中小学教师数据素养培训课程设计与实践研究

论文作者:匿名 论文来源:https://www.bgsywzz.cn/ 发布时间:2021/02/27

  摘要:随着教育信息化2.0行动计划的持续推进,数据素养作为信息素养的拓展和延伸,已经成为教师能否将教育数据转化为有意义教学信息的关键,并逐渐引起教育主管部门的关注与重视。教师培训作为促进教师专业发展的有效途径,是提升教师数据素养发展水平的重要方式。文章从培训需求出发,以教师专业发展理论、“学习者为中心”理念、布鲁姆教育目标分类以及任务驱动式的内容设计为依据,基于意识态度、基础知识、核心技能以及思维方法四个层次的课程目标,设计了初级、中级、高级三个级别的课程内容以及实施框架,并基于该课程体系面向徐州地区的中小学骨干教师开展了混合式的教师数据素养专题培训,并通过问卷和访谈的方式对培训效果进行了评估,结果显示培训效果获得参训教师的高度认可。文章最后从需求分析、效果评估、内容优化三个方面对各地开展教师数据素养培训实践提出了实施建议,以期为我国各地开展教师数据素养专题培训活动提供一定的启示。


  关键词:中小学教师;数据素养;课程设计;培训体系;培训实践;实施建议


  一、研究背景


  随着数据驱动教学时代的到来[1],大数据技术正在引领教育教学领域的又一次变革。教师在新的教学范式下需要顺应时代发展需求,提升基于数据进行教育决策、制定教学计划的能力[2],这对教师的数据素养发展水平提出了新要求。数据素养作为信息素养的拓展与延伸,最早由Shields[3]于2004年提出,之后逐渐受到来自管理学、教育学等领域研究者的关注。在教育领域,教师数据素养是指教师能够对教育教学中产生的数据进行收集、处理、分析与应用,以提升自身专业技能和学生学习成绩的能力[4]。2014年,美国19个州在教师资格认证中增加了对教师数据素养方面的要求,以保证教师能够较好地利用数据促进教学[5]。2017年,习近平总书记在集体学习时强调各级领导干部要善于获取数据、分析数据、运用数据,增强利用数据推进各项工作的本领,不断提高对大数据发展规律的把握能力,体现出对数据素养的关注与重视。2019年教育部发布的《教育部教师工作司2019年工作要点》更是指出要“举办全国教师大数据高级研修班”[6],旨在培养广大教师的数据素养,促进数据驱动教学的发展。教师作为教育发展的第一资源,是推进教育改革和教育现代化进程的重要基石,受到了国家和各级地方政府的高度重视[7]。


  本研究团队于2018年对我国东中西部十个省份的3565名中小学教师进行了较大规模的分层抽样调查。调查发现,教师在意识态度、基础知识、核心技能以及思维方法四个层面的平均得分(满分5分)分别是3.24、3.12、3.13和3.06,总平均分为3.14,表明当前我国中小学教师的数据素养整体水平不高。围绕如何提升教师的数据素养发展水平,业内学者开展了一系列的理论研究与实践探索,其中普遍的观点认为“开展教师数据素养专题培训是提升教师数据素养发展水平的有效途径”[8][9]。因此,各地区教育主管部门可以有计划地制定面向中小学校长、骨干教师以及学科教研员等不同对象的教师数据素养专题培训计划,提升中小学教师数据素养发展水平,从而推进学校教育大数据项目的有序推进[10]。基于此,本研究依托前期研究成果以及教师专业发展等理论知识,从目标层次、课程内容、实施框架等方面设计了教师数据素养培训课程,并在徐州地区开展了教师数据素养专题培训活动,期望为各地开展教师数据素养培训提供一定的借鉴与启示。


  二、中小学教师数据素养培训课程设计依据


  培训需求分析是有效把握教师参训目的、需求和期望的重要方式,能够为课程设计提供实践指导[11]。本研究团队面向全国中小学教师开展的数据素养现状调查结果显示,90%的教师表示愿意参加教师数据素养专题培训活动,此外分别有81.92%、77.36%、67.16%以及59.86%的教师在培训内容方面选择了教育大数据的应用模式、数据处理与分析技能、数据分析报告的解读以及教育大数据基础知识等方面的内容。本研究在需求分析的基础上,以教师专业发展理论、“学习者为中心”的培训理念、布鲁姆教育目标分类以及任务驱动式的内容设计为理论指导,设计开发教师数据素养培训课程。


  (一)以教师专业发展理论为指导


  教师专业发展是指教师在不断提升理论知识与教学技能的基础上,创造出更加优异的教育成果[12]。教师专业发展有三大基础:一是教师精神,强调教师参加培训后具备一定的专业意识、专业思维和专业心理;二是教师知识,强调教师通过不断学习,具备丰富的通识知识、学科知识、专业知识以及实践知识;三是教师能力,强调教师经过培训与实践增强自身的学科能力与专业能力[13]。随着大数据理念的深入人心,教师应用数据变革教育教学的能力显得愈发重要,包括基于数据进行教育决策、教育管理、教育评价以及教育研究等。因此,本研究设计的培训课程以教师专业发展理论为指导,首先通过提升教师的教育数据意识、培养教师的数据思维来增强教师的专业意识、专业思维与专业心理,其次通过普及教育大数据基础知识与理论、增强数据处理与分析技能来丰富教师的专业知识和实践能力,最后通过培养教师基于数据驱动教育决策、教育管理以及教育评价等方面的能力来提高教师的业务能力,促进教师的专业发展。


  (二)贯彻“学习者为中心”的培训理念


  以学习者为中心是我国教育教学课程设计的一个重要视角与切入点[14]。培训课程在设计、实施、评估时应始终将参训教师作为培训课程的出发点与落脚点[15],将教师的经验、已有的知识和观念放在重要位置,最大限度地激发参训教师的主动性、积极性,满足教师对高质量培训课程的期盼与需求,从而调动教师自主参训的能动性。因此,本研究在设计课程内容时充分考虑教师的接受能力以及数据素养发展水平,合理安排各阶段的教学内容以及知识点间的逻辑设计。此外,基于对教师的培训需求分析,本研究将理论知识与实践技能相结合,既丰富教师在教育大数据、教师数据素养等方面的理论知识,又增强教师的数据处理、分析、解读及可视化等方面的应用技能。


  (三)基于布鲁姆教育目标分类设定培训目标


  布鲁姆教育目标将学生认知过程维度划分成知道、理解、应用、分析、评价以及创造六个阶段[16]。本课程根据布鲁姆教育目标分类的思想将培训课程分成初级、中级、高级三个培训级别,初级培训涉及到的内容相对基础,旨在培养教师的数据意识、基础知识等方面的能力,如理解教育大数据的内涵、特征与价值等;中级培训的内容既包括基础性知识,又包括数据分析与应用的内容,如掌握教育大数据的常用采集与分析技术;高级培训涉及的内容则是从基础性知识过渡到高阶思维的培养,涉及到教师教育研究能力的提升以及创新思维的培养,如课题申报书的撰写、数据思维的培养等。此外,在设计各级别培训内容时依据布鲁姆的教育目标分类,基于教师的认知规律与发展水平,在内容的逻辑设计上遵循由浅入深、层层递进的原则,即从意识态度到基础知识、从核心技能到思维方法,符合学习者的一般认知规律。


  (四)采用任务驱动式的课程内容设计


  任务驱动式培训内容的设计源于建构主义思想,将教师的知识学习与知识内化相结合,通过任务驱动的方式达成学习目标[17]。任务驱动式的培训以任务为明线、以培养教师的知识与技能为暗线[18],包括发布任务、自主学习、团队协作学习、评价提升等环节。本课程为充分调动参训教师的积极性与主动性,通过线上学习社区围绕授课内容设置讨论题目,并将讨论内容纳入评价考核,以鼓励参训教师积极参与课堂互动与讨论交流;实践操作方面,培训课程结合教育场景设计数据技能实训环节,并通过课堂实时考核的方式来督促教师完成相应的任务;在部分内容的授课方式上采用头脑风暴,比如教育大数据课题申报内容引导教师在课堂上进行讨论思考,并完成课题申报书的撰写。本课程通过任务驱动式的培训内容与培训方式,既能有效提升教师的参训积极性,又能增强教师的业务水平、研究能力以及应用数据驱动教学的能力。


  三、中小学教师数据素养培训课程目标层次


  培训课程目标是培训结束时希望学员掌握的知识、达到的能力及态度水平,体现出培训活动预期达到的效果。本课程的目标定位依据本研究团队构建的中小学教师数据素养金字塔模型进行设计[19],包括意识态度层、基础知识层、核心技能层以及思维方法层,其中意识态度层强调教育数据意识和教育数据伦理,基础知识层强调教育大数据基础知识、数据科学基础知识,核心技能层强调教育数据收集、处理、分析、应用的能力,思维方法层强调量化互联思维、问题导向思维、辩证批判思维、创新变革思维。各目标层级的二级指标及具体要求主要来源于本研究团队应用德尔菲法构建的教师数据素养能力指标体系、教师培训需求调查结果分析以及对教师数据素养研究文献的梳理,既保证了目标定位的科学准确,又满足了参训教师的学习需求。


  (一)意识态度层


  数据意识与态度是教师提升教师数据素养的先决条件,是指客观存在的教育数据在教师头脑中的能动反映,表现为教师对教育教学数据的感受力、判断力和洞察力以及对数据价值的认同感。因此,该层次的目标也是参训教师需要掌握的基础性目标(如表1所示)。


  (二)基础知识层


  数据基础知识是教师提升数据素养的理论基础,包括教育大数据知识、数据理论知识以及数据工具知识,该目标层次是意识态度与核心技能目标的衔接,对参训教师各类知识的掌握提出了具体要求(如表2所示)。


  (三)核心技能层


  核心技能是教师数据素养能力的体现,是发展评价教师数据素养的关键指标。该部分围绕数据收集、处理、分析、应用、评价以及交流对参训教师提出了具体目标。


  (四)思维方法层


  思维方法是对教师发展教师数据素养的高阶要求,意在培养教师数据驱动教学的意识,形成基于数据发现问题、解决问题的教育理念,对于教师提升数据素养水平意义重大。该层围绕量化互联思维、问题导向思维、辩证批判思维以及创新变革思维对参训教师提出了具体要求,是对前三层目标的升华,有利于教师进一步提升数据驱动教学的能力,推动数据驱动教学时代的到来(如下页表4所示)。


  四、中小学教师数据素养培训课程内容与实施框架


  培训内容设计是教师培训的关键,决定着培训质量[24]。本研究基于教师数据素养培训课程设计的理论基础、培训目标以及需求分析从课程体系、课程内容以及实施框架三个方面设计中小学教师数据素养培训课程。


  (一)课程体系构建


  培训课程体系设计是决定教师培训质量的关键[25]。本课程依据培训对象的不同将培训课程体系分为初级培训、中级培训、高级培训三个培训级别,并分别围绕意识态度、基础知识、核心技能及思维方法四个层次设计培训内容,旨在为不同基础的教师提供适合其自身发展的培训内容(如图1所示)。


  1.初级培训


  初级培训课程面向对象是数据意识、数据知识等较为薄弱的中小学教师,建议授课时间为三天。课程主要内容偏向于教育大数据基础理论知识,旨在培养教师的数据意识,丰富教育大数据理论知识(内涵、价值、应用模式等)。同时介绍利用Excel进行初级数据分析的方法及函数应用,培养教师的数据处理技能,为接下来的中级和高级培训奠定理论和实践基础。


  2.中级培训


  中级培训课程面向对象是对教育数据意识、价值等均有一定基础的中小学教师,建议授课时间为三天。课程内容包括教育大数据的数据体系、采集技术、分析框架以及管理机制,同时介绍利用Excel软件进行高级数据分析以及教育数据可视化的方法,旨在进一步加强教师的数据知识与数据技能,培养教师的量化互联思维及问题导向思维,为接下来的高级培训奠定理论和实践基础。


  3.高级培训


  高级培训课程面向对象是对教育数据意识、价值、应用模式等均有一定认知与理解的中小学教师,建议授课时间为四天。课程内容包括数据科学基础知识、学习分析技术与教育数据挖掘工具的应用、科研课题申报、高效互动课堂的构建、教育数据伦理道德等,同时介绍利用SPSS进行高级数据分析的方法,旨在提升教师的数据应用能力,能够基于教育数据开展一定的课题研究,并具备一定的辩证批判思维与创新变革思维。


  各级别的课程采用集中培训的方式进行,并鼓励教师在培训课程结束后将培训所学知识与技能应用于教学实践,从而对教育数据的内涵、价值及应用模式等产生更深层次的认识与理解,体会数据带来的便利,为参加下一级别的培训奠定了良好的基础。因此,在岗研习、应用反思作为教师将所学知识与技能应用于实践的重要途径,是提升教师培训效果的有效手段。需要强调的是,中小学教师数据素养培训课程体系的构建不仅可以根据培训内容的难易程度确定初级、中级、高级培训阶段,同时也可以针对培训对象的不同(教育管理者、学科骨干教师、教研员等)设计培训课程体系,满足不同人群对于数据素养的不同需求。


  (二)课程内容设计


  课程内容是课程目标的具体化,本课程分为初级培训、中级培训以及高级培训三个培训级别,从意识态度、基础知识、核心技能以及思维方法四个层面介绍教育大数据的基础理论知识、教育数据分析软件的使用方法以及教育大数据科研项目的分析与课题申报等,对教育数据的收集、处理、分析与应用等进行全方面讲解。


  初级培训课程包含五个专题,专题一是走进大数据时代,旨在普及大数据知识,培养教师的数据意识与数据态度;专题二、专题三及专题四分别是教育大数据的基础认知、教育大数据的战略价值、教育大数据的应用模式,旨在增强教师的教育大数据基础知识;专题五是Excel初级数据分析,旨在提升教师的数据处理与分析技能。中级培训课程包含六个专题,专题一是教育大数据的数据体系,旨在帮助教师厘清教育大数据的类别及其价值;专题二、专题三以及专题四分别是教育大数据的采集技术、教育大数据的分析框架、教育大数据的管理机制,旨在增强教师的教育大数据基础知识与核心技能;专题五、专题六分别是Excel高级数据分析、教育数据可视化及解读,旨在进一步提升教师的数据处理与分析技能。高级培训课程包含七个专题,专题一、专题四以及专题五分别是数据科学基础知识、教育大数据科研项目分析与课题申报、数据驱动的教学范式变革,旨在进一步增强教师的教育数据基础知识;专题二、专题三、专题六分别是学习分析技术与教育数据挖掘工具应用、教育数据分析SPSS实战、应用大数据技术构建高效互动课堂,旨在提升教师的教育数据应用与处理技能;专题七是教育数据思维方式与伦理道德,旨在培养教师的数据思维,树立教师的数据伦理观念。


  (三)课程实施框架


  课程实施框架是保证培训活动正常开展的关键,本研究从培训模式、授课方式以及评价内容三方面设计培训课程的实施框架,以确保参训教师的学习效果。


  1.培训模式


  培训模式是指基于学习理论和培训理念为保证培训活动高效有序开展而采用的逻辑程序[26]。当前我国大多数地区没有充分利用现代教育技术手段,仍然以传统集中式授课模式为主,导致培训效果一般[27]。为提升培训效果,培训组织单位可以根据实际情况在各个培训级别采用不同的培训方式,如混合式培训、任务驱动式培训、网络课程培训等。


  建构主义、混合学习理论以及参与式教学方法都为混合式教师培训提供了理论依据与支持[28]。开展混合式培训是当前区域教师专业发展领域面临的重要课题之一[29],将线上学习与线下讲授相结合。线上培训环境可以选用在线学习社区,如课堂派、学习元、蓝墨云班课等学习平台,用来支持整个培训流程、培训课程管理以及教师在线社区的建设。线上培训以任务和情境为主,让参训教师通过案例、资源、情境等方式掌握培训内容,同时也为教师提供便利。线下培训采用工作坊形式,围绕教师数据素养四层框架,进行数据处理、分析、应用的演练与交流,培养教师的数据意识和数据应用能力,提升数据素养水平。


  任务驱动式培训是指教师有着明确的任务活动,通过自主探索与协作交流完成指定任务,将所学知识与原有经验相结合的方式促进自身的专业发展[30]。本课程在各级别的内容设计中,通过案例来帮助教师理解、体会教育大数据的内涵及价值,并引导参训教师围绕案例进一步思考。任务驱动式的培训将以开放性问题为任务起点,以案例为载体,驱动教师进行协作探究。同时,对于数据处理与分析类的题目,将会为教师创设教育场景,并提出问题与任务,促使教师主动进行数据分析,并对分析结果进行解读。培训师在这个过程中将会从知识的传授者转变成为活动的引导者,引导参训教师在完成任务过程中将数据意识、知识、技能相融合,让教师切身体会到数据为教育教学带来的绩效与便利,从而实现自身知识与技能的提升。


  在培训需求分析中,有部分教师倾向于以在线网络课程的形式进行学习。本研究团队结合课程大纲及前期的研究成果,设计开发了《中小学教师数据素养》MOOC网络课程。借助MOOC课程平台,为参训教师提供学习资料、在线答疑、小组讨论等活动与支持,给予参训教师及时的反馈与指导。同时,为保证参训教师的学习效果与参与度,MOOC课程采用过程性考核与结果性考核相结合的评价方式,包含理论知识与观点的阐述以及数据处理与操作。因此,培训部门可以根据实际需求选择《中小学教师数据素养》MOOC课程,采用网络在线课程的方式进行培训,提升教师的数据素养发展水平。


  2.考核内容


  教师数据素养的培训倡导教师在不断的实践中提升自身的数据素养水平。无论是混合式培训、任务驱动式培训还是网络课程培训,都需要进行教学方法与评价内容的设计。为保证培训效果,该部分以混合式培训为例,在具体培训中交叉采用理论讲授、案例分析、操作演示、项目实战演练、头脑风暴小组讨论以及经典案例分享等方法,并根据不同级别的培训内容从理论与实践两个方面进行考核(如表5所示)。


  理论讲授主要是为参训教师系统地讲授教育大数据的理论知识,包括教育大数据的内涵、价值、特征、采集技术、分析框架以及有关数据科学的基础知识,并介绍数据驱动教学范式的内涵与特征,以培养教师的数据意识与数据思维。案例分析为参训教师介绍典型的教育大数据应用案例,帮助教师更好地理解教育大数据的战略价值及应用模式,增强对教育数据的理解与运用。操作演示主要是为参训教师讲解Excel、SPSS等数据处理软件的使用方法,结合具体的案例及数据集进行描述统计、相关分析、回归分析、方差分析等数据分析,并对其结果进行正确的解读,以提高教师的数据处理与分析技能。项目实战演练是在操作演示的基础上,为参训教师提供教育场景和原始数据,参训教师根据项目要求对原始数据集进行处理分析,并对数据结果进行正确的解读,旨在通过实践操作提升教师的数据处理能力。头脑风暴小组讨论主要是结合培训主题,如应用大数据技术构建高效互动课堂、利用大数据开展精准学科教研、教育大数据课题的申报等,让参训教师不受任何限制进行思考、讨论、交流,充分发表自己的观点和看法。经典案例分享主要是为参训教师提供案例分享的平台,各位教师可以根据自己的工作实际情况,分享自己的数据使用经验或应用案例,充分表达自己的观点和想法,在课堂讨论中深化教师的数据意识和数据应用理念。


  五、区域中小学教师数据素养培训实践


  区域培训是由当地教育主管部分组织开展的以提升教师专业技能为目标,实现区域教育资源均衡配置的重要方式[31]。为验证培训课程的有效性,本研究面向徐州地区的从事信息化教学工作并具备一定信息素养的中小学骨干教师开展了教师数据素养专题培训,整个培训过程可以划分为培训准备阶段、培训实施阶段以及培训评估阶段。


  (一)培训准备阶段


  培训准备阶段主要是面向参加本次培训的徐州市中小学教师的数据素养发展水平和培训需求进行调查了解,以进一步细化课程目标、课程内容、培训模式以及评估方式。


  1.培训对象的调查


  在正式培训开始前,本研究对参加本次教师数据素养培训的徐州市中小学骨干教师进行了数据素养水平现状调查和培训需求分析,旨在进一步了解培训对象的数据素养发展水平和现实需求,从而在前期构建的课程体系基础上进一步细化、明确课程内容与培训方式。本次培训采用小班化培训,培训对象包括来自幼儿园、小学、初中、高中的27名教师,并采用自编的《教师数据素养自我评价量表》分别从意识态度、基础知识、核心技能以及思维方法四个层面对参训教师的数据素养发展水平进行了调查,并根据调查结果细化培训内容。SPSS统计分析发现,意识态度量表、基础知识量表、核心技能量表以及思维方法量表的信度分别为0.937、0.920、0.907、0.963,表明四个量表的研究数据质量较高,对参训教师四个维度的得分进一步分析发现(满分5分),意识态度层的平均得分为4.05,基础知识层的平均得分为2.90,核心技能层的平均得分为3.11,思维方法层的平均得分为3.09,表明此次参加培训的中小学教师基本具备了一定的数据意识,但是在基础知识、核心技能以及思维方法等方面存在一定的提升空间。


  2.培训内容的确定


  根据对培训对象的调查分析以及部分教师的访谈结果,参训教师除了希望在基本知识和技能方面得到提升之外,希望培训内容具备更强的实用性,能够有效提升他们的教学效率与工作绩效。本研究第四部分设计的课程内容与实施框架为通用教师数据素养培训课程体系,但各地在具体实施时需根据参训教师的实际情况和现实需求在该基础上灵活调整,以更好地满足参训教师的实际需求。因此,本研究在该课程体系基础上,结合本次参训教师的基础知识和实际需求,对培训内容进行了进一步的细化,将中级培训内容和高级培训内容进行了整合,具体培训内容如图2所示。件、学术论文、动画视频等,同时又发布在线讨论话题与考核作业,提高参训教师的学习体验。线下培训则采用专家报告、工作坊、技能实训、思维演练等形式为参训教师讲授教育大数据理论知识、实践案例以及技能实训等方面的内容。此外,本次培训采用翻转式培训,参训教师通过线上学习社区提前学习教学课件和学术论文,而在课上则以互动交流为主,提高教师的参与度和积极性,提升参训教师的学习效果。


  (二)培训实施阶段


  基于前期的准备工作,本研究团队在江苏师范大学面向徐州市中小学骨干教师开展了为期两天的教师数据素养专题培训。根据前期的需求分析结果,本次培训侧重于教师数据素养基础知识和核心技能方面的培训,比如教育大数据的基本内涵、价值、创新与实践等,同时涉及到了Excel和SPSS实践操作,旨在提升中小学教师的数据处理与分析能


  3.培训模式的设计


  为保证参训教师的培训效果,本次培训采用线上与线下相结合的混合式培训模式,线上学习环境选用课堂派,参训教师通过微信注册即可,操作简单、使用方便。利用线上学习环境,本研究团队为参训教师提供形式丰富的学习资料,比如教学课力。此外,考虑到中小学教师的课题申报需求及研究型教师的发展趋势,本次培训设计了教育大数据课题申报的内容,并围绕教育大数据为教师提供了一些有价值的选题。


  (三)培训评估阶段


  本次培训的主要评价内容包括对教师培训效果的评价以及教师对培训课程、培训项目的评价,既能有效掌握教师的学习效果,又能根据教师的反馈实现对培训项目的迭代优化。


  1.研究团队对教师培训效果的评价


  本研究针对教师的培训效果主要从主观和客观两方面进行考核,主观层面通过参训教师培训收获调查量表来调查参训教师的培训效果,客观层面则是对教师的考核作业进行评价。


  在主观考核层面,采用SPSS统计分析发现该量表的信度值为0.907,表明该量表信度较好。参训教师关于培训收获在主观层面的得分为4.4分,说明参训教师感觉参加本次培训收获颇丰。但同时也发现,使用Excel和SPSS软件对数据进行处理与分析这一指标得分相对较低(3.77分),表明教师在实训方面的掌握情况有待于进一步提升。根据这一指标,本研究团队及时与参训教师及授课教师进行了交流,部分参训教师表示“本次培训时间较短,希望将培训时间延长到一周”“Excel和SPSS内容太多,需要较长的时间才能完成掌握”“实训部分的内容非常有用,能够使我看懂、读懂很多数据分析报告”,授课教师则表示“Excel和SPSS内容太多,半天的时间比较紧张,可以适当延长培训课时”。为了解决这一情况,本研究团队决定在接下来的培训中,以教学案例的形式重点讲解相关分析、方差分析、回归分析等教师常用的数据分析方法,这样既能有效提升培训的效率,又能针对教师的需求进行有针对性的讲解,避免出现上述问题。


  在客观题评价方面,主要包括三项考核题目,分别是教育大数据项目计划书、教育大数据课题申请书以及教育数据处理和分析,其平均得分分别为88.13分、92.43分、86.47分,均在85分以上,表明参训教师整体上较好地掌握考核作业所涉及的知识点。在作业批改过程中也发现,很多参训教师在撰写教育大数据项目计划书和课题申请书时能够从自身业务需求出发,基于教育大数据的战略价值与应用模式,围绕研究目的、内容、方法等展开思考与论述,体现出参训教师能够意识到教育大数据的价值及其对教育的驱动作用,希望借助大数据的力量来解决教学问题,改善教学质量。而在数据处理与分析作业中,参训教师能够掌握数据处理的一般方法,但是部分教师对数据结果的分析不够准确,导致其无法真正理解教育数据所呈现的基本含义与内在价值。


  2.教师对培训课程与培训项目的评价


  教师对培训课程与培训项目的评价旨在帮助本研究团队更好地了解参训教师对整个培训项目的满意程度,以进一步优化提升培训项目的设计与实施。本研究采用课程反应评价量表与培训项目反应评价量表调查参训教师对培训课程与培训项目的态度。SPSS统计分析发现,课程反应评价量表信度值为0.942,培训项目反应评价量表信度值为0.789,信度值均较高,表明问卷数据具备较强的可信度。


  参训教师针对整个培训课程的设计评分为4.79,介于4.5到5分之间,说明参训教师对培训课程的整体设计是非常满意的,能够满足参训教师的基本需求。参训教师对整个培训项目的评分为4.88,介于4.5到5分之间,说明参训教师对本次培训的培训模式、课程设计、培训组织以及授课教师等方面非常满意。除了采用量表的方式收集参训教师对培训项目的评价外,本研究还对部分参训教师进行了访谈,他们对本次培训活动非常认可。可见,本次培训活动在需求分析、培训组织、课程设计以及师资队伍等方面获得了参训教师的高度认可,为我国其他地区开展教师数据素养专题培训活动提供了很好地借鉴与启示。


  六、结语


  建设党和人民满意的高素质专业化创新型教师队伍,是加快教育现代化、建设教育强国的战略基石[32],加强中小学教师培训也是我国发展教育、强大教育的必经之路。本研究设计的中小学教师数据素养培训课程从目标制定、内容设计及实施框架等方面为各地教育部门开展教师数据素养培训提供参考与借鉴。在此基础上,本研究团队面向徐州地区的中小学骨干教师开展了首期教师数据素养专题培训,参训教师对培训项目和课程设计高度认可,表明本研究设计的培训课程与体系不仅具备较强的可操作性,而且能够满足教师的实际发展需求,为各地开展教师数据素养培训提供了借鉴与参考。此外,为保证各地有序高效地开展教师数据素养专题培训,本研究认为各地在具体实施过程中需要注意以下问题:


  一是做好培训需求分析。面向参训教师的需求分析是开展教师培训的关键环节,能够了解到参训教师的基本信息以及学习动机与期望,保证培训效果。因此,各部门在正式开展教师数据素养培训前,可以通过问卷调查或访谈等形式对参训教师的学习目标、知识水平、技术能力、参训动机等方面进行系统的鉴别与分析,根据需求分析的结果在课程体系的基础上进一步细化培训目标、培训内容以及培训模式,从而保证教师的培训参与度和学习效果。


  二是做好培训效果评估。培训效果的评估既是保证培训质量的有效途径同时也是提升培训管理水平的重要措施[33]。各部分可以采用柯氏评估模型从反应层、学习层、行为层及结果层对参训教师的培训效果进行分析评价,将短期的培训效果评估与长期的跟踪评估相结合,为教师数据素养的提升与发展提供常态化的监督与支持。


  三是根据培训效果评估动态调整课程内容。对课程的评价与反馈是保障培训课程质量的重要手段,也是预防培训者出现课程取向偏差的有效路径[34]。培训结束后,各部门可以采用柯氏评估模型评估教师的参训效果以及参训教师对培训设计、组织、内容、考核等方面的满意程度,并基于这些结果反馈到培训课程的设计中,实现对培训课程的完善与优化,进一步激发参训教师的学习兴趣与学习动力。

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