徐建華

（浙江師范大學浙江省教師教育質量監(jiān)控中心，浙江 金華 321004）

物聯(lián)網與云計算等技術的蓬勃興起，表明大數據時代已經悄然來到。社會各界包括學術界、金融界、工業(yè)界甚至于政府機構等都已經開始密切關注大數據問題，以期能借大數據之力有所建樹。[1]很多國家甚至已將大數據上升為國家戰(zhàn)略。在教育領域亦是如此，越來越多的教育機構與教育工作人員以及研究者開始關注大數據在教育教學改革與發(fā)展尤其是教育評價中的應用價值。[2]

從一般意義上講，信息技術作用于教育活動需要滿足兩方面的基本前提：“一是社會和教育的發(fā)展遇到了傳統(tǒng)教育技術無法解決或不能很好解決的問題，即存在信息技術應用于教育領域的必要性；二是在信息技術與傳統(tǒng)教育技術的關系上，信息技術比傳統(tǒng)教育技術更有優(yōu)勢，具備解決問題的可能性?！盵3]本文旨在大數據的時代背景下，分析我國傳統(tǒng)教師培訓效果評價存在的問題，探討教師培訓效果評價的轉型路徑。

一、大數據的內涵與特征

和當初提出云計算這個概念類似，大數據是比較抽象的概念，至今也仍未有一個公認的定義。美國麥肯錫全球研究所是這樣描述的，“大數據是指規(guī)模超出了典型的數據庫軟件工具的捕獲、存儲、管理和分析的能力的數據集”。[4]但一般而言，認為大數據的特點主要包括四個方面：多樣性（variety），即類型特別多，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據；高速性（velocity），即數據產生的速度特別快；規(guī)模性（volume），即數據體量特別大；價值性（value），即數據具有較大潛在價值，但價值密度較低。由此可見，“大數據”并不是一個單純描述數據數量之巨大的概念，同時意味著數據來源的多樣化、數據類型的多元化，以及在數據處理與分析層面的大容量與高速度。更為重要的是，“大數據”立足于對大量數據的深度挖掘與科學分析，尋求數據背后的隱含關系與價值，使得人們可以從基于小樣本數據的推測或基于感性的偏好性選擇轉向基于數據分析與理性證據的決策，可見“大數據”在本質上已經轉化為一種新的思維方式、一種新的問題解決方法。[5]

二、傳統(tǒng)教師培訓效果評價模式存在的問題

效果評價是教師培訓管理的重要環(huán)節(jié)，是作為培訓機構考核、存在問題診斷、培訓工作改進的重要舉措，具有調節(jié)與反饋的功能。但長期以來，傳統(tǒng)教師培訓效果評價還存在諸多問題，主要包括：

1.側重于靜態(tài)評價，方法單一

一般認為，培訓效果評價主要有定性評價、定量評價、分層次評價和分階段評價等幾種模式。其中，分層次評價模式是目前較為認可并使用廣泛的一種模式。該評價模式是美國著名學者柯克帕特里克(Kirkpatrick)于1959年提出的一種培訓評估模式，該評估模式將培訓評估劃分為反應層、學習層、行為層和結果層。反應層的評價主要是在培訓剛結束時進行，將受訓人員對培訓項目的整體滿意程度作為培訓項目評估的因素之一；學習層的評價主要體現于參訓人員對培訓內容掌握程度的評價，該層評價一般通過測驗等方式來進行；行為層評價強調參訓人員通過培訓后對所學知識和技能轉化程度進行評價，行為層的評價數據一般通過對參訓人員的上級、同事、下屬等的調查來獲得；結果層評估強調培訓為企業(yè)、組織或機構帶來的直接效益的變化，從該評價模式在教師培訓評估領域的實際應用情況看，目前大多數的教師培訓評估還僅僅局限于對“反應層”和“學習層”的評估，前者往往通過“滿意度”調查，后者借助考試（常用筆試方法）的及格率反映。[6]這種以問卷或者試卷為主要手段的評價模式，實際上是一種暫時的終結性評估，而且是靜態(tài)的模式，很難全面、有效地反映出教師教育教學能力的實際提升情況以及應用效果，更不能把握每個不同個體發(fā)展、變化的情況。而對于當前一直在呼吁的培訓后的跟蹤評價，更多的只是停留在理論層面，并沒有受到培訓機構或獨立于培訓機構的第三方評價機構的重視，實踐中應用的不多。

2.“滿意度”測評，過度倚重主觀體驗

一直以來，對培訓效果的評價還沒有比較系統(tǒng)可操作的評價指標體系，常用的辦法就是“滿意度”測評，由教師主觀判斷培訓效果。如我國從2010年開始實施的“國培計劃”，也主要是依據網絡匿名“滿意度”測評進行培訓績效的評價。盡管“中小學教師國家級培訓計劃”測評問卷包括學員基本情況、培訓評價、培訓效果、意見與建議等四個維度，從內容上看，已經比較科學、全面，但受制于理論水平、專業(yè)發(fā)展意識和批判反思能力，這種依賴于受訓教師的主觀體驗和經驗判斷，一定程度上往往偏離實際的培訓效果，滿意度與培訓效果不能完全正關聯(lián)。正如趙德成等（2012年）提出的，基于受訓教師問卷調查得出的培訓需求，往往不是真實的需求。[7]同理，基于受訓教師問卷調查得出的培訓效果，也往往不完全是真實的效果。

3.隨機抽樣，覆蓋面窄

由于參訓教師數量較大，而評價經費投入有限，又或受制于時空限制等因素，教師培訓的評價往往只能采用抽樣的方式進行。該方式以較小的代價最大限度地獲得相對較為客觀的培訓效果評價，雖然廣受歡迎，但由于樣本數量有限，抽取過程中又存在較大的主觀因素等原因，極易導致評價結果的客觀性、科學性不強。

三、大數據時代教師培訓效果評價方式轉型路徑

隨著數據收集與分析、處理與呈現技術不斷改進，以及強大數據分析平臺與系統(tǒng)的逐漸建立與完善，教師培訓效果評價方式必然也會出現轉型。在大數據時代，我國教師培訓效果評價方式既有轉型的必要性，又有轉型的可能性。大數據已經為教師培訓效果評價轉型指明了方向：

1.搭建與大數據相適應的采集平臺

大數據時代，顯而易見的單純以人工收集數據的方法已經并不完全適用，必須借助于相應的數據采集平臺。當前，在教師培訓中，無論是集中面授為主，還是網絡培訓為主，亦或是線上線下結合的混合式培訓模式，越來越依賴網絡?！丁?015年中國互聯(lián)網學習白皮書〉亮點及趨勢解讀》中提到，在教師教育領域，以遠程實時課程、在線網絡課程等信息技術支撐，在“中小學教師國家級培訓計劃”等推進下，出現“名師工作坊”帶動教師研修、網絡研修與校本研修整合等實踐形態(tài)，信息技術對教師教育職前和職后教育環(huán)境正在產生深刻影響。以網絡為支撐的教師培訓為培訓過程的數據采集提供了相應的平臺。如在“國培計劃”實施過程中要求培訓機構建立教師“個人空間”，推動學員充分利用“個人空間”，加強學員交流研討，組建學習共同體，為學員提供拓展培訓資源，并進行訓后跟蹤指導服務。通過類似的平臺，能夠及時采集教師學習行為、過程數據，又能監(jiān)管培訓機構的培訓組織情況和學員的學習狀況。如浙江省已經為每位教師建立了“個人空間”，教師能通過“個人空間”上傳、下載和推薦資源，并能進行評論與回復，現在正在積極探索如何將“個人空間”與教師培訓活動進行有效對接。一旦對接后，教師培訓過程中的信息就能全部留下來，能為培訓效果的評價提供大量有價值的數據信息。

2.構建以大數據為支撐的培訓評價指標體系

評價指標體系體現了培訓服務購買者對培訓的質量要求，是對教師培訓工作進行評價的依據，是教師培訓機構在實施教師培訓過程中應該遵循的專業(yè)規(guī)范。指標體系應充分考慮形成性評價和終結性評價的有機結合，在反應、學習、行為和結果四個層次都應建立相應的指標體系。指標體系也應充分考慮數據采集的可能性和必要性，既要體現指標體系的科學性，又要充分考慮數據采集、分析的可操作性。

3.開展全樣本、全過程收集培訓信息

評價過程中，只有實現樣本量盡可能大、評價次數盡可能多，才能客觀、全面和科學，但以往由于更多地考慮評價成本，很難實現全樣本、全過程收集，而且收集和處理大量的信息，僅通過人工的統(tǒng)計是遠遠無法達到要求的。在大數據時代，每位教師備課、上課、團隊研討、網絡研修、教學反思，以及各種教研活動都會在各類終端上留下數據碎片，當大量的數據碎片被采集、匯總（即形成大數據）以后，就可以對教師專業(yè)發(fā)展的軌跡做出過程性評估。與此同時，發(fā)展中存在的問題與改進的方向，也可以在大數據整合、分析的基礎上，為每位教師提出有針對性的建議與支持。[8]類似的，培訓機構的所有課程以及培訓教師等方面的培訓數據也會被記錄在相應的電子檔案中。大數據的介入使得我們可以分析更多學生的更為全面的數據而不是局部抽樣的數據，讓我們不再拘泥于微觀數據的精確度而是可以在更宏觀的層面洞察問題的本質，不再單純地追求因果關系而是可以進行更為系統(tǒng)的相關性分析。[9]

4.嘗試基于測評的培訓評價

如今，部分教師培訓項目中已經開始實施，如全國中小學教師信息技術應用能力提升工程實施中，已經明確要求通過網絡平臺，在培訓實施前，先對教師進行測評（即前測），基于測評結果進行培訓課程推送；在培訓進行中，對教師的學習過程進行測評（過程性測評）；在培訓結束后，對教師的學習結果進行測評（發(fā)展性測評）。通過前測，可以為參訓教師量身定制課程包，提供更加豐富而具有針對性的學習資源，使得培訓更加科學合理；過程性測評，留下了教師的學習記錄，能及時反映學習的過程與情況；發(fā)展性測評可以及時反映參訓教師的學習效果，也反映出了培訓效果，同時可以從學習效果層面為教師今后深造提出學習和提升建議。

5.提供與大數據相適應的保障與支持

利用大數據就要對大數據的來源、質量與處理方法有高要求，因此基于大數據的教育評價并不意味著一定能夠節(jié)省成本，尤其是教育數據與一般的商業(yè)數據相比顯然更為復雜多樣，因此需要在規(guī)劃階段就充分考慮到可能影響教育評價有效實施的相關因素并提前準備相應的應對措施。[10]一是做好數據的整合與有效對接，特別是建立相對統(tǒng)一的標準體系，避免數據的重復收集或閑置；二是要加強數據應用相關的培訓，提升教師培訓評價人員甚至管理人員的數據素養(yǎng)和應用能力；三是在前期也需要做好相應的規(guī)劃，投入必要的經費，搭建相應的平臺。

信息技術已經越來越多地影響到教育領域。大數據時代，給教師培訓，特別是教師培訓效果評價帶來了巨大的機遇，同時也給教師培訓的管理者帶來了巨大的挑戰(zhàn)。在這一時代背景下，教師培訓管理者應具備大數據思維和大數據收集、處理能力，充分利用大數據更好地為教師培訓服務?！?/p>

參考文獻：

[1]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰(zhàn)[J].計算機研究與發(fā)展.2013,50(1):146-169.

[2]武法提，牟智佳.電子書包中基于大數據的學生個性化分析模型構建與實現路徑[J].中國電化教育,2014(3):63-69.

[3]王奕標.信息技術何以未能有效變革教育的框架分析——兼論技術變革教育的“社會變革中介論”[J].電化教育研究,2012(2):12-15.

[4]McKinsey Global Institute.Big Data：The Next Frontier for Innovation，Competition,and Productivity[R/OL].[2015-06-28].http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation.

[5]金陵.大數據與信息化教學變革[J].中國電化教育,2013（10）:8-13.

[6]汪文華.“滿意度”高≠培訓效果好——教師培訓效果評估思考[J].教育科學論壇，2011（9）：60-61.

[7]趙德成，梁永正.教師培訓需求分析[M].北京：北京師范大學出版社，2012：4-6.

[8]李艷.大數據教育應用且行且思[J].中小學信息技術教育，2014（4）：30-32.

[9]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代:生活、工作與思維的大變革[M].周濤，盛楊燕，譯.杭州：浙江人民出版社，2013：17-18.

[10]Shorr P W.10 Things You Always Wanted To Know About Data-Driven Decision Making[EB/OL].[2003-09-06].http://www.scholastic.com/browse/article.jsp?id=423/.