朱曉敬

（東北石油大學，黑龍江 大慶）

一 引言

“疫情期間，停課不停學”背景下，各高校紛紛開啟了線上教學模式。教師如何從這些數據中提取信息，如何通過數據挖掘將其轉化成更有價值的知識，為教學決策提供依據，改進教學實踐，提高在線教學效果，為疫情結束后自身專業(yè)發(fā)展奠定基礎，這是疫情期間高校教師面臨的重大挑戰(zhàn)。想要較好的完成挑戰(zhàn)，高校教師不僅要具備相應的專業(yè)知識和信息化教學能力，更應具備數據素養(yǎng)。

二 高校教師數據素養(yǎng)

（一） 高校教師數據素養(yǎng)的內涵

信息素養(yǎng)指人在信息時代的一種綜合能力。它包含了解、搜集、評估、利用信息的知識結構。數據素養(yǎng)作為信息素養(yǎng)的延伸，最早由 Shields于 2004年在《信息素養(yǎng)、統計素養(yǎng)和數據素養(yǎng)》一文中提出，主要是指個體能夠對數據進行科學準確的認識、理解、操作與應用，以充分挖掘其隱藏價值的能力。

高校教師數據素養(yǎng)指教師對教育數據進行采集、組織和管理、處理與分析，并將分析結果轉化為改進教學行為的知識，進而提升自身專業(yè)技能和學生學習成績的能力。主要表現為高校教師在教學中應具備專業(yè)的教學知識、使用數據知識、運用數據教學和教學決策的能力。

（二） 高校教師數據素養(yǎng)的構成

參考國內外文獻研究以及實踐案例，高校教師數據素養(yǎng)主要由數據意識、數據能力、數據倫理三大方面構成。主要表現為高校教師的數據意識、數據采集、數據分析與解讀、數據轉換與決策、數據倫理道德五個方面的能力。

數據意識。指客觀存在的數據在人們頭腦中的能動反映，是數據素養(yǎng)的先決條件。高校教師數據意識指高校教師對自己教學實踐所接觸到的相關數據及其異動具有敏銳的嗅覺，能夠對教與學的相關過程和行為等從數據的角度理解、感受和評價。表現為高校教師積極主動分析數據、及時發(fā)現數據的相關性，超越數據本身詮釋數據的意義。

數據采集。就是高校教師在教學工作中利用必要的數據采集工具或系統，在復雜的表格和圖表中收集學生學習的各種數據，并將其分類匯總，操作數據以支持合理的教學。

數據分析與解讀。指高校教師采集數據后，應用測量工具、數據可視化工具制作數據信息圖，并對相應數據圖進行解釋，把分析結果和過程進行演示或展示，理解數據的可信性、有效性、價值性，識別理解分析過程中產生的模式、趨勢等。

數據轉換與決策。指高校教師在對數據的分析與解讀的基礎上，對教學過程中的數據進行實踐轉換、提供決策的能力。如教師通過對于學生學習行為數據的分析，發(fā)現處在問題邊緣的學生，理解學生學習行為的特征，分辨自己在教學中的不足和問題，進而優(yōu)化教學過程。

數據倫理道德。指高校教師在數據分析和使用過程中，教師對數據安全和保護用戶隱私的重視，要保證數據使用時的科學性和倫理性。

三 疫情期間高校教師數據素養(yǎng)調查

（一） 高校教師數據素養(yǎng)調查問卷的設計實施

本調查問卷根據高校教師數據素養(yǎng)的內涵，采用自編的《疫情期間高校教師數據素養(yǎng)調查問卷表》，整個問卷的研制充分運用了文獻研究、數理統計、專家咨詢等方法。本問卷界定的數據素養(yǎng)的內涵包括數據意識、數據采集、數據分析與解讀、數據轉換與決策、數據倫理道德五個方面。在問卷維度的構建上，經相關專家討論、審定后將問卷設計為 5個維度共 32 個條目被用于試問卷。

本研究采用自編的《疫情期間高校教師數據素養(yǎng)調查問卷表》為問卷，以綜合型地方本科院校D大學為例，借助網絡問卷調查平臺“問卷星”開展問卷調查。D大學是一所綜合型地方本科院校，設有工、理、管、文、經、法、教育、藝術多學科。

（二） 高校教師數據素養(yǎng)調查數據分析

本次調查對象的基本結構組成方面，性別結構、年齡結構、學歷結構、學科結構4個方面。分別如圖1，圖2，圖3，圖 4。

圖1 性別比例

圖2 年齡比例

圖3 學歷結構

教學形式和平臺選擇方面，據調查顯示，高校教師選擇線上教學的方式以“同步+異步”和“同步”為主，分別占47.92%和37.5%，“異步”教學占比14.58%，具體見圖5；選擇專門教學平臺和常用通訊平臺比例基本一致，這里需要指出一點，70.8%的老師上課時選擇使用兩個或者兩個以上平臺，并且是以一個專門教學平臺加一個常用通訊平臺的形式進行，對于平臺的選擇，主要依據是朋友同事推薦和學校統一推薦。

圖4 學科背景

教學資源設計與利用方面，60.42%的高校教師采用“自主開發(fā)+平臺已有”的方式，具體比例見圖6。對于平臺已有的資源，73.53%的高校教師在使用時明確標注了資源來源，87.5%的教師都是個人獨立完成課程資源設計開發(fā)，平均開發(fā)教學資源時間3小時每課時，其中29.17%的教師表示資源數量龐大，并且質量參差不齊，在資源篩選、利用方面有一定困難。

圖5 授課方式

圖6 教學資源設計方式

教學平臺上教學數據利用方面，81.25%的教師認為平臺相關數據能夠反映學生真實學習狀態(tài)，但只能部分程度反映出，還有10%左右的教師認為平臺數據完全不能反映出學生真實學習狀態(tài)，具體比例見圖7。被調查教師都能夠主動查看教學平臺教學數據，但頻率有所不同，81.25%的教師每堂課后進行查看，12.5%的教師每周查看，2.08%的教師每月查看，4.17%的教師每門課程結束后查看，具體比例見圖8。97.98%的教師曾根據教學平臺教學數據進行過教學調整，調整主要以教學速度、教學內容、教學方法三個方面進行。如89.58%的教師能夠根據平臺教學數據判斷出需要重新講解的內容，并且其中的97.67%被證明是判斷正確的；64.58%的教師能夠根據平臺數據判斷出需要重點關注的學生，100%被證明判斷是正確的。

圖7 對否能反映出學習狀態(tài)的態(tài)度

圖8 查看教學數據頻率

在教學平臺個人隱私安全方面，66.67%的教師認為能夠保證個人隱私，但也有30%教師不認同。對于“現有平臺還需要哪些數據輔助您的教學？”這一問題的回答，“控制學生端其他軟件的使用以避免學生掛機”、“避免考試作弊機制”、“提高學生數據的精確性”三種回答方式占作答的前三名。

四 高校教師數據素養(yǎng)問題與對策

（一） 高校教師數據素養(yǎng)問題

通過前文數據分析我們可以看出，多數高校教師表現出了較好的數據素養(yǎng)，在數據意識、數據倫理道德等方面具有很好的表現，能夠根據教學平臺教學數據進行適度教學調整。但也有一部分教師在數據素養(yǎng)方面有待提高，如對于教學平臺數據的利用意識、利用能力等。

數據意識和倫理道德方面。絕大多數高校教師表現出了較好的數據敏感度和信任度，并且在法律和道德允許的范圍內獲取和使用數據，注重對學生的隱私保護與尊重。但在批判性思維和習慣上需要進一步加強，目前存在一定的“唯平臺資源”現象，同時，根據調查顯示，80%的教師個人獨立完成教學資源準備與教學設計，合作探究模式相對較少。

數據采集方面。高校教師能夠主動采集相關數據，如對教學平臺教學數據的主動采集，但目前采集頻率有所不同，存在一門課程結束后查看數據的現象，這不利于教學過程的調整與決策。

數據分析解讀、數據轉換與決策方面。由于前期的數據采集存在差異，導致這兩個維度的現狀也存在較大差異，雖然都能夠對于數據進行接觸甚至主動采集，但是只有60%左右的教師能夠準確解讀數據，并根據數據進行教學調整。原因在于一部分教師主觀認為數據不能夠反映真實學習情況，對于數據可信度存疑；一部分在于教師對于數據分析工具、方法不了解。

（二） 高校教師數據素養(yǎng)提升對策

通過調查我們發(fā)現，當前高校教師數據素養(yǎng)整體較好，但在數據意識、數據利用技術與方法方面還有一定的提升空間，因此，政府管理層面、學校方面、高校教師自身方面應多方聯動，建立三位一體的高校教師數據素養(yǎng)提升方案，結合實踐開展培訓與評價，持續(xù)提升高校教師的數據素養(yǎng)。

1.管理層面。

相關管理部門應進一步加強對高校教師數據素養(yǎng)的重視。對高校教師數據素養(yǎng)做出長期規(guī)劃，制定規(guī)范的評價標準，強化數據使用意識，鼓勵數據分享與應用，對數據獲取和處理提供技術支持，設立專門的高校教師數據素養(yǎng)評價和培訓機構。

2.學校方面。

各高校應為教師利用數據進行教學決策提供支持，定期對教師進行培訓與測評，編制優(yōu)秀教學案例和實踐指南供教師參考，營造使用數據的文化氛圍，鼓勵教師之間開展合作，提升教師的數據意識、數據思維習慣和數據利用能力。

3.教師方面。

高校教師應進一步加強自身的數據敏感度，主動提升數據處理技能，積極探索和研究有效的教學方法。提高數據素養(yǎng)不僅能提高教學水平，還利于個人職業(yè)能力成長和綜合素質的提高。

在線教學模式會隨著疫情的發(fā)展而持續(xù)一定的時間，但最終學校會恢復常態(tài)教學。疫情對高校教學是一次挑戰(zhàn)，但也是高校教學模式改革的一次良好契機，相信在恢復常態(tài)教學后，線上教學絕不會銷聲匿跡，線上線下有機結合的教學模式值得深度研究。高校教師應繼續(xù)提升整體數據素養(yǎng)，保證線上教學質量，為未來教學改革做好準備，為個人未來發(fā)展奠定基礎。