还停留在利用技术完成课堂练习评测、反馈以及网络阅卷等方面的工作，人们对技术应用优越性的关注往往大于对教育教学本质规律的关注。应如何正确认识对教育教学进行精确性、精细化处理的实践尝试，精准教学所倡导的“精准”是否符合教育教学规律的一般要求，由新技术支撑的精准教学是否已经真正成为一种新的教学范式，是否能与教师专业发展相契合，我们对精准教学实践进行了审视与思考。
1.对精准教学教学观的审视与反思
在海德格尔看来，技术所到之处，无不构造着人与自然、人与人的某种新关系。精准教学一直在尝试利用先进的信息技术建立数据驱动的教学范式，以应对理论界和实践界对教育更加科学化和精确化的追求。
但是我们在实践现场却发现，大量新技术的应用非但没有变革已有的传统教育旧结构，精准教学反而局限于工业时代主导的科学主义教学范式当中，认为教学在正式开展之前，其路径和结果便已设定好，并且是可以通过无限次精确的重复验证的，教学的方法和理论无一不是普适而绝对科学的，这也使得实践中的精准教学成为预成论视域中的典型代表。目前精准教学在实践中形成了由数据采集、数据分析、教学分析、教学实施以及教学干预几个环节构成的一般教学流程（如图2所示）。
在教学内容的处理上，精准教学秉承了传统教育的基本思想，认为教学内容不是随意、自发产生，而是经过选择和教育学加工的人类已经创造出来的最基本的文化知识。为了帮助学习者达到学习效率最大化，在精准教学中倡导建立知识点的网络体系，形成明确而精准的知识层级关系和整体结构，并为每个知识点建立评测点。
在教学路径上，精准教学以事先确定的知识逻辑关系为核心，确定教学呈现的基本顺序及学习补救内容的范围与路径，实现知识接受效率最大化以及教学的有的放矢，体现出了教学过程是有目的、有计划、有组织的活动过程的基本思路。
在教学诊断上，从多维细粒度分析学生掌握知识点的程度，并以此为依据锁定不熟练的知识点，调整授课节奏，实现靶靶中心的精准施教。
在教学评价上则更倾向于在教学现场通过柱形图、饼形图或者雷达图等方式，展示学生答题情况，通过即时反馈的方式帮助学习者强化知识习得，并以在单位时间内教师传输和学生接受知识的量的多少作为评价教学有效性的唯一标准。
这一实践中的做法，使得当前的精准教学仍然停留在1.0发展阶段。相比于早期经典教学，例如斯金纳提出的将教学目标进行结构化分析、并以此为基础将教学的要素从简单到复杂进行最优顺序排列的渐进式教学，以及加涅在信息加工理论基础上提出的学习层级模型而言，当前的精准教学实践仅仅完成了支持工具的更新换代，但其以科学、理性为特征的预成论教学理念并未产生质性创新与变革。
与预成论的教学思想不同，在课程与教学的后现代转型中，人们对于教育教学的认识发生了巨大变化。教学是一个在教育环境中实际发生的事情，不是理性上计划好要发生的事，而是一个由教师和学生在课堂交互过程中共同建构的生成性过程。后现代主义的代表人物多尔曾明确表示，后现代教学是生成的，而非预先设定的，它并不意味着某种绝对真理，相反，却赋予了每个人探究与理解的权利。生成性教学思想不否认知识的学习和传授，但更强调知识的意义和价值在于学习者能够在学习知识的过程中不断参与并创造新的知识，教学的意义则表现为从关注单向度的知识获取转向关注学生的全面发展。把知识作为教学目的还是达成教学目的的手段，是区别控制性、传递性教学与生成性教学的重要标准之一。
以此反观精准教学实践，固化的知识、预设的教学路径、即时测评与反馈等做法，使它始终难以脱离传统教育中将教学作为一种“特殊认识活动论”的分析框架。大量先进信息技术的应用在某种程度上强化了这一特殊的分析框架，大数据将复杂的生命个体还原为可以分解的数据集，将产生于经验的知识从具体的话语情境中剥离，力求在短时间内批量生产具有某种技术或知识的人。这一做法所强调的“预设性”“程序化”的实施机制，及其背后所蕴含的工具理性的价值取向，使得精准教学止步于以科学、理性为特征的教学范式，在从本质主义思维向现实关系思维和生成性思维的教学思想转化过程中举步维艰。
教学是一种基于知识而进行的人与人之间交流的反思性实践，而非一种重复的技术性实践。强调教学的动态生成性，倡导教学过程应回归生活世界，体现人的生命价值，是教育在“一切将成”的现代哲学生成性思维下作出的发展变革。因此，我们认为，精准教学应努力跳出将教学看作一种“特殊认识活动论”的分析框架，努力在目前遵循的预设性路径和生成性路径之间寻求切实的平衡点。
需要注意的是，生成性路径所倡导的“生成”并非是对当前精准教学“预设”路径的全盘否定，而是以此为基础进行有目的、有计划的生成，而非随意、自发的。这也就意味着，一方面精准教学要将技术应用于数据分析的优势最大化，从知识的角度给出合知识结构（逻辑）的教学路径建议；另一方面，也需尊重学生学习的个体差异性，以及教师教学的自觉性和主动意识，努力将数据分析结果的科学性与教师教学智慧的灵活性相结合，形成具有弹性的教学选择。
2.对精准教学中教师专业发展的审视与反思
随着大数据技术与传统教学融合的逐渐加深，学校教育中的海量数据被广泛收集与整理，数据开始贯穿于教学的各个环节，其有效应用赋予了教师“显微镜”式的观察能力、“望远镜”式的指导能力以及“导航仪”式的指导能力。
但是我们在精准教学实践中也发现，由于技术和数据整合完成的学生画像、学习内容分析以及教学路径设定的便捷性和易获取性，教师开始过于依赖利用技术和数据分析的结果，长久以来形成的“观察学生情况—发现学习问题—分析问题产生的原因—作出临场教学决策”的创造性工作逐渐被现代信息技术环境裹挟，由技术替代教师完成分析、决策等工作变得理所应当。
教师在教学中应具备的分析能力、主动意识、主导性和创造性等教育教学智慧被打上明显的技术烙印。从这个角度看，如果教师无法正确认识数据驱动下的人—机协同工作环境，无法形成利用数据为自我服务的意识，而是放弃或弱化自己作为教学工作主体的教学自觉性与教学智慧的积极作用，甘愿充当技术和数据支配下的执行者，其教学能力和教学方式势必发生变化，成为技术与数据应用的附属品。
因此，在精准教学红火的实践推进过程中，必须思考新一代信息技术对于教师的影响，思考如何在新的教育生态系统中重塑教师与技术的关系，思考如何进行合理的人—机工作分配，以及达到技术智慧与个体（教师）智慧的协同。
同时，如果在教学过程中教师的任何判断、决策都完全依赖数据，其教学就极有可能走向唯数据论的发展方向，但是实践中的大数据往往没有我们所想的那么可靠。一方面，目前精准教学实践中的数据往往来自于学生的学习测评结果（例如某个题目的正确率/错误率、答题分布情况等），集中于对学生知识掌握情况的统计与呈现，很难真正做到全程全面数据的采集与分析。另一方面，在精准教学中强调大数据的使用，意味着让教师和教学管理人员以放弃理解“为什么”为代价换取对“是什么”的把握，技术的使用在某种程度上剥夺了教师在教学实践中的主动思考与观察，其注意力开始从传统教学中关注现象发生的深层原因探析，转移到关注事物之间的相关性以及如何利用这种相关性解决实际的教学问题。
为了更好地应对这些技术带来的挑战，以著名学者范霍夫为代表的研究者开始呼吁将数据素养的培养融入教师专业发展体系，着力于优化教师的数据意识与伦理、数据基础知识、数据处理技能以及数据思维方式等方面的能力，使其在面对教学过程中产生的海量非结构性数据时，能够主动挖掘隐藏于其中的丰富价值，建立不同数据之间的关联关系，并将其转化为有教学价值的知识，最终形成数据智慧，能够真正做到让数据分析为教学服务、为学生服务。（原载于《电化教育研究》，本文系节选，原标题为《问题与优化：课堂精准教学实践的现实审视与反思》。）