上海闵行以数据驱动大规模因材施教落实“双减”
教育5月28日讯,日前,由上海市闵行区教育局主办、闵行区教育学院承办的“数据驱动的大规模因材施教”教育论坛正式召开。多位教育专家和一线校长围绕闵行的创新,探讨“双减”背景下,如何以数据为驱动开展大规模因材施教,实现教育高质量发展。
上海市教委副主任李永智、教育部基础教育司教学与装备信息化处处长张权、闵行区教育局局长恽敏霞、闵行区教育学院院长朱靖、一起教育科技CEO刘畅等出席活动并讲话。会议论坛由闵行区教育局副局长乔慧芳主持。
我国“十四五”规划提出,要建设高质量的教育体系,促进人的全面发展。中小学生学业负担问题备受关切,中央提出要落实减少学生作业负担和校外培训负担。如何在落实“双减”的前提下,真正实现减而有效、量减质提,确保高质量的教育得以实现?
闵行区立足“深化教育评价改革”,深入开展了“数据驱动的大规模因材施教”的项目,用实践探索答案。张权表示,教育部也正在聚焦改革教育模式,突出因材施教,改革评价方式,加强学生综合素质培养。他充分肯定,闵行所开展的探索,非常契合当前教育发展的趋势。
李永智认为,高质量的教育体系构建需要经历几个层次,一是优质教育资源的丰富与共享,二是教育教学模式改革。实现路径是更新教育理念,变革教育模式,推动教育各个领域、各个学段的数字化转型,最终构建高质量的教育体系。
他强调,当前教育的数字化转型要以教育教学模式改革为核心,提升师生数字素养,实现全要素、全过程教与学的跟踪评价,建设以AR、VR为形式的数字资源,将知识与能力结合,让学生更易了解和接受。
高质量的教育体系下,未来学生的学习将是基于知识图谱的自适应学习,根据教学大纲,将学科知识切成若干个知识点,再与其他学科知识点形成关联,共同构成知识图谱网络。李永智认为,这是智慧教育的核心基础,真正实现数据驱动下的智慧教育发掘学生潜质,激发学生兴趣,成就社会价值。
在上海市教委的顶层设计下,闵行区正在逐步开展区域内的教育数字化转型实践。恽敏霞介绍,入选全国智慧教育示范区以来,闵行区核心围绕“1258”工程的目标,开展创建工作。具体为,建设1个智慧教育云平台、AI学伴和AI助教在内的2个智能教学助手,服务教育管理者、教师、学生、家长和市民等5类用户,覆盖课堂教学、适性学习、课程选择、校园活动、社团参与、家校互动等8个核心场景。
目前,闵行区的数字校园建设梯队完善,覆盖率已达80%以上。区域围绕大规模因材施教开展的区校研究共236项。教育云平台一期的建设已经完成。依托AI学伴和AI助教,闵行区已经初步形成了基于学情诊断和学生画像的差异化课堂教学模式。
闵行区从智能作业入手,通过数据驱动,减轻学生作业负担。同时在多维度的数据分析下,开展大规模的因材施教。朱靖向与会嘉宾分享,围绕“1258”的工程目标,在学生学业表现领域,搜集学生作业数据。
她和团队为作业数据设计了一套不同维度的分析模型,比如知识点背后反映的认知能力和学习品质差异,对学生实行分层教学。这些分析结果还为精细化教研提供支持,通过对作业难度、作业时间和作业效度的分析,提高作业质量。这些分析数据同时还为教学管理和评价策略提供了指导。
一起教育科技CEO刘畅认为,要实现“双减”背景下的高质量教育,需要借助技术与评测数据,打造高质量的作业和高质量的课堂。
他分析高质量的作业,难度要适合不同学生,作业内容匹配课时的教学目标设计,作业时长合理。针对作业的数据分析不仅要指向精准教学,更应聚焦学生能力的诊断,关注学生能力发展。高质量的课堂则是基于测评的数据反馈,不断更新迭代,经学校教研组或区域教研员精心打磨而设计,通过数据倒逼老师关注,课堂中哪些行为能够真正有利于教学目标的达成。
中国教育科学研究院国际与比较教育研究所所长王素也认为,作业频次高,数据量大,对作业数据的搜集与分析可作为重要的“诊断”依据。她指出,因材施教的核心,是能够诊断出“材”的特质。诊断的关键是,搜集学生学习行为数据,建构模型,分析学情。还要有有效的诊断反馈。对于技术赋能下的智慧教育,她也提醒,要改变老师的教学方式,否则技术就可能会变成应试教育的帮凶。
推动教育的数字化转型,构建高质量的教育体系,离不开数据。江苏师范大学智慧教育学院院长杨现民结合在多所学校开展的研究分享,教学大数据的趋势之一是,数据贯通教学的全流程,助力教师教学活动的精准化设计与实施。另外,全维度、多模态教学数据的采集与分析已经成为学习分析技术重点关注的方向。
会上,还有多位闵行区一线校长分享,学校借助技术和数据开展因材施教的实践探索。为更全面展示教学,5月27日,上海市闵行区实验小学、上海市闵行区教育学院附属友爱实验中学和华东理工大学附属闵行科技高级中学又分别举办了多场公开课,展示多个学科在课堂中应用技术实施个性化教学的情景。上海市电化教育馆副馆长潘丽芳、浦东新区教育发展研究院原院长顾志跃、上海师范大学教授黎加厚作了精彩的专家点评。
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- 编辑:崔雪莉
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