大数据时代提升教师数据智慧研究VIP免费

大数据时代提升教师数据智慧研究摘要大数据分析已在一些国家应用到公共教育中，成为教育改革的重要力量。然而，目前有关数据智慧的研究还比较薄弱。如何提升教师的数据智慧，使其具备在大数据时代开展教学活动的能力，成为急需解决的问题。为了把握数据智慧的研究现状及最新发展，本研究在厘清数据智慧及相关概念的基础上，分析了大数据时代教师专业发展的新态势，并对数据智慧的国内外研究文献进行了梳理。文献回顾发现，国外在提升教师数据智慧方面构建了多种模型，其中美国开发的“数据智慧改进过程”模型可为我国教师提供借鉴。该模型包括“准备”“探究”和“行动”三阶段，旨在帮助教师更好地利用数据确认常见的学生学习需求，生成和实施教学方案，并衡量这些方案在提高学生成绩上的有效性。本文对该模型的实施步骤进行了说明，并以夏洛特一梅克伦堡学校为例分析了该模型的应用。了解这一模型，对探索我国数据智慧研究的未来发展趋势和提升我国教师数据智慧的研究有重要意义。关键词：大数据；数据智慧；数据智慧改进过程随着大数据时代的到来，教育逐渐被认为是大数据可以大有作为的重要应用领域。21世纪的学习模式提倡利用技术收集学生学习过程中的数据，以便多层面评价学生成绩，为改善学生的学习提供依据。由此，收集学生学习数据，并进行数据分析已成为未来教师不可或缺的能力。教师要利用数据改进教学，需要具有数据智慧（data-basedwisdom）。那么，什么是数据智慧？大数据时代教师专业发展的新态势是什么？有关数据智慧的研究现状如何？如何提升教师的数据智慧？未来将如何发展？对这些问题的厘清与澄明，有助于认清数据智慧的范畴，为大数据技术与教师教育的深度融合提供导向。一、数据智慧的内涵及相关概念（一）内涵2015年，美国中乔治亚州立学院的约翰·吉拉德（JohnGirard）与迈诺特州立大学的迪安娜.克莱因（DeannaKlein）、克莉丝蒂·伯格（KristiBerg）在新出版的《大数据时代战略性的数据智慧》一书中，回顾了大数据和智慧的相关文献，作者从知识管理的角度将数据智慧定义为“使用技术、领导力和文化来创造、转化并保存隐含在数据中的知识，从而实现组织愿景”。作者指出，数据的处理要基于“知识金字塔（knowledgepyramid）”得以实现，即数据要经历转化为信息，升级为知识，升华为智慧的过程（Girardetal.，2015）。要揭示数据智慧的内涵，我们首先必须了解“知识金字塔”的内涵。“知识金字塔”又称“知识体系”（knowledgehierarchy）或DIKW层级决策模型，是关于数据、信息、知识及智慧的体系（见图1）。运筹学、系统思维和管理科学领域公认的先驱——艾可夫（Ackoff，1989）博士的《从数据到智慧》一书对此作了系统论述。在数据、信息、知识和智慧构成的金字塔型的层级结构中，数据是形成信息、知识和智慧的源泉。数据描述客观事实，是分离的元素，即未经组织的数字、词语、声音、图像等。数据经过分析，显现数据之间的联系和模式，就形成了可以被人们理解的意义，成为了信息。但零散的信息往往无法帮助人们解决现实问题。对大量信息进行归纳演绎和集成提炼，获得以目标为导向的组织化信息，就形成了知识。在知识基础上，人们可以形成正确的判断并做出最佳的决策，形成智慧。智慧是人类特有的能力，它的产生需要基于知识的应用。如果对数据、信息、知识和智慧进行有序的加工和处理，它们可从底层向顶层转化，成为一个不断递进的过程（顾大权，刘高飞，2002）。在教育领域，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。（二）相关概念与数据智慧相近的概念主要有数据利用能力（data-usecapacity）、数据素养（dataliteracy）、数字智慧（digitalwisdom）。数据利用能力指收集、组织、处理、表达、解释数据的能力以及运用数据系统的能力（Farley-Ripple&Buttram，2015）。目前人们对数据素养的定义还不统一。2012年5月3-4日，美国召集50位数据使用的不同利益相关者和专家，围绕数据素养展开讨论。会议目标是期望对数据素养的定义达成共识。会议要求每位与会者都提交数据素养的...