近年来,信息化环境下的教师专业发展研究,成为教育研究的焦点。回顾教师专业化发展的历史,哪些专业模式是比较有效的?在现在的互联网+、云计算、大数据时代,教师还需要什么样的能力?这些新的理念、新的技术,在教师专业发展方面,带来了哪些新的实践?在教育信息化进程当中,有哪些新的方法论?

  近年来,信息化环境下的教师专业发展研究,成为教育研究的焦点。回顾教师专业化发展的历史,哪些专业模式是比较有效的?在现在的 、云计算、大数据时代,教师还需要什么样的能力?这些新的理念、新的技术,在教师专业发展方面,带来了哪些新的实践?在教育信息化进程当中,有哪些新的方法论?

  关于教师专业发展有两项研究非常值得我们反思。2011年,哈佛大学研究团队对佛罗里达州所有在职的四万多名教师进行测试,测试项目是“教师效能”,即通过测试学生的学习成绩,来测评教师教得好不好。有两个测试指标:一个是佛罗里达州的州际测试,我们可以认为是应试考试;还有一个是斯坦福学术测试,可以看成是素质考试。

  通常我们认为,教师的教龄越长,教学效果越好。但从这项调查中我们可以看出,实际情况却是相反的。那么,是不是美国在职教师接受的培训时间没有我们国家多呢?报告当中提到,所有教师每周大概有22个小时的培训时间。算下来,一年中和我们国家教师接受“国培计划”培训的时间差不多。也就是说,这点对教师的教学效能影响不大。报告最终得出一个结论:识别一个好的教学方法,要比通过培训系统来增加教师资质容易得多。将来我们选择哪些人来做教师呢?那就是热爱教师职业的人,天生有这种资质的人。

  2008年有一项调查研究和这个研究非常类似。研究团队对哈佛大学入学近15年的学生做了一项调查,调查只有一个问题:你认为什么样的教师是优秀教师,或者优秀教师应该具备的品德是什么?对收集到的1000份调查问卷进行分析之后,得出了优秀教师应具备的12个因素。这12个因素进一步分析,可以分成三个部分:教师的工作态度、师生态度、个人魅力。因此,这项调查得出一个结论:好教师可能真的是天生的。

  这两项研究给我们今后选拔教师,提供了一个很重要的指引。我们的教育主管部门、学校的校长,在选拔教师的时候,是不是可以更倾向于一些愿意做教师的人,天生具备教师素质的人?所以我们提出一个叫“选培训”的方法,即开始就选择一个优秀的、愿意当教师的人,让他通过师范院校来进行专业培训,当教师之后,再不断地对他进行在职训练。

  这两项研究的结果,和我们这五年来,持续地通过“国培计划”等一系列活动,对一些优秀校长、优秀教师所做的问卷调查结果类似。除了那12个因素之外,我们也收集了优秀教师除此之外还需要具备的一些能力。然而,上述两项研究并没有提到培训的模式是什么,这就让我们对其培训的有效性问题提出了质疑。

  我曾经对教师做过访谈,了解年轻教师从教早期专业发展的变化。任职前三年的教师,如果在心理、认知、行为、学习、工作等方面遇到问题而没有得到支持,很可能造成他对工作失去信心,导致过早地进入倦怠期。所以,培训看起来很重要。一百多年来,我们的教育系统不断地对教师进行培训,开发一些适应时代发展的培训新模式。我们认为教师不但是天生的,也可以通过后天培养。这里面的关键性问题,就是培训的有效性问题。

  实际上,教师培训或者教师的专业发展,从历史上来看,大致分为三个时期。第一个时期叫实践经验的倾向,也就是说学习“如何教”的技术,大体是从实践当中跟着师傅来确定。在我们国家,早期叫相互观摩、切磋琢磨。这种方式大概有2200多年的历史。

  第二个时期即20世纪初,杜威、桑代克那个年代,教育学和心理学有关教的知识、学的知识积累了大量理论之后,又出现了新的教学理论。这个时期教师的培训,主要是通过技术取经的方式,就是把这些理论“打包”传授给教师。传授者、培训者通常认为,教师是一个优秀教学理论的实践者,他们吸收了这些理论之后,可以很好地理解这些理论,并且可以把这些理论转变成教学实践,在教学过程当中来应用这些理论。

  但是,第三个时期,即上世纪70年代,出现了对技术理性批判的声音,主要原因是技术理性的做法在实践当中效果很差。教师得到了培训之后,回到学校,仍然采用原来的教学方式,培训没有起到任何作用。在上个世纪70年代之后,又出现了实践反思这种倾向,就是说在实践当中来学习教学,这和实践经验的倾向具有本质的不同。我们国家有自身的一些做法,比如“国培计划”、校本研究等。从世界范围来看,我们国内的做法、形式,确实是比国外要多得多。

  但是即使是有了非常多的做法,有时候效果还不是很理想。美国教育学会原会长、奥巴马竞选团队的教育顾问等人曾提出,由于教师培训模式存在问题,90%以上的教师认为培训基本上没起到作用。

  一些专家提出,我们的培训模式,并非适合每一位教师,因为每位教师的成长经历和工作环境不同。比如广东省一些贫困地区的校长和教师们,到广州市非常有名的一个中学听课。听完课后,一位教师说:“这名校教师的教学技能还没我好呢!”我问:“为什么?”他说:“这堂课,教师什么都不干,就给学生布置一个讨论题目,下课前小组发表一下。课堂上,哪个小组在讨论中遇到问题,教师就过去指导一下。在我们乡镇,要想让学生静下来听我讲,就要花很多功夫和教学技巧。”所以,这些优秀学校的做法,并不一定适合一些特殊情况的学校。

  怎么办呢?教师的专业发展就必须在教学实践当中来学习。唐纳德舍恩曾经提出:对行动进行反思。做了之后,反思一下在教学行为当中,哪些环节是成功的,成功的原因是什么;哪些环节是失败的,失败的原因是什么。通过反思,为下一次开展教学提供一些具体的策略和技巧。由此他又提出了“为行动反思”,其他的研究者又提出了“在行动当中反思”。

  根据这样一个理论,世界上提出了很多教师专业发展的新模式。比如日本有一个非常好的教师专业发展模式标准——授业研究。美国、新加坡等一些国家,把授业研究视为“改变21世纪教师专业发展的强有力途径”而加以推广。我们国家现在也在致力于做这件事情,那就是由教育部主导,中央电教馆开展的“一师一优课,一课一名师”项目。国外也有类似项目,例如美国的视频俱乐部。总而言之,新的教师专业发展模式和培训,一定要从三种经验当中学:从专家的经验当中学,从同事的经验当中学,特别是从自己的经验当中学。

  但是,上述的这些做法也有缺陷。例如我国的“一师一优课”,还有美国的视频俱乐部,均发布了很多视频。但是教师们看了视频之后,好的东西学到了,差的东西也学到了。教师看了名师课之后,总是提问后排的学生。为什么提问这些学生?因为他们是班里学习最差的学生,他们要是懂了,那么其他学生也都懂了。其实,这是一种错误的做法,教师定的目标太低了,好学生什么都没学到,因为教师的东西太简单了。很多教师上课的时候,把教学目标定在大多数学生的水平,这也是不对的。维果斯基的“最近发展区理论”,认为学生的发展有两种水平:一种是学生的现有水平,另一种是学生可能的发展水平。两者之间的差距就是最近发展区。教学应着眼于学生的最近发展区,为学生提供带有难度的内容,调动学生的积极性,发挥其潜能。

  唐纳德说,光看视频不会引发专业发展,必须要有专家和技术的指导。无论是专家也好,技术也好,你必须回答这样一些问题:这个环节好,这个技术好,那么在什么情况下有效?为什么有效?怎么做才能有效?另外要教给教师、学生思考的方式,教给学生学习的有关数据怎么搜集,到哪里去搜集,如何分析这些数据。通过对这些数据的分析,来发现这些因素对学习会有怎样的影响,等等。这些方面成为教师专业发展的重要基础。

  从下面这个例子我们可以看出,在这个时代,教师专业发展必须要有怎样的努力。妈妈对刚上高三的孩子说:“你上学期考得不错,明年就要考大学了,成绩不能再像以前那样,一会儿高一会儿低了。”这是怎么一回事呢?原来,孩子初一的时候考得很好,然后就放松了,导致成绩下降。爸爸妈妈一批评孩子,孩子一鼓劲儿,成绩又冲上去了,这就像正弦曲线一样。这时,父亲发现一个问题,顺着孩子成绩变化的轨迹,正好在孩子高考的时候呈现出低谷,这就坏了。

  这个例子给我们一个很重要的启示。首先,作为一个教师,必须具备这样一个能力,即对某一个学生的成绩变化要有敏感性。其次,教师要能够循着成绩、顺着脉络向前推,分析学生的成绩变化,根据这个规律来预测将来会发生什么事情,然后有针对性地调整一些教学策略,进行指导。总而言之,教师要对数据具有敏感性,同时要能够顺着一些成绩变化,来追溯数据变化的规律,这个叫“数据挖掘”,属于大数据的一种思想,其中最重要的就是对未来进行预测。

  我们这个时代的教师需要数据思维,而且需要大数据的知识来进行教学决策。因此,从大数据的角度来说,我们需要教育数据挖掘和学习分析这样的技术,来支持教师开展正确的教学决策。通过这样一个过程,能够从中获得洞察力来开展成功的教学。而想要具备洞察力,就必须要把数据转换成信息,将信息转换成知识,最终建构我们的智慧。

  怎样才能使我们从“数据”到达“智慧”呢?例如,看到一组数据:8、13、5,上网一查,发现是8月13日星期五,是一部恐怖电影的名字,这是信息。继续往下查,星期五是耶稣的受难日,法国的恐怖袭击案也是在星期五,一些极端组织常选在这一日发动恐怖袭击。这就是由信息转换成的知识。对这样的知识挖掘后,我们可以采取一些应对性措施,防止这类事件再次发生。

  关于教育信息化发展的方法论,我们认为,推进教育信息化,更重要的是要将信息教育化,这一点经常被大家忽视。教育信息化的过程,一定要适合中国人的文化。比如一些专家学者说:教育信息化在学校没有得到落实,只听楼梯响,不见人下来;雷声大,雨点小。这是我们没有抓住问题的本质,没有对信息内容教学法的实质进行深入了解。

  根据这样一个思想和方法,从培养数据思维到数据智慧,我们开展了一系列实践,其中包括三种模式:1.现象为本,数据驱动。用数据驱动教师教学决策的课题研究。2.专家进课堂,同课助成长。例如,课前提供一些数据,课程快结束时,研究生或助教马上利用软件更新数据,实现利用软件更新课堂。3.研学助教。就是专家提前一天进学校,与教师一起研究上课的内容,可能会出现什么问题。第二天利用软件分析,课堂结构为什么有效?学生和教师的互动模式是什么?是教师主导式,是“一言堂”式,还是小组合作式?总而言之,这些数据可以帮助教师进行教学决策。


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