技術應用更凸顯教師獨特性

    《基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力報告》是美國學校網(wǎng)絡聯(lián)合會的一項新舉措，旨在解決教育技術領導者所面臨的關鍵性挑戰(zhàn)——為改變學生學習體驗和學習環(huán)境做出正確的戰(zhàn)略決策，促進學生在數(shù)字世界中健康成長。本系列報告中的第一份報告《基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力（挑戰(zhàn)篇）》，發(fā)布于2019年1月。第二份報告《基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力（趨勢篇）》，發(fā)布于2019年4月。

    《基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力報告（技術篇）》是新媒體聯(lián)盟系列中的第三份報告，側重于數(shù)字轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)與機遇。該報告聚焦兩個技術——混合學習以及分析和自適應技術，為教育改革提供更多可能性。

    ——編者

今天，學生借助于數(shù)字化學習平臺來推動個性化學習和自主學習，教育工作者也可以節(jié)省出更多時間對學生進行個性化指導。在這一過程中，技術起著決定性作用。技術可以為教育工作者和學生提供關于學習、需求、興趣等方面的可行性指導，可以為學生適時提供精準的學習資源，同時也可以為學生提供個性化學習路徑，培養(yǎng)學生的數(shù)字化熟練度、專業(yè)度及自主學習等能力，最終使學生受益。

《基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力報告》系列就探索了挑戰(zhàn)、趨勢和技術推動因素，旨在創(chuàng)建一個系統(tǒng)的、數(shù)字化的生態(tài)系統(tǒng)，使學習者在個性化和聯(lián)通學習環(huán)境中充分發(fā)揮自身潛力。學校網(wǎng)絡聯(lián)合會委托國際咨詢委員會（以下簡稱“委員會”）的100多名杰出的教育技術專家，針對挑戰(zhàn)、趨勢和技術推動進行研究、判斷、排序并加以分析。

《基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力報告（技術篇）》是新媒體聯(lián)盟系列中的第三份報告，側重于數(shù)字轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)與機遇。該報告提出，前五項驅(qū)動技術分別為移動設備、混合學習、云基礎架構、擴展現(xiàn)實、分析與自適應技術。美國學校網(wǎng)絡聯(lián)合會基礎教育創(chuàng)新驅(qū)動力咨詢委員會認為，這些技術驅(qū)動因素可以幫助教育工作者解決幾乎所有的困難并促進技術創(chuàng)新。

目前，混合學習處于全球關注狀態(tài)，是個性化教學的最佳技術。分析與自適應技術仍處于基礎教育廣泛采用的早期階段，正在迅速發(fā)展。這些技術提供了很多以學習者為中心和差異化教育體驗的前景，更好地為學生的數(shù)字世界體驗做準備，也為教育工作者提供了很好的機會，他們不但能夠有效地吸引學生，還可以與學生開展合作。與此同時，這兩項技術也對教育工作者提出了更高的要求，都要求教育工作者在精湛的技術與人文關懷和專業(yè)知識之間取得平衡。

    技術驅(qū)動1—混合學習

    數(shù)字化變革 使學生在數(shù)字世界中個性化成長

這項技術成為推動基礎教育創(chuàng)新的核心內(nèi)容——轉(zhuǎn)變教學方式，將學習體驗進行數(shù)字化變革，使學生在數(shù)字世界中健康成長。委員會認為，混合式學習可以克服當下最艱難的挑戰(zhàn)，使教育變得具有戰(zhàn)略意義，并能夠促進最新的發(fā)展趨勢，特別是在個性化指導、基于數(shù)據(jù)的實踐以及將學生作為創(chuàng)造者等方面的教育趨勢。越來越多具有效能的數(shù)字技術出現(xiàn)在學校和學生的生活中，有效地增強了將這些技術融入到教學的吸引力，同時提高了對世界的認識也逐漸成為現(xiàn)實，甚至成為學習知識、合作、創(chuàng)建和解決問題的基礎。

混合學習是一種正規(guī)教育項目，一部分學習是通過網(wǎng)絡進行的，學生可以主導自己的時間、地點、路徑或進度；一部分學習是在實體教學地點進行的；課程或?qū)I(yè)的路徑為學生提供了綜合的學習體驗。

在過去的十年中，混合學習出現(xiàn)了更多精細的教學方式。在2016年，克里斯滕森研究所推出了一個在線混合學習資源中心“混合學習宇宙”，確定了七種常見的混合學習模型。其中，學習中心走班模型是學生按照學習中心固定的時間表輪換上課，其中至少有一個學習中心是在線學習中心；實驗室走班模型是在線學習中心要設置專用計算機實驗室；個人走班模型是學生根據(jù)教師或數(shù)據(jù)算法設計個人時間表變換學習中心；翻轉(zhuǎn)課堂模型是學生通過在線課程和講座在家學習，教師利用課堂時間為學生提供基于教師指導的實踐項目；選課模型是除了選擇面對面課程之外，學生還選擇在線課程或選擇帶有在線教師的課程；多樣化的虛擬課程模型是學生在校外完成大多數(shù)在線的課程作業(yè)，同時參加學校要求的面授學習課程；靈活課程模型是學生按照課表開展在線學習活動，在學生學習課程的具體內(nèi)容過程中，教師以靈活的方式為學生提供支持與指導。教育工作者可以采用其中一種混合學習模式或?qū)⒍喾N模式進行組合，將數(shù)字技術融入到教學中，為學生提供靈活的選擇。

對此，谷歌認證的混合學習開拓者、指引者以及混合學習相關書籍的主編凱特琳·塔克提出，混合學習是“通向個性化的橋梁”。但她同時指出，“混合學習”不是“個性化學習”的同義詞。基礎教育在線學習國際協(xié)會則稱，“教師利用混合學習，尤其是自適應學習項目和工具支持模式，為學生適時提供相匹配的學習內(nèi)容”。這是個性化學習模式的核心部分?！皩W校應該以學生為中心，利用技術的力量為學生創(chuàng)造更具吸引力、更高效以及以成功為導向的學習環(huán)境”。

今天，個性化學習已經(jīng)離不開數(shù)字技術的支撐。當教師和學生有效運用學習過程中可及時操作的信息時，混合學習的個性化才成為可能。教師可以根據(jù)學生個人的學習需求和喜好，指導他們利用數(shù)字資源學習。在混合學習中，教師經(jīng)常在不同的時間和空間為小組或個人的學習任務提供更多的機會，可以對特定學生開展有針對性的干預和促進，能夠給予那些最需要的學生一對一的關注。

在某種程度上，混合學習的普及意味著對純在線課程需求的減少，應該在在線學習與師生面對面的社交互動之間做好平衡。人際交往有助于學生發(fā)展溝通、協(xié)作和團隊合作技能。雖然學生能夠在數(shù)字世界中獲得更多的選擇和自主權，但除了同伴間的對話和自我反思之外，學生更受益于教師的當面指導和支持。

此外，有證據(jù)表明，社交和情感技能是學習更復雜認知技能的基礎?；旌蠈W習項目不應忽視學生發(fā)展這些技能的機會，涉及到自我展示和自我管理、了解社會現(xiàn)狀、管理情緒和解決沖突。蒂芙尼·懷科夫（Tiffany Wycoff）是《混合學習在行動》一書的作者之一，也是“推動學習創(chuàng)新”的聯(lián)合創(chuàng)始人，她提出，社交和情感支持是“混合學習的真正緊迫性”，將教師作為導師和“第一反饋者”，可以支持走班模式，并將技術作為學生與教師溝通的重要途徑。

通過混合學習，教師可以應對當前教育中一系列的挑戰(zhàn)。例如，在美國，與數(shù)字學習合作的地區(qū)和學校正在使用混合學習項目支持各種教育目標，包括提供職業(yè)和技術教育、解決公平問題、降低輟學率、為需要幫助的學生提供服務等。

    技術驅(qū)動2—分析與自適應技術

    機器學習和數(shù)據(jù)分析 提供量身定制的學習內(nèi)容

分析與自適應技術是公認的可以在教育實踐方面產(chǎn)生巨大影響的支持技術。數(shù)據(jù)分析可用于追蹤學生成績及學生的其他成長指標。自適應技術在學生學習期間產(chǎn)生重要作用，通過機器學習和人工智能的數(shù)據(jù)分析為學生提供量身定制的學習內(nèi)容，從而加強和推動學習。它有助于教師克服障礙，并加速創(chuàng)新。數(shù)據(jù)分析和自適應技術相結合可以作為學生自主學習的強大推動力量。

在教育領域還未涉及數(shù)字技術之前，學校系統(tǒng)和教育工作者就有很多的數(shù)據(jù)需要整理，包括學生信息、考試成績、教師成績冊以及對學生學習的觀察數(shù)據(jù)等。在線學習平臺也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)分析通過特定系統(tǒng)、軟件和算法可以將人們從煩瑣的數(shù)據(jù)篩選中解脫出來。這些技術可以合成來自多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，從廣泛的數(shù)據(jù)中辨別出有意義的模式指標，并將數(shù)據(jù)分析的發(fā)現(xiàn)結果和可視化數(shù)據(jù)（圖表、列表、地圖）進行融合。分析技術可以生成基于數(shù)據(jù)并面向教育工作者和學生的可操作的信息，例如，及時推薦學習資源和活動，使學生按照個性化的學習路徑努力。

自適應技術支持數(shù)據(jù)分析和個性化學習。自適應技術基于對不同學習任務學生的參與和成功完成情況的監(jiān)控，及時調(diào)整學生的學習過程，為學生提供“前車之鑒”。一旦學生設定學習目標，當他們對概念的理解搖擺不定或遇到更具挑戰(zhàn)性的內(nèi)容時，自適應技術就可以馬上幫助學生。學生因此能夠追蹤自己的學習進度，開發(fā)自我監(jiān)控的能力并充分參與到他們學習過程中。

例如，多米尼加共和國正在進行自適應技術的試點，為兒童今后取得學業(yè)成功做準備。圣多明各的一些欠發(fā)達地區(qū)的學校使用數(shù)學軟件評估學生的學習水平，然后提供自適應數(shù)學練習，教師親自提供支持服務，并在他們的課上強化練習。通過系統(tǒng)跟蹤，早期的結果顯示，即使是成績不好的學生也有實質(zhì)性的進步。

對于教師們一直抱怨的標準測評管理和學生成績數(shù)據(jù)發(fā)布之間時間滯后的問題，數(shù)據(jù)分析可以輕松解決。分析技術為一組選中的學生指標提供了多個靜態(tài)、反思性檢查。日趨復雜的數(shù)據(jù)分析與縱向數(shù)據(jù)集、大數(shù)據(jù)、機器學習和人工智能相結合，及時提供學生學習信息，主要涉及學生學習過程中的形成性評估數(shù)據(jù)。實時動態(tài)更新可以使這些數(shù)據(jù)與教師的日常實踐相關聯(lián)。

此外，數(shù)據(jù)分析還可以為教師提供對未來的預見。通過使用已有的相似數(shù)據(jù)進行建構和測試模型，能夠估算個人未來的成果或未來成果的概率。

但是，數(shù)據(jù)分析技術也存在一定的風險，特別是數(shù)據(jù)隱私問題。教師必須清楚收集什么樣的數(shù)據(jù)，誰能獲取這些數(shù)據(jù)，以及如何保護學生的個人數(shù)據(jù)。區(qū)塊鏈是一項新興技術，或許可以改善這些問題。24個國家的代表在格羅寧根網(wǎng)絡宣言中見證了區(qū)塊鏈對于隱私、信任以及學習者流動問題的潛力，主要體現(xiàn)在驗證和共享數(shù)據(jù)證書上。區(qū)塊鏈在雙方基于信任的情況下使用密碼獲取和轉(zhuǎn)移信息。

報告指出，在這個新興數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，人為因素是另一個要考慮的關鍵動態(tài)指標。技術和算法無法取代教育工作者對學生的了解、教學的專業(yè)度以及只有教師可以提供的指導和支持。數(shù)據(jù)分析應賦予教師和學生決策權。如果教師能夠很好的使用自適應技術，就可以實現(xiàn)對學生的個性化指導并節(jié)省相互交流的時間。

德國杜伊斯堡-埃森大學的研究人員開發(fā)了一個基于研究的框架，幫助教育工作者引導數(shù)據(jù)工具的使用問題，并在系統(tǒng)設計中指導制定個性化學習的有效指標。個性化和學習分析框架代表個性化和學習的融合分析，并為有效、增強的分析個性化學習提供理論基礎。

調(diào)查研究表明，教師在解釋和使用數(shù)據(jù)時的自我效能感與他們實際使用數(shù)據(jù)具有相關性；專業(yè)發(fā)展支持可以建立這種自我效能并增強對數(shù)據(jù)的使用。因此，教師在理解和使用數(shù)據(jù)的實踐操作中需要評估素養(yǎng)和數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

(作者單位：北京開放大學)

《中國教育報》2019年10月25日第5版