楊毅 王鑫鑫 張可金

摘要：在大數(shù)據(jù)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)等新一代信息技術(shù)的發(fā)展下，精準(zhǔn)教學(xué)成為教育領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題。目前，大部分研究都關(guān)注如何從學(xué)生角度實(shí)施差異化和個性化的教學(xué)策略。然而，由于教學(xué)環(huán)境與教學(xué)策略的不斷變化，教師也面臨著自身專業(yè)成長的挑戰(zhàn)和需求。作為終身學(xué)習(xí)者的教師，也應(yīng)當(dāng)利用信息技術(shù)來促進(jìn)自身的專業(yè)發(fā)展。該研究設(shè)計(jì)了一個新一代信息技術(shù)支持下的教師專業(yè)發(fā)展分析模型，旨在根據(jù)每位教師的自身特點(diǎn)和發(fā)展需求，提供個性化和定制化的發(fā)展方案和建議。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；教師專業(yè)發(fā)展；分析模型；個性化

中圖分類號：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）05-0166-03

0 引言

近年來，隨著大數(shù)據(jù)分析、基于Transformer的深度學(xué)習(xí)技術(shù)等現(xiàn)代新興技術(shù)的不斷涌現(xiàn)，如何將這些新一代技術(shù)引入教育領(lǐng)域，并提高教學(xué)效率已引起學(xué)者、社會甚至國家的高度關(guān)注。2018年，教育部在《教師教育振興行動計(jì)劃（2018—2022） 》文件中提到，我們要培養(yǎng)一支師德高尚、業(yè)務(wù)精湛的教師隊(duì)伍，那就必須要推進(jìn)教師教育創(chuàng)新，推進(jìn)教師培訓(xùn)的改革[1]。同時，《中國教育現(xiàn)代化2035》文件也強(qiáng)調(diào)“推進(jìn)教育治理方式變革，加快形成教育現(xiàn)代化管理監(jiān)控體系，推進(jìn)管理精準(zhǔn)化和決策科學(xué)化”[2]。

新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展為教育教學(xué)領(lǐng)域帶來了更多的支持，例如大數(shù)據(jù)分析技術(shù)支持下的學(xué)習(xí)者精準(zhǔn)教學(xué)；基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)生學(xué)情分析；以及其他教學(xué)工具在課堂上的應(yīng)用。然而，這些技術(shù)也給一線教師帶來不少壓力。教師的時間培訓(xùn)有限，且存在目標(biāo)不明確，培訓(xùn)手段老舊、針對性不強(qiáng)等問題，導(dǎo)致教師對于新興技術(shù)的適應(yīng)性不足。而且，絕大多數(shù)技術(shù)目前都是以學(xué)生為中心，促進(jìn)學(xué)生的發(fā)展。自從聯(lián)合國教科文組織提出“終身學(xué)習(xí)”理念后，教師也成為學(xué)習(xí)者中的一員[3]。因此，本文研究如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建教師專業(yè)化發(fā)展分析模型，為每一位教師提供個性化的培養(yǎng)方案。旨在為師范生培養(yǎng)和教師專業(yè)技能培養(yǎng)提供服務(wù)，并為教師專業(yè)發(fā)展提供精準(zhǔn)、個性化的培訓(xùn)服務(wù)，以幫助教師在技術(shù)賦能教育中扮演更為重要的角色，實(shí)現(xiàn)理念和素養(yǎng)的提升[4]。本文旨在培養(yǎng)智慧型教師，使他們能夠主導(dǎo)技術(shù)變革教育，并適應(yīng)新一代信息化時代教育的需要和變化[5]。

1 文獻(xiàn)綜述

目前有多種方式可支持教師的專業(yè)發(fā)展。一是采取“專家進(jìn)課堂”的辦法。如徐曉東等人提出的項(xiàng)目，主要通過學(xué)科教授和名師的理論與實(shí)踐指導(dǎo)，結(jié)合課堂教學(xué)分析軟件提供的結(jié)果展開學(xué)習(xí)[6]。另一種是采用新一代信息技術(shù)促進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展。其中，一方面，可以使用各種技術(shù)進(jìn)行融合，建立教師專業(yè)發(fā)展模式。例如，王永固、聶瑕等人提出的“互聯(lián)網(wǎng)+”名師工作室，以名師為帶頭人，聯(lián)合學(xué)科帶頭人和學(xué)員教師組成教研共同體，從而提升鄉(xiāng)村教師的專業(yè)素養(yǎng)，促進(jìn)專業(yè)發(fā)展[7]。曾海則以各種信息技術(shù)為基礎(chǔ)，打造了智能學(xué)習(xí)環(huán)境“智慧師訓(xùn)”，以促進(jìn)教師個性化和協(xié)同化的發(fā)展[8]。另一方面，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為主要支撐進(jìn)行研究工作，包括分析模型的構(gòu)建和培訓(xùn)模式的設(shè)計(jì)。例如，黃慕雄以大數(shù)據(jù)分析技術(shù)為主要手段，構(gòu)建了多源多層的教師職業(yè)發(fā)展分析模式。得到教師個人畫像，提供個性化的培訓(xùn)方案[9]。張進(jìn)良等人則研究了高校教師對大學(xué)生在線學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并加以挖掘和分析，以改進(jìn)他們的教學(xué)方法和策略，旨在提高教師的專業(yè)素養(yǎng)，促進(jìn)教師的專業(yè)發(fā)展[10]?？傮w來看，大多數(shù)研究都是通過挖掘和融合大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析模型設(shè)計(jì)。然而，這種方式仍然需要一定人力成本來分析數(shù)據(jù)。因此，建立一個智能化且自動化的教師專業(yè)發(fā)展分析模塊顯得非常必要。

2 各層次數(shù)據(jù)分析需求

根據(jù)層次分析法，可以將教師個人層面、學(xué)校層面、教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)層面和教育部門管理層面劃分為四個層次，以滿足不同層次，不同人群的數(shù)據(jù)分析需求。

2.1 教師個人層面專業(yè)發(fā)展分析需求

隨著信息社會的到來，教師的角色已經(jīng)由知識的提供者轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)生學(xué)習(xí)的引導(dǎo)者和促進(jìn)者，他們不再像傳統(tǒng)教師那樣傳授知識點(diǎn)，而更加需要具備信息技術(shù)和課程整合的教學(xué)理念。為了達(dá)成這個目標(biāo)，教師必須保持終身學(xué)習(xí)。然而，由于教師團(tuán)體缺乏專業(yè)程度的基準(zhǔn)線，很難通過其他渠道了解自己的水平和欠缺之處。因此，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和其他工具，對比分析國家對于教師的要求，可以讓教師客觀了解到自己的專業(yè)發(fā)展情況并發(fā)現(xiàn)問題，提高自身的學(xué)習(xí)能動性，指導(dǎo)專業(yè)培訓(xùn)方向。

2.2 學(xué)校層面分析需求

每個學(xué)校都有眾多教師，而每一位老師都有自己的優(yōu)缺點(diǎn)。難以統(tǒng)籌兼顧。目前安排的培訓(xùn)活動也不能很好地滿足大部分教師的需求。因此，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析每一個教師的興趣愛好和缺陷，可以為學(xué)校組織相應(yīng)的培訓(xùn)課程，實(shí)施國家下發(fā)的教師發(fā)展規(guī)劃，從而提高教師的整體專業(yè)水平和教學(xué)質(zhì)量。

2.3 教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)層面分析需求

省級教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)是地方教師培訓(xùn)的主要機(jī)構(gòu)，其職責(zé)在于為基礎(chǔ)教育培養(yǎng)行政干部和優(yōu)秀教師。在長期的培訓(xùn)過程中，教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)收集了大量教師相關(guān)數(shù)據(jù)，包括個人信息、培訓(xùn)反饋、培訓(xùn)課程等。但這些數(shù)據(jù)目前沒有被很好地利用，而且現(xiàn)有培訓(xùn)過程過于注重教師教學(xué)實(shí)踐能力的培養(yǎng)，而忽略了老師的思維拓展[11]。因此，建立一個智能化、自動化的數(shù)據(jù)分析平臺迫在眉睫。該平臺可通過分析教師的培訓(xùn)反饋，評估課程質(zhì)量，并針對教師個人信息制定個性化、全方位、精準(zhǔn)化的培養(yǎng)方案。

2.4 教師發(fā)展管理部門層面分析需求

教師發(fā)展管理部門的職責(zé)是協(xié)調(diào)管理區(qū)域的教師培訓(xùn)項(xiàng)目，全面考慮教師未來的發(fā)展，使之順應(yīng)社會發(fā)展規(guī)律。教師發(fā)展管理部門可從教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)獲取到大量數(shù)據(jù)，從宏觀的角度來分析所管理區(qū)域的教師整體情況。分析師資隊(duì)伍的整體層次和業(yè)務(wù)水平。評估培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)課程效果，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行改進(jìn)；分析整個培訓(xùn)實(shí)施流程，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行流程的優(yōu)化。最終，教師發(fā)展管理部門能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的決策實(shí)施。

3 教師專業(yè)發(fā)展分析框架

本研究將數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果展示作為基本步驟，結(jié)合現(xiàn)有可用的數(shù)據(jù)庫，如教育培訓(xùn)部門數(shù)據(jù)庫和在線培訓(xùn)平臺數(shù)據(jù)庫，利用深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和5G技術(shù)，構(gòu)建教師專業(yè)發(fā)展分析模型（如圖1所示）。

3.1 數(shù)據(jù)庫的利用

為保證數(shù)據(jù)的可靠性，本研究利用存儲教師相關(guān)信息的各項(xiàng)服務(wù)平臺的后臺管理系統(tǒng)連接至這些平臺的數(shù)據(jù)庫，以獲取實(shí)時數(shù)據(jù)。這些平臺包括教育部中的教師繼續(xù)教育管理系統(tǒng)、各教師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)所維護(hù)的數(shù)據(jù)庫、遠(yuǎn)程培訓(xùn)平臺和實(shí)踐教學(xué)平臺等。MySQL 是一個較為成熟的數(shù)據(jù)庫軟件，可以作為數(shù)據(jù)存放的工具。

3.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

教師的各類源數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，因此，規(guī)范的數(shù)據(jù)是確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果正確的關(guān)鍵。直接從數(shù)據(jù)庫中獲取的數(shù)據(jù)可能存在數(shù)據(jù)不完整和錯誤的情況。在使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前，需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行事先的加工。預(yù)處理步驟包括刪除擁有空白格式的數(shù)據(jù)和補(bǔ)充缺失的數(shù)據(jù)。為了避免煩瑣的人工操作，可以編寫數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行增、刪、改、查操作。對于一些程序無法判斷的數(shù)據(jù)，如性別，需要各方面的協(xié)調(diào)和協(xié)作。此外，還可以設(shè)置數(shù)據(jù)報(bào)警模塊，及時發(fā)現(xiàn)問題數(shù)據(jù)并通知相關(guān)人員進(jìn)行處理。只有經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)才能輸送到下一個步驟，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

3.3 分析支持模塊

數(shù)據(jù)挖掘算法和數(shù)據(jù)分析算法是數(shù)據(jù)分析中最重要的程序部分，提供了對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的計(jì)算和分析挖掘能力。數(shù)據(jù)模態(tài)的不同可以采用不同的數(shù)據(jù)分析方法，也可以通過多模態(tài)分析算法進(jìn)行分析。由于算法的多樣性，可以將這些算法結(jié)合在一起，形成一個算法庫，為多樣化的分析算法提供支持。這種方式可以為靈活的數(shù)據(jù)分析提供支撐，滿足不同場景下的數(shù)據(jù)挖掘和分析需求。通過這種方式，當(dāng)教育培訓(xùn)部門需要從不同維度來進(jìn)行培訓(xùn)課程的編寫時，可以選擇不同的算法來分析教師的專業(yè)發(fā)展水平，以供管理部門進(jìn)行合理決策。

對于教師的課程推薦算法，與淘寶等購物軟件中的商品推薦模塊相似，較為經(jīng)典的是協(xié)同過濾算法。該算法主要通過計(jì)算教師的弱項(xiàng)數(shù)據(jù)與課程數(shù)據(jù)的余弦相似性來實(shí)現(xiàn)，從而得出教師各方面的優(yōu)缺點(diǎn)，并推薦相應(yīng)的課程。計(jì)算公式如（1）所示。

除了傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法之外，現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺方法可以對教師數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化分析。例如行為識別、面部表情識別等，通過對課堂視頻的分析，可以得到更加深層次的教師個人數(shù)據(jù)。這些自動化的分析方式可以減少專家評審等人工審核方式的勞力和物力，并提高教師的數(shù)據(jù)分析效率。

對于培訓(xùn)課程的評論算法，基于自然語言處理（NLP） 的文本挖掘及分析算法被廣泛應(yīng)用。自然語言處理屬于人工智能中的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，是一個完全計(jì)算機(jī)自動化的過程。該算法不需要人類的解釋，完全由計(jì)算機(jī)對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征的提取再分析，最終得出評論的情感態(tài)度等其他方面的態(tài)度信息。這種算法可以幫助管理部門了解教師的授課效果，提高培訓(xùn)課程的質(zhì)量，進(jìn)而促進(jìn)教師的專業(yè)發(fā)展。

4 教師專業(yè)發(fā)展分析模塊

該分析模塊主要分為教師的專業(yè)定制化和教師的綜合發(fā)展兩個方面。教師的專業(yè)定制化又分為教師基本情況分析、教學(xué)及學(xué)習(xí)習(xí)慣分析、培訓(xùn)課程質(zhì)量分析以及最重要的教師專業(yè)發(fā)展培養(yǎng)方案推薦。教師綜合發(fā)展又分為總體教師專業(yè)水平分析和教師發(fā)展建設(shè)分析。

4.1 教師專業(yè)定制化

4.1.1 教師基本情況分析

教師的基本情況包括年齡、性別、學(xué)歷、籍貫、計(jì)算機(jī)和外語水平等。通過全方位分析這些基本信息，可以了解教師的技能長處和欠缺能力，為教師和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)指明方向，同時也方便管理部門制定相應(yīng)策略，比如分析不同地區(qū)和年齡段教師能力的差異。

4.1.2 教學(xué)及學(xué)習(xí)習(xí)慣分析

通過分析教師所教授的課程，以及在培訓(xùn)平臺中學(xué)習(xí)的課程、學(xué)習(xí)時間、課后考核以及討論區(qū)中對課程的評價反饋，可以了解教師的教學(xué)和學(xué)習(xí)習(xí)慣、偏好的學(xué)習(xí)內(nèi)容、科目和習(xí)慣，從而優(yōu)化教師的學(xué)習(xí)過程。

4.1.3 培訓(xùn)課程質(zhì)量分析

教師可以在繼續(xù)教育平臺選擇個性化的課程，也可以根據(jù)學(xué)校或管理部門的安排選擇線下的培訓(xùn)課程。對于線上課程，可以通過分析課程的學(xué)習(xí)人數(shù)、最終的考核成績和反饋評價等，得出該課程的綜合質(zhì)量得分；對于線下課程，可以收集教師的調(diào)查反饋問卷和考核成績等進(jìn)行綜合測評。通過分析結(jié)果，可以根據(jù)教師意見和偏好優(yōu)化課程質(zhì)量。

4.1.4 教師專業(yè)發(fā)展培養(yǎng)方案推薦

結(jié)合以上三個方面的分析結(jié)果，可以得出教師的優(yōu)劣勢、學(xué)習(xí)偏好和課程質(zhì)量程度，從而使用協(xié)同過濾算法推薦個性化的培養(yǎng)方案和最適合教師專業(yè)發(fā)展的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)課程，促進(jìn)教師層面的精準(zhǔn)教學(xué)。

4.2 教師發(fā)展綜合分析

結(jié)合以上分析結(jié)果，可以對不同地區(qū)、年齡和專業(yè)水平的教師進(jìn)行多方面的分析，比如東西部地區(qū)教師專業(yè)水平的差距、不同年齡段教師的學(xué)習(xí)習(xí)慣等。通過分析這些信息，區(qū)域管理部門可以對接下來的教師培養(yǎng)方案進(jìn)行統(tǒng)籌兼顧，提高培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和培訓(xùn)課程的針對性，最終推進(jìn)不同地區(qū)、不同學(xué)科教師專業(yè)分全方位發(fā)展。

5 總結(jié)

利用人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)能夠很好地推進(jìn)教師專業(yè)發(fā)展的精準(zhǔn)化和有效化。通過收集不同地區(qū)教師信息，按照教師分析模型對這些信息進(jìn)行有效處理，最終為教師提供個性化的培養(yǎng)方案，為地區(qū)管理者提供教師培訓(xùn)總體方向，有效幫助推進(jìn)教師的專業(yè)化發(fā)展和管理者的有效決策，但是大數(shù)據(jù)分析與深度學(xué)習(xí)技術(shù)依賴于大量的數(shù)據(jù)，因此，教師的專業(yè)發(fā)展需要政府、學(xué)校的聯(lián)合推進(jìn)。

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【通聯(lián)編輯：王 力】