首页 > 互联网 > 论坛撷英丨穆肃:大数据支持下的智慧教学

论坛撷英丨穆肃:大数据支持下的智慧教学



2016年7月27日,第三届互联网+学校教育高峰论坛上,多位来自基础教育届的领导、专家、学者依次登台,为现场1000多位教育从业者带来了一场场精彩纷呈的主题报告。今天,我们将重温来自华南师范大学的穆肃教授带来的题为《大数据支持下的智慧教学》的主旨发言,一起来看看吧~



各位专家,各位老师,大家好!


今天我将和大家一起探讨这样一个话题:大数据支持下的智慧教学。刚才很多专家包括骨干研修班上的发言专家都跟各位老师们介绍各种各样的应用技术可以帮助我们更好地实施教学。我这里就落在一个具体的环节上:这么多的新技术,跟我们老师教学非常相关的、教学过程中发生的数据怎么样能有效地为我们的教学服务,让我们的教学更加的smart。


大数据是什么,教学当中产生的大数据又是什么,这些大数据到底怎么用起来能够帮我们进行更有智慧的教和学?今天,我们借助一些案例一一来进行交流。




从大背景上来说,这几年来数据的增长非常快,我们也在感受着和参与着大数据的生产和应用,比如说微信,基于微信平台每天产生的信息和数据是非常非常庞大的,如果你用翼课网平台进行教学的话,学生登录翼课网,在翼课网上学习产生的各种各样的行为数据,不单只是最后的结果与提交作业选A还是B,只要是他登录到平台在上面的一切的点读的数据在翼课网的后台都有记录,也在产生着大数据。大数据,指的是在可承受的时间范围内用常规的软件工具捕捉管理和处理的数据集合,就是说它的产生并不是用常规的考试,用一张卷子发下去,测试完以后学生产生的测试数据那种方式来捕获的数据,而是指的是在这种非常自然的状况下数量非常庞大的不断在衍生和发展的数据


大数据的特征:


1、多样性

2、多元化


大数据包括两大块数据



行为数据,用各种各样的信息技术工具和平台进行学习的过程当中,用户的所有的行为数据,比如说我们昨天,举个例子,做一个选择题,开始是什么点,结束是什么点,中间选择了多少次,哪一次选择才选到了正确的答案,然后进行确认和提交,那这些过程都是行为。学习过程当中的行为形成的数据就叫做行为数据。



交互数据,在互联网+时代,如果每一个学习者在网络上的学习还是孤立学习的话,那他肯定体会不到互联网+的乐趣。还有刚才丁新教授跟大家介绍三通两平台当中最后要通的就是人人通,就是每一个老师和学生的学习空间要通起来,大家要有互动,这个就是我们可以产生海量交互数据,现在大家都体验了,用QQ和微信我们都在产生着海量的数据。



这些都是大数据给我们带来的非常丰富的数据类型,在这个基础之上,这样的大数据并不是让它存在数据库当中,成为放在那里没有作用的数据,大数据最重要的就是要通过挖掘以后搭建数据架子,为我们的学习工作服务。其中,对于教师来说就是要让这些数据让我们的教更加smart,让学生的学也更加smart。所以才会有智慧教育、智慧教学的说法。这些就是关于大数据的一些基本的理解。那么,获得数据以后呢?我们要做的事情就是提取、挖掘其中的规律,找到可以利用的信息,从而让行为、决策能够得到更有效的支持。




来看一个教学应用的案例,然后我们再来看这个内容——这个案例是学生在线进行学习的过程当中记录下来的行为数据。这些数据非常清楚地记录了每一个题每一个学生是什么时候开始做的,完成的时间是什么时候,答了多少次才答对,答题的时间跟老师给的时间是否一致等。基于这些数据,可以描绘出学生的学习回路图,可以看到对同样一个内容的学习,基于他们形成的数据、学生学习的步长、学习的回路都不一样。


大家可以看到——



A

这个学生的思维是非常混沌的,他反反复复的挑,来回的跳跃,多次重复;


B

这个学生,他的随机数可以有一些跨越的,但是他非常谨慎,一步一步想着走,带来一个效率的问题;

C

还有一个学生,非常大胆,几次小步走的尝试答题都对了以后呢,他就会选择答题跨度非常大的题目,跳过中间这一段知识继续学习。



这些数据可以帮助我们判断学生不同的思维状况,同时可以知道这三个学生如果是英语学科的学习,都是考60分,想提升他的学业成绩,必然要给出不同的相应的教学策略。


这个学生可能要从基础打起,重新理清楚他之前学习的基础到底缺失多少,从头做起;


a


这个学生可能要改变他的学习效率的问题;


b


这个学生就是要打好必要的基础知识的补充,然后才能够真正的提升学业效率和效果。


c


在这一个案例之下,非常重要的一点是要帮助建立,通过学生的数据模型来建立一些预测,找出其中的规律进行预测,然后重新发现和帮助学生有效开展学习,这是非常重要的。因此数据的挖掘很多时候是在学习过程当中由系统或是学生使用的应用平台记录下来的,并不需要老师做太多的捕捉工作,所以最重要的是拿到这些数据以后进行的分析。




上图是另外一个案例。学习过程中产生了这么多份的学习日志,每天都在学习都会有记录,最后可以通过这些数据来判定学生学业成就,预测高成就和高表现的特征值是什么样的,从而对学生的未来做出一些预测,也可以了解出学生对老师教学的满意度等等方面的一些情况。实际上我昨天才跟翼课网的CTO在聊,翼课网已经积累了那么多的数据,如果这些数据能够用起来提供给老师诊断的模型和报告,一定能够更好帮助老师进行更好的教学,教学更加有方向,所以这个是通过案例我们看到的大数据的作用。在这个基础之上要做的事情非常多,一个要拿到数据,一个要有学生模型的建构,英语学科要有英语学科的能力素养,小学语文要建立语文学科的能力体系,数学学科和其他学科纷纷都要建立,在这些能力指标的基础之上构建模型是第一步,这以后才能够通过各种各样的搜集到的数据来提供给老师基于大数据分析以后的一些数据结果和数据报告,这个不等于是您的教学策略或是教学报告,只是提供一些基于数据的分析报告。


在这个案例当中,搜集到了在网上学习的时候很多学生学习很多课程所产生的学习者记录,用这个例子是因为微课被炒得很热,老师也要积极投入做微课。那么到底什么样的微课学习会让学生的学习投入度高呢?不是说每一种都有效的。


现在常用的微课有四种


第一种微课就是现场录像,上课的过程录下来,然后做一些剪辑就可以用了;


第二种是专门在演播室录制的微课,不知道现在中小学怎么样,大学里比如说华南师范大学正在做互联网+的教育推动,我们今年要建设六十门开放在线课程,要求每一位老师都要录课,不要用已经有的教学视频而是专门去重新录制。


第三种是,不知道大家看过可汗学院没有,就是用手写板一边写一边板书一边录课,一边讲一边录,这是见不到老师的;


第四种跟这个类似,但是方式更简单,就是录屏,就是录播放在屏幕上的ppt,有专门的软件,老师一边讲一边就录下来,这是大学老师们最常用的一种方式,因为大家都不愿意自己的头像挂出来,都隐藏在幕后,就录声音就可以了。




这四种微课,在一样的学习时长状况下:


1、演播室录制的课程,学生观看的投入度是会持续比较高的,但是九分钟以后都会下滑,但是下滑程度还是可以接受的。


2、课程实录的,就是在课程教学的过程录下来然后剪辑成的,学生的投入度六分钟后就已经降下来了,所以六分钟这个时长就是一个分界线。


3录屏和可汗式的手写板录课,在三分钟以后都是急剧下滑,特别是录屏、录ppt、录声音这些微课,现在老师们做微课经常用这种方式,学生在接受这种课程的时候投入度是最低的。


4、微课当中老师的语速的影响,因为很多老师录的微课为了控制时长在五到十分钟,所以讲的特别快,语速对于学生的投入度又有什么影响呢,大家可以看到不同的语速分布的情况下学生投入度是变差的。



这些大数据就告诉我们在做教学资源的时候也要smart一点,选择适当的方式、合适的时长、恰当的语速,录出来的微课学生看的时候投入的水平才可能会高一些。这就是大数据能帮我们做到的,做了分析以后,基于这些数据建立了一个基本的数据分析报告,让我们能够把学生的学习数据用于教学当中,让教与学更加smart。




对于学习,大数据的支持可以进行学习分析,到底有什么用,怎么样让教学smart起来。这些数据能够让我们在数据分析的基础之上,为学生提供更有针对性地教学知识和教学干预,这个我们也可以看一个案例。


关于execute的,第二个老师教的时候,学生们画了很多图,画了以后拍照发到微信上,我们通过小屏幕看到的,课堂上我们有很多工具比这个好很多,比如说电子白板,大家昨天看到很多老师都用posting即时贴在小白板上,实际上学生都看不清楚他也不会去看,他也没有办法看到别人写出这个posting的过程是怎么样的,那我们可以在信息技术的支持下,互联网+的时代,非常方便地使用网上的白板墙,上课的时候贴在网上白板墙的即时贴,它可以随时写随时贴,而且所有的人都可以看到别人同时在写什么,就是观点形成的过程和不断改变的过程是可视的,在这个过程当中所有的帖子写完了以后我们老师就可以把它导出为excel文件或pdf文件,导出以后我们就可以作分析,看到他们每一天不同的观点的变化和发表的情况以及了解他们所持有的观点的情况。这些网络上的数据,或者是在教学过程当中随时发表的观点,或者白板墙上的这些数据,我们可以随时进行分析,即时进行了解学生对于某一个观点的形成的过程以及所持有观点的核心内容、观点的发展历程,我们在用这些数据来进行基于大数据的分析和形成的数据报告的基础之上,我们可以非常方便地支撑教学。我们利用大数据对学生进行学习分析以后,可以预测学生的学术进展,预测未来的表现,最重要的是发现潜在的问题。




对于教学来说,昨天我们看到鲁子问教授展示的这一堂课,学生的应答即时就得到分析,有一个学生说他最想的就是玩儿,能够尽情玩个够,这就是说学生有他的需求,并不是说一定是不好的,这是学生的个人特点,那我们就可以进行即时的处理和分析,因此学习分析的过程基于大数据,可以解决学生发展、教师教学、管理者决策和家长知情权以及能力资源部门了解人才发展整体水平的情况,如果我们可以想象,在翼课网上那么多万的数据,学生英语发展的长期的诊断和发展报告一直保留下来,,就可以给人力资源部门或者是国家有关部门提供一个非常好的数据报告,我们国家的学生高中毕业以后或者初中毕业义务教育阶段结束以后,大概英语是什么水平,整体的情况就非常非常清楚了,所以在这样的情况下我们调整教学以及为学生的发展,了解学生的发展趋势,为学生决定未来的选择都是非常非常重要的。




这个是翼课网的案例,我们知道每天上去做了这么多练习,拿到了这么多数据以后,我觉得这个地方是可能很多老师都会关注的,跟全国、全市,甚至我们说以后能不能加多一点功能,可以跟区内的学校去进行一些数据的比较,从当中让老师们了解自己的教学跟其他地区、其他省份的水平差异。翼课网上还提供了好多数据的分析,大家可以感受下大数据带来的非常重要的支持。但是怎么用,这个一定是取决于老师们自己的,它可以支持你进行更加smart的教学,但是您教学怎么样来体现smart,这一定是个人要去思考的,它不会告诉你怎么教就一定行。同样是这个例子,对于学生来说,只要有过程的跟进和即时的报告,我们才可以了解到学生的学习和发展的情况,这个是学习分析的过程。


这个案例是在一门课程的教学当中有线下的学生也有线上的学生,是同步在教学的,这个有点相当于我们国家现在在推的同步课堂,但是我们现在的同步课堂的进行过程当中可能是线上的学生参与交互的机会会少一点,但是在这个教学当中线上线下是完全均等的机会参与交流,所以学生可以用多种方式进行交流,一个是语音的方式,是这个线上的学生在家,几个学生聚在一起在跟教学现场、主现场,onsite的学生进行交流,有基于视频的交流,也可以进行文本的交流,中间是白板,大家可以一起在上面画、写,不管是线上还是线下的学生只要登录到系统里面就可以同时在上面进行画画写写。对于这一教学过程产生的各种各样的行为都可以记录下来,只要导进分析软件,就可以生成学生交互的社群图。同时可以了解到这个课程学习过程当中学生之间观点形成和知识发展的特征,其中这一门课的十四次课当中度数中心,从出度和入度的情况可以看到非常平均,每个学生都有出有入,每一个学生都参与到教学交互当中来了,我们让所有的学生都可以参与进来。在课程当中这些数据分析以后形成社群图然后把整个过程建构起来,最后能够清楚地知道这是一个相互依赖的过程,interdependent and creative,所有的学生都参与进来。




另外一个案例也是在线学习过程当中,要学生协作写作,就像接龙写作一样,写作的过程当中是同时编辑同一个文档,同步和异步都可以,但是所有的编辑的过程和每一个人所有的操作行为都可以自动记录下来,之后我们就可以知道group当中这几个成员之间协作的行为,老师们可以非常明确哪一个学生参与进来了,谁没有参与,怎么样解决我们现在小组协作学习的问题。严格从协作学习这个角度来说这些小组形同虚设,有没有真的合作,大数据说话,告诉我们,哪个同学参与了哪个没有,老师接下来要怎么样调整协作学习的策略就非常清楚了。这个过程当中大家都很关注到底数据是怎么来的,我们都说了,大数据指的是在我们常规的应用互联网、移动智能设备的时候自然而然产生的,并不是特意去打造的。在数据的采集阶段,是靠大家一起来贡献的。



再来看一个例子,这些都是数据采集的重要来源,昨天跟大家一起在听骨干研修班的现场课,听课的时候我就给所有的课程打上标签,把它们输到应用系统当中,所以昨天所有课程的data就出来了,我们可以很清楚看到每一个老师的教学是什么样的情况,典范的教学行为是哪些。比如像这个第一堂课,在上面二到三这个地方形成了一个小回路,四个一,大家回忆这堂课,老师有很多的提问,同样的学生也有非常好的用语言去表现的机会,学生对教师的反馈率达到50%,针对这个数据老师接下来可以调整自己的教学策略。昨天的第二堂课,上面是原始数据,然后进行了矩阵分析,这些矩阵当中我们可以看到没有那样的回路了,这堂课老师比较多是让学生自己去做练习。同样昨天最后三个同课异构的课程,如果大家有兴趣回去把这些数据拿起来看的话,这个是鲁老师的课,当中跟学生的互动很多,因此在这个过程当中学生也有很多的机会使用媒体设备,所以下面两个数据就丰富起来了,老师语言的间接影响也比较高。




周恋波老师、周莹老师的课的数据,这些数据收集以后我们可以做很多的事情,如果昨天在现场,这个系统装在我们手机上,我们有一堆老师在做这些事情,这五位老师的课可以形成的data就相当厉害了,我们这么多老师进行的分析,这些基础数据来进行模型匹配,再进行诊断性报告的形成,这个大数据能够更有效帮助我们认识和分析昨天的课,为什么是不同的类型,它们反映在什么地方,原始数据的矩阵会怎么样。所以,大数据产生在我们身边,在我们每一个人、每一个老师的手中,千万不要说大数据我们看不见摸不着。用大数据来进行各种各样的服务,然后引导我们更有效的进行教学,这是未来必然的趋势。但是这些事情我们刚刚才开始做,我们还在路上,希望在技术的支持下可以越走越好,非常感谢大家,谢谢。




- The End -

更多精彩

请持续关注翼课网


--------------往期文章精选------------


回复关键字【兆义走笔】丨查看往期兆义走笔栏目精彩合集,阅读刘兆义老师随笔文章
回复关键字【观摩课评论】丨查看第十一届全国初中英语课堂教学观摩课微信大屏幕精彩合集
回复关键字【中考英语】丨查看中考英语常见考点汇总,把握中考英语核心干货

回复关键字【英语教师】丨查看有关英语教学和英语教师教育的论文、实验报告和书评等

回复关键字【思维导图】丨查看于玲老师团队精心制作的中考英语核心考点微课及思维导图等  


友情链接