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大数据的学习计划范文1
【关键词】大数据;计算机文化基础;教学改革
在当今社会面临全球化和新技术革命，特别是信息技术革命的挑战时，基于技术的教育变革的重要性和紧迫性也日益明显。技术推动《计算机文化基础》教学变革已经成为现实，作为一线的教育工作者，我们思考的是应该怎样突破？
一、学好《计算机文化基础》的要素研究
经过元分析和数以千万计有效教学及课堂指导成果的综合分析研究，普遍认为以下三个要素是影响学生学好《计算机文化基础》课的最重要要素。
1.学生的学习动机和对自己的挑战性期望。学生能否进入到《计算机文化基础》学习的过程之中的前提是：他有没有学习的兴趣，有没有学习的爱好;学生能否提高质量的学习的关键是：在有了兴趣和爱好之后是否对自己有一定的挑战性期望。《计算机文化基础》课程教学实践告诉我们，一个人如果没有自觉，没有自信，不会自己学习，他就始终不会摆脱灌输式的被动学习，而且学得非常艰苦。任何一种教学改革，如果能够激发学生的学习兴趣和爱好，能够让学生产生对自身的挑战性期待，它所带来的学习效果一定是最好的。其实学生学习的不成功，最关键的是自己始终认为是一个失败者。
2.在合适的学习时间内给予学生广泛的有效的《计算机文化基础》学习机会。我们的学生不缺学习时间，和国外的学生相比，我们的学习时间够长的了。谁都明白这个道理，学习的成效并不决定于时间的长度，而是单位时间内的效度。所谓有效的学习机会，包括为学生的《计算机文化基础》学习提供多元化的课程和创设良好的学习情境等多个方面。
教师要根据《计算机文化基础》学习内容、学习对象的特征来设置学习情境，情境可以是具体的，也可以是抽象的;可以是逻辑性的，也可以是形象化的。但我们的校本课程是点缀性。我们的许多学校，真正的适性课程是比较少。
3.教师教学的针对性。有效学是具有个性化和针对性。所以教师征对《计算机文化基础》教学要关注两个词，一个是个性化，一个是针对性。我们的课堂教学，如果能从学生不同的学习需求来设计，而且能针对每个人的突出问题和特殊需求来开展教学，效果一定会非常好。
二、关于《计算机文化基础》教学针对性的思考
在影响学生学业的三个重要的因素中，有一个特别重要的因素，就是教师教学的针对性。所谓教学的针对性，至少应该包含以下三层含义：
1.通过准确的评估，在《计算机文化基础》教学时精确地知道每一个学生的优缺点。
2.在《计算机文化基础》教学中知道什么是合适的指导，特别是在什么时候，使用什么，怎么使用该课教学策略和相应的资源。
3.在日常工作中，使用《计算机文化基础》课堂结构、程序和工具来进行有区别的指导和针对性教学。
《计算机文化基础》的针对性教学意味着保证学生在他们最近发展区域内进行课堂学习活动，使他们的能力和要接受的挑战适应。理想的《计算机文化基础》教学状态是：教师能精确地知道每一个学生当前的起点和学生需要什么样的帮助才能进入下一个能力层面进行学习。现实的课堂，我们的教师根本做不到这一点。
个中原因，大致有一下几个方面：
1.《计算机文化基础》教学的目标指向有偏差。从狭义的角度去理解教该课学目标，应该是培养独立的思考者和终身学习者。而我们目前的教学从不考虑学生的个性差异和发展差异，教学就是为了让每一个学生都能得到好的分数。
2.传统的课程学习诊断方式的局限。一如KHAN所言：“标准化测验本身并不槽糕，但糟糕的是它没法对学生的每一个方面作出评估。”他希望将来的招生官关心的不再仅仅是学生的考试分数，而是他们为达到学习目标所付出的坚持不懈地努力过程。他说，如果他是招生官，他会关心有哪些学生在学习过程中展现了不俗的毅力。
3.我们的大班化教学，在一定程度上制约了教师对学生个性差异和发展差异的了解。
在某种意义上，尽管信息技术有了突飞猛进的发展，但对学生全息分析的数据工具尚未开发成功。教师凭借教学经验获得的数据不仅不全面，而且不客观，总是带有老师的主观色彩。
三、大数据给教学改革带来机遇
1.理解大数据
“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和GoogleFile System（GFS）的，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
2.大数据为教学改革带来的机遇
教学最基本的要点是：只有当教学足够精确并直接建立在学生已有基础之上时，且将学生更高一层能力时才是最有力的。如果教学没有针对性，学生或者花费太多的时间从事过于简单、不涉及学习新东西的活动上，或者太难、涉及学习或再学习太多新东西的学习活动上花费太少的时间。
大数据应用于《计算机文化基础》课堂教学，最大的影响是它有能力去关注每一个学生的微观表现。传统教学方式下我们获得的数据有两个显著的特点：一是宏观整体性的，即通过检测分析、问卷调查等方式获得学生整体的学业水平，身体发育与体质状况，社会性情绪及适应性发展等。第二是经验感知性的，即教师根据多年的教学经验和日常的观察给出对学生的大概评价。运用大数据技术，不仅可以获得一个学生在一节40分钟的课堂中所产生的全息数据约5-6GB，而且可以对这个学生在课堂学习过程中的各种行为表现，情绪态度等进行全方位分析，得出学生学业的优缺点和对待学业的态度等。如果大数据技术能广泛地运用于课堂教学，那么我们在课堂中进行针对性教学就有了可能。
这种可能的实现，需要同时具备以下四项：
第一，一套有力的评估工具，这套工具与《计算机文化基础》每堂课的学习目的相匹配，它使教师每日获得有关每一个学生进步的准确的、综合的信息，这套工具的管理使用不会过度干扰正常的课堂秩序。
第二，一个不用太多时间而又能捕捉到过程评估数据的方法。自动分析数据，并把数据转换成可有效推动《计算机文化基础》教学的信息，使教师很快即可做出《计算机文化基础》教学方案，而无须等到将来。
第三，一种使用每个学生的评估信息来设计并实施《计算机文化基础》个性化教学的措施，为《计算机文化基础》教学而评估成为提高教学针对性的教学策略。
大数据的学习计划范文2
个性化教学就是尊重学生个性的教学，必须根据每个学生的个性、兴趣、特长、需要进行施教，亦即学生需要什么，教师便授予什么，学生完全是一种自主性的学习。个性化教学也就是孔子所倡导的“因材施教”。那么，在大数据时代的今天，作为教师如何实施个性化教学，从而实现因材施教呢？
1.利用大数据的规模性了解学生差异。
每个学生都是不同的个体，有着鲜明的个性，因此，作为教师，首先要做的就是深入了解学生，这样的教学才有针对性。大数据的特征之一就是规模性，规模性指的是巨大的数据量以及数据规模的完整性。因而，教师完全可以凭借数据库中巨大、完整的数据了解学生诸如家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平、认知水平等数据。教师只有真正了解了学生的发展情况，才能制定合适的学习计划，学生才会对学习产生兴趣，才会进步。
2.利用大数据的高速性营造和谐氛围。
美国心理学家罗杰斯曾说过：“成功的教学依赖于一种真诚的尊重和信任的师生关系，依赖于一种和谐安全的课堂氛围。”课堂上，让思维的火花翻新，让智慧的结晶生辉，让课堂百花齐放，形成师生互相尊重与信任的氛围，这应该是最理想的课堂状态。大数据的特征之二就是高速性，高速性指的是数据流和大数据的移动性，现实中则体现在对“实时性”的需求上，即能在第一时间抓住重要事件的发生信息。课堂上，教师可以利用大数据的这一特征，时时关注学生多样性学习动态，包括学生不同的表达方式、不同的解题思路、不同的探究结果，对有独到见解的要实时鼓励，对有误解偏差的要实时纠正，对有需要完善的要实时补充，如此，学生才能积极主动、充满自信地学习。
3.利用大数据的多样性选择学习方式。
个性化教学的落脚点是实现个性化的学习，教师应鼓励学生选择自己喜欢的学习方式。学习方式是学习者一贯表现出来的具有个性特点的学习策略、学习倾向的总和。选择自己喜欢或习惯的学习方式，对学习者而言能达到事半功倍的效果。大数据的多样性，指的是有多种途径来源的关系型和非关系型数据。互联网时代，各种设备通过网络连成一个整体，这意味着数据的种类变得繁多，除了简单的文本信息外，还可以对传感器数据、音频、视频、日志文件进行点击，获取可用的信息。这个时候，教师鼓励学生选择自己喜欢的方式，自己感兴趣的数据，个人或小组均可，开始或自主或合作的探究学习，完成学习目标，提高综合学习能力。
4.利用大数据的价值性落下点“睛”之笔。
任何学生的学习活动终究离不开教师的点拨与引导，唯有这样，方能醍醐灌顶，学有大成。互联网女皇marrymeeker在2012年论及互联网发展趋势中，用生动的图像来描述大数据的价值性：一幅是整整齐齐的稻草堆，另一幅是稻草堆中一根缝衣针的特写。寓意是通过大数据的帮助，可以在稻草堆中找到你所需要的东西，哪怕是一根小小的缝衣针，这就是大数据的价值性。那么，在课堂上，教师可以利用大数据的价值性，呈现出不同层次的难点予以解决，对不同层次的学生状况予以评价、对不同层次的学习能力予以拓展。
二、个性化教学应注意的几个问题
1.忌从数据化回到数字化。
数据化和数字化的区别在于，通过数据我们可以了解并理解一个学生，而通过数字我们只能看到一个学生的表象，这对学生的发展是绝对没有好处的。我们不得不承认在实施素质教育的今天，仍有一部分教师注重应试教育，看分识人，唯分对人，不习惯、也不喜欢看数据评价，这便与大数据时代下个性化教学相悖了。
2.个性化教学不是对传统教学的全盘否定。
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关键词：大数据;教育领域
大数据（big data），又名巨量资料、海量资料。麦肯锡全球研究院报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》对大数据所做定义如下：大数据是指数据量大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。大数据必定具备四个特征：容量大（Volume），指数据的存储容量单位已经由GB、TB上升到EB、ZB、YB，甚至更高的级别;速度快（Velocity），指海量数据的创建、传输和分析速度快，一般要求响应时间要控制在秒级单位内;类型多（Variety），指数据类型多样，除了结构化的事务数据，还包括半结构化的网页数据、非结构化的视频和音频数据;价值高（Value），指数据价值密度低，但海量数据综合价值总量很高。
大数据时代的来临对各行业都产生了深刻的影响，教育领域也不例外。学员的学习行为、思维方式，教员的授课理念、教学方法，学校的教育管理、教学评价无一例外都受到大数据的影响。教育领域必定会在大数据技术的推动下发生深层次的、多元化的创新与变革。
一、大数据对教育领域的影响
1.教育理念与教学评价被迫革新。教育作为社会子系统的重要组成部分深受社会形态影响，现代的教育体系几乎是伴随着工业社会发展同步发展的。市场的扩大与提高，对劳动者劳动技术与经验的要求远远高于个体层面的文化修养，合格劳动力的衡量标志是能不能解决问题。这一实用主义特点对教育领域的影响是巨大的。传统的教学评价不论对学员还是对教员，总是依赖能力测试，通过考试分数的数理统计分析来评价学员与教员。在大数据时代，则是跟踪记录教员与学员教与学的长期行为并对之进行分析，采用过程性、归纳式、多元化的方式进行评价。
2.个性化教学得以真正实现。运用大数据技术，在线平台能实时记录每一位学员的学习行为，教员获得全面丰富的数据内容后利用数据挖掘技术加以整合分析，不但能掌握学员个体的学习状态、知识接受水平，还能了解哪种教学方法对该学员最有效，以及该学员具体的薄弱点。教员根据这些数据就可以针对学员个体因材施教，制定个性化的教学方案、教学活动和学习计划，教学工作真正从共性化的群体教学转向了个性化的个体教学。个性化教学的实现能大幅提高教员的教学质量和学员的学习效果。
二、大数据在教育领域的应用模式
大数据在教育领域的应用模式本质上就是数据的生命周期，即数据获取（学员使用在线教育系统）、数据存储（系统将学员的在线学习行为记录下来存入数据库）、查找与分析（进行数据挖掘，预测学员的各项表现）、可视化（对数据挖掘和预测结果进行可视化处理）、决策（教员与教学管理人员给予学员指导与支持）。
1.教育者角度的应用，即教学领域知识模型构建。大数据教育系统对现有的教学内容建模后通过数据挖掘、学习分析和在线决策各子系统，研究各专业学员所必须掌握的教学知识点、教学单元与教学课程之间的逻辑关系，最终重新构建领域知识结构，对现有的教学内容与方法进行改革，达到提高学员学习效果和教员教学效率的目的。
2.学习者角度的应用。（1）个性化课程分析。大数据教育系统首先获取某个学员以前的学习表现，从已毕业学员的成绩库中匹配与之相似的学员，分析已获得的成绩和待选课程表现之间的相关性;然后通过学习满意度调查问卷分析评估学员个人情况;再结合专业课程的重要性，为学生列举课程清单。并向其推荐有可能取得优秀成绩的课程。（2）辍学行为预警。大数据教育系统可以记录所有学员的课程学习信息，进行教学情况实时监测。当旷课、违纪、课堂表现等与辍学行为相关的关键因素发生变化时，系统会及时对学员行为做出评估，并在风险达到一定阈值时向教育管理方发出预警，使教育管理方有足够的时间在辍学行为发生前进行提前干涉。（3）助学需求预测。大数据教育系统可以通过收集校园卡的生活与消费记录，以一日三餐为主要权重指标对生活必要开销进行计算评估，当发现某学员的消费明显低于预警线时，会主动通知学校相关管理方，由相关部门与学员进一步沟通，并进行相应调查，判断该学员是否需要助学帮助。
3.其他应用。当大数据教育系统与其他领域的大数据系统互联互通后能发挥的作用不可估量。比如，与社保、医疗、金融、公安、政府等大数据实现安全共享后，教育系统内所有学校与学区内的情况可以从各个角度可视化地展现在出来。大数据系统既能帮助学员从选择学习合作小组到职业规划的制定等各个方面进行辅助指导，也能帮助国家层面的教育管理者制定宏观教育政策、调整教育改革方向、分配教育资源。
总而言之，大数据在教育领域的应用惠及该系统内学员、教员、教育管理者、教育研究者等所有人员，它是未来教育发展的必然趋势。但作为新生事物，大数据具体的应用还不成熟，需要在实践探索中不断改进完善。
参考文献：
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在课改初期，笔者也尝试进行了多媒体信息技术与数学学科教学整合的研究，实验下来，觉得有两点还是比较迷惘，一是更多时候是为了应用技术而技术，技术并不是不可替代，并不能真正促进课堂教学的改革；二是技术的引入，并没有对教育环境和教育现状造成实质的影响，学生并没有取得长足的发展，所以对整合的有效性也产生了质疑。近两年来，大数据浪潮汹涌来袭，笔者又对信息技术与学科教学整合进行了深化研究，在利用数据处理的方法来提高数学教学的实效性这一方向做了几点探究。
（1）在课上的研究。在课堂研究的过程中，笔者利用软件建立了课堂学习平台，在每天的学习过程中，利用平台搜集学生上课的所有数据，日积月累，从而形成一个数据仓库，面对数据仓库，我们不仅仅是对数据进行简单的统计，而是利用现代化的数据处理技术去研究数据仓库中各种数据所隐含的丰富信息，根据分析的信息笔者不断完善课堂教学设计，希望能更好地揭示错综复杂的教育现象的本来面貌。
（2）课堂前后的研究。2013年笔者引入一套课后评价反馈测试平台――“家教新干线”， “家教新干线”是学生在线学习的一个平台，是学生个性化的学习，他们的学习行为的数据都自动生成并留存，一方面易于他们后期的学习行为评价和评估，还能让学生根据个人的学习数据制定相应的学习计划；另一方面笔者也不用再基于自己的教学经验来分析学生的学习中偏好、难点以及共同点等，笔者只要通过分析整合学习的行为记录轻而易举就能得到学习过程中规律，可以利用数据挖掘的关联分析和演变分析等功能，在学生管理数据库中挖掘有价值的数据，分析学生的日常行为，可得知各种行为活动之间的内在联系，并作出相应的调整与对策。
通过一段时间的实验，笔者认识到，我们现在所谓的信息技术与学科整合、在线教育和数字化校园，都仅仅只是数字，还谈不上数据。随着互联网、云等综合技术的成熟，越来越多的数字云集在一起，才形成了数据。处于信息化的时代，学生获取知识的途径不再是课堂，获取知识的主要途径变成了网络和线上学习，而我们传统的课堂，也将成为交流学习成果，答疑解惑的场所。这又使笔者联想起比尔・盖茨的一段话：“五年以后，你将可以在网上免费获取世界上最好的课程，而且这些课程比任何一个单独的大学提供的课程都要好。”的确，现在我们的教育，正在向这个方面转变，这不正是大数据环境下的教学探索吗？
“越来越少的课堂，越来越多的网络；越来越少的讲授，越来越多的交互；越来越少的编制，越来越多的合作；越来越少的办公室，越来越多的实验室……” 这些场景也许你曾经不敢想象，但确实已经随着技术的倒逼，悄悄渗透到了教育领域。千百年来，作为教育工作者，都是想把教师的思维逻辑或者书本的思维逻辑连同知识容量一起拷贝到学生的大脑中。但是事实证明这些努力只是部分有效，这些仅仅是一个基础学习，不能造就人才。随着信息学和行为学的研究深入，人们才逐渐认识到，教育真正的最高境界，是发掘学生自身原有的动力和天分。教育到了变革的关键时期。我们作为教育工作者，应该向大数据时代、知识时代跨越，知识将无所不在。笔者认为我们目前教育正在进行或者未来必定主流的模式将是：视频成为主要载体，教育资源极其丰富；翻转课堂；按需学习；终身学习；不以年龄划线；远程教育的提法将消失；距离不再是问题，在学校之外进行，等等。
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关键词：信息化教学，高职院校，教学能力
随着科学技术的飞速发展，信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面，全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。目前，人工智能、大数据、虚拟仿真等现代信息技术广泛应用于教育教学过程，促进了优质教育资源的全面覆盖，缩短了不同地域间优质教育资源调配差异，实现了教育公平。在“双高计划”建设背景下，全面提升高职教师信息技术应用能力，充分发挥信息技术教学优势，运用信息化教学手段进行教育教学，有利于提升高等职业教育人才培养质量。
一、信息化教学的理论依据
人工智能、大数据、区块链、移动终端、物联网、大数据等新兴技术，促进“互联网+”融合，推动职业教育信息化发展，是适应教育现代化的必然趋势。越来越多的职业院校教师能够主动利用信息化技术及平台，探索教学方法。信息化环境下的教学与传统的教学方式相比，具有教学方法灵活、交流互动手段多样、教学资源丰富等优势。
二、教师信息化教学中存在的主要问题
从近几年信息化获奖作品的质量和参赛数量来看，高职院校对信息化给予极大的热情。大部分职业院校不惜重金打造比赛作品，从VR、AR等先进设备的引进和视频的拍摄等各个环节都耗费了大量的人力、物力，但是，学校管理者和教师没有真正认识到信息化教学对促进教学模式改革、教学理念更新的重要性。大部分教师在教学活动中还是简单地利用计算机、互联网、投影等，教学设计没有新意，没有创设情境，学生的主体地位没有得到充分的发挥，教师缺乏将信息技术与专业课程进行整合的能力。
三、信息化教学能力大赛对提升教师信息化能力的促进作用
（1）创新了教学模式。信息化教学环境依靠互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能、虚拟仿真实训室、全息投影等技术来创设和营造情境，使授课、学习、评价等与教学流程相关的各个环节全部信息化，这样不仅为教师提供了优质的教学资源和灵活的教学模式，也为学生提供了多样化的学习途径与学习方式。（2）创设教学环境。获奖作品越来越注重利用信息化教学创设教学情境，激发学生学习兴趣。比如《影视鉴赏》，在传统教学中，教师一般是通过播放影视作品，引导学生感知人物形象，分析人物形象，掌握人物形象的塑造手法。信息化教学改变了传统教学方式，教师主要采用任务教学法，借助蓝墨云班课，自主微课，使学生对电影中的人物形象有初步的认识，学生在头脑风暴区上传喜爱的电影人物图片、在讨论版推荐影片，教师汇总后针对性地挑选并制成数字电影库，为课堂练习做好准备。（3）推动了教学资源的开发与建设。综览近几年获奖作品不难发现，大赛越来越重视教学资源的开发和建设。在线开放课程已成为职业院校必备的教学平台，为了在比赛中取得优异成绩，大部分职业院校从2016年开启了在线开放课程的建设历程。各省教育主管部门为了鼓励职业院校建设在线开放课程的积极性，开展了省级在线开放课程的评选，从政策、制度、评优等方面加大了在线开放课程的倾斜力度。
四、高职教师信息化教学能力提升的有效途径
（一）国家层面
1.以提质培优为契机，全方位提升高职教育信息化水平。“双高计划”和职业院校提质培优对职业院校提升信息化水平有明确指出，职业院校要加快智慧校园建设，适应“互联网+职业教育”需求，运用大数据、云计算、物联网、VR/AR、人工智能、5G网络、区块链等信息技术和教育理念的最新发展，构建信息技术支持下的教学空间、工作场所和虚拟场景及其相互融合的环境，促进学生自主、泛在、个性化学习。智慧教室、虚拟仿真实训室、虚拟工厂的不断完善，教学模式的改革，师生信息素养和信息化教学能力的提高，促进了信息技术与教育教学深度融合，提升了教师信息化水平。2.不断完善信息化教学大赛制度，积极转化大赛成果并广泛共享。国家对提升职业院校教师信息化水平非常重视，在中国特色高水平院校的申报环节中，把信息化国赛获奖经历作为必备条件之一。国家应出台转化大赛成果的制度，推动比赛成果转化。
（二）学校层面
1.推进智慧数字教室建设。全面改善学校网络条件，升级校园网主干带宽，实现无线WI-FI6和5G通信网络全覆盖，完成IPv6规模化部署。按照新一代互联网发展趋势，加快学校信息化基础设施建设，建设集现代技术为一体的智能教室，建成全向交互、全面感知、高效协同的智慧校园。运用信息技术推进教育教学改革，实施线上线下教学融合发展计划，全学段推动“课堂革命”。2.健全信息化教学考评制度。学校要高度重视信息化教学，完善学校信息化教学大赛机制，每年定期组织信息化教学比赛，积极打造优秀作品参加省级、国家级教学能力大赛，并对获奖教师在职称评定以及各种评优活动中倾斜。把学生信息化能力素养列入人才培养方案及日常学习计划中，提高学生利用网络信息技术和优质在线资源进行自主学习的能力。
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关键词：大数据时代；教师德育胜任力；转向；培养路径
随着教育信息化、“互联网+”行动的不断推进和数字校园建设、“三通两平台”工程的精准实施，教育也正式迈入了以网络为平台、数据爆炸式增长为标志、云计算为支撑的大数据时代［1］。大数据时代的来临，对整个教育系统产生了颠覆性的影响，也必将对教师的教育教学与个人发展带来新的挑战［2］，对教师的德育胜任力提出新的要求。在大数据时代，海量信息和优质教育资源的开放共享削弱了教师传统意义上的道德权威；网络化生存中的人机互动更加凸显出了师生间面对面交流和沟通的重要性；多维多变的价值观念和学生复杂的价值诉求使得教师的价值引领作用在当下显得更为沉重［3］；慕课和翻转课堂虽然减轻了教师的教学压力，但却对教师在学生的思想引领、价值型塑、人格感化和情感陶冶等方面提出了更高要求……总之，在新形势下，教师完成立德树人根本使命的重要性、紧迫性和艰巨性更加突出。教育作为镶嵌在社会系统中的子系统，其发展必须与时代潮流相适应。这种适应虽然表现在调整课程内容和结构、革新教学模式和方法、应用新兴设备和技术等多个方面，但最关键的还是在于教师要与时俱进地更新教育观念，优化知识结构，提升专业水平。教师若想在大数据这股浪潮中游刃有余，就必须以自信的姿态、主动的精神和切实的行动提升自身的德育能力。那么，在大数据时代，教师德育胜任力的内涵应如何界定？它有哪些特征？教师德育胜任力又需实现哪些转向？我们该采取哪些措施来培养教师的德育胜任力？这些问题都是当前德育研究亟需解决的重要课题。
一、大数据时代的教师德育胜任力
胜任力研究虽有将近百年历史，但真正进入教育领域却始于20世纪70年代末。研究主题聚焦在教育管理者的胜任力培养上，如美国中学校长协会构建了校长胜任力指标体系，以此来指导校长选聘和职业发展工作［4］。在我国，关于教师胜任力研究的最早文献是2003年的《未来教师胜任力测评：原理和技术》一文，该文认为，“教师胜任力指教师个体所具备的、与实施成功教学有关的一种专业知识、专业技能和专业价值观”［5］。迄今为止，我国教师胜任力研究已走过15个年头，并取得了不少有价值的研究成果，学者们从概念界定、模型构建、研究方法、胜任力测评及具体应用等方面进行了较为深入的探讨。在整个教师胜任力研究中，虽然有部分学者对教师德育能力、教师德育素养（素质）、教师德育专业化展开了相关研究，如檀传宝教授认为，教师的德育素养结构由道德与文化素养、学科专业素养和教育专业素养三部分构成［6］。但目前尚未有人提出“教师德育胜任力”这一概念并对其进行研究，更没有人结合具体的时代背景来阐述教师的德育胜任力。进入大数据时代，传统的德育环境不复存在，教育对象在不断发生变化，教师德育胜任力的概念也需重新定义。在批判借鉴国内外学界关于胜任力、教师胜任力及教师德育能力（素养、素质）等概念的基础上，并结合当前时展和社会环境对教师德育能力提出的特殊要求，我们认为：大数据时代的教师德育胜任力是指大数据时代下每个教师能够成功实施德育工作需要具备的一系列显著的个体特征；这些特征主要包括高尚的道德修养、先进的德育理念、丰富的专业知识、高超的德育能力和良好的数据素养。上述概念具有五个主要特征：一是全员性。由于“没有离开教育的教学，也没有离开教学的教育”［7］，所以“教师即人师”，每位教师都应承担起教书育人的使命。二是相对独立性。虽然教师胜任力、教学胜任力、德育胜任力三者有重叠和交叉，但德育胜任力应该有其自身的独特性。三是综合性。教师德育胜任力是由知识、态度、能力和价值观等多种因素构成的整体。四是时代性。教师德育胜任力是一个随时展的动态概念，不仅传统的德育素养不可或缺，而且教师还要“加强对时展的了解，与时俱进地进行道德学习，从媒介素养到国际理解，不断增强自身的价值敏感性和价值选择力”［3］。五是个性化。教师除了要具备通用的德育胜任力之外，还应彰显出卡里斯玛特质，表现出与众不同的人格魅力。
二、大数据时代教师德育胜任力的转向
整体而言，大数据进入教育领域，既是一场革命，也是一种挑战；既是一次十分难得的机遇，也是一种无法回避的负担。大数据在给学校德育的改革创新与转型发展带来福音的同时，也对教师德育胜任力提出了全新挑战，需要所有教师的主动适应与积极作为，但在付诸行动之前，我们有必要弄清楚大数据时代下的教师德育胜任力究竟面临着何种挑战，需要从哪些方面进行转向。1.德育思维由经验式思维转向数据式思维大数据不仅是一种信息资源和技术工具，更重要的是“一种思维方式，即让数据开口说话，让数据成为人类思考问题、做出行为决策的基本出发点”［8］。思维方式上的变革是置身于大数据时代的教师遭遇到的最大挑战。这是因为，在教育领域，教师长期以来已经习惯于依靠自身的常识、直觉、经验或有限理性进行思考和决策，而很少去倾听身边数字所发出的声音［9］。然而，大数据时代的来临使得这种经验式的德育思维难以为继，教师的德育决策需要基于数据分析而制定。大数据具有的相关性、开放性、个性化和前瞻性思维可以帮助教师采集到有关学生品德发展的海量数据，通过数据挖掘和关联分析，就能够比较全面而准确地掌握学生的兴趣爱好、个性特征、思想动态、价值取向和行为趋势等重要信息，教师就可以在此基础上为学生提供符合其需求的个性化教育服务。显然，这种数据式的德育思维具有无可比拟的优势，不仅可以为教师的德育工作打开新的思路，而且还能增强学校德育的实效性，因而也对传统的德育思维造成了巨大冲击。如今，当教师在德育实践中遇到棘手的德育难题时，优先考虑的应该是尝试着从数据视角去寻求解决方案，而不是沿袭传统思维。2.德育重心由集体式教育转向个性化服务由于师资力量、技术手段和思维习惯等因素的共同影响，当前的学校德育基本上是根据学生的平均水平和总体特征而实施的同质化教育，这使得我国古已有之的因材施教的教育理想始终难以落到实处。然而，有了大数据的支持，教师就能够观察和收集到每个学生的品德发展数据。这些数据为教师读懂千差万别的学生打开了一扇窗户，也将促使德育重心从宏观的群体教育转向以学生为中心的个性化服务。在大数据时代，学生道德需求的多元化和个性化趋势日渐凸显，教师就应该根据学生不同的品德发展水平和独特的学习风格，选择合适的德育资源组织德育教学及相关活动，其工作重心“从知识传授逐渐演变为开展教学评估，根据学生学习节奏、进度和效果，为学生设计个性化的学习计划和方案，与学生就学习效果、学习方法和学习计划等进行有效沟通”［10］。此外，学生每一种品德的形成，其知、情、意、行四个要素的发展方向和水平也不尽一致，这就要求教师能够根据相关数据识别出学生品德发展结构中的短板或不足，从而有的放矢地进行教育补救。当然，大数据只是为个性化德育服务提供了条件支持和技术可能，若要真正实现，还需要教师付出果敢的努力和行动，不断提升自身的德育素养。3.专业能力由传统素养转向数据素养大数据虽然为教师能够胜任德育工作创造了有利条件，但同时也对教师的专业能力提出了新的要求，即从传统素养向数据素养转变。首先，教师要具有强烈的数据意识，能够敏锐地察觉到海量数据中真正有价值的信息，并能快速而准确地捕捉到这些信息。其次，教师要具备筛选和清洗数据的能力。大数据的海量性和复杂性特征导致了数据的价值密度离散、容错率增大，如何通过强大的机器算法实现数据的去冗降噪和价值提纯，是教师面临的一大难题。再次，教师要拥有较强的数据解读和分析能力，能够挖掘出数据背后的隐藏价值，赋予数据特定背景，使其成为信息，再对信息进行归纳总结，使其升华为教育智慧。譬如，在一次百以内加减运算的数学考试中，甲、乙二人的成绩分别为100分和98分，如何看待这一微弱差距，不同的教师会表现出不一样的行为。数据解读能力强的教师会结合二人的知识基础、学习习惯、性格特征等相关数据，客观而准确地分析其中原因，进而在接下来的教育教学中为乙同学提供精准的个性化服务，如巩固已学知识或克服粗心毛病。反之，数据解读能力弱的教师可能会将这一差距仅仅看成是数字间的不同，出现解读不够或解读过度的现象。前者认为二者间没有本质差别而不问不顾，后者夸大二者间的差距而引发晕轮效应，这两种做法都会为乙同学的发展埋下祸根。最后，教师还要具备对大数据德育应用进行伦理审视的能力，谨防大数据在德育应用中出现侵犯学生隐私、践踏教育伦理、限制学生自由和阻碍学生发展等伦理风险。
三、大数据时代教师德育胜任力的培养路径
