［摘 要］學(xué)習(xí)者畫像作為大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析的一個分支，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)資源的篩選與整合，有助于實現(xiàn)精準(zhǔn)教學(xué)。以目標(biāo)為導(dǎo)向開展基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)需要系統(tǒng)設(shè)計。首先依據(jù)布盧姆教育認(rèn)知目標(biāo)分類理論，制定面向認(rèn)知的行為目標(biāo)分類及其數(shù)據(jù)指標(biāo)以及精準(zhǔn)結(jié)果目標(biāo)分類體系；然后構(gòu)建目標(biāo)導(dǎo)向的學(xué)習(xí)者畫像模型，以學(xué)習(xí)者的興趣特征、行為特征、知識水平為基點繪制畫像，精準(zhǔn)區(qū)分學(xué)生，診斷教學(xué)問題；再基于學(xué)習(xí)者畫像結(jié)果，從目標(biāo)、行為、結(jié)果角度對目標(biāo)精準(zhǔn)分層，進而開展個性化資源推送、風(fēng)險監(jiān)督與預(yù)警、同伴對話反饋、反思性評價等系列化精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)。實踐應(yīng)用結(jié)果表明：基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)在行為目標(biāo)、結(jié)果目標(biāo)提升及教學(xué)主體滿意度方面成效顯著。

［關(guān)鍵詞］學(xué)習(xí)者畫像；精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)；干預(yù)策略

［中圖分類號］G434 ［文獻標(biāo)識碼］A ［文章編號］1671-3842（2023）02-0136-11

近年來，國家大力推動教育信息化，提倡公平而有差異的教育。2017年，中共中央國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出發(fā)展智能教育，要構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為中心的教育環(huán)境，實現(xiàn)精準(zhǔn)教育服務(wù)①。反觀我國當(dāng)前的教育形式，大班集體教學(xué)仍是課堂教學(xué)主流形式，“教學(xué)不精、學(xué)習(xí)不精”的問題依然存在。對此，2018年教育部印發(fā)《教育信息化2.0行動計劃》，提出要探索信息化條件下實現(xiàn)差異化教學(xué)、個性化學(xué)習(xí)、精細(xì)化管理、智能化服務(wù)的典型途徑②。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)的發(fā)展為實現(xiàn)精準(zhǔn)化、數(shù)字化、個性化教學(xué)帶來了契機，已有研究基于大數(shù)據(jù)探討了精準(zhǔn)教學(xué)的模式和過程，但因數(shù)據(jù)零散且分析過程復(fù)雜，大多只應(yīng)用于在線教學(xué)或高等教育中。學(xué)習(xí)者畫像作為大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析的一個分支，可以從不同的構(gòu)建視角來探索教學(xué)規(guī)律、刻畫學(xué)習(xí)行為路徑，從而幫助教師調(diào)整教學(xué)策略、設(shè)計適合的精準(zhǔn)化教學(xué)③④⑤，為實現(xiàn)教學(xué)的“精準(zhǔn)”提供突破口。這種以“數(shù)據(jù)分析—特征發(fā)現(xiàn)—智能干預(yù)”為特征的個性化精準(zhǔn)教學(xué)，是“互聯(lián)網(wǎng)+”時代學(xué)校教育實現(xiàn)規(guī)模化的個性化教育的必然選擇（楊現(xiàn)民等：《中國基礎(chǔ)教育大數(shù)據(jù) 2016—2017：走向數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)教學(xué)》，北京：科學(xué)出版社，2018年版，第7頁。）。

基于以上背景，本研究嘗試從目標(biāo)導(dǎo)向視角設(shè)計基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)框架，通過構(gòu)建及分析學(xué)習(xí)者畫像來挖掘隱含的學(xué)習(xí)規(guī)律，精準(zhǔn)識別每位學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征與學(xué)習(xí)需求，設(shè)計基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略，以期為一線教師提供建議和借鑒。

一、學(xué)習(xí)者畫像與精準(zhǔn)教學(xué)內(nèi)涵審視

（一）學(xué)習(xí)者畫像

畫像的概念最早出自美國交互設(shè)計之父Cooper提出的“用戶畫像”（User Persona）一詞，他認(rèn)為用戶畫像是指建立在一系列真實數(shù)據(jù)之上的目標(biāo)用戶模型（ Alan Cooper. The inmates are running the asylum：Why hightech products drive us crazy and how to restore the sanity，Indianapolis：Sams，1999，p.22.）。之后有教育者將畫像的概念遷移至教育領(lǐng)域，衍生出“Learner Persona”，國內(nèi)大多翻譯為“學(xué)習(xí)者畫像”，相似的概念還有學(xué)習(xí)者建模、學(xué)習(xí)者模型、學(xué)生數(shù)字畫像、學(xué)習(xí)者儀表盤等。迄今為止，在學(xué)界“學(xué)習(xí)者畫像”還沒有形成統(tǒng)一的概念或定義。有的研究者從教學(xué)服務(wù)的角度出發(fā)，將其理解為行為動詞，認(rèn)為學(xué)習(xí)者畫像是對虛擬學(xué)習(xí)群體在特定環(huán)境下的共同行為特征的描述（Dong Phuong Dinh，et al. Directing All Learners to Course Goal with Enforcement of Discipline Utilizing Persona Motivation，IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems，Vol.96，No.6，2013，pp.1332-1343.）。也有研究者從建模的角度將學(xué)習(xí)者畫像定義為名詞，即方法或模型，例如：認(rèn)為學(xué)習(xí)者畫像是指以群體特征為核心，將學(xué)習(xí)者進行群體分類描述的方法，為各類教育產(chǎn)品的設(shè)計提供精準(zhǔn)的支持（肖君等：《基于xAPI的在線學(xué)習(xí)者畫像的構(gòu)建與實證研究》，《中國電化教育》，2019年第1期。）。概括來看，學(xué)習(xí)者畫像具備以下特點：畫像是對學(xué)習(xí)者基本信息的描述和集合；通過對學(xué)習(xí)者特征的抽象化描述，建構(gòu)學(xué)習(xí)者標(biāo)簽化模型；最終以可視化方式輸出，目的是為特定的教學(xué)措施提供數(shù)據(jù)支撐和指引。綜合已有觀點，本研究將學(xué)習(xí)者畫像定義為在搜集各種學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)分析和呈現(xiàn)技術(shù)，從各種數(shù)據(jù)中提取學(xué)習(xí)者特征并進行標(biāo)簽化，進而刻畫出包含較完整信息的學(xué)習(xí)者模型，以此直觀地反映學(xué)生的內(nèi)外部學(xué)習(xí)特點，從而為開展個性化教與學(xué)提供依據(jù)。

（二）精準(zhǔn)教學(xué)

精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)的關(guān)鍵在于“精準(zhǔn)”。20世紀(jì)60年代，美國學(xué)者奧格登·林斯利 （ Ogden Lindsley） 在斯金納行為主義理論的影響下提出了具有循證學(xué)屬性的教學(xué)程序——“精準(zhǔn)教學(xué)” （ Precision Teaching）（Binder C. Precision teaching： Measuring and attaining exemplary academic achievement， Youth Policy， Vol.10，No.7，1988，pp.12-15.）。早期傳統(tǒng)的精準(zhǔn)教學(xué)致力于科學(xué)的監(jiān)測和評估，要求使用標(biāo)準(zhǔn)變速表記錄學(xué)習(xí)者可直接觀察的行為，以此來作為教育決策的依據(jù)。20世紀(jì)90年代，威拉德·達格特為解決美國基礎(chǔ)教育中的問題提出精準(zhǔn)教學(xué)框架（Rigor/Relevance/ Relationship Framework）（Willard R. The rigor and relevance handbook （Second Edition），International Center for Leadership in Education. https：//leadered.com/rigor-relevance-framework/，2020年4月30日。）。與林斯利所提出的精準(zhǔn)教學(xué)內(nèi)涵不同的是，“Rigor（精）”指的是“嚴(yán)格”，“Relevance（準(zhǔn)）”指的是“相關(guān)”，“Relationship（關(guān)系）”指的是“交互”，即要實現(xiàn)學(xué)習(xí)效果的最大化需注意三者之間的平衡狀態(tài)。隨著大數(shù)據(jù)、智能技術(shù)的發(fā)展，教學(xué)“數(shù)據(jù)化”的特征越來越凸顯，基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)模式構(gòu)建（付達杰等：《基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)模式探究》，《現(xiàn)代教育技術(shù)》，2017年第7期。）、生成路徑（任紅杰：《基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)教學(xué)：生成路徑與實現(xiàn)條件》，《黑龍江高教研究》，2017年第9期。）等不斷得到理論與實踐的驗證。精準(zhǔn)教學(xué)經(jīng)歷了從基于直觀數(shù)據(jù)到基于框架再到當(dāng)前智能技術(shù)發(fā)展下基于數(shù)據(jù)分析的發(fā)展歷程。在這個過程中精準(zhǔn)教學(xué)的內(nèi)涵不斷演變，學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知、情感、行為等數(shù)據(jù)成為研究的依據(jù)，這體現(xiàn)了師生與教育數(shù)據(jù)的互動趨勢、技術(shù)的工具屬性與價值屬性的融合過程，人本主義理念在這一過程中也逐漸得到強化。由精準(zhǔn)教學(xué)的發(fā)展歷程可見，精準(zhǔn)教學(xué)就是在利用技術(shù)充分了解每個學(xué)生的特征及學(xué)習(xí)需求的基礎(chǔ)上實施有針對性教學(xué)的一種個性化教學(xué)范式。精準(zhǔn)教學(xué)的實施離不開數(shù)據(jù)分析技術(shù)對每個教學(xué)環(huán)節(jié)的支持，尤其是對學(xué)生特征的描摹，“精準(zhǔn)”只有通過數(shù)據(jù)才能實現(xiàn)。

二、基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)設(shè)計框架

精準(zhǔn)教學(xué)中的“精準(zhǔn)”指的是精準(zhǔn)制定教學(xué)目標(biāo)、精準(zhǔn)診斷教學(xué)問題和精準(zhǔn)實施教學(xué)干預(yù)

（羅瑩等：《初中物理精準(zhǔn)教學(xué)課堂的構(gòu)建及實踐》，《中國電化教育》，2019年第1期。）。本研究根據(jù)教學(xué)設(shè)計理論，參照教學(xué)設(shè)計一般過程，總結(jié)畫像分析技術(shù)在教學(xué)實踐中的應(yīng)用經(jīng)驗，設(shè)計了基于學(xué)習(xí)者畫像的目標(biāo)導(dǎo)向精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)設(shè)計框架（如圖1所示）。目標(biāo)導(dǎo)向強調(diào)了使用學(xué)習(xí)者畫像的目的，要求學(xué)習(xí)目標(biāo)與使用場景相結(jié)合。學(xué)習(xí)者畫像以學(xué)習(xí)者為中心，將精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)的過程分解為三個步驟：第一，確定精準(zhǔn)教學(xué)目標(biāo)，即以布盧姆教育目標(biāo)分類理論來指導(dǎo)劃分認(rèn)知目標(biāo)層級及所對應(yīng)的能力水平；第二，基于學(xué)習(xí)者畫像反饋教學(xué)問題，采集全方位、多模態(tài)數(shù)據(jù)，分析學(xué)習(xí)活動的過程和結(jié)果，可視化反饋學(xué)習(xí)情況；第三，基于Biggs的3P教學(xué)模式（Biggs J，Tang C，Kennedy G.Teaching for quality learning at university，UK：McGraw-hill education，2007，p.18.），對應(yīng)前提（Presage）、過程（Process）、結(jié)果（Product）關(guān)注精準(zhǔn)教學(xué)的目標(biāo)、行為和結(jié)果，進而設(shè)計精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略，并在實際教學(xué)環(huán)境下實施干預(yù)策略，評估干預(yù)效果?？蚣懿捎媚嫦蛟O(shè)計，從目標(biāo)出發(fā)，循環(huán)遞歸，干預(yù)結(jié)束后對干預(yù)策略及干預(yù)后的目標(biāo)效果進行評估，根據(jù)是否達到預(yù)定目標(biāo)決定下一步行動。

三、精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)目標(biāo)的分類與確定

安德森等人提出了修訂版的布盧姆教育認(rèn)知目標(biāo)分類理論，將認(rèn)知目標(biāo)分為知識維度和認(rèn)知過程維度，其中知識維度分為事實性知識、概念性知識、程序性知識、元認(rèn)知知識四類知識，認(rèn)知過程維度分為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價、創(chuàng)造六個層次（[美]洛林·W.安德森：《布盧姆教育目標(biāo)分類學(xué) 分類學(xué)視野下的學(xué)與教及其測評》，蔣小平，張琴美，羅晶晶譯，北京：外語教學(xué)與研究出版社，2009年版，第11頁。）。本研究將精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)目標(biāo)聚焦于認(rèn)知和態(tài)度兩個方面，將認(rèn)知作為目標(biāo)焦點，同時培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)情感。

用目標(biāo)來引導(dǎo)學(xué)習(xí)分析與干預(yù)的實施，其中學(xué)習(xí)分析主要是對學(xué)習(xí)過程和結(jié)果的分析。為考察學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的行為表現(xiàn)，本研究以修訂版教育認(rèn)知目標(biāo)分類理論為指導(dǎo)，依據(jù)“目標(biāo)—內(nèi)容—行為”的遞進關(guān)系設(shè)計了面向認(rèn)知的行為目標(biāo)分類，考慮到數(shù)據(jù)采集的可行性，參考武法提等學(xué)者面向?qū)W習(xí)結(jié)果分類的行為數(shù)據(jù)分析（武法提等：《基于學(xué)習(xí)者個性行為分析的學(xué)習(xí)結(jié)果預(yù)測框架設(shè)計研究》，《中國電化教育》，2016年第1期。），將目標(biāo)所對應(yīng)達到的行為表現(xiàn)進行描述，進而制定了可供直接觀測的數(shù)據(jù)指標(biāo)（如圖2所示）。學(xué)習(xí)結(jié)果通常是以測試分?jǐn)?shù)來呈現(xiàn)，測試分?jǐn)?shù)能夠較客觀地反映學(xué)生知識和技能的掌握程度，但所提供信息有限，無法為后續(xù)調(diào)整和改進教學(xué)提供充足依據(jù)。為了糾正唯分?jǐn)?shù)的評價弊端，研究以《義務(wù)教育英語課程標(biāo)準(zhǔn)（2022年版）》為依據(jù)，以八年級現(xiàn)在完成時單元為例，將課程內(nèi)容進行解構(gòu)，將每個核心概念知識拆解為具體的教學(xué)目標(biāo)，將其投射于布盧姆雙維度分類表中，制成面向認(rèn)知的精準(zhǔn)結(jié)果目標(biāo)分類體系（如表1所示），該體系包括知識和認(rèn)知過程兩個維度，既可以作為畫像數(shù)據(jù)收集的參照，也可以作為試題編制、微課設(shè)計的依據(jù)。

精準(zhǔn)教學(xué)的目標(biāo)是從行為和結(jié)果上提高學(xué)生的行為表現(xiàn)和認(rèn)知水平，通過以上行為和結(jié)果的目標(biāo)分類，可以將教學(xué)目標(biāo)細(xì)分為記憶、理解、應(yīng)用、分析、評價、創(chuàng)造六個層級，確定學(xué)習(xí)者達到不同層級的認(rèn)知目標(biāo)水平，以實現(xiàn)目標(biāo)、行為、結(jié)果的聯(lián)結(jié)關(guān)系，進而由目標(biāo)指導(dǎo)精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)的實施。

四、學(xué)習(xí)者畫像及問題診斷

（一）構(gòu)建學(xué)習(xí)者畫像模型

梳理國內(nèi)外相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，畫像的構(gòu)建主要基于虛構(gòu)、角色、目標(biāo)導(dǎo)向和參與等四個視角（亓叢等：《用戶畫像概念溯源與應(yīng)用場景研究》，《重慶交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》，2017年第5期。），體現(xiàn)了從個體到群體、表面到具象、寬泛到聚焦的動態(tài)過程。本研究在目標(biāo)導(dǎo)向視角下，結(jié)合智慧學(xué)習(xí)環(huán)境，關(guān)注學(xué)習(xí)者的行為和認(rèn)知能力，通過畫像識別學(xué)習(xí)者個體和群體特征，從學(xué)習(xí)者的角度診斷教學(xué)問題，幫助教師實施個性化的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)。關(guān)于畫像維度的劃分，Zhang提出“三階段四層次”的網(wǎng)絡(luò)通識課學(xué)習(xí)者畫像框架，包括學(xué)習(xí)經(jīng)歷、行為特點、綜合能力等維度（Zongbiao Zhang. Construction and Empirical Study of Learner Portrait in Online General Education Course， Discrete Dynamics in Nature and Society，Vol.2022，pp.1-9，https：//doi.org/10.1155/2022/9952300.）；肖君等基于xAPI活動流提出了以能力為導(dǎo)向的在線學(xué)習(xí)者畫像模型，其維度包括知識水平、行為特征、態(tài)度特征（肖君等：《基于xAPI的在線學(xué)習(xí)者畫像的構(gòu)建與實證研究》，《中國電化教育》，2019年第1期。）。本研究在智慧學(xué)習(xí)環(huán)境下，力圖融合“平臺+資源+交互”的智慧互動課堂，實現(xiàn)線上線下資源交互、師生互動、知識測驗、學(xué)業(yè)質(zhì)量評價等功能。因此在參考前人畫像模型維度的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了包括興趣特征、行為特征、知識水平三大維度的基于目標(biāo)導(dǎo)向的學(xué)習(xí)者畫像模型（如圖3所示）。

模型以目標(biāo)為內(nèi)核，從內(nèi)向外依次是目標(biāo)層、一維指標(biāo)層、二維指標(biāo)層。內(nèi)核目標(biāo)層包括認(rèn)知和態(tài)度兩項，分別對應(yīng)知識水平、行為特征和興趣特征三個一維指標(biāo)。二維指標(biāo)層中，學(xué)習(xí)者的行為特征分為參與度、交互度、專注度三個子維度；知識水平則根據(jù)布盧姆認(rèn)知目標(biāo)的知識維度劃分為事實性知識、概念性知識、程序性知識、元認(rèn)知知識；興趣特征包括學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格、媒體偏好和學(xué)習(xí)興趣。

（二）數(shù)據(jù)采集與分析

本文選擇S省某所智慧教育共建校為研究基地，該校力求打造雙向智慧互動課堂，積極探索智慧平板與課堂教學(xué)有效結(jié)合，滿足本研究實施條件。選取八年級直升班的46名學(xué)生為研究對象，教學(xué)方式采用線上線下混合式教學(xué)。以該班英語現(xiàn)在完成時學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源，依據(jù)學(xué)習(xí)者畫像模型進行數(shù)據(jù)的采集與分析。依托線上平臺采集人口學(xué)特征數(shù)據(jù)、資源訪問數(shù)據(jù)、交互反饋數(shù)據(jù)、測試與作業(yè)數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)者問卷數(shù)據(jù)等；基于課堂觀察，采集課堂學(xué)習(xí)參與數(shù)據(jù)，包括提問、回答、討論、匯報分享等。為保證量綱的一致，在分析前進行數(shù)據(jù)清洗及Min-Max歸一化處理。

數(shù)據(jù)分析采用系統(tǒng)軟件分析加人工賦予標(biāo)簽的方式來完成，從不同維度采用不同的方法進行分析，表2呈現(xiàn)了學(xué)習(xí)者畫像的劃分維度及數(shù)據(jù)指標(biāo)。

1.基本信息

學(xué)習(xí)者的基本信息即人口學(xué)信息，包括學(xué)號、姓名、性別，是每個學(xué)生自身唯一的身份標(biāo)識。學(xué)習(xí)者的本體模型是學(xué)習(xí)者模型或畫像研究的基礎(chǔ)（張濤等：《教育大數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)者模型設(shè)計與計算研究》，《電化教育研究》，2020年第9期。），因此根據(jù)基本信息可以為每個學(xué)生建立一個本體信息庫，以班級為單位形成學(xué)習(xí)者本體集合，G={LSi|1}，N為班級人數(shù)，標(biāo)簽保存為LS={學(xué)號，姓名，性別}。

2.興趣特征

興趣特征包括學(xué)習(xí)風(fēng)格、媒體偏好和學(xué)習(xí)興趣。其中學(xué)習(xí)風(fēng)格采用問卷調(diào)查方式獲取，問卷改編自Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格測試量表，分為四個風(fēng)格維度，分別是信息輸入、信息感知、信息加工、信息理解，對應(yīng)的標(biāo)簽描述為：學(xué)習(xí)風(fēng)格={視覺型/言語型，感悟型/直覺型，活躍型/沉思型，序列型/整體型}。媒體偏好是在課堂上利用學(xué)生平板在線投票得出，對應(yīng)標(biāo)簽描述為：媒體偏好={視頻，文本，思維導(dǎo)圖，表格}。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣是通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析進行數(shù)據(jù)挖掘來獲取，分析資源觀看的時間和次數(shù)，使用SPSS Modelor軟件，利用Apriori算法實現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，進而挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)興趣。

3.行為特征

學(xué)習(xí)者的行為特征測量量表改編自Zhang的在線學(xué)習(xí)行為投入量表，將行為屬性分為參與度、交互度、專注度三個維度，體現(xiàn)了目標(biāo)層次的遞進性。參與度通過用于課前學(xué)習(xí)資源的時間和頻次進行刻畫；交互度包括課堂交互與線上交互頻次及內(nèi)容；專注度指學(xué)習(xí)參與深度，以評價次數(shù)、內(nèi)容以及在協(xié)作學(xué)習(xí)中提出的問題和解決方案為依據(jù)。采用K-means進行聚類，為不同投入水平的學(xué)習(xí)群體賦予標(biāo)簽。經(jīng)分析，當(dāng)聚類數(shù)K值為3時，聚類效果最為顯著。結(jié)果顯示，低投入組（N=7）參與度低，交互度低，專注度低；中投入組（N=25）參與度低，交互度高，專注度高；高投入組（N=14）參與度高，交互度高，專注度高。

4.知識水平

學(xué)生知識掌握水平屬于學(xué)習(xí)結(jié)果。根據(jù)前述表1面向認(rèn)知的精準(zhǔn)結(jié)果目標(biāo)分類體系編制單元測試試題雙向細(xì)目表和試卷，經(jīng)過專家和一線教師多輪審改后施測。采用基于項目反應(yīng)理論的Rasch模型量化分析試卷，得到試題信度為0.92，學(xué)生信度為0.80，說明單元測試試卷具有良好的信度和效度，符合研究要求。根據(jù)凱利（Kelley）提出的判定標(biāo)準(zhǔn)，將前測總成績前27%的學(xué)生賦予高成就標(biāo)簽，后27%的學(xué)生賦予低成就標(biāo)簽，中部學(xué)生賦予中成就標(biāo)簽。

（三）學(xué)習(xí)者畫像輸出

畫像的重點在于對學(xué)習(xí)者信息的準(zhǔn)確反映，要呈現(xiàn)不同學(xué)習(xí)者的類群特點。興趣特征屬于靜態(tài)指標(biāo)，以標(biāo)簽的形式存儲，影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率和質(zhì)量，將這類數(shù)據(jù)作為輔助性參考。選擇知識水平、行為特征的數(shù)據(jù)指標(biāo)進行聚類，首先采用主成分分析法進行降維，PC1與PC2解釋累積百分比達76.99%，具有一定的代表性。由這兩個PCA因素為X/Y軸構(gòu)建二維空間，并利用K-means聚類方法進行分群，設(shè)置K值由2迭代到9，計算SSE值，利用肘部法最終確定最優(yōu)K值為3，即劃分3個學(xué)習(xí)者類群，將分析結(jié)果映射到二維空間中得到聚類散點圖（如圖4）?；贙-means聚類分析，計算出三個類群在行為和結(jié)果目標(biāo)水平上的平均值，并以雷達圖的形式呈現(xiàn)學(xué)習(xí)者畫像（如圖5）。

（四）基于學(xué)習(xí)者畫像的問題診斷

由畫像結(jié)果圖4、圖5可知，類群1包含12名學(xué)生，稱為“邊緣型學(xué)習(xí)者”，這類學(xué)習(xí)者的行為目標(biāo)和結(jié)果目標(biāo)的各個層級均表現(xiàn)出最低水平，且各層級水平不均衡，越高級目標(biāo)達成度越低，這部分學(xué)生將是精準(zhǔn)干預(yù)的重點；類群2包含7名學(xué)生，稱為“努力型學(xué)習(xí)者”，他們在學(xué)習(xí)活動上表現(xiàn)出了較大的積極性，尤其在記憶理解層面較為突出，而在結(jié)果目標(biāo)的理解、應(yīng)用、分析、評價水平略差，可能存在無效參與的情況，且深度學(xué)習(xí)較少；類群3包含27名學(xué)生，稱為“優(yōu)秀型學(xué)習(xí)者”，這類學(xué)生相對來說表現(xiàn)較好，其結(jié)果目標(biāo)各層級水平相對完成度均較高且發(fā)展均衡，但在行為投入方面除了應(yīng)用和分析水平較高，其他目標(biāo)層級較低，說明這類學(xué)生仍有較大進步空間。

為進一步揭示三個類群的認(rèn)知能力與認(rèn)知結(jié)構(gòu)，采用認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)分析法（ENA）針對八個知識點的成績進行分析。首先根據(jù)知識模塊進行編碼，將模塊得分達到和超過模塊滿分60%的視為基本掌握，編碼為“1”，否則視為未掌握，編碼為“0”。以學(xué)生為單位，采用美國威斯康星大學(xué)的研究團隊開發(fā)的ENA在線工具生成認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖（如圖6），并通過比較不同學(xué)生類群認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)圖來展示學(xué)習(xí)者的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。

從圖6可以看出，邊緣型學(xué)習(xí)者的“時態(tài)用法”“句子結(jié)構(gòu)”“綜合應(yīng)用”三個知識要素節(jié)點小且與其他知識點聯(lián)結(jié)線較細(xì)，說明這三個知識點掌握水平不佳，而這三類知識綜合性較強，難度也較高；努力型學(xué)習(xí)者相比邊緣型學(xué)習(xí)者在這三個知識點上掌握明顯較好，但在單詞方面掌握不扎實，“過去分詞”“時態(tài)標(biāo)志詞”基礎(chǔ)性知識欠缺，同時缺乏自主思考，導(dǎo)致各類型知識點都無法達到優(yōu)秀水平；優(yōu)秀型學(xué)習(xí)者能夠明顯看到節(jié)點增大，且聯(lián)結(jié)線也更加清晰，說明這部分學(xué)生能夠較為自如地運用所學(xué)知識，認(rèn)知結(jié)構(gòu)也較為完整和穩(wěn)定。

五、基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略

基于學(xué)習(xí)者畫像的分析，可以更有針對性地設(shè)計精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略。Biggs提出3P教學(xué)模式，整合了學(xué)習(xí)主體（教師、學(xué)生）與客體（教學(xué)過程、教學(xué)環(huán)境、學(xué)習(xí)結(jié)果）等因素。依據(jù)3P的前提（Presage）、過程（Process）、結(jié)果（Product）三要素對應(yīng)確定精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)的目標(biāo)、行為、結(jié)果三個干預(yù)層次。在此基礎(chǔ)上，從干預(yù)效率和效果考慮，根據(jù)類群畫像結(jié)果組建學(xué)習(xí)共同體，遵循“行為調(diào)整—知識建構(gòu)—認(rèn)知提升”的認(rèn)知發(fā)展規(guī)律，設(shè)計出系列化的面向認(rèn)知的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略：目標(biāo)干預(yù)采用目標(biāo)精準(zhǔn)分層策略，以體現(xiàn)個性化教學(xué)需求；行為干預(yù)采用個性化資源推送策略、同伴對話反饋策略和風(fēng)險監(jiān)督與預(yù)警策略，以促進學(xué)習(xí)者行為參與，提高行為目標(biāo)層級水平；結(jié)果干預(yù)則通過反思性評價策略強化學(xué)生對知識的理解與掌握，提高知識建構(gòu)的質(zhì)量，實現(xiàn)認(rèn)知目標(biāo)的遞升。

（一）目標(biāo)精準(zhǔn)分層策略

目標(biāo)精準(zhǔn)分層包含橫向目標(biāo)群體分層和縱向精準(zhǔn)教學(xué)目標(biāo)分層兩個含義。在實施干預(yù)之前，首先需要確定干預(yù)目標(biāo)群體，前述畫像部分已將學(xué)生按照行為特征和知識水平進行分類，根據(jù)聚類特點分為優(yōu)秀型學(xué)習(xí)者、努力型學(xué)習(xí)者和邊緣型學(xué)習(xí)者，在策略實施過程中干預(yù)內(nèi)容和強度要有所區(qū)別；其次，干預(yù)的最終目標(biāo)是從行為和結(jié)果上提高學(xué)生的知識水平和認(rèn)知能力，教師要根據(jù)學(xué)生的階段性特點按照認(rèn)知目標(biāo)層級將干預(yù)目標(biāo)按教學(xué)階段拆解為多個子目標(biāo)，這也是教師幫助學(xué)生制定目標(biāo)計劃的過程。同時，考慮到學(xué)生差異，各層子目標(biāo)也應(yīng)體現(xiàn)一定的差異性。

（二）個性化資源推送策略

個性化資源推送是指主動為學(xué)習(xí)者推薦適合其學(xué)習(xí)特點和需求的知識或服務(wù)。推送內(nèi)容時首先需要建立課程知識圖譜，經(jīng)語義分析建立知識點間的相互聯(lián)系形成知識網(wǎng)絡(luò)，并將畫像與知識圖譜構(gòu)建對應(yīng)邏輯關(guān)系。通過學(xué)習(xí)者畫像中學(xué)習(xí)績效的呈現(xiàn)迅速定位到學(xué)習(xí)內(nèi)容，借助平臺向?qū)W生推送相應(yīng)課程資源。此外，根據(jù)測試或作業(yè)中錯誤率高的題目關(guān)鍵詞與知識網(wǎng)絡(luò)中的概念節(jié)點的匹配關(guān)系，鎖定其知識點及相關(guān)概念節(jié)點，將所涉及知識內(nèi)容的概念圖、例題、變式訓(xùn)練、知識拓展等作為輔助性學(xué)習(xí)資源準(zhǔn)確推送給學(xué)習(xí)者。最后，對于具有發(fā)展?jié)摿Φ膶W(xué)生，要根據(jù)其學(xué)習(xí)興趣和媒體偏好推送拓展性學(xué)習(xí)資源以吸引其參與。

（三）同伴對話反饋策略

同伴對話反饋是同伴對話互動的一種形式，有利于促進學(xué)生的批判性思維和創(chuàng)新靈感，尤其是深層對話反饋行為對深度學(xué)習(xí)具有重要的影響（姚佳佳等：《基于實時互動的同伴對話反饋對大學(xué)生課堂深度學(xué)習(xí)的促進效果研究》，《電化教育研究》，2022年第1期。），因此學(xué)生高階思維能力的發(fā)展往往是發(fā)生于同伴之間的深層互動中。教師在這個過程中可以采用有效的引導(dǎo)策略。第一，采用線上線下提問的形式為學(xué)生提供分享討論的機會，激發(fā)學(xué)生的表達欲和提問欲，提高學(xué)習(xí)的內(nèi)在動機；將即時互動產(chǎn)生的內(nèi)容讓學(xué)生以類似學(xué)習(xí)筆記的形式互相分享，加深學(xué)生的思考。第二，教師設(shè)計對話導(dǎo)向支架，保障對話的質(zhì)量和深度，引導(dǎo)學(xué)生正確積極地消解認(rèn)知沖突，減少面臨沖突的不確定感和低效能感（王靖等：《協(xié)作知識建構(gòu)中認(rèn)知沖突消解支架設(shè)計與實證》，《電化教育研究》，2021第9期。），為學(xué)生提供深度對話的結(jié)構(gòu)化提示，引導(dǎo)學(xué)生進行深度思考和學(xué)習(xí)。

（四）風(fēng)險監(jiān)督與預(yù)警策略

學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和狀態(tài)是動態(tài)變化的，教師需要隨時關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)行為變化。當(dāng)畫像反映出學(xué)生存在的行為風(fēng)險、知識薄弱點時，教師需要根據(jù)畫像結(jié)果對行為和結(jié)果目標(biāo)達成度差的學(xué)生類群開啟風(fēng)險預(yù)警與提醒功能。要基于任務(wù)完成度的有關(guān)數(shù)據(jù)來精準(zhǔn)預(yù)測和識別學(xué)業(yè)拖延者，對于不完成任務(wù)或拖延完成的學(xué)生予以提示和警告，采用學(xué)習(xí)者畫像報告推送和教師消息提醒的方法實施個體干預(yù)，有效控制學(xué)業(yè)拖延傾向，規(guī)避學(xué)業(yè)風(fēng)險。

（五）反思性評價策略

評價的過程能夠促進知識建構(gòu)及認(rèn)知主動性的發(fā)揮（Bodong Chen，et al. Advancing knowledge-building discourse through judgments of promising ideas，International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning， Vol.10，No.4，2015，pp.345-366.）（Bodong Chen. Fostering scientific understanding and epistemic beliefs through judgments of promisingness，Educational Technology Research and Development，Vol.65，No.2，2017，pp.255-277.）。反思性評價需要借助學(xué)生間的交互，對學(xué)習(xí)活動過程進行回顧反思，并根據(jù)他人對自己的評價內(nèi)容再進行自我反思。

教師根據(jù)課程內(nèi)容發(fā)布議題，鼓勵學(xué)生發(fā)表意見和看法，營造開放的協(xié)作交互氛圍，在教學(xué)過程中安排辯論賽、無領(lǐng)導(dǎo)小組討論、頭腦風(fēng)暴等活動。根據(jù)畫像采取異質(zhì)分組，學(xué)生在教師的引導(dǎo)下完成評價報告，記錄自我點評、隊友點評和對手點評，內(nèi)容包括在活動中的角色、提出了哪些觀點、為團隊的貢獻度如何等等。教師將采集到的評價內(nèi)容進行編碼，從學(xué)生的話語體系中挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)的關(guān)注點和思維模式。最后由教師解讀分析結(jié)果、比較差異，為學(xué)生提供明確可操作的改進建議，同時讓學(xué)生對自己的參與及交互情況作出主觀評價，促使學(xué)生主動反思。

六、基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略應(yīng)用

本研究于2022年春季學(xué)期利用八年級下冊英語現(xiàn)在完成時單元的新授課加復(fù)習(xí)課開展為期4周的干預(yù)研究，依托“智學(xué)網(wǎng)”“班級空間”等平板教學(xué)應(yīng)用及智慧教學(xué)環(huán)境，輔以QQ班級群等社交工具，采取線上線下混合式教學(xué)，采集數(shù)據(jù)，繪制畫像，實施精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)。

（一）精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略的應(yīng)用過程

干預(yù)過程按照目標(biāo)、行為和結(jié)果三個維度進行，按認(rèn)知目標(biāo)層級由低到高實施干預(yù)。

首先，根據(jù)個體畫像標(biāo)簽制定精準(zhǔn)教學(xué)目標(biāo)。以最底層子目標(biāo)為基準(zhǔn)向高階推進，優(yōu)秀型學(xué)習(xí)者主要采取提高型干預(yù)，努力型學(xué)習(xí)者與邊緣型學(xué)習(xí)者則更多施加補救型干預(yù)。

其次，加強行為干預(yù)。根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和媒體偏好個性化推送學(xué)習(xí)資源。教師發(fā)起話題討論，引導(dǎo)并鼓勵學(xué)生同伴交流，對任務(wù)完成度提出相應(yīng)要求。向優(yōu)秀型學(xué)習(xí)者提出學(xué)習(xí)建議，滿足其學(xué)習(xí)需求，引導(dǎo)主動參與；努力型學(xué)習(xí)者行為投入度高但也會有無效參與情況，需對任務(wù)的完成率和正確率提出要求，同時對其產(chǎn)生的創(chuàng)新性想法予以肯定；邊緣型學(xué)習(xí)者行為約束力差，教師需要付出時間和精力監(jiān)督其完成情況，必要時發(fā)起預(yù)警。

再次，促進知識建構(gòu)。通過組建異質(zhì)小組，開展主題活動，增加實踐應(yīng)用的機會，創(chuàng)造英語學(xué)習(xí)表達的氛圍，通過自主探究、語義分析等實現(xiàn)知識的建構(gòu)。

第四，實現(xiàn)認(rèn)知提升。對學(xué)習(xí)結(jié)果開展反思性評價，在小組展示、同伴互評、師生交互、自我反思的系列活動中優(yōu)化認(rèn)知結(jié)構(gòu)，拓展思維。尤其關(guān)注交互反饋內(nèi)容及反思性評價內(nèi)容，及時糾正學(xué)生的認(rèn)知偏差，促其認(rèn)知提升。此階段要引導(dǎo)優(yōu)秀型學(xué)習(xí)者轉(zhuǎn)變解題身份或思路，甚至創(chuàng)造或自主定義問題；為努力型學(xué)習(xí)者提供問題支架，在任務(wù)活動中有意識引導(dǎo)其深層思考；對邊緣型學(xué)習(xí)者開展個別評價，通過師生間及同伴間的思維碰撞與滲透，激發(fā)其主動思考。

（二）精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略的應(yīng)用效果分析

精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略的應(yīng)用效果以目標(biāo)達成度為衡量標(biāo)準(zhǔn)。因此基于目標(biāo)分類，從行為目標(biāo)和結(jié)果目標(biāo)兩方面進行量化評估，最后結(jié)合師生滿意度評價具體分析體驗效果。

1.行為目標(biāo)達成分析

收集干預(yù)前后的行為數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一單位后再進行歸一化處理，基于行為目標(biāo)分類體系，對應(yīng)不同認(rèn)知目標(biāo)層級求取平均值（如表3所示）。結(jié)果顯示，基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)能夠提高學(xué)習(xí)者的行為目標(biāo)水平，學(xué)生在行為目標(biāo)各層級均有提高，尤其在理解、應(yīng)用層面上增量較大，分別達到0.08、0.09，說明干預(yù)對學(xué)生的參與度、交互度方面影響較大，而在專注度提升方面還需多加引導(dǎo)。

2.結(jié)果目標(biāo)達成分析

本實驗過程中學(xué)生的知識掌握內(nèi)容為現(xiàn)在完成時的相關(guān)知識點，為檢驗學(xué)生本單元知識掌握程度，在干預(yù)后對學(xué)生進行單元檢測，滿分150分。將干預(yù)前的上一單元測驗和干預(yù)后本單元的測驗成績進行T檢驗，兩次檢測的題型、題量、知識維度及難度基本保持一致，檢測結(jié)果見表4：

從表4可知，經(jīng)過干預(yù)，最小值提高了7分，班級平均值提高了7.16分，同時T檢驗結(jié)果（Sig.gt;.000）也表明了干預(yù)前后成績具有顯著性差異，說明基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略能夠提高學(xué)生知識掌握水平。此外標(biāo)準(zhǔn)差減小了3.62，說明干預(yù)還能夠減小差異，縮小兩極分化。

為進一步對結(jié)果目標(biāo)達成度進行分析，將干預(yù)前后兩次單元測驗結(jié)果按照認(rèn)知目標(biāo)維度求取平均值，如表5所示。結(jié)果表明，學(xué)生在知識理解與分析方面表現(xiàn)較好，平均值增量達到0.10和0.12，說明干預(yù)能夠促進學(xué)生結(jié)果目標(biāo)水平的提升，尤其對記憶、理解等淺層學(xué)習(xí)提升效果顯著，同時還具有促進認(rèn)知均衡發(fā)展的作用，較好地實現(xiàn)了知識的傳遞與應(yīng)用。但認(rèn)知提升不是簡單的知識習(xí)得，更強調(diào)深加工，因此對于創(chuàng)造這類高階目標(biāo)仍需加強干預(yù)，結(jié)合行為投入增加實踐與應(yīng)用，引導(dǎo)學(xué)生的思維拓展與能力提升。

3.滿意度分析

實驗結(jié)束后對授課教師和學(xué)生進行了滿意度調(diào)查。授課教師肯定了學(xué)習(xí)者畫像的準(zhǔn)確性、實用性和精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略的應(yīng)用效果，尤其是將行為特征納入畫像，能夠清晰了解每個學(xué)生近期的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，并根據(jù)行為畫像預(yù)測結(jié)果、及時干預(yù)或預(yù)警。此外，授課教師也表示學(xué)生需求是干預(yù)的出發(fā)點，能力提升是干預(yù)的最終目的，希望能夠繼續(xù)擴大干預(yù)的應(yīng)用范圍，延長應(yīng)用時間，發(fā)揮其在提高學(xué)生自我調(diào)節(jié)能力方面的效果。

學(xué)生調(diào)查結(jié)果顯示，在畫像輸出及可視化維度上，82.61%的學(xué)生認(rèn)為畫像能夠清晰地呈現(xiàn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；在畫像應(yīng)用效果維度上，93.48%的學(xué)生肯定了畫像的應(yīng)用并表示畫像能夠促使其更加高效地學(xué)習(xí)，其中76.09%的學(xué)生能夠意識到自身的學(xué)習(xí)問題并反思學(xué)習(xí)行為；在精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)效果評估中，多數(shù)學(xué)生認(rèn)可并接受精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)的實施，58.70%的學(xué)生認(rèn)為精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)做到了精準(zhǔn)化、針對性，并肯定了干預(yù)對于提升學(xué)習(xí)成績（71，74%）和行為習(xí)慣（76.09%）的效果。但是，學(xué)生對于認(rèn)知能力的提升效果不太敏感（56.52%），還需要長期的實踐。

七、總結(jié)與展望

大數(shù)據(jù)驅(qū)動教育范式從“始于證據(jù)”向“基于數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)變，精準(zhǔn)教學(xué)是在充分了解每個學(xué)生的特征及學(xué)習(xí)需求的基礎(chǔ)上實施有針對性教學(xué)的一種個性化教學(xué)范式。本研究以布盧姆教育目標(biāo)分類理論為指導(dǎo)，從目標(biāo)導(dǎo)向的視角構(gòu)建了基于學(xué)習(xí)者畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)設(shè)計框架和學(xué)習(xí)者畫像模型，收集數(shù)據(jù)進行畫像，通過畫像結(jié)果診斷教學(xué)問題，并面向認(rèn)知從行為和結(jié)果兩個角度提出系列化精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略，幫助教師有效開展精準(zhǔn)教學(xué)，提升了教學(xué)質(zhì)量和效率，提高了學(xué)生的知識水平和認(rèn)知能力。然而，由于時間和條件有限，研究未能充分體現(xiàn)出教與學(xué)的動態(tài)性，還需在今后持續(xù)開展研究，進一步驗證干預(yù)設(shè)計框架和學(xué)習(xí)者畫像模型的合理性以及基于畫像的精準(zhǔn)教學(xué)干預(yù)策略的有效性，以更好地滿足學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)需求和未來教學(xué)的需要。

（感謝山東師范大學(xué)教育學(xué)部碩士研究生鄧彩鳳同學(xué)在論文寫作過程中的付出。）

［責(zé)任編輯：高 玉］

［基金項目］本文系山東省社會科學(xué)規(guī)劃重點項目“面向基礎(chǔ)教育信息化的農(nóng)村教師專業(yè)發(fā)展研究”（項目編號：14BJYJ09）之階段性研究成果。

［作者簡介］王春華，山東師范大學(xué)教育學(xué)部教授，碩士生導(dǎo)師，教育學(xué)博士，主要研究方向：信息化教學(xué)、學(xué)習(xí)分析。

①國務(wù)院：《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，http：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm，2017年7月20日。

②中華人民共和國教育部：《教育部關(guān)于印發(fā)〈教育信息化2.0行動計劃〉的通知》，http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s3342/201804/t20180425_334188.html，2018年4月18日。

③師亞飛等：《基于學(xué)習(xí)畫像的精準(zhǔn)個性化學(xué)習(xí)路徑生成性推薦策略研究》，《中國電化教育》，2019年第5期。

④Sunnie Lee Watson，et al. Learner profiles of attitudinal learning in a MOOC： An explanatory sequential mixed methods study，Computers amp; Education， Vol.114，No.7，2017，pp.274-285.

⑤黃濤等：《智能教育場域中的學(xué)習(xí)者建模研究趨向》，《遠(yuǎn)程教育雜志》，2020年第1期。