大數據對教師教學方法的影響

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摘要在理解大數據概念的基礎上．以大數據理論為指導，把素質教育和高中教師常用的教學方法貫穿于研究過程之中．以學生的“個性化培養”和“因材施教”為主線．分析了大數據對高中教師常用的教學方法的沖擊和影響．并為高中教師在教學中怎么迎接大數據提了一些建議．同時，分析了大數據自身的不足，我們要警惕大數據理論風波，要盡力揚長避短，充分發揮大數據積極的作用，克服其消極因素，真正讓大數據為教育事業服務．

關鍵詞大數據；教學方法；個性化教育；因材施教

1大數據簡介

認識眾說紛紜，主要是因為大數據所含范圍廣、容量大，大家看它的角度不同，認識也就不同．而大數據之父———舍恩伯格在編著的《與大數據同行———學習與教育的未來》中，明確指出：大數據重塑學習的三個特征：“反饋、個性化和概率預測．”［2］可汗學院由薩爾曼•可汗創立，一家教育性非營利組織，主旨通過網絡影片進行免費授課，幫助學生更好地學習數學、歷史、金融、化學、天文學等科目知識，現已有數萬名用戶，幾十億的免費教學視頻，成為最受歡迎的網絡視頻庫［3］．

2教師常用的教學方法

（1）講授法：主要指教師通過口頭語言向學生解釋概念、論證原理、敘述事實和描繪情境的一種教學方法．教師進行教學時大多都伴著講授法．這是當前我國最經常使用的一種教學方法．該方法主要以教師為中心，學生有時會陷入被動的學習．因此，它易束縛學生的思維，缺少互動性交流，較少顧及學生的興趣與需要［4］．（2）閱讀法：學生在校學習的時間有限，課堂中學到的知識也十分有限．為培養學生再學習能力，讓學生自主閱讀（書本、報刊、文件），并領會其中內容，關鍵是學生自己閱讀教材吸收知識．因此，閱讀法的形式越多就越有利于激發學生的學習興趣．通常情況下，在高中教學中將閱讀法分為自學式閱讀、復述式閱讀和預告式閱讀［5］．（3）談話法：是教師有計劃地提出問題，學生運用學習過的知識和經驗，積極思考，能夠獨立做出結論的教學方法．它可以分為復習談話和啟發談話兩種．該方法所需時間長，知識儲備和談話技巧要求高．（4）討論法：根據教材要求，擬訂討論課題，全班同學或小組學生緊緊圍繞這個課題各抒己見，相互啟發，共同提高的一種教學方法．它易于發動學生學習熱情，調動學習參與性．但它耗時長，要求教師要有較強的知識綜合運用能力，學生要有良好的知識基礎［6］．1986年召開全國教師現代“教學法”學術研討會，與會專家、學者分享了各自“教學方法”的科研成果，形成了現代教師教學方法，主要有如下幾種［7］．（1）自學輔導法：是由我國科學院經兩年多研究提出的教學方法，簡稱“自輔法”，是學生在教師的指導和輔導下，進行自學、自練和自改作業，獲得書本知識，發展能力的一種新型教學方法．（2）引導發現法：是教師根據教材的結構特點以及學生認知水平，將教材劃分為一個個的發現過程，引導學生通過閱讀、觀察、思考、聽講等多種途徑去研究問題，總結規律的一種教學方法．它大致分為三個過程：劃分發現過程、確定教學要求；嚴密組織教材、積極引導學生的發現活動；積極創設一個有利于學生發現學習的情境［5］．（3）研究性教學法：研究性教學法是胡炯濤教授提出的教學方法，是指教師并不把現成的結論以及對某一確定性的證明直接告訴學生，而是讓學生對學習對象進行研究的一種教學方法．它的實施過程是教師組織好教材，把學生劃分為小組．課上采用閱讀、討論和交流等教學形式，教師的工作是組織、引導、發問、檢查和小結等［8］．（4）嘗試教學法：嘗試教學法是由特級教師邱學華提出的教學方法，教學過程不是教師先講，而是讓學生在舊知識的基礎上先來嘗試練習，在嘗試過程中指導學生自學課本，引導學生討論．在學生嘗試練習的基礎上教師再進行有針對性的講解．

3大數據對常用教學方法的沖擊

3．1對講授法的沖擊

講授法的核心是教師積極主動地“講授”知識．“講授”從某種意義上講就是信息的傳播，而學生的“學”則是信息的獲取與應用．大數據對講授法的沖擊主要表現在對傳播的信息及其傳播的途徑、方法上．數學是一個高度抽象的學科，數學教學過程也相對比較抽象．講授中要引起學生求知欲，激發學生思維活動．通過對大數據的分析，可以獲取有關“科學提問”、“情景創設”和“激發疑問”的信息．將這些信息應用到“講授法”中來，并且通過多種途徑直接或間接傳給數學教育者，可以避免課堂中的“滿堂灌”和“注入式”數學教學．這將為講授法的啟發性要求帶來新一輪的思想沖擊［9］．同時，由數據分析還可獲得多種相關知識和講授方法．將知識和方法利用大數據技術，綜合應用到課堂“講授”教學中，能使學生從多層面、多途徑、多視角獲取知識．如“翻轉課堂、微課、慕課”等，都將給教育帶來革命性的沖擊．

3．2對閱讀法的沖擊

閱讀法強調學生自主學習，培養學生再學習能力．而數學教學中的閱讀法可能相比其他科目閱讀起來更困難一些，因為數學中有大量抽象化的數學符號和極其精煉數學語言，增加了數學閱讀難度．所以，需將數學教學中的閱讀法進行分類．通常把數學教學中的閱讀法分為自主式閱讀、復述式閱讀和預告式閱讀，這種分法主要是依據教材難易和新舊知識間的聯系，很難做到客觀公正．大數據對閱讀法的沖擊主要表現在閱讀分類上．大數據背景下，通過對教材數據和學情數據的分析，可以真實、全面地掌握教材信息和學生學情．在此基礎上，高中教學可以有針對性地運用閱讀法，選取適宜于學生發展的閱讀材料．不再是僅憑直觀的教材難易和新舊知識間的聯系來對閱讀法進行分類．

3．3對談話法的沖擊

談話法要求數學教師提出“問題”，可是，數學問題通常蘊含著某種數學思想和方法，且數學知識本身比較抽象，知識邏輯要求也很嚴謹．這就要求數學教師在提出問題、怎樣提出問題和提出的問題怎么展現等方面要深思熟慮，當然，這也將是“談話法”的重點之所在．大數據對談話法的沖擊主要表現在數學教師對“數學問題”精心設計上．通過對教學大數據和學數據的分析，可以釋放數據中的洞察力．將這種洞察力應用到有計劃的提問中，會使提出的問題更科學，難易度適中．教師也能更好把控談話過程，以多種途徑和不同方式提出問題，靈活生動地展現問題，使談論的話題更加契合學生發展．大數據時代，教師在談話過程中面臨著“問題”預設的沖擊［8］．

3．4對討論法的沖擊

根據數學教材要求，擬訂討論課題是討論法的關鍵．而數學教材要求點眾多，每一個階段的具體要求點也不同，這就要求數學教師要充分理解和掌握數學教材的要求，做到“點面”結合．同時，討論法的信息交流既不同于講授法的單向交流，也不同于談話法的雙向交流，而是集體成員大討論之后的多向信息交流［9］．大數據對討論法的沖擊主要表現在數學教材要求上．大數據的敏捷性和快速性，會在短時間預測出多個教學要求．教師在擬訂課題時面臨著多個教材要求選擇的困惑，是綜合多個要求還是依據單個，將直接影響課題擬訂依據，給數學教師的課題擬訂帶來思想的沖擊［9］．

4大數據對常用教學方法的影響

4．1對自學輔導法的影響

自學輔導法倡導學生獨立自主學習，教師起指導和輔助作用．目的是充分發揮學生自主學習性．這種教學方法佐證了1999年印度教育科學家蘇伽特•米特拉的預言：“教育是一種自組織行為”．大數據時代的教育，提倡學生自組織學習，學習行為和學習需求由學生自己決定，弱化了教師的作用．蘇伽特還指出：“你能夠想象和確認，你所教的和考核的東西，在今后20年學生們走向工作崗位還管用嗎？”因此，他認為大數據時代，三種東西是學生用得到和必須學會的：“一是閱讀，二是搜索，三是辨別真偽．”［10］大數據對自學輔導法的影響主要在教師作用發揮的大小上．傳統的自學輔導法中教師不僅指導學生學習，還要將具有邏輯意義的教材與學生已有認識結構聯系起來，使其融合貫通，促使學生保持相應的學習心向進行學習．而大數據時代倡導的“自組織學習”更大程度上弱化了教師的作用，學生完全成為學習的主人，教師僅是幫助者與合作者．

4．2對引導發現法的影響

引導發現法的關鍵在“發現”．數學是一門邏輯性很強的學科，前后知識的聯系十分緊密，后續知識點的學習需要前期知識基礎，數學教材劃分的“發現”是在知識邏輯基礎之上．傳統的引導發現法中對數學教材劃分的“發現”過程也是依據數學教材結構、知識間的邏輯關系和學生認知水平．可是，它較少對數學教材結構、知識邏輯和學生認知情況做實證數據分析，缺乏信息量化．大數據對引導發現法的影響主要在數學教材劃分的“發現”過程上．大數據背景下，數學教材結構、知識邏輯關系和學生認知水平可以量化，通過對量化數據的分析，可以獲得“預測”信息．根據這些信息，將數學教材劃分為一個個的發現過程，這種劃分更加科學合理．

4．3對研究性教學法的影響

研究性教學法的關鍵在于“研究”．前提是數學教師組織好教材，學生以小組形式進行交流、討論．而數學知識的廣泛性和數學思維的嚴謹性，要求數學教師要有效地組織好數學教材，組織了的教材質量直接影響著研究性學習的效果．大數據對研究性教學法的影響主要表現在數學教師教材的組織上．通常數學教師組織教材的依據是課程標準、學生特點、教學目的和教學環境等．而學生數據、教材數據和教學數據等等沒有得到充分利用．可是這些教育類大數據可以為數學教師提供較為全面的學生信息、教材信息和教學信息，在教材組織中充分利用好這些信息．可以使研究的對象更科學合理，研究性教學更有效．

4．4對嘗試教學法的影響

嘗試教學法注重學生已有的基礎知識，在舊知識的基礎上嘗試練習，這就要求數學教師充分了解學生已有的知識情況，制定出適宜的嘗試練習．數學教學的特點之一是做練習，要求學生做例題、習題和單元題來強化知識的學習和理解．而練習題的難易度和習題數量直接影響到學生對數學學習的興趣．大數據對嘗試教學法的影響主要表現在了解學生情況上．數學教學活動時刻產生著數據，大數據就在我們身邊．“它讓社會科學領域的發展和研究從宏觀群體逐漸走向微觀個體，讓追蹤每一個的數據成為可能，從而讓研究每一個個體成為可能．對應教育研究者來說，我們將比任何時候都更接近發現真正的學生．”全面了解學生成為可能，從而可以更高效地運用嘗試教學法進行數學教學，制定出適合每一位學生自身的“練習”．

5迎接大數據對教學方法的沖擊與影響

未來教育中，大數據對教育的影響會越來越深遠，會更好地服務于基礎教育和高等教育．那么高中教師為了迎接“大數據”，該做好怎樣的準備呢？本文給出了以下幾點建議．

5．1思想上，樹立大數據意識

“大數據”在教育領域的數據越來越豐富．據預測，到2025年，教育領域所累計的數據規模將達到現在教育數據的50多倍．這樣的大數據在人們的生活、工作和思維等方面將產生巨大的變革．正如哈佛大學社會學教授加里•金所說：“這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程［11］．”以往教育實踐中，教師們關注較多的是表面的“數字”，而忽視了內涵的“數據”．大數據來了，它提醒著教師們應該更多地去關注“數據”而不是“數字”．因為，大數據不僅僅是“數字”，更多的是過程性的“數據”，這些“數據”客觀地、真實地存在著．教師們在教學過程中，只有樹立了大數據意識，才能更好地感受教學過程就是數據產生的過程．

5．2行動上，走進網絡，學會搜集、分析、整理數據

大數據時代，鼓勵教師大膽地走進網絡，利用網絡，掌握多媒體技術，學會搜集、分析和整理數據．讓互聯網技術為教育教學的發展服務．當今的教育教學資源不再像以前那樣缺乏，人們還時常覺得信息泛濫．網上國內外教育教學資源十分豐富，大量在線教育平臺不斷涌現．從前的紙制學籍沒了，取而代之的是網絡學籍系統．網絡已在悄然地改變著我們的教育．若教師們不順應時展，走進網絡，學會數據處理，那么在大數據時代的教育中，將會面臨著巨大的挑戰．對教師的要求不僅僅是懂得網絡搜索，還要掌握數據處理技術，利用網絡，提升教學水平．

5．3教學上，利用數據，教授學生數據處理方法

大數據時代的教育，更多的要求是用數據說話，讓教育成為一門真正的實證科學．因此，教師在教學中應該多利用“數據”，讓真實、合理的數據服務于教學，使教學過程盡量做到去“經驗化”．教師盡量用“數據”引導學生學習，充分利用好每一位學生的個人數據，根據數據信息，全面地了解每位學生的特點．做到有針對性地教學，科學地評價每一位學生，真正做到“因材施教”．教學中多用“數據”舉例，教會學生管理個人數據，利用與挖掘個人數據，會用數據幫助自己學習，提高學習效率．

5．4學習上，做好終身學習的準備，規劃、設計知識學習

素質教育強調了“終身學習”，而大數據時代的教育對“終身學習”提出了更高要求．教師要有知識更新計劃，要保持積極的學習心態［12］．進入信息時代以來，人們時常抱怨信息更新快，稍不注意就跟不上時代步伐．在大數據的洪流中，數據更新的速度也會非常之快．可能教師們還沒來得及處理昨天的教學數據，今天的教學日志又來了，一大堆的新數據又待處理．譬如當今的信息化生活，人們有時感到一天不瀏覽網頁就好像與社會相脫離．信息化發展的速度如此之快，作為信息載體的數據也隨之崛起．因此，大數據時代下，新的數據、新的信息、新的方法、新的學科知識不斷涌現．需要教師們積極學習，終身學習，與時俱進，才能做一名合格的教師．

6結語

當然，大數據也存在著許多理論風險，需要我們保持警惕．在大數據的價值被認可的同時，也要認清大數據不是萬能的，人們不要過度迷戀大數據．在許多新的領域或罕見大事面前，大數據就很難發揮好作用，太缺乏數據基礎．大數據對用戶的隱私也很難兼顧，很難確保用戶信息安全．大數據通常對發現過去很有用，但是不能左右未來．因此，集諸多因素于一身的教育事業，不能僅憑大數據左右教育未來．教育事業反而需要更多優秀的教師，對教師提出了更高的要求．同時教師們不要將“學生學業大數據看成為一個標簽，成為永恒的過去．教育也不能過度的聚集學生個人數據，過分專注學生個性特征．教師要避免過早地為學生設定個性化教育，影響個體真正的潛能發揮，形成規定化的未來．總之，大數據一方面促進了教育事業的發展，一方面又有自身的不足．我們要盡力揚長避短，充分發揮大數據積極的作用，克服其消極因素，真正利用大數據為教育事業服務．

參考文獻

1楚文波．大數據背景下的教育教學改革［J］．教育與教育信息化，2015（11）

2劉濤．在線教育：從“搬家時代”到“師徒關系”時代［J］．山東工業技術，2013（7）

作者：楊貴泉 韋煜 趙林暢 肖鵬 單位：貴州市都勻市二中 南民族師范學院