大数据对教师教学方法的影响
摘要在理解大数据概念的基础上．以大数据理论为指导，把素质教育和高中教师常用的教学方法贯穿于研究过程之中．以学生的“个性化培养”和“因材施教”为主线．分析了大数据对高中教师常用的教学方法的冲击和影响．并为高中教师在教学中怎么迎接大数据提了一些建议．同时，分析了大数据自身的不足，我们要警惕大数据理论风波，要尽力扬长避短，充分发挥大数据积极的作用，克服其消极因素，真正让大数据为教育事业服务．
关键词大数据；教学方法；个性化教育；因材施教
１大数据简介
认识众说纷纭，主要是因为大数据所含范围广、容量大，大家看它的角度不同，认识也就不同．而大数据之父―――舍恩伯格在编著的《与大数据同行―――学习与教育的未来》中，明确指出：大数据重塑学习的三个特征：“反馈、个性化和概率预测．”［２］可汗学院由萨尔曼•可汗创立，一家教育性非营利组织，主旨通过网络影片进行免费授课，帮助学生更好地学习数学、历史、金融、化学、天文学等科目知识，现已有数万名用户，几十亿的免费教学视频，成为最受欢迎的网络视频库［３］．
２教师常用的教学方法
（１）讲授法：主要指教师通过口头语言向学生解释概念、论证原理、叙述事实和描绘情境的一种教学方法．教师进行教学时大多都伴着讲授法．这是当前我国最经常使用的一种教学方法．该方法主要以教师为中心，学生有时会陷入被动的学习．因此，它易束缚学生的思维，缺少互动性交流，较少顾及学生的兴趣与需要［４］．（２）阅读法：学生在校学习的时间有限，课堂中学到的知识也十分有限．为培养学生再学习能力，让学生自主阅读（书本、报刊、文件），并领会其中内容，关键是学生自己阅读教材吸收知识．因此，阅读法的形式越多就越有利于激发学生的学习兴趣．通常情况下，在高中教学中将阅读法分为自学式阅读、复述式阅读和预告式阅读［５］．（３）谈话法：是教师有计划地提出问题，学生运用学习过的知识和经验，积极思考，能够独立做出结论的教学方法．它可以分为复习谈话和启发谈话两种．该方法所需时间长，知识储备和谈话技巧要求高．（４）讨论法：根据教材要求，拟订讨论课题，全班同学或小组学生紧紧围绕这个课题各抒己见，相互启发，共同提高的一种教学方法．它易于发动学生学习热情，调动学习参与性．但它耗时长，要求教师要有较强的知识综合运用能力，学生要有良好的知识基础［６］．１９８６年召开全国教师现代“教学法”学术研讨会，与会专家、学者分享了各自“教学方法”的科研成果，形成了现代教师教学方法，主要有如下几种［７］．（１）自学辅导法：是由我国科学院经两年多研究提出的教学方法，简称“自辅法”，是学生在教师的指导和辅导下，进行自学、自练和自改作业，获得书本知识，发展能力的一种新型教学方法．（２）引导发现法：是教师根据教材的结构特点以及学生认知水平，将教材划分为一个个的发现过程，引导学生通过阅读、观察、思考、听讲等多种途径去研究问题，总结规律的一种教学方法．它大致分为三个过程：划分发现过程、确定教学要求；严密组织教材、积极引导学生的发现活动；积极创设一个有利于学生发现学习的情境［５］．（３）研究性教学法：研究性教学法是胡炯涛教授提出的教学方法，是指教师并不把现成的结论以及对某一确定性的证明直接告诉学生，而是让学生对学习对象进行研究的一种教学方法．它的实施过程是教师组织好教材，把学生划分为小组．课上采用阅读、讨论和交流等教学形式，教师的工作是组织、引导、发问、检查和小结等［８］．（４）尝试教学法：尝试教学法是由特级教师邱学华提出的教学方法，教学过程不是教师先讲，而是让学生在旧知识的基础上先来尝试练习，在尝试过程中指导学生自学课本，引导学生讨论．在学生尝试练习的基础上教师再进行有针对性的讲解．
３大数据对常用教学方法的冲击
３．１对讲授法的冲击
讲授法的核心是教师积极主动地“讲授”知识．“讲授”从某种意义上讲就是信息的传播，而学生的“学”则是信息的获取与应用．大数据对讲授法的冲击主要表现在对传播的信息及其传播的途径、方法上．数学是一个高度抽象的学科，数学教学过程也相对比较抽象．讲授中要引起学生求知欲，激发学生思维活动．通过对大数据的分析，可以获取有关“科学提问”、“情景创设”和“激发疑问”的信息．将这些信息应用到“讲授法”中来，并且通过多种途径直接或间接传给数学教育者，可以避免课堂中的“满堂灌”和“注入式”数学教学．这将为讲授法的启发性要求带来新一轮的思想冲击［９］．同时，由数据分析还可获得多种相关知识和讲授方法．将知识和方法利用大数据技术，综合应用到课堂“讲授”教学中，能使学生从多层面、多途径、多视角获取知识．如“翻转课堂、微课、慕课”等，都将给教育带来革命性的冲击．
３．２对阅读法的冲击
阅读法强调学生自主学习，培养学生再学习能力．而数学教学中的阅读法可能相比其他科目阅读起来更困难一些，因为数学中有大量抽象化的数学符号和极其精炼数学语言，增加了数学阅读难度．所以，需将数学教学中的阅读法进行分类．通常把数学教学中的阅读法分为自主式阅读、复述式阅读和预告式阅读，这种分法主要是依据教材难易和新旧知识间的联系，很难做到客观公正．大数据对阅读法的冲击主要表现在阅读分类上．大数据背景下，通过对教材数据和学情数据的分析，可以真实、全面地掌握教材信息和学生学情．在此基础上，高中教学可以有针对性地运用阅读法，选取适宜于学生发展的阅读材料．不再是仅凭直观的教材难易和新旧知识间的联系来对阅读法进行分类．
３．３对谈话法的冲击
谈话法要求数学教师提出“问题”，可是，数学问题通常蕴含着某种数学思想和方法，且数学知识本身比较抽象，知识逻辑要求也很严谨．这就要求数学教师在提出问题、怎样提出问题和提出的问题怎么展现等方面要深思熟虑，当然，这也将是“谈话法”的重点之所在．大数据对谈话法的冲击主要表现在数学教师对“数学问题”精心设计上．通过对教学大数据和学数据的分析，可以释放数据中的洞察力．将这种洞察力应用到有计划的提问中，会使提出的问题更科学，难易度适中．教师也能更好把控谈话过程，以多种途径和不同方式提出问题，灵活生动地展现问题，使谈论的话题更加契合学生发展．大数据时代，教师在谈话过程中面临着“问题”预设的冲击［８］．
３．４对讨论法的冲击
根据数学教材要求，拟订讨论课题是讨论法的关键．而数学教材要求点众多，每一个阶段的具体要求点也不同，这就要求数学教师要充分理解和掌握数学教材的要求，做到“点面”结合．同时，讨论法的信息交流既不同于讲授法的单向交流，也不同于谈话法的双向交流，而是集体成员大讨论之后的多向信息交流［９］．大数据对讨论法的冲击主要表现在数学教材要求上．大数据的敏捷性和快速性，会在短时间预测出多个教学要求．教师在拟订课题时面临着多个教材要求选择的困惑，是综合多个要求还是依据单个，将直接影响课题拟订依据，给数学教师的课题拟订带来思想的冲击［９］．
４大数据对常用教学方法的影响
４．１对自学辅导法的影响
自学辅导法倡导学生独立自主学习，教师起指导和辅助作用．目的是充分发挥学生自主学习性．这种教学方法佐证了１９９９年印度教育科学家苏伽特•米特拉的预言：“教育是一种自组织行为”．大数据时代的教育，提倡学生自组织学习，学习行为和学习需求由学生自己决定，弱化了教师的作用．苏伽特还指出：“你能够想象和确认，你所教的和考核的东西，在今后２０年学生们走向工作岗位还管用吗？”因此，他认为大数据时代，三种东西是学生用得到和必须学会的：“一是阅读，二是搜索，三是辨别真伪．”［１０］大数据对自学辅导法的影响主要在教师作用发挥的大小上．传统的自学辅导法中教师不仅指导学生学习，还要将具有逻辑意义的教材与学生已有认识结构联系起来，使其融合贯通，促使学生保持相应的学习心向进行学习．而大数据时代倡导的“自组织学习”更大程度上弱化了教师的作用，学生完全成为学习的主人，教师仅是帮助者与合作者．
４．２对引导发现法的影响
引导发现法的关键在“发现”．数学是一门逻辑性很强的学科，前后知识的联系十分紧密，后续知识点的学习需要前期知识基础，数学教材划分的“发现”是在知识逻辑基础之上．传统的引导发现法中对数学教材划分的“发现”过程也是依据数学教材结构、知识间的逻辑关系和学生认知水平．可是，它较少对数学教材结构、知识逻辑和学生认知情况做实证数据分析，缺乏信息量化．大数据对引导发现法的影响主要在数学教材划分的“发现”过程上．大数据背景下，数学教材结构、知识逻辑关系和学生认知水平可以量化，通过对量化数据的分析，可以获得“预测”信息．根据这些信息，将数学教材划分为一个个的发现过程，这种划分更加科学合理．
４．３对研究性教学法的影响
研究性教学法的关键在于“研究”．前提是数学教师组织好教材，学生以小组形式进行交流、讨论．而数学知识的广泛性和数学思维的严谨性，要求数学教师要有效地组织好数学教材，组织了的教材质量直接影响着研究性学习的效果．大数据对研究性教学法的影响主要表现在数学教师教材的组织上．通常数学教师组织教材的依据是课程标准、学生特点、教学目的和教学环境等．而学生数据、教材数据和教学数据等等没有得到充分利用．可是这些教育类大数据可以为数学教师提供较为全面的学生信息、教材信息和教学信息，在教材组织中充分利用好这些信息．可以使研究的对象更科学合理，研究性教学更有效．
４．４对尝试教学法的影响
尝试教学法注重学生已有的基础知识，在旧知识的基础上尝试练习，这就要求数学教师充分了解学生已有的知识情况，制定出适宜的尝试练习．数学教学的特点之一是做练习，要求学生做例题、习题和单元题来强化知识的学习和理解．而练习题的难易度和习题数量直接影响到学生对数学学习的兴趣．大数据对尝试教学法的影响主要表现在了解学生情况上．数学教学活动时刻产生着数据，大数据就在我们身边．“它让社会科学领域的发展和研究从宏观群体逐渐走向微观个体，让追踪每一个的数据成为可能，从而让研究每一个个体成为可能．对应教育研究者来说，我们将比任何时候都更接近发现真正的学生．”全面了解学生成为可能，从而可以更高效地运用尝试教学法进行数学教学，制定出适合每一位学生自身的“练习”．
５迎接大数据对教学方法的冲击与影响
未来教育中，大数据对教育的影响会越来越深远，会更好地服务于基础教育和高等教育．那么高中教师为了迎接“大数据”，该做好怎样的准备呢？本文给出了以下几点建议．
５．１思想上，树立大数据意识
“大数据”在教育领域的数据越来越丰富．据预测，到２０２５年，教育领域所累计的数据规模将达到现在教育数据的５０多倍．这样的大数据在人们的生活、工作和思维等方面将产生巨大的变革．正如哈佛大学社会学教授加里•金所说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程［１１］．”以往教育实践中，教师们关注较多的是表面的“数字”，而忽视了内涵的“数据”．大数据来了，它提醒着教师们应该更多地去关注“数据”而不是“数字”．因为，大数据不仅仅是“数字”，更多的是过程性的“数据”，这些“数据”客观地、真实地存在着．教师们在教学过程中，只有树立了大数据意识，才能更好地感受教学过程就是数据产生的过程．
５．２行动上，走进网络，学会搜集、分析、整理数据
大数据时代，鼓励教师大胆地走进网络，利用网络，掌握多媒体技术，学会搜集、分析和整理数据．让互联网技术为教育教学的发展服务．当今的教育教学资源不再像以前那样缺乏，人们还时常觉得信息泛滥．网上国内外教育教学资源十分丰富，大量在线教育平台不断涌现．从前的纸制学籍没了，取而代之的是网络学籍系统．网络已在悄然地改变着我们的教育．若教师们不顺应时展，走进网络，学会数据处理，那么在大数据时代的教育中，将会面临着巨大的挑战．对教师的要求不仅仅是懂得网络搜索，还要掌握数据处理技术，利用网络，提升教学水平．
５．３教学上，利用数据，教授学生数据处理方法
大数据时代的教育，更多的要求是用数据说话，让教育成为一门真正的实证科学．因此，教师在教学中应该多利用“数据”，让真实、合理的数据服务于教学，使教学过程尽量做到去“经验化”．教师尽量用“数据”引导学生学习，充分利用好每一位学生的个人数据，根据数据信息，全面地了解每位学生的特点．做到有针对性地教学，科学地评价每一位学生，真正做到“因材施教”．教学中多用“数据”举例，教会学生管理个人数据，利用与挖掘个人数据，会用数据帮助自己学习，提高学习效率．
５．４学习上，做好终身学习的准备，规划、设计知识学习
素质教育强调了“终身学习”，而大数据时代的教育对“终身学习”提出了更高要求．教师要有知识更新计划，要保持积极的学习心态［１２］．进入信息时代以来，人们时常抱怨信息更新快，稍不注意就跟不上时代步伐．在大数据的洪流中，数据更新的速度也会非常之快．可能教师们还没来得及处理昨天的教学数据，今天的教学日志又来了，一大堆的新数据又待处理．譬如当今的信息化生活，人们有时感到一天不浏览网页就好像与社会相脱离．信息化发展的速度如此之快，作为信息载体的数据也随之崛起．因此，大数据时代下，新的数据、新的信息、新的方法、新的学科知识不断涌现．需要教师们积极学习，终身学习，与时俱进，才能做一名合格的教师．
６结语
当然，大数据也存在着许多理论风险，需要我们保持警惕．在大数据的价值被认可的同时，也要认清大数据不是万能的，人们不要过度迷恋大数据．在许多新的领域或罕见大事面前，大数据就很难发挥好作用，太缺乏数据基础．大数据对用户的隐私也很难兼顾，很难确保用户信息安全．大数据通常对发现过去很有用，但是不能左右未来．因此，集诸多因素于一身的教育事业，不能仅凭大数据左右教育未来．教育事业反而需要更多优秀的教师，对教师提出了更高的要求．同时教师们不要将“学生学业大数据看成为一个标签，成为永恒的过去．教育也不能过度的聚集学生个人数据，过分专注学生个性特征．教师要避免过早地为学生设定个性化教育，影响个体真正的潜能发挥，形成规定化的未来．总之，大数据一方面促进了教育事业的发展，一方面又有自身的不足．我们要尽力扬长避短，充分发挥大数据积极的作用，克服其消极因素，真正利用大数据为教育事业服务．
参考文献
１楚文波．大数据背景下的教育教学改革［Ｊ］．教育与教育信息化，２０１５（１１）
２刘涛．在线教育：从“搬家时代”到“师徒关系”时代［Ｊ］．山东工业技术，２０１３（７）
作者：杨贵泉 韦煜 赵林畅 肖鹏 单位：贵州市都匀市二中 南民族师范学院
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