数据驱动的差异化教学决策：症结、逻辑与机制.docx

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1、数据驱动的差异化教学决策：症结、逻辑与机制摘要：差异化教学是尊重学习者个体差异，推进个性化教学的重要手段。传统的差异化教学形式，主要由教学常规、惯习和经验驱动，其成效和影响一直停留在预设的假想空间中，缺乏来自实践的支持。数据驱动的决策范式由于切合目标指引、反馈调适以及持续干预等教学理念，逐渐成为差异化教学领域的理想范式。然而当前数据驱动的差异化教学决策，由于教师差异化教学技能的缺乏、旧有经验的桎梏以及追求公平抑或效率的价值观影响，还存在误将能力分组等同于差异化教学、易陷入“形式差异”与“自动差异”的窠臼等问题。为确保教学决策的效果，数据驱动的差异化教学决策应在数据筛选、标准预置、价值判断、规则

2、制定过程中，遵循从经验和直觉走向规范和客观的基本逻辑，尽量排除教师主观偏见的影响。这需要在行动上通过完善培育机制、构建支撑体系、促进公平与效率的动态平衡，以及加强效果评估等构建支撑数据驱动的差异化教学决策施展的长效机制，以保障差异化教学行稳致远。关键词：差异化教学；数据驱动的决策；个性化教学;教学决策；能力分组一、引言正如世间没有两片完全相同的树叶一样，每个学习者都是不同的个体。学习者差异可以表现在准备程度、学习风格、成就动机、个人兴趣、知识经验和生活环境等多个方面（陈仕向，2015）,在类型上又可分为个体间差异（不同个体之间的差异）、个体内差异（个体不同于他人的特质）、阶段间差异（发展和成长

3、过程中生理和心理表现出的阶段性特征）和群体间差异（不同的教育思想、教育方法、学校和社会环境）（杭州市天长小学差异教育实验组，1999） o学习者之间的异质性（差异性）是绝对的，而同质性只是相对的。这种差异的存在，正是中国教育两千多年来对“因材施教”不懈追求的原因。从公平、全面理念来看，尊重学习者个体差异，推进个性化教学是教学改革的必然使命，也是教师教学决策的最终旨归。学术界普遍认为学习者的差异可以是一种教学资源，但具体如何应对和利用差异却是教师面临的重大挑战（薛欣晨等，2017；管锡基等，2021；胡姣等，2021）。21世纪初，美国学者卡罗尔汤姆林森（Tomlinson, 2001 ）率先提

4、出了 “差异化教学”的定义，即教学要确保学习内容、学习方式与学习者的准备水平、兴趣等相匹配。这一教学理念认为：当学习者的个体学习水平得到相应支持，或者课程与学习者真实的生活经历相联系，或者课堂创造一种让学习者感到被重视和被欣赏的环境时，学习者的学习效果更好。学校的根本使命就是最大限度地发挥每个学习者的潜力，从而使所有学习者都不断取得进步。实施差异化教学是实现这一目标的基本要求和路径(Pettig, 2000) o尽管教育理论界和实践界都已经充分认识到开展差异化教学的必要性，但学校教育一直没有很好的办法来推动。传统的教学常规、惯习和经验驱动的差异化教学，其成效和影响一直停留在预设的假想空间中，缺

5、乏来自实践的支持。教师如何识别学生的个体差异？如何根据这些差异来作出决策？数据在这一过程中起着哪些支撑作用？哪些是似是而非的经验套路？哪些是已经验明的分析逻辑？学校教育需要构建何种稳固的机制来践行这一行动准则？这些疑问随着教学决策逐步走向以数据为支撑的科学、客观和实证范式，需要得到进一步阐释和破解。二、差异化教学决策现状1 .能力分组与差异化教学针对学习者的差异，一线教师在长期实践中不断继承沿袭，形成了一套以分组、分层和分化为主的经验性教学决策的策略，这一思路逐渐演化成了教师差异化教学决策的固有惯习。其中，分组教学作为差异化教学的一种典型形式，已被广泛应用于中小学课堂。近年来围绕能力分组相关问

6、题的学术讨论不绝于耳，但其适用条件和注意事项尚未引起一线教师的广泛重视。教师往往出于思维惯性在教学中不自觉地采用了分组策略，并认为自身在践行差异化教学。然而，差异化教学并不等于能力分组。能力分组通常根据能力、年龄、学科内容和专业项目（拔尖或卓越能力、特殊教育、母语类别等）对学生进行分组,如将学习者分为表现不佳学生组（扩展教学组）、表现一般的学生组（基本教学组）和表现较好的学生组（缩短教学组）。这种操作同差异化教学在本质上是有区别的，主要反映在对能力及其发展的基本看法、用于规划课程和教学的数据更新频率以及实际发生差异的时间和方式，以及使用差异化策略的多样性上（具体如表1所示）。能力分组的逻辑通常

7、体现在对学生能力和状况的固定认知上，而差异化教学超越了对学生的简单分组，需考虑课程内容、节奏和呈现方式对不同技能水平、学习风格和学习兴趣等个性化需求（Tomi inson,2014）的支持。因此，能力分组只是差异化教学方法的一种。差异化教学还包括调整学生接受教育和掌握课程科目的时间，改变课程教学材料以及教学指导策略、方针、系统、模型、框架和工具包等。表1能力分组和差异化教学的对比长期以来，能力分组一直是一种有争议的做法，因为相关研究并没有具体说明在不同的小组中教师的指导策略是如何发生变化的，也没有探讨学生分组对教师的成就期望、偏见以及教师的惯性或成长心态可能产生的影响(Gamoran,2011

8、) o能力分组的有效性取决于教师是否将教学小组的组建过程建立在各种数据资源(不仅仅是成绩数据)基础上,即分组所教授的技能、分组构成的灵活性、学习材料和学习时间都因组别而异。此外，出于教育公平和伦理的考虑，任何时候一个分组的成功都不应以其他小组的失败作为代价。教师基于经验而不是基于学习者实际表现水平所作出的分组决定，可能导致扩展教学组遭遇低期望、低要求的教学,从而得不到补充教学的机会，进一步削弱他们的学习表现。而且，年幼儿童被安排在低能力小组的时间越长，就越不利于他们的健康成长，因为他们可能会在展现自己的潜力之前被贴上“能力低下”的标签。而能力强的学习者也可能因为无差别的教学从而失去学习兴趣。另

9、外，教师会根据自身所追求的目标不同，选择不同的差异化教学策略，而这种选择往往与他们对学生能力以及相应学习目标的个性化感知有关。旨在追求学习者群体发展的教师主要关注所有学生是否一起达到最低的成绩水平，这意味着他们会将额外的时间和精力投入到成绩较低的孩子身上，以便其达到最低的测试水平，即使这是以牺牲能力较高的孩子的发展为代价。而以学习者个体发展为目标的教师主要关注如何帮助所有孩子发挥自身最大潜力，这意味着教师会在能力较低和能力较高的学生之间分配注意力。教师针对不同能力水平的学生或群体拟定适合其发展的目标，这可能会进一步扩大能力较低和能力较高学生之间的差距。2 .基于经验、直觉的“形式差异”与基于技

10、术的“自动差异”在实际教学过程中，教师基于数据的差异化教学决策呈现出明显的程序化特征。林恩福斯等(Fuchs etal. , 1998)曾提出两种基于数据的决策类型：常规调整和专门调整。常规调整是指课堂一般性的教学变化，如座位或分组安排、目标设定和课堂材料选择等。而专门调整是指根据学生的表现数据对课堂教学本身的调整，如引入新的教学策略来解决学生在概念理解上的困难等。大多数教师只使用常规调整来定义教室范围内的数据使用，很少用这些数据来调整他们的教学方法。总体来看，获得数据反馈后，教师的主要反应是不改变授课方式（Wachen et al. , 2017） o教师通常认为数据更多报告的是学习者成绩之

11、间的对比状况，并不能指明学习者认知理解上的误区和难点。因此，他们倾向于采用与上一次教学相同的方法来教授下一个主题或概念，或者按照惯例指派学生进行同伴互助辅导。这种以经验和直觉作为主要支撑的形式化的差异化教学决策思路，因为缺乏依据、不够客观和比较随意，在教学中逐渐暴露出一些问题。而以智能分析技术为核心的各类教育平台在差异化教学效率上迈出了一大步，系统可以及时分析学生的学习情况,生成学生个体的阶段性学习分析报告和错题集，并针对其存在的薄弱环节，推送个性化的教学资源。当前，这种自动推送功能虽然在一定程度上解决了学生的个性化学习和教师教学分析的问题，但智能平台的设计逻辑仍存在着一定的教学公平和伦理考量

12、缺陷。首先，基于算法的内容推送逻辑、数据采集维度和价值评判标准仍然是由过往的人工经验预设的，并不会随着学习者发展和教学情境的变迁而有所改变,通常不具有扩展性、动态性和创造性，也就无法解决学习风格及时甄别和过程路径动态适应的问题。其次，自动分析的结果仍然需要教师作出决策判断。譬如，通过系统统计发现某道测试题学习者正确率较低（10%答对），教师因此决定采取重复讲授策略，这一选择无可厚非；但对于正确率较高（95%已过关）的题项是否就意味着无需重复讲授？这些个别错误的原因是否需要进一步收集？倘若不采取进一步的改进措施，那对于少数比例的学生是否公平？因此，如何处理人机协同背景下的差异化教学决策，将是当前

13、智慧教学环境下教师面临的新课题。三、数据驱动的差异化教学决策症结1 .差异化教学技能的缺乏实施差异化教学对教师来说并非易事。教师面临着时间、材料、物理空间和人员等方面的障碍（Roiha, 2014）。同时，教师也缺乏相应的差异化教学技能。通过多年的实践探索，教育理论界已经达成共识，学生在学习准备、学习兴趣和学习状况方面的差异可以通过建立学习团队，制定高阶学习目标，开展持续评估、反馈教学、灵活分组和强化任务等方式解决（Tomi inson, 1999解数据驱动的决策（Data DrivenDecision Making,以下简称DDDM）由于比较切合目标指引、反馈调适以及持续干预等教学理念，逐渐

14、成为差异化教学领域的理想范式。DDDM主要是指使用数据为教育决策提供信息的过程，它假设教师在课堂上将产生基于数据的差异化教学实践，这些原始数据可能会因为教师个体的情况和判断指向完全不同的解决方案。而教师一旦作出并实施了基于数据的差异化教学决策，就可以收集新的数据来评估这些行动的有效性，从而形成支持决策的数据收集、组织和综合的连续循环，进而不断提高学生的成绩。需要强调的是，作为决策过程的一部分，数据必须转化为可用的知识，即数据需转化为可操作的步骤，才可能超越数字及其统计属性，产生持久的教学效果(Mandinach et al., 2008) o在课堂上实施教学调整计划是DDDM的最后一步，也是最

15、具挑战性的一步。DDDM实施的效果很大程度上取决于这一步的执行质量，它要求教师能够根据学生进步状况和学生需求变化来调整他们的教学(Visscher, 2016) o而如何根据学生之间的差异表现进行差异化教学对许多教师而言都是棘手难题。教师往往能够较好地使用学生评估数据衡量学生的理解水平，但却较难使用这些数据调整后续教学。因为知道如何解释和分析数据,与知道如何用数据改善课堂实践，是教师专业发展中两个不同的技能集。大多数面向教师的数据应用培训只教授教师如何访问数据管理系统或如何对数据进行操作加工，鲜少涉及教师如何利用数据进行差异化教学等问题。相关培训项目一般假设教师在课外发展这些数据操作技能，其课堂行为也将随之发生变化(Desimone, 2009)。实际上，教师在课堂上开展差异化教学远比理论设想得更复杂。在决策过程中，教师需要将数据与专业知识、教学经验相结合，将其转化为改进教学过程的具体知识，从而做出具体的教学方案和行动计划。这一过程取决于教师基于数