权变教学管理理论溯源及模型构建　

摘要：教育大数据背景下教学模式构成要素不断丰富，基于数据理论、教学模式理论和权变理论构建了大数据背景下权变教学管理模型，探索教学方式与教师教学特征、学生学习特征和学习环境之间的关系，识别教学管理数据源是教师、学生和学习环境，并利用美国预测分析报告框架进行数据分析，从而对教学过程进行预测和管理。

关键词：权变教学管理；教学方式；教师教学特征；学生学习特征；学习环境

一、引言

由于教育信息化不断建设下教学过程中客观环境日益复杂化对教学管理提出挑战，利用权变理论是进一步推动教学管理成效的有效途径。教学管理的挑战主要体现在学生管理人员的增加不及学生规模增加导致教育管理环境复杂化；信息化下管理者传统话语权被削弱；高校教育管理面临“精放管理向精细管理转变”。显然，如何满足教育信息化下环境复杂化与现代教学管理教学培养需求是需要解决的问题。权变管理是教学管理的必然选择[1]，权变管理能够很好解决复杂、多元环境下的管理。本文结合数据治理的内容、教学模式构成要素和权变理论提出了大数据背景下权变教学管理模型。明确大数据下权变教学管理模式中的数据治理技术、信息化下教学模式构成要素与权变管理理论的结合，对大数据下权变教学管理模式的内在逻辑结构组成，及其在教学管理中的应用具有重要理论意义和现实意义。

二、大数据背景下权变教学管理理论溯源

（一）数据治理理论

数据治理理论是建立在教育大数据基础上，教育大数据具有超级体量，类型繁多，急速处理，低密价值基本特征[2]。类型繁多体现在教育数据分为结构化、半结构化和非结构化，结构化数据是显性数据，多为学生成绩、师生的基本信息等正式文件中数据，半结构化和非结构化数据是隐藏或被保存在不同形式的载体中，多为图像、视频、图表和信息等载体中的数据。研究者们研究如何将大数据应用到教育管理中，也就是数据治理。美国的预测分析报告框架细分数据治理为收集和集成相关数据、对数据分析和预测、对分析和预测的结果进行解释、教学决策和干预五部分[3]。

（二）教学模式理论

大数据背景下教育信息化不断建设以及培养国家对创新性人才的需求，教学模式构成要素不断丰富。传统教学模式的构成要素是教师、学生、教材等三大要素，后来添加“媒体”成为四大要素，但现今教育信息化建设不断完善、教学理论日益重视以及学生学习环境变化需要进一步细分教学模式构成要素。因此根据教育信息化的发展提出教学模式构成要素由教育思想或理论、教学目标、教学程序、教学方法、教学结构五大要素构成，并加入学习环境成为六大要素[4]。

（三）权变理论

周三多提到权变理论是指不存在一种“普适”的领导方式，领导工作强烈地受到领导者所处的客观环境的影响[5]。其用函数表示为S=f（L，F，E）（1）在式（1）中S代表领导方式，L代表领导者特征，F代表追随者特征，E代表环境。而权变理论这种系统性、非线性、情景性和动态性等基本特点同样适用于教学管理。教学管理是一种学习型组织系统，可以将教师、学生和学习环境作为教学过程中的客观环境并且其都具有情景性和动态性特征。同时教学方式等于领导方式“教学是教师带领学生进行学习的活动全过程”，简称“教学即领导”[6]。故本研究将权变理论函数运用到教学管理中，教学管理过程中不存普适的教学方式，将（1）式中S视为教学方式，并受L教师教学特征、F学生学习特征、E学习环境客观环境所影响。

三、大数据背景下权变教学管理模型构建

基于教学模式构成要素和美国预测分析报告框架构建大数据下权变教学管理模型。根据文献研究得出教学模式的管理是选择教学方式的管理，在模型中教学目标与预测分析是相互作用的，我们以教学目标为导向，以教学方式为手段，收集学习环境、教师教学特征、学生行为特征数据作为数据源，采用美国预测分析报告框架进行教学干预和预测，最终回答是否选择了最优教学方式达到教学目标以及是否有更好教学方式能达成教学目标。

（一）大数据背景下权变教学管理

权变教学管理是教学模式的管理，本质也是教学方式的管理。研究大数据背景下教学管理目标是以教师教学方式为主要手段，从而实现教学个性化、培养教师新素养、学生学习个性化、教育资源建设等，其本质上仍是以“人”和“物”为主要研究对象。并借助管理学中权变理论函数S=f（L，F，E），可以是将教学管理客观环境S视为教学方式，并受L教师教学特征、F学生学习特征、E学习环境所影响，通过选择最优教学方式完成教学目标获得更好教学成效。

1.教学方式

权变教学管理模式下教学方式是不固定的。因此本研究根据以教师讲授与学生探究主体导向不同划分为“主导型模式”“建构型模式”以及“混合型模式”三种教学整合模式[7]，最终提出教学过程中以教师讲授为主的灌输型教学方式，以教师讲授和学生探究结合的自主支持型教学方式和学生自主探究的自主学习型教学方式。灌输型教学方式中学生不参与教学全过程的设计，教师决定教学方法、教学结构和教学程序。自主支持型教学方式是指学生不参与教学全过程设计，在教学过程中鼓励学生独立思考、有选择兴趣的机会。自主学习型教学方式是指学生决定教学全过程设计，由学生根据自身需求自主学习。通过物联感知技术、视频录制技术、图像识别技术和平台采集技术可以收集教师教学过程中教师教学数据，学生学习数据和学习环境数据，分析该种教学方式是否能够较好实现教学目标。

2.教师教学特征

教师教学特征是影响教学方式关键性因素，其内涵主要包括教学的能力素质与教学行为。大规模总结国内外教师有效教学能力评价指标，提出中学教师有效教学能力素质指标体系主要是分为知识素养、教学能力、职业品格和个人特征[8]。但教育大数据背景下教师教学特征中要加入数据素养，数据素养通过对海量教学数据的搜集，分析进行教学决策，推动教学持续的改进，提高教学质量。大数据下教师教学素养包括数据意识、数据能力和数据伦理[9]。教师要对教学过程中对相关教学数据有敏锐的感知、理解、感受和评价，然后对数据进行收集分析以及解读的能力，从而做出正确教学决策。

3.学生学习特征

学生学习特征是教师教学方式、课程设置和学习环境的重要影响因素。学生特征评估不仅要关注学生学习的结果，还要关注学习过程，加拿大安大略省提出由责任心、组织能力、独立工作能力、合作能力、主动性和自我管理构成的学生学习评价体系[10]。该评价体系全面介绍学习者面向学习时自身的学习能力与习惯，也可以看到这些特征会影响到教师教学方式的选择。教育大数据背景下学生学习特征不可能仅仅依靠学生成绩评测，而是通过获取的信息详细描述每天时间分配数据，通过额头、眼睑、嘴角和嘴唇识别学生在学习过程中出现的枯燥乏味、情绪低落以及情绪高昂表情，也可以通过分析上网学生数、学生在线时间、学生登录次数、浏览资源次数和论坛发帖总数，以及学生在课程、问题、视频和资料之间的转换情况。

4.学习环境

学习环境的建设会促进教学方式的改变。传统的课堂教学方式专注与显性知识教授的缺陷，但在现今个性化的教学目标要求下需要激发学生创造性能力、主体性和独特性等。信息化下学习环境是物理学习环境、虚拟学习环境和资源学习环境三种环境相互组合形成六种学习路径[11]。在这六种学习路径采取不一样的教学方式。物理学习环境主要是指现实学校、机构、场馆学习环境，都是以课程安排、班级授课、成绩导向、多媒体教学和纸笔评测的方式等，虚拟学习环境主要是指线上学习为主，通常是以自主学习、论坛讨论、目标导向和在线评测为主，资源学习环境生活主要是指云环境以及网上的课程教学视频为主。

（二）美国预测分析报告框架

在美国已经完整的学习预测分析路径解释。本研究依据美国的预测分析报告框架数据分析的实施思路是先收集教师教学行为、学生学习行为与学习环境数据，进行预处理之后采用数据挖掘和学习分析技术对相关数据进行分析，对数据分析的结果需要将异常与教学目标不符的学生单独做标记，最后根据分析和预测结果并结合教学目标对群体甚至个体学生进行干预，重新规划学习路线。教师根据自身教学习惯、教学能力与教学成效数据寻找自身教学能力的缺陷进行专业培训以及根据个人特征选择合适的教学方式获得较好的教学成效，学生个体相关分析结果可以通过描述模型和预测模型到学校教学系统，学生登录实时了解自己学习情况以及学习走向，为自己制定学习计划与学习目标并实施自我管理。

作者：钱学生张亮单位：贵州师范大学经济与管理学院

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