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“ 摘要：教师数据素养是未来学校教师专业发展的核心素养之一。大数据应用于教学过程的关键在于培养具备数据素养的教师。本文从智能时代精准教学发展的客观需要出发，具体阐述了对智能时代教师数据素养的认知理解，深度厘清教师数据素养的基本要素，科学建构教师数据素养的能力框架，并从实践层面提出了精准培育教师数据素养的多元化路径，为未来中小学教师数据素养的精准培育提供了实践指南和理论指引。 智能时代教师数据素养的正确理解 1.教师数据素养的基本内涵 随着区块链、人工智能、大数据、物联网等技术的兴起，教育领域也逐步进入了基于数据驱动教学的智能时代。数据能够精准记录学生的学习轨迹、互动反馈信息以及学习交往行为，帮助教师快速、精准地掌握每位学生的学习能力、兴趣爱好、个性特点以及认知水平发展状况，支持教师进行教学决策、改进教学方式、优化教学资源配置，为学生提供个性化学习支持。从学科育人的视角看，教师是数据驱动教学的关键性力量，因此，智能时代数据素养的培养与数字化转型需要相适应，是教师应当具备的关键能力和必备品格之一。 数据素养起源于信息素养，也有人称之为“数据信息素养”。数据素养是以数据挖掘、云计算、人工智能、区块链等信息技术为特征的智能时代对教师数据获取、分析、管理及应用能力素养提出的新要求。梅比等提出教师数据素养的通用要素模型包括七个关键元素，即数据意识、数据获取、数据应用、数据管理、数据交流、数据道德和数据保护。艾伦·曼迪纳契等将教师数据素养界定为“通过收集、分析和解释各类数据以帮助制定教学步骤，将信息转化为可行的教学知识和实践的能力”。美国“数据质量运动”的兴起，逐渐把提升教师的数据素养提上日程，并将教师数据素养定义为教师持续、有效、合乎伦理地访问、解释、运用、交流来自政府、地区、学校、班级等其他来源的数据，以一种适合教师的方式提升学生的成绩。刘雅馨、杨现民、李新等认为，教师数据素养是教师适应时代发展需求的必备素养，是教师在接触教育数据时所体现出来的一种综合能力，包含数据意识与态度、数据基础知识、数据核心技能以及数据思维方法四个方面。 笔者认为，教师数据素养是指教师遵循数据伦理及相关制度要求，在获取真实性数据之后，对数据进行挖掘分析、描述解释以及数据转化，推动教学持续改进的应用性知识与实践性能力。它一般包括数据意识与态度、数据基础知识、数据核心技能以及数据思维方法等要素。因此，教师数据素养是大数据技术与教育领域深度融合发展的时代要求，是加快数据驱动教学改进的关键所在。相较于传统的经验型教师，这些善于收集、分析和挖掘教育数据价值的教师，其常态化的教育教学行为更加高效精准。  2.教师数据素养的实践价值 数据不会直接说话，不会主动揭示教育问题。智能时代的教师应具备数据思维，挖掘数据潜在的应用价值，让数据会说话，说管用的话，跟上时代的发展。从教师素养培育的实践价值看，具体表现为“七个有利于”。一是有利于教师精准判断学情，推进教学科学决策，让教学更加精准化；二是有利于教师优化资源配置，落实学生个性指导，让分类指导更加有效；三是有利于教师变革教学方式，落实以学定教，推动教学方式转型；四是有利于教师深度挖掘数据，总结发现规律，让教学更科学理性；五是有利于教师形成数据思维，强化结果应用，让数据发挥更大价值；六是有利于教师教学精准决策，提升课堂绩效，让学生学得更加轻松高效；七是有利于教师开展精准研究，促进专业迭代发展，实现学科能力持续提升。 3.教师数据素养面临的挑战 培养教师的数据素养，需要重视教师自身数据意识与能力的定向培育，并充分发挥其对教育教学质量和效果的正向影响。教育部全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的《校本应用考核指南》，从学业评价维度，在多媒体教学环境、混合式学习环境以及智慧学习环境中，分别对教师数据评价能力提出了评价数据的伴随性采集、数据可视化呈现与解读、自评与互评活动的组织、应用数据分析模型、创建数据分析微模型等相关要求。从当前新课程发展和学科育人的实践需要看，教师的数据应用能力、数据应用的知识准备还存在着不足，缺少专门化的训练与培养，并面临着不可回避的五个现实挑战。一是教师数据常态应用意识薄弱，不善于实践数据驱动的精准教学，习惯于传统经验性教学；二是教师数据处理应用能力不强，不善于主动收集、分析、处理和运用数据来指导教学；三是教师数据解释挖掘素养不足，不善于利用数据深度解释教学问题并进行针对性决策；四是教师数据可视化表现本领差，不善于把复杂的数据采取结构化、可视化方式直观呈现，影响对数据的科学理解；五是教师数据循证推动管理能力滞后，不善于充分利用大数据循证支持教学管理过程最优化。为此，有效培育教师的数据素养，不仅要警惕教师数据应用的形式化，而且要避免数据挖掘的浅表化，同时规范和纠正数据分析的程式化和效果总结的套路化现象，这样才能促进教师更好地适应智能时代精准教学的客观需要。 教师数据素养能力框架的科学建构 1.教师数据素养的构成要素 教师数据素养是教师在教学过程中收集、分析、挖掘和应用教学数据的一种能力。通过这种能力，教师可以更加迅捷、精准地了解多元化的学情。笔者认为，从适应智能时代基于数据驱动的教学实践视角看，一个良好的教师数据素养结构，一般包括数据意识与态度、数据知识基础、数据核心能力、数据思维方法等关键性要素。数据意识与态度包括数据伦理、数据价值的认同、数据敏感度，体现在教师重视数据安全并保护学生隐私、自觉利用数据发现问题，它是教师具备数据素养的前提；数据知识基础包括教育大数据知识，数据类型与来源，统计学知识，数据处理、分析与应用的相关知识；数据核心能力指教师数据分析与数据应用、对数据进行加工处理与实际运用的能力表征，包括问题假设、数据收集分析、数据挖掘、基于数据做出教学决策、评估数据决策结果等内容，它是教师数据素养的核心要素，体现了教师对数据的整体把握与科学理解，是展现教师让教学结果“看得见”能力素养的关键要素；数据思维方法是教师数据应用思维方式的具体表征，也是教师数据素养发展的最高境界。 2.教师数据素养的能力框架 挖掘隐藏于教育教学过程中数据的内在价值，并将其转化为教学决策，推动教师常态教学实践行为的改进，促进教师专业能力的持续发展，已成为新时代教师素养迭代提升的新挑战。有学者认为，教师数据素养的核心内容应包括：理解数据、获取数据、读取数据及解释评估数据、管理数据和使用数据等方面。从相关数据素养的教师问卷调查发现，一个具有数据素养的教师需要具备数据意识、数据知识，还要具备数据采集、数据处理、数据分析、数据应用、数据解释和数据管理等多种能力。 从数据驱动教学决策出发，学者艾伦·曼迪纳契提出教师数据素养能力包括五个方面：①提出问题；②收集数据；③理解数据；④基于数据做出教学决策；⑤评估决策结果。此外，国内外还有一些学者，对数据素养提出了不同的代表性观点。莱特等人认为，数据能力要素包括：数据收集、组织、总结概括、分析、将数据转化成信息、辅助决策。张进良等人认为，数据能力要素包括：数据意识、数据定位与采集能力、数据分析与解读能力、数据反思与决策能力、数据伦理道德。李青等人认为，数据能力要素包括：数据基础知识，数据工具使用技能，数据获取、处理、评价、探究和交流，驱动教学决策的能力，数据意识和数据道德。 综上，笔者认为，教师数据素养能力框架应当具备四个必不可少的要素：一是数据意识态度，二是数据基础知识，三是数据核心技能，四是数据思维方法。其中，数据意识态度是教育数据在教师头脑中的客观、能动的反映，一般包括数据意识、数据理解、数据伦理等，它反映了教师对日常教学数据的感受力和判断力；数据基础知识是指数据的基础理论和基础知识，也包括数据分析工具及处理的相关知识；数据核心技能是指各类数据采集、数据分析、数据解释、数据应用、数据挖掘、数据交流以及数据可视化的能力，能够对教育数据进行深度分析，并对数据分析结果进行科学解读；数据思维方法是指运用数据解决教学实践问题的相关思维方法与问题解决方式。  3.教师数据素养的评价体系 评价具有导向、激励、诊断和改进功能。为了强化基于数据分析的结果运用，有效推动教师数据素养的精准培育，推动教师常态教学行为的持续改善，我们认为，需要进一步加强教师数据素养全面评价体系的科学构建。综合相关研究成果以及校本实践经验，笔者认为，教师数据素养评价不仅要关注数据意识态度，而且要重视数据基础知识现状，同时要着力数据核心技能培养，并对教师的数据思维方法进行培养。具体而言，在数据意识态度方面，具体评价指标应包括：数据的关注度、数据利用意识、数据价值意识、数据安全与道德。在数据基础知识方面，具体评价指标应包括：数据基础知识、数据工具知识、数据分析处理知识。在数据核心技能方面，具体评价指标应包括：数据采集技能、数据处理技能、数据分析解释技能、数据应用技能、数据驱动教学技能、数据决策技能、数据反思评价技能。在数据思维方法方面，具体评价指标包括：数据的问题思维、数据的互联思维、数据的量化思维、数据的可视化思维、数据的驱动思维、数据的批判性思维、数据的变革创新思维。结合学者李青、赵欢欢有关教师数据素养评价指标体系研究，笔者建构了教师数据素养的具体评价体系（见表1）。
 教师数据素养精准培育的多元路径 教师数据素养培育要突出三个系统培养，即系统培养教师数据获取、解读、处理、分析能力，系统培养数据来源分析、数据产生过程把控、数据重新利用的能力，系统培养让数据增值的能力。 1.把握培育教师数据素养的关键问题 一是精准把握“数据从何而来”的问题。数据通常来源于教学系统、学习终端、教学管理系统、教学助手、智能学习终端以及可穿戴设备等方面，包括教学过程数据、学生表现数据、学生评价数据。要注意教与学相关数据的伴随式精准采集。 二是切实明晰“数据为何而去”的问题。从数据中找寻蕴藏其背后的教育教学规律，进而改进教学方式，提升学习效果，满足精准教学需求，这才是教育数据应用的关键所在。通过精准评价施策，教师基于数据持续挖掘，全面考虑学生差异，进而优选最适切的教学方式，为教学策略的持续优化与精准选择提供科学依据。 三是充分认识“数据如何运用”的问题。数据运用一般涉及学情分析评估、学业问题预警、学业发展预测、学生个性特征画像、教学管理决策等方面。教师不是“创造数据”或者“制造数据”，而是在教学的计划环节，着眼问题确定与数据的准备工作；在教学的实施环节，突出教学实践，重视数据收集；在观察检查环节，着力数据分析、学情诊断；在教学的反思及反馈环节，着眼数据循证，推动基于证据的教学改进。  2.拓展培育教师数据素养的多元路径 从教学实践的视角看，倡导“建构数据为要的教学文化”，积极拓展教师数据素养培育的多元路径。从学科诊断层面，深化教师数据应用的教学诊断能力，通过诊断性数据获取，准确把握学情定位；从学科教学层面，推动数据辅助教学决策和学生个性化指导，培养教师基于数据教学决策的调控能力；从命题能力培养层面，利用校内考试命题难度差异的对比分析，促进教师数据应用的深度分析能力；从质量管理层面，学会科学解读、深度挖掘、有效利用、客观描述及精准解释，提高教师数据应用的解释描述能力；从教师专业发展层面，组织基于数据素养提升的专题性教师研修活动，持续提高教师借助数据精准评价教学的实施能力。 从校本行动视角看，坚持以师为本，营造支持教师数据素养培育的浓郁氛围。一是构建支持教师数据素养发展的外部工作环境。主动将数据素养纳入教师专业能力的常态化考核中，培养基层学校管理者的数据意识和数据能力，努力构建“数据为要”的工作文化；为教师提供获取学生过程性学习数据的便捷条件，为教师搭建数据分析与教学决策之间的桥梁。二是强化教师主动应用数据素养的工作内驱力。着力持续普及教育数据知识，开展好教师数据素养的知识培训，增进数据概念理解，增强教师使用数据的主动性；定期对教师开展数据素养提升的主题培训，建立教师网络学习共同体，及时交流数据使用的教学体验，共享数据使用的实践经验；在教研组内部积极倡导数据驱动的精准化教学，选荐优秀教师开设示范课，特级教师执教公开课，优秀青年教师参与优质课竞赛，组织一线普通教师深度参与数据应用的主题教学观摩活动，培养教师巧用多样化数据分析、处理教学中各类问题的实践能力。三是以多样化的教学实践丰富教师基于数据精准驱动教学的经验。通过集体研讨、现场教学、教学观摩、课后评议、活动反思、完善修正等多样化手段，进行精准教学的实践演练，有效提升教师数据分析应用、数据科学使用和数据学以致用的多样化能力，并推动数据知识转化为数据行动，让数据成为优化教师教学的“助推器”而非“绊脚石”。 从能力培训视角看，坚持分层推进，分类指导，构建提升教师数据素养的培训核心课程体系。一是组织分层培训。如数据知识的初级培训、数据获取的中级培训以及数据应用的高级培训。二是开展集中培训。围绕数据素养的提升能力点，开发多层次的专门研修课程体系，进行集中性、系列化的数据素养培训，便于集中研修学习，及时为教师释疑解惑，实现数据能力的专门性培养。三是抓好在岗研习。围绕数据应用，加强基于岗位的数据运用专门实践，基于岗位现场研讨，及时交流数据应用心得，分析制约数据使用的疑难问题，强化数据应用的经验反思，有效提高教师数据使用的岗位适应性。 从构建机制视角看，突出问题导向和目标导向，要健全教师数据素养培育的配套工作机制。一是建立教师数据应用的团队协作机制，通过教师团队间的经验分享、成员之间的协同协作，推动数据应用、分析、诊断和管理的一体化培养。二是建立教师数据应用的支持保障机制，为教师日常教学获取数据提供便利，方便教师查询、下载、获取数据以及提供数据的可视化解读，为教师数据使用提供支持性保障。三是建立教学数据应用的效果评估机制，加强教师数据使用效果的考核评估，发挥评估的诊断、导向和激励功能，有利于推动教师使用数据的主动性和积极性。四是建立学校数据文化的制度实现机制，加强学校数据使用、分享的教学氛围营造，选树数据应用的教师典型，开展基于数据驱动教学的专题研讨，开展基于大数据应用的课题研究，制定促进数据常态化应用与管理的专门制度，从机制层面形成教师基于数据驱动教学的工作格局。 作者：丁玉祥，江苏省南京市教学研究室教育质量监测中心；周小萍，江苏省南京市秦淮区教师发展中心 |
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