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《基礎教育創新驅動力報告(技術篇)》展示了混合學習和分析與自適應技術的應用,并提出——

技術應用更凸顯教師獨特性

發布時間:2019-10-25 作者:吳莎莎 張春華 季瑞芳 李國云 來源:中國教育報

    《基礎教育創新驅動力報告》是美國學校網絡聯合會的一項新舉措,旨在解決教育技術領導者所面臨的關鍵性挑戰——為改變學生學習體驗和學習環境做出正確的戰略決策,促進學生在數字世界中健康成長。本系列報告中的第一份報告《基礎教育創新驅動力(挑戰篇)》,發布于2019年1月。第二份報告《基礎教育創新驅動力(趨勢篇)》,發布于2019年4月。

    《基礎教育創新驅動力報告(技術篇)》是新媒體聯盟系列中的第三份報告,側重于數字轉型的挑戰與機遇。該報告聚焦兩個技術——混合學習以及分析和自適應技術,為教育改革提供更多可能性。

    ——編者

今天,學生借助于數字化學習平臺來推動個性化學習和自主學習,教育工作者也可以節省出更多時間對學生進行個性化指導。在這一過程中,技術起著決定性作用。技術可以為教育工作者和學生提供關于學習、需求、興趣等方面的可行性指導,可以為學生適時提供精準的學習資源,同時也可以為學生提供個性化學習路徑,培養學生的數字化熟練度、專業度及自主學習等能力,最終使學生受益。

《基礎教育創新驅動力報告》系列就探索了挑戰、趨勢和技術推動因素,旨在創建一個系統的、數字化的生態系統,使學習者在個性化和聯通學習環境中充分發揮自身潛力。學校網絡聯合會委托國際咨詢委員會(以下簡稱“委員會”)的100多名杰出的教育技術專家,針對挑戰、趨勢和技術推動進行研究、判斷、排序并加以分析。

《基礎教育創新驅動力報告(技術篇)》是新媒體聯盟系列中的第三份報告,側重于數字轉型的挑戰與機遇。該報告提出,前五項驅動技術分別為移動設備、混合學習、云基礎架構、擴展現實、分析與自適應技術。美國學校網絡聯合會基礎教育創新驅動力咨詢委員會認為,這些技術驅動因素可以幫助教育工作者解決幾乎所有的困難并促進技術創新。

目前,混合學習處于全球關注狀態,是個性化教學的最佳技術。分析與自適應技術仍處于基礎教育廣泛采用的早期階段,正在迅速發展。這些技術提供了很多以學習者為中心和差異化教育體驗的前景,更好地為學生的數字世界體驗做準備,也為教育工作者提供了很好的機會,他們不但能夠有效地吸引學生,還可以與學生開展合作。與此同時,這兩項技術也對教育工作者提出了更高的要求,都要求教育工作者在精湛的技術與人文關懷和專業知識之間取得平衡。

    技術驅動1—混合學習

    數字化變革 使學生在數字世界中個性化成長

這項技術成為推動基礎教育創新的核心內容——轉變教學方式,將學習體驗進行數字化變革,使學生在數字世界中健康成長。委員會認為,混合式學習可以克服當下最艱難的挑戰,使教育變得具有戰略意義,并能夠促進最新的發展趨勢,特別是在個性化指導、基于數據的實踐以及將學生作為創造者等方面的教育趨勢。越來越多具有效能的數字技術出現在學校和學生的生活中,有效地增強了將這些技術融入到教學的吸引力,同時提高了對世界的認識也逐漸成為現實,甚至成為學習知識、合作、創建和解決問題的基礎。

混合學習是一種正規教育項目,一部分學習是通過網絡進行的,學生可以主導自己的時間、地點、路徑或進度;一部分學習是在實體教學地點進行的;課程或專業的路徑為學生提供了綜合的學習體驗。

在過去的十年中,混合學習出現了更多精細的教學方式。在2016年,克里斯滕森研究所推出了一個在線混合學習資源中心“混合學習宇宙”,確定了七種常見的混合學習模型。其中,學習中心走班模型是學生按照學習中心固定的時間表輪換上課,其中至少有一個學習中心是在線學習中心;實驗室走班模型是在線學習中心要設置專用計算機實驗室;個人走班模型是學生根據教師或數據算法設計個人時間表變換學習中心;翻轉課堂模型是學生通過在線課程和講座在家學習,教師利用課堂時間為學生提供基于教師指導的實踐項目;選課模型是除了選擇面對面課程之外,學生還選擇在線課程或選擇帶有在線教師的課程;多樣化的虛擬課程模型是學生在校外完成大多數在線的課程作業,同時參加學校要求的面授學習課程;靈活課程模型是學生按照課表開展在線學習活動,在學生學習課程的具體內容過程中,教師以靈活的方式為學生提供支持與指導。教育工作者可以采用其中一種混合學習模式或將多種模式進行組合,將數字技術融入到教學中,為學生提供靈活的選擇。

對此,谷歌認證的混合學習開拓者、指引者以及混合學習相關書籍的主編凱特琳·塔克提出,混合學習是“通向個性化的橋梁”。但她同時指出,“混合學習”不是“個性化學習”的同義詞。基礎教育在線學習國際協會則稱,“教師利用混合學習,尤其是自適應學習項目和工具支持模式,為學生適時提供相匹配的學習內容”。這是個性化學習模式的核心部分。“學校應該以學生為中心,利用技術的力量為學生創造更具吸引力、更高效以及以成功為導向的學習環境”。

今天,個性化學習已經離不開數字技術的支撐。當教師和學生有效運用學習過程中可及時操作的信息時,混合學習的個性化才成為可能。教師可以根據學生個人的學習需求和喜好,指導他們利用數字資源學習。在混合學習中,教師經常在不同的時間和空間為小組或個人的學習任務提供更多的機會,可以對特定學生開展有針對性的干預和促進,能夠給予那些最需要的學生一對一的關注。

在某種程度上,混合學習的普及意味著對純在線課程需求的減少,應該在在線學習與師生面對面的社交互動之間做好平衡。人際交往有助于學生發展溝通、協作和團隊合作技能。雖然學生能夠在數字世界中獲得更多的選擇和自主權,但除了同伴間的對話和自我反思之外,學生更受益于教師的當面指導和支持。

此外,有證據表明,社交和情感技能是學習更復雜認知技能的基礎。混合學習項目不應忽視學生發展這些技能的機會,涉及到自我展示和自我管理、了解社會現狀、管理情緒和解決沖突。蒂芙尼·懷科夫(Tiffany Wycoff)是《混合學習在行動》一書的作者之一,也是“推動學習創新”的聯合創始人,她提出,社交和情感支持是“混合學習的真正緊迫性”,將教師作為導師和“第一反饋者”,可以支持走班模式,并將技術作為學生與教師溝通的重要途徑。

通過混合學習,教師可以應對當前教育中一系列的挑戰。例如,在美國,與數字學習合作的地區和學校正在使用混合學習項目支持各種教育目標,包括提供職業和技術教育、解決公平問題、降低輟學率、為需要幫助的學生提供服務等。

    技術驅動2—分析與自適應技術

    機器學習和數據分析 提供量身定制的學習內容

分析與自適應技術是公認的可以在教育實踐方面產生巨大影響的支持技術。數據分析可用于追蹤學生成績及學生的其他成長指標。自適應技術在學生學習期間產生重要作用,通過機器學習和人工智能的數據分析為學生提供量身定制的學習內容,從而加強和推動學習。它有助于教師克服障礙,并加速創新。數據分析和自適應技術相結合可以作為學生自主學習的強大推動力量。

在教育領域還未涉及數字技術之前,學校系統和教育工作者就有很多的數據需要整理,包括學生信息、考試成績、教師成績冊以及對學生學習的觀察數據等。在線學習平臺也產生了大量數據,而數據分析通過特定系統、軟件和算法可以將人們從煩瑣的數據篩選中解脫出來。這些技術可以合成來自多個系統的數據,從廣泛的數據中辨別出有意義的模式指標,并將數據分析的發現結果和可視化數據(圖表、列表、地圖)進行融合。分析技術可以生成基于數據并面向教育工作者和學生的可操作的信息,例如,及時推薦學習資源和活動,使學生按照個性化的學習路徑努力。

自適應技術支持數據分析和個性化學習。自適應技術基于對不同學習任務學生的參與和成功完成情況的監控,及時調整學生的學習過程,為學生提供“前車之鑒”。一旦學生設定學習目標,當他們對概念的理解搖擺不定或遇到更具挑戰性的內容時,自適應技術就可以馬上幫助學生。學生因此能夠追蹤自己的學習進度,開發自我監控的能力并充分參與到他們學習過程中。

例如,多米尼加共和國正在進行自適應技術的試點,為兒童今后取得學業成功做準備。圣多明各的一些欠發達地區的學校使用數學軟件評估學生的學習水平,然后提供自適應數學練習,教師親自提供支持服務,并在他們的課上強化練習。通過系統跟蹤,早期的結果顯示,即使是成績不好的學生也有實質性的進步。

對于教師們一直抱怨的標準測評管理和學生成績數據發布之間時間滯后的問題,數據分析可以輕松解決。分析技術為一組選中的學生指標提供了多個靜態、反思性檢查。日趨復雜的數據分析與縱向數據集、大數據、機器學習和人工智能相結合,及時提供學生學習信息,主要涉及學生學習過程中的形成性評估數據。實時動態更新可以使這些數據與教師的日常實踐相關聯。

此外,數據分析還可以為教師提供對未來的預見。通過使用已有的相似數據進行建構和測試模型,能夠估算個人未來的成果或未來成果的概率。

但是,數據分析技術也存在一定的風險,特別是數據隱私問題。教師必須清楚收集什么樣的數據,誰能獲取這些數據,以及如何保護學生的個人數據。區塊鏈是一項新興技術,或許可以改善這些問題。24個國家的代表在格羅寧根網絡宣言中見證了區塊鏈對于隱私、信任以及學習者流動問題的潛力,主要體現在驗證和共享數據證書上。區塊鏈在雙方基于信任的情況下使用密碼獲取和轉移信息。

報告指出,在這個新興數據生態系統中,人為因素是另一個要考慮的關鍵動態指標。技術和算法無法取代教育工作者對學生的了解、教學的專業度以及只有教師可以提供的指導和支持。數據分析應賦予教師和學生決策權。如果教師能夠很好的使用自適應技術,就可以實現對學生的個性化指導并節省相互交流的時間。

德國杜伊斯堡-埃森大學的研究人員開發了一個基于研究的框架,幫助教育工作者引導數據工具的使用問題,并在系統設計中指導制定個性化學習的有效指標。個性化和學習分析框架代表個性化和學習的融合分析,并為有效、增強的分析個性化學習提供理論基礎。

調查研究表明,教師在解釋和使用數據時的自我效能感與他們實際使用數據具有相關性;專業發展支持可以建立這種自我效能并增強對數據的使用。因此,教師在理解和使用數據的實踐操作中需要評估素養和數據素養。

(作者單位:北京開放大學)

《中國教育報》2019年10月25日第5版 

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