数据驱动教学是国际教育信息化生长的前沿课题，，，，，泛起科学化、精准化、智能化与个性化四个焦点特征。。。
。在数据驱动教学范式下，，，，，教学结构从四要素（西席、学生、前言、内容）转变为五要素（西席、学生、前言、内容、数据），，，，，数据作为一种新的生态要素泛起在教学系统中，，，，，并为整个系统的运转提供智慧能量。。。

；；チ忠盏纳つ：搜俺『系慕缦，，，，，网络空间将承载越来越多的教学活动，，，，，爆发和汇聚巨量的教与学的行为数据，，，，，逐步形成教学大数据。。。
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通过教学大数据的深度挖掘和多元剖析，，，，，能够将数据背后反映的教学意义与价值清晰地泛起出来，，，，，进而资助西席在课前举行全心的教学设计，，，，，课中举行细腻的授导、精炼的研习与精准的评估，，，，，课后举行精益的向导。。。
。真实的教学数据不会“说假话”，，，，，它会赋予西席三种能力，，，，，划分是“显微镜”式的视察能力（看得更细，，，，，好比详细诊断学生的知识缺陷），，，，，“望远镜”式的预测能力（看得更远，，，，，好比预测学生的学习效果），，，，，“导航仪”式的指导能力（看得更准，，，，，好比给予学生个性化的学习路径与要领指导）。。。
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“十二五”以来，，，，，各地中小学校的信息化情形大大改善，，，，，为教学历程与效果数据的多维度、全程化收罗创立了优异的条件。。。
。意会课前、课中与课后的教学数据流正在天生，，，，，数据驱动的教学设计、教学组织与治理、学业向导等教学营业最先走向精准化、细腻化和精益化。。。
。大数据具有重构课堂教学流程与教学生态的潜能，，，，，将推动履历主导、低效重压、整齐齐整的古板课堂转向全向互动、数据切脉、精准反馈、轻负高质的智慧课堂。。。
。智慧课堂教学模式包括全心设计、细腻授导、精炼研习、精准评估和精益向导五个主要环节，，，，，体现了大数据手艺与课堂教学的全流程深度融合，，，，，重视教学要素的全向互动与双主教学理念（西席主导，，，，，学生主体）的实验，，，，，通过有意义教学数据的流转与价值挖掘，，，，，增进师生智慧的配合生长。。。
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基于互联网的自顺应学习是教育大数据应用服务的另一个主要阵地。。。
。自顺应学习系统能够收罗学习历程中的行为数据，，，，，并对学生的学习兴趣、知识水平、学习气概、学习进度等做出剖析和预测，，，，，以提供顺应“互联网+”时代需要的高度精准化、个性化的学习服务。。。
。好比海内的自顺应学习系统——智慧学伴是由北京师范大学未来教育高精尖立异中心研发的智能教育公共服务平台。。。
。该平台通过科学的测评手艺收罗学生学科知识、能力、心理、行为等表征信息，，，，，并对数据举行深度挖掘和建模，，，，，不但能够为学生中高考选考提供科学的参考方案，，，，，还能推荐有针对性的教学资源和双师服务，，，，，资助西席举行精准教学，，，，，便于学生实时解决学习问题。。。
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教育数据的价值不会自然爆发，，，，，而是靠机械的剖析与挖掘来获得的。。。
。学习剖析手艺可以从大宗的数据中提取未知的、具有潜在价值的教与学的信息，，，，，进而辅助西席举行更科学、更高效、更精准的教学决议，，，，，资助学生熟悉更真实的自己（学科优势、知识缺陷、学习偏好等）。。。
。数据驱动教学的乐成实践离不开学习剖析手艺的强力支持。。。
。《中国基础教育大数据生长蓝皮书》项目组选取“Journal of Learning Analytics”国际期刊2014年至2016年总计112篇文章作为样本，，，，，对国际学习剖析手艺的最新希望举行了视察。。。
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调研发明，，，，，目今国际学习剖析研究主要集中在学生日志数据、效果预警数据、师生评价数据、在线话语数据、伦理隐私数据、多模态数据等六类数据的剖析上。。。
。目今，，，，，有四种典范的学习剖析手艺正在成为热门，，，，，划分是学习行为模式剖析、学习风险预警剖析、嵌入和提取式剖析以及多模态学习剖析。。。
。学习剖析手艺在教育教学中的应用泛起四大趋势：一是越来越多的学习平台嵌入学习剖析功效，，，，，提供可视化的剖析报告
；；二是最先关注学习历程中的情绪数据剖析，，，，，智能识别学习者的情绪状态
；；三是起劲探索多模态数据（生物数据、行为数据、文本数据等）的常态化剖析，，，，，实现学习者的全息全维画像
；；四是突破学科界线，，，，，围绕数据驱动教学的要害问题实现跨学科相助研究。。。
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目今，，，，，京、广、沪与江浙等经济蓬勃地区已经有一批中小学校在先行探索适合中国教育的数据驱动教学路径，，，，，并在实践中取得了一定的效果和社会影响力。。。
。《中国基础教育大数据生长蓝皮书》项目组于2017年对海内基础教育领域16所开展教育大数据项目研究与实践的学校举行了调研。。。
。研究发明，，，，，中小学校？？菇逃笫菹钅恐饕腥蠖，，，，，划分是持续引领学校整体生长、增进学校教育信息化生长以及破解学校教育教学生长难题
；；在实验模式上，，，，，主要接纳自觉探索式、项目加入式、行政推动式以及企业引领式，，，，，每种模式各有特色
；；在实验路径上，，，，，包括建设教育大数据课题研究团队、做好教育大数据相关手艺产品的选型、制订教育大数据项目实验包管制度和机制、起劲营造校园教育大数据文化以及注重提高全校教职工的数据素养。。。
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整体来看，，，，，海内基础教育领域数据驱动教学的生长势头和动力仍有待增强，，，，，依旧面临西席数据素养薄弱、协同推进力度不敷、真正好用的大数据手艺产品偏少、基础理论研究滞后等现实问题。。。
。为了推进海内数据驱动教学的快速生长，，，，，教育行政部分、信息化企业、中小学校应当协同发力，，，，，重点从五个方面推进实验，，，，，包括：开展数据素养专题培训，，，，，提高西席数据意识与数据处理能力
；；打造基于大数据的智慧学习平台，，，，，支持西席开展数据驱动的精准教学
；；开展数据驱动教学树模项目，，，，，探索数据驱动教学新模式
；；构建数据驱动教学实践配合体，，，，，撒播数据驱动教学文化
；；开展数据驱动教学专题研究，，，，，引领数据驱动教学持续深入生长。。。
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影响中小学校实现数据驱动教学乐成转型的最基础、也是最要害的着实是西席的数据素养问题。。。
。西席数据素养是在大数据与教育领域深度融合生长的时代要求，，，，，它是推动数据驱动教学范式深入生长的主要实力。。。
。西席数据素养是指西席能够对差别类型、差别泉源的教育数据举行定位、获取、处理与剖析，，，，，并将剖析效果转化为刷新教学行为的知识，，，，，以提升自身专业手艺和学生学习效果的能力。。。
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西席数据素养的价值主要体现为“五个有助于”：有助于西席更好地获得学生反馈，，，，，发明每位学生的兴趣点和薄弱点，，，，，以优化教学模式，，，，，刷新教学战略，，，，，实现个性化教学
；；有助于西席有用预测学生考试效果及生长趋势，，，，，实时干预并指导学生的学习与生长
；；有助于西席对学生做出周全客观的评价，，，，，推动教育评价方式从“履历主义”走向“数据主义”
；；有助于西席的教育决议越发科学准确，，，，，提高事情效率与学生的学习效果
；；有助于西席发明自身专业手艺的缺乏和问题，，，，，提升专业能力和研究水平，，，，，顺应数据驱动教学时代的新要求。。。
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数据驱动教学是否乐成的要害在西席，，，，，实践的主体也是宽大一线西席。。。
。大数据时代需要中小学西席具备较高的数据素养，，，，，舍此则无法持续、高水平开展数据驱动教学。。。
。因此，，，，，地方教育行政部分和中小学校应当率先有妄想地作育一批优异的、高素质的、顺应大数据时代要求的“种子”西席，，，，，以发动更多的西席养成“用数据、想数据、爱数据”的意识与习惯，，，，，进而辐射更多地区，，，，，让“数据驱动教学”在天下形成“燎原之势”。。。
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泉源：教育之弦 ，，，，，转载来自决胜网