数据智慧:大数据时代教师专业新路向,本论文主要论述了智慧论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
智慧论文参考文献：
摘 要：大数据时代的到来,给教育带来了深刻的影响,使得教师的教学方式和学生的学习方式都发生了显著的变化.然而,大数据时代给教育带来的绝不仅仅是大范围的数据以及互联网技术的支持,还使得数据智慧成为一种新的教师专业意识.教师的数据智慧,能够引领教师基于数据设定具体的学生学习目标和教师教学目标,能够了解学生学习与教师教学过程中的得与失,能够最终通过教学决策改进教学.因此,提升教师的数据智慧,成为大数据时代教师专业发展的新路向.
关键词：数据智慧；大数据时代；教学决策；教师专业发展
中图分类号：G434 文献标识码：A
在新管理主义思潮的影响下,数据决策成为指导学校领导与管理以及教师教学的工具.教师的数据智慧是在收集学生学习数据、利用数据、分析数据、依据数据进行教学决策的过程中形成的.通过教学决策形成的数据智慧能够引领教师设定具体的教学目标,改进教学策略并促进教师自身的专业发展.本文将通过介绍美国“数据智慧改进过程”（The Data Wise Improvement Process）,试图为我国教师数据智慧的培养提供借鉴.
一、大数据时代教师数据智慧的内涵
(一)大数据时代的教育大数据
数据智慧的核心概念是由“数据”和数据养成的“智慧”构成.大范围的数据最先引起人们的注意是在IT界,网络和数字经济的迅速发展引起了人们对数据的重视.大范围的数据已经成为这个时代的显著特征,并且正在改变着我们的思维方式.因为“大数据不只意味着体量的大小,同时意味着研究方法更倾向于利用新的多种类型的数据获取信息,以数据进行研究,并做出决策”.
在教育领域中,大数据在课堂中的应用变得越来越普遍,数据的范围变得更加广泛.同时,也对教师使用大数据的能力提出了更高的要求.学校的数据库每天都能记录学生大量交互信息、、系统数据等,教师能够利用学习过程中收集到的学生数据,分析学生学习过程中遇到的问题.与以往不同在于,学校系统中产生的数据,不再仅仅作为评价结果的功能,对学生和教师进行奖励或惩罚.这些数据可以更加广泛地被教师利用并由此来提升教学,例如教师依据数据对每一个教学方法进行选择,依据学生学习数据对学生学习需要的了解等等.
数据智慧与智慧教育中的“智慧”内涵是相似的.关于智慧的内涵,约翰·杜威（John Dewey）认为,知识和智慧具有不同的含义,知识是一种获得的学问,而智慧是用学问指导生活的能力.智慧是超越知识的一种能力.“通常把智慧看成是包含心理学意义上的聪敏、有见解、有谋略以及技术上的智能化两个不同层面的含义”.智慧教育强调对学生智慧的培育,本文的研究指向于培育教师的数据智慧以改进实际教学的角度.
（二）教师“数据智慧”的内涵
数据作为改进教学的工具,是数据进入教育领域的显著特征.然而,教师利用数据、分析数据、依据数据改进教学行动的能力,已经超越了能够使用数据分析软件工具的技术层面,而形成了教师的“数据智慧”（Data-based Wisdom）.数据智慧的内涵最早是由国外学者Ackoff开始进行研究的.Ackoff在1989年首先提出了一个基于人类意识的认知理论,这个理论包括了数据、信息、知识和智慧,也就是DIKW层级决策模型,如下页图所示.
知识的金字塔模型展现了数据处理的过程,数据经历了由信息到知识,最后升华为智慧的过程.DIKE模型中,把数据、信息、知识、智慧按照层级纳入到一个金字塔形的层次体系,数据作为某个话语情境中的分离元素,是层级模型的底层,每一层构成着上一次的基础.通过对数据进行分析,获得关联而形成信息；信息的行动化构成了知识；知识的增长伴随着智慧的增加,这个过程关系着人的未来与发展.由此看出,数据作为分离的元素,是构成智慧的前提,从数据到智慧之间经历了信息和知识的升级和转换.
教师的数据智慧是在教学的活动中养成的.“在教育领域中,教师获取数据智慧的过程,本质上是数据经过分析处理后,逐步提升为信息和知识,并最终成为头脑中极为个性化的智慧的过程”.教师的大数据来自于学校语境中包含教师和学生的方方面面的元素.因此,教师的数据智慧内涵是基于学校与学生的数据,而这些数据作为散乱的存在的元素,需要我们把有关的数据联系起来形成有用的数据集,即信息.教师要利用头脑中已有的对学生的认识,利用这些数据重新认识并改进教学,这样信息才能上升为知识.虽然教育数据的获得依靠信息技术,甚至教育大数据得以有效利用的根本前提是首先能够基于技术手段获取到教育大数据.例如,利用电子书*数据捕获、多感知数据和实时传感数据来获得教育大数据.然而,教师的数据智慧超越了教师使用数字软件的工具技术层面,数据不再仅仅作为符号的结果而存在.因此教师數据智慧的内涵赋予了数据丰富的教育意义.
二、数据智慧：改进教学的新方式
(一)大数据时代的教师教学决策
在教育领域中,基于数据的决策,实际上包含了两个层面：一个是外部的教育问责,另一个则是内部的教学决策.基于外部的教育问责是立足于学校的管理层面而言的数据决策,而数据智慧改进教学与学习的方式,是基于内部的教学决策而言的.“基于内部的教学决策是从提高教学质量的微观层面而言的”.“在课堂教学中,如果教师们能够学会运用数据,他们就可以了解学生的能力和不足,从而来改进教学计划”.
在教育领域中,“基于外部的教育问责”,主要指的是数据决策作为学校管理的工具.数据决策作为学校管理的工具,受到了新管理主义思潮的影响.新管理主义的主要精神是以市场为基础的治理模式取代官僚体制,以“效率”“弹性”“竞争”“绩效管理”及“消费主导”等为其追求,“大学为了让有限的国家财政拨款发挥出最大的效益,都试图通过高效率的管理来奠定大学的地位”.大学开始向企业一样开始关注效率,以绩效进行管理.尤其是美国在20世纪80年代以来的绩效责任机制以及标准化改革都受到了新管理主义的影响.在这个过程中,美国通过实际调查获得了大量的优质数据,这些优质的数据不仅推动了绩效责任制的确立,形成了标准化的美国教育,还为学校基于数据进行决策提供了契机.学校开始利用所收集到的优质数据,为学校进行管理和学生学习的决策提供了可能.
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