教育大數據在中小學的實驗

1、數據驅動學習 教育大數據在中小學的實驗蔣鳴和 上海市教育科學研究院 二級教授 2016年11月13日曲阜數據驅動學習學習的有效性與自適應性學習系統實驗的模型設計學習分析的初步發(fā)現第一個悖論在信息技術能促進學習已愈來愈成為人們共識的今天, 2015年OECD發(fā)布的報告創(chuàng)造技術與學習之間的連接應用PISA測試的數據分析發(fā)現:教育對技術所寄予的期待，實際上還遠未實現。 學校使用電腦和學習成效關系呈峰值分布, 在學校適當使用電腦的學生閱讀、數學和科學測試成績高于沒有使用電腦的學生, 也高于過度使用電腦的學生。技術可以增強偉大的教學, 但偉大的技術不能替代貧乏的教學Students，Computers

2、and Learning：Making the connection Devid Merrill教授對學習有效性的解釋 美國猶他州立大學Devid Merrill教授的解釋是:關于新技術的研究，需要對學習績效進行評估，而不僅僅是評估技術的使用。如果新技術或新方法不能帶來更有效和更具參與性的學習，那就是浪費時間和資源:信息的傳遞不是教學。與主題無關的內容會使學習更加困難（增加不必要的認知負荷）過度指導會干擾學習（但缺乏指導會使效率低下，而且可能阻礙學習發(fā)生）。學習者互動（只）在有指導的情況下能夠提高學習效果和強化有效的教學策略。游戲和模擬（只）在有效實施教學策略時才有效。第二個悖論一方面，許多西

3、方研究者認為，中國的教學方式，屬于典型的“被動灌輸”和“機械訓練”，進而認為中國的數學教學不具有先進性。另一方面，大量研究表明，中國中小學生的數學成績顯著優(yōu)于西方學生。這兩種矛盾的現象就構成了所謂的“中國學習者悖論” 東西方數學教學法的比較PISA顯示，英國數學教育大量使用應用題，即，簡單的數學運算被植入應用題中，學生所做的是重復的簡單運算。相比之下，上海數學方法更為嚴格、專注且保持一致性。嚴格，即上海數學法中的對概念的深入理解及認知需求；專注性，即上海就每個小問題會極其深入，而英國方法是一英里的廣度，一英尺的深度；一致性，是指上海學生的學習過程具連貫性，而我們最感到的驚訝的，是PISA顯示：

4、英國教學法比上海更為死記硬背。 一PISA的負責人Andreas Schleicher 上海市教科院顧泠沅教授的解釋中國數學課堂中的變式教學，不僅繼承了中國傳統特色的概念性變式教學，更在此基礎上提煉出過程性變式并廣泛運用于課堂教學。過程性變式教學，有助于形成學生良好的數學認知結構而易于應用和遷移，從而取得優(yōu)異的成績，不僅高端學生優(yōu)勢明顯、低端學生比例低、人數少。 中國“上海中小學數學教育改革經驗”交流會 探索中國的數據驅動有效學習之路整合大數據、人工智能、云計算于一體的自適應學習技術,并通過自適應學習工具融合于學習過程之中,是數據驅動有效學習的新探索,也是破解技術應用有效性悖論的新嘗試。我們要

5、研究的問題是基于中國數學教學對概念的深入理解和遷移的方法和策略如何構建具有中國特點的自適應學習系統,從而真正實現“數據驅動學習,評價提升績效”。中央電教館-英特爾教育大數據項目2015“大數據助推教育變革” 教育信息化國際會議(杭州,2015.11.5-11.6)中央電教館會同英特爾組織教育信息技術、計算機技術和學科教育的專家協同研究教育大數據的方法與實踐, 分為三個階段:第一階段, 開發(fā)用于學生學習行為與教師教學行為的數據采集、挖掘和分析的的指標體系及相關的數據模型(2015.11-2016.4) ；第二階段, 構建數據獲取、存儲、挖掘和分析模型, 并在常州5所初中開展中試實驗(2016.5

6、-2016.9)；第三階段, 依托9家教育IT企業(yè)的學習平臺, 在全國130余所中小學開展數據獲取、存儲、挖掘和分析的示范實驗(2016.9-2017.11) 。學習者-工具-活動的設計六類學習活動基于數字資源的學習活動;基于筆記的學習活動;基于數字工具軟件的體驗探究學習活動;基于網絡搜索的學習活動;基于學習社區(qū)的學習活動;在線練習與測試活動。 四類工具基本學習工具(筆記、拍照、錄像、錄音等)網絡搜索工具;基于web2.0的學習交互工具;學習體驗探究工具。基于xAPI標準的學習行為事件數據捕獲常州的中試試驗在常州東青實驗中學、田家炳中學、蘭陵中學、北郊中學和湖橋塘中學初二年級約10個班級開展時

7、間:2016年5月學科:初中數學單元:反比例函數實驗應用的平臺是敏特自適應數學學習平臺中試實驗要解決的問題中國己有數以千計的中小學正在開展翻轉課堂的教學實驗,但至今鮮有基于數據分析的學習績效評價的實證案例,中試實驗要研究的問題是:如何構建翻轉課堂學習模型,在提升學生基本知識和技能同時發(fā)展學生數學核心素養(yǎng) ?如何用大數據分析方法評估學習績效,為推廣實驗提供技術和方法支持?探索如何應用自適應學習技術構建個性化的學習路徑?三層次翻轉課堂數學學習模型基本知識和技能把基本知識和技能學習前置到課前,學生通過自主學習微課和完成進階練習,初步理解并掌握基本知識和基本技能，并能解決簡單的實際問題 數學的問題解決

8、課中通過交流討論+自主學習進一步開展問題導引的概念理解和問題解決學習,并體驗解決問題方法的多樣性 課后的拓展與探究梳理已學知識,學習復雜問題的數學解決自適應學習技術系統工作流程整合工具和多媒體資源的微課程微課視頻的設計採用雙主軸方式呈現，一個是講師教學視頻，另外一個是豐富的工具和多媒體資源, 嵌入到微課視頻中。讓學習從封閉的教師講授走向開放的世界 按認知層級的設計的測試問題集測試問題包括三組練習:基礎練習I:包括難度較低的概念變式題和概念應用題基礎練習II:包括難度較高的概念變式題和綜合本單元多個知識點的問題解決題問題解決題:涉及多個學習單元知識點的綜合問題解決題和多學科應用的問題解決題經典問

9、題的過程性變式解析經典問題的過程性變式解析是把解題過程轉化為學習過程的重要學習資源,重點分析三個問題:如何將未知的問題化歸為已知問題，將復雜的問題化歸為簡單的問題把同一問題的不同解決過程作為變式,形成一題多解將特定的方法解決一類相似問題解析也可以微課視頻方式呈現,更具靈活性,可有針對性推送給特定學生人群WolframAlpha的問題解析WolframAlpha是用于在線學習的問題庫,它關注的不僅是解題結果,而是應用富媒體(2D與3D圖像展示、模擬)展示問題一步步解決過程,使之成為學生自主深度學習的一個過程學習界面學習路徑練習測試學習行為事件數據捕獲操作者(actor), 包括useid,use

10、name動作(verb): 打開練習頁面(VO)選擇答案v1 (A,B,C,)檢查答案v2(R和F, 分別表示正確與錯誤)解析與提示v3 重新學習v4, 打開微課頁面(另頁打開)關閉微課頁面V5. 返回解題頁面進入下一題 V6關閉練習頁面(VC)微課視頻學習行為數據捕獲操作者(actor), 包括useid,usename動作(verb): 打開微課視頻頁面(VO)啟動行進鍵啟動暫停鍵啟動回看鍵啟動快進鍵啟動停止鍵關閉微課視頻頁面(VC)實際的采集數據量鑒于學校網絡連通的局限,教師還不善于指導學生在線完成學習任務以及自主學習指導的缺少,實際的采集數據量低于預期:東青實驗中學采集基礎練習和問題解

11、決練習行為數據80000余個其余4所學校采集基礎練習行為數據130000余個經過數據清洗和集結,形成每位學生完成每道練習的記錄數據20379條微課視頻學習行為的數據未能如期采集學生學習水平分類弱區(qū)提高區(qū)待定區(qū)優(yōu)區(qū)中位線附近的數據呈相關性問題解決與基礎練習學習行為具有強相關性三類練習相關分析圖反比例函數練習測試分按題型得分匯總 反比例函數定義 反比例函數的圖像與性質 反比例函數的性質1 反比例函數的性質2用反比例函數解決問題1 用反比例函數解決問題2反比例函數練習測試分按題得分匯總錯題分析(問題解決) 函數的圖象是（）.平均得分 5.22過程性變式解析學習診斷數據分析表明,一組難易遞進的有層次的

12、變式題可以對概念理解和掌握程度作出判斷數據分析表明,教學的薄弱環(huán)節(jié)是反比例函數性質與圖象部分,癥結是對函數與函數值關系,數形關系,復合函數的掌握和應用,這影響了反比例函數應用的學習理解鑒于學生學業(yè)水平差異較大,過份一刀切地強調問題解決有些脫離實際,大部分同學還是要把基礎練習作為學業(yè)目標,問題解決題要根據學生水平再細分層次,進一步加大選擇性學習診斷舉例數對點反比例函數雙曲線單調性對稱性曲線的分枝引入數字化工具(例如幾何畫板)幫助學生理解數形關系通過變式教學幫助學生從數對到點關系的理解遷移到函數與曲線關系的理解課堂觀察為什么(x+5) y=1不是反比例函數來自課堂的問題:學生脫離圖形理解困難學生已學過平面直角座標系和平移,對稱概念,課堂可以通過數形結合來討論問題,促進學生對反比例函數性質的深度理解改進建議教學要從“教教材”轉向“用教材教”,如果引入座標系目的僅局限于作圖像,脫離圖形講性質很難使學生在理解基礎上掌握基本概念圖形結合不能限于靜態(tài)分析,要引入動態(tài)分析,著眼于形成變化的概念教學方法和策略上建議加強過程性變式教學,運用變式為化歸作