智能时代中小学教师数据素养现状调查及培育策略研究*

成凯茜

(江南大学 教育学院 江苏 无锡 214122)

1.引言

智能时代的标志是人工智能、大数据等新兴技术的广泛应用，而在教育领域，各种智能教学和管理系统产生的大量数据可以帮助教师进行更精准和科学的教育教学决策，教育已经迈入数据驱动的新时代。2017年我国发布的《新一代人工智能发展规划》强调发展智能教育，数据和智能的结合成为当前社会科技发展的趋势。2019年教育部发布的工作要点文件明确要为教师举办大数据研修班，做好人工智能助推教师队伍建设行动试点工作[1]，数据素养无疑成为智能时代教师必备的素养。

目前我国中小学教师的数据素养已经引起了学术界、教育部门、政府部门的重视，但仍没有系统地开展培训工作，相关研究的系统性和深入性也不够，教师数据素养发展存在多方面的问题。我国有大量中小学教师，为贯彻落实***总书记新时代关于教师队伍建设的意见，提升教师数据素养是其中一项重要的任务。因此，本研究主要解决以下两个问题：(1)在确立评价指标体系的基础上编制量表和调查问卷，对中小学教师数据素养现状进行调查，了解中小学教师数据素养培训情况和意愿；(2)结合调查结果，找出存在的问题，分析其原因，给出提升教师数据素养的策略建议，助力我国中小学教师数据素养提升。

2.教师数据素养概念诠释

2.1 数据素养。关于数据素养，至今尚未有一个明确的内涵界定。其概念最早起源于美国，维基百科对于数据素养的定义是“数据素养是指将数据作为信息进行阅读，理解，创建和交流的能力。”Schield在2004年最早提出了数据素养的定义。他认为数据素养是信息素养与统计素养的重要组成部分，具备数据素养的人必有获取、评估、处理、总结与呈现数据的能力[2]。在我国，项华[3]最早给出关于数据素养的定义，他认为，数据素养是一种基于计算机进行数据探究的科学素养。在本研究中，数据素养指大数据时代个体具有一定的数据意识、数据知识、数据道德，能够获取数据，对数据进行处理、分析与应用。

2.2 教师数据素养。国内外学者围绕教师数据素养的内涵进行了诸多探讨，但目前仍未有一致界定，但可大致分为意识说、技术说、能力说三类。相较之下，能力说是教师数据素养界定的主流观点，即将数据素养看作教师的一种综合能力。本研究认为，教师数据素养指教师具有一定的数据意识和数据知识，遵守数据伦理道德，能够获取数据，对数据进行处理、分析与应用，以支持教学交流和改进教学的能力。

3.中小学教师数据素养现状调查

3.1 研究设计。

3.1.1 取样。本研究采用现场与网络发放收集问卷两种方式，调查了全国中小学教师共220名，回收问卷213份，其中有效问卷182份(有效回收率82.7%)，其中男教师71人，女教师142人；师范毕业的教师138人，占64.8%，非师范毕业的教师75人，占35.2%；小学教师115人，占54%，初中教师98人，占46%。

3.1.2 测量工具。问卷由个人基本信息、数据素养基本情况、数据素养培育策略三部分组成，共30个题目。其中数据素养基本情况部分，通过系统梳理国内外学者对于教师数据素养能力模型的不同诠释与界定，围绕教师数据素养中的下位概念——数据知识、数据意识、数据获取能力、数据处理与分析能力、数据应用、数据道德，编制了量表，该量表由以上6个维度构成，共19个项目，采用5点计分法，1表示非常符合，5表示非常不符合，分值越高，代表越不符合。

对此量表进行项目分析，得到所有19个题项在高分组和低分组上的显著性水平P<0.05，如表1所示，说明在每一个题项上都存在非常好的区分性，意味着量表中的每一题都通过了项目分析。

表1 项目分析独立样本检验结果

对此量表进行信效度分析，得到KMO值为0.970，Bartlett球形检验近似卡方值为4556.509***(p<0.001)，说明问卷具有较好的结构效度。如表2、表3所示，量表整体的Cronbach's alpha系数为0.978，各子维度的信度系数区间为0.855—0.935，达到了较高的水平，说明该问卷具有较好的信度。总的来说，问卷数据具备较好信效度，适合深入分析。

表2 量表总信度分析

表3 可靠性统计

3.2 研究结果与分析。采用SPSS 26.0对调查的数据进行描述性统计，结果如表4所示。总分平均值为2.50，说明中小学教师数据素养总体水平不高，存在较大提升空间。其中数据道德维度的得分最低(2.19)，说明多数教师能在道德和法律规定的范围内合理合法地使用教育数据，保护学生个人信息不外泄，在数据道德方面水平较高。然而，在数据知识(2.70)、数据意识(2.52)和数据处理与分析能力(2.66)层面，得分低于总体平均得分，尤其是数据知识和数据处理与分析能力，有待进一步加强。

同时，根据不同任教学段教师数据素养的对比分析结果(如表5所示)可知，初中教师各项得分都低于小学教师，说明无论在整体还是各维度上，初中教师的数据素养都优于小学教师，尤其是数据知识数据分析处理能力两个维度，存在显著差异。其原因可能在于，小学阶段更注重学生的全面发展，学生的心理状态和表现较单纯，教师更多利用教学经验和直觉进行教学活动，忽视了数据改革教学实践的重要价值，而初中阶段学生课业任务加重，作业、考试、测评等次数增多，教师的教学工作量和难度都增加，因此对教师教学方面的素养包括数据素养提出了更高的要求。

表4 描述性统计分析

表5 不同任教学段教师数据素养的对比分析结果

对不同性别的中小学教师在数据素养六个维度上差异性进行独立样本T检验，结果如表6所示。从表中可以看出数据处理与分析能力的p<0.05，说明不同性别的教师的数据处理与分析能力存在显著差异。其中男教师的数据处理与分析能力的均值为10.5352，如表7所示，女教师的数据处理与分析能力为10.6761，所以男教师的数据处理与分析能力略高于女教师。数据道德方面，女教师的得分低于男教师，故女教师的数据道德水平略高于男教师。其他四个维度的p>0.05，说明不同性别的教师在其他数据素养能力方面不存在显著差异。

表6 独立样本T检验

表7 组统计量

对不同毕业专业类型的中小学教师在数据素养六个维度上差异性进行独立样本T检验，结果如表8所示。从表中可以看出，在每个维度上，师范生都比非师范生得分低，说明师范生数据素养水平比非师范生高。

表8 毕业专业类型差异分析

关于问卷中其他多选题和单选题，在“您认为教育大数据包括什么”一题中，选择“学生的学习行为(做题时间、听课神态等)”和“学生在学习平台上的数据”两项的人相对较少，分别有65.73%和51.17%的教师选择，说明教师对教育大数据的认识不够全面，数据知识不足。

在问卷第三部分教师数据素养培育策略中，参加过1—2次教师数据素养相关培训的人数最多，占57.28%，从未参加过的人数和参加过3—4次的人数各占18.31%和18.71%，参加过5次及以上的人数占5.63%。可见相当一部分的教师从未参加过相关培训，值得引起关注和重视。对于参加教师数据素养培训的意愿程度，83.09%的教师表示基本愿意和非常愿意，14.08%的教师表示一般，可见绝大多数教师的学习态度积极，富有责任心和上进心。关于教师数据素养培训的形式，更希望线下系统培训和更希望网络在线学习的人数分别为108人和105人，几乎各占一半。在影响教师数据素养提升的因素中，选择教师自身态度和能力的人数最多，其次是教学设施设备、教师继续教育培训和学校管理引导等，可见主观因素的重要性。

3.3 结论。

3.3.1 数据意识和数据知识薄弱。掌握基础的数据知识是教师利用数据的基础,教育大数据有四大来源：一是在教学活动中直接产生的数据，比如课堂教学、考试测评、网络互动等；二是在教育管理活动中采集到的数据，比如学生的家庭信息、学校的基本信息等；三是在科研活动中采集到的数据；四是在校园活动中产生的数据[4]。本研究主要关注前两个与学生和教学密切相关的教育大数据来源，发现中小学教师缺乏对数据的敏感度，对教育数据的关注度不足、认识不全面，多利用自身经验开展传统教学，忽视教育数据的作用。

3.3.2 数据技能不强，缺少相关培训。数据技能是发展评价教师数据素养的关键指标，其中数据处理与分析能力是教师教学知识与实践的综合体现，是教师使用数据的关键所在[5]。技术的发展使得很多教师意识到数据的重要性，但由于数据处理与分析能力不足，很多教师无法充分利用教育数据。尤其是对于Excel和SPSS等常见的数据处理工具的使用，包括高级筛选、相关分析、回归分析、方差分析、可视化处理等方法，相较于简单的从智能设备和平台上获取学生数据，对中小学教师来说稍显不易。本研究结果显示，从未参加过教师数据素养培训的人数占18.31%，参加过1—2次教师数据素养培训的人数占57.28%，可见大部分教师缺乏数据素养的相关培训。

3.3.3 缺乏系统政策和设施平台。政策制度具有指导性和约束性、鞭策性和激励性、规范性和程序性，教师数据素养的发展需要政策引导，但目前在这方面，政府的相关制度不够完善。首先，关于教师数据素养的考核制度和评价体系亟待建立和完善。其次，根据调查结果，大部分中小学教师认为教学设施设备、平台和资源是影响教师数据素养提升的重要原因之一。我国已经认识到了培养教师数据素养的重要性，然而到目前为止，由于缺少政策的支撑，有效的数据平台难以建立，大量的教育数据不能够被有效利用，教师的数据驱动教学实践操作也难以实施。

4.智能时代中小学教师数据素养培育策略建议

4.1 政府层面：加强政策引导，提供技术支持。教育行政部门是教育方针、政策和规章制度的制定者和监督执行者，当前学校组织教师参与培训、收集和处理数据、配备信息化设备基本上取决于上级教育主管部门的要求。相关部门应重视教师数据素养的重要作用[6]，职前职后分别制定配套政策制度。抓好师范生数据素养教育，能够实现良好的教师职前培养，从而为教师队伍素质的提升、适应数据驱动教学环境奠定基础。对于非师范生，更应着重关注其职前培训，数据素养考核也应纳入教师资格认定。

本次调查结果表明，不同年龄段、不同地区的教师数据素养水平、参加培训的意愿和期望的培训形式等存在差异，故要结合现实条件，满足不同教师群体的需求，采取多样形式，避免“一刀切”。2021年，教育部印发相关文件，对师范生提出了明确要求：掌握信息化教学设备、软件、平台及其他新技术的常用操作；具有安全、合法与负责任地使用信息与技术，主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学的意识[7]。据了解，教师数据素养培训已在我国部分地区如徐州市、苏州市开展，取得了良好的效果，可切实在较大范围内推行，落实教育部意见，推进教育信息化，提升教师数据素养。此外，财政部门要保证学校相关设施设备齐全，为数据驱动教育教学提供经费支持和保障。

4.2 学校层面：建设数据文化，完善评价机制。学校要注重管理引导和教师的继续教育培训。首先，通过定期开会、举行讲座等，鼓励教师就教育数据进行交流、分享、评价。其次，教师数据素养的提升有赖于良好的平台环境，除了营造数据文化氛围，学校还要塑造智慧校园环境，尽可能地实现教育设备的智能化和科学使用，配备数字化设备，提高数字化教学和管理水平，同时要防范教育数据伦理风险，保护学生、教职工的隐私不受侵犯。

在实现智能化、数字化校园建造的基础上，学校则要组织教师进行数据素养的培训学习，可根据教师数据知识和数据技能水平、教学科目要求分组，选择合适的课程，高分带动低分，组内组间互相学习交流，实现共同进步。除了政府政策，学校也可建立教师数据素养评价考核机制，作为教师综合考核的内容之一。同时也要注意关注教师情感需求，减轻教育信息化压力和焦虑等等。

4.3 教师层面：提高内在动力，改进教学实践。教师是数据驱动教学的主要参与者和实施者，应该全面认识教育大数据，主动培养数据意识，积极采取多种措施提升自身的数据获取、分析和处理能力，主动在教学实践活动中应用数据进行教学决策。首先，教师要树立终身学习理念，提高学习内驱力，不断更新知识结构，适应时代变化和教学要求。通过网络进行线上学习，教师可以学习数据素养的相关课程，学会简单的数据处理软件(如Excel、SPSS等)的操作，来分析学生学习成绩、教学资源等数据，了解学生的学习兴趣、学习需求，分析原因，及时调整教学方法，改善教学效果。通过分析、合作、研究、分享、总结、实践，教师能够增强数据意识和数据使用的信心，数据素养也得以提升。

如今，智能环境与教育教学的不断融合，对中小学教师的数据素养提出了更高的新的要求。智慧黑板、教学检测系统、智能阅卷系统、教师教学资源平台等教育技术和教学装备的出现正悄然改变着以往的教学理念与模式[8]。通过穿戴智能手表等设备，可以实时记录师生的心率、脉搏等生理状态数据；利用情感识别技术可以采集教学活动中师生的表情、言语、行为等数据，以此来分析、推断教师与学生当前的情感和态度[9]。但是，教育的对象是人,真正的教育离不开教师的道德熏陶与榜样指引,智能时代的教育是人机互动、合作完成的。作为教育领域重要的角色，教师要学会提升并运用自己的数据素养，以人机结合的思维方式，借助智能设备，更好地促进教学。