摘要：教育大數據背景下教學模式構成要素不斷豐富，基于數據理論、教學模式理論和權變理論構建了大數據背景下權變教學管理模型，探索教學方式與教師教學特征、學生學習特征和學習環境之間的關系，識別教學管理數據源是教師、學生和學習環境，并利用美國預測分析報告框架進行數據分析，從而對教學過程進行預測和管理。

　　關鍵詞：權變教學管理;教學方式;教師教學特征;學生學習特征;學習環境

　　一、引言

　　由于教育信息化不斷建設下教學過程中客觀環境日益復雜化對教學管理提出挑戰，利用權變理論是進一步推動教學管理成效的有效途徑。教學管理的挑戰主要體現在學生管理人員的增加不及學生規模增加導致教育管理環境復雜化;信息化下管理者傳統話語權被削弱;高校教育管理面臨“精放管理向精細管理轉變”。顯然，如何滿足教育信息化下環境復雜化與現代教學管理教學培養需求是需要解決的問題。權變管理是教學管理的必然選擇[1]，權變管理能夠很好解決復雜、多元環境下的管理。

　　二、大數據背景下權變教學管理理論溯源

　　(一)數據治理理論數據治理理論是建立在教育大數據基礎上，教育大數據具有超級體量，類型繁多，急速處理，低密價值基本特征 [2]。類型繁多體現在教育數據分為結構化、半結構化和非結構化，結構化數據是顯性數據，多為學生成績、師生的基本信息等正式文件中數據，半結構化和非結構化數據是隱藏或被保存在不同形式的載體中，多為圖像、視頻、圖表和信息等載體中的數據。研究者們研究如何將大數據應用到教育管理中，也就是數據治理。美國的預測分析報告框架細分數據治理為收集和集成相關數據、對數據分析和預測、對分析和預測的結果進行解釋、教學決策和干預五部分 [3]。

　　(二)教學模式理論大數據背景下教育信息化不斷建設以及培養國家對創新性人才的需求，教學模式構成要素不斷豐富。傳統教學模式的構成要素是教師、學生、教材等三大要素，后來添加 “媒體”成為四大要素，但現今教育信息化建設不斷完善、教學理論日益重視以及學生學習環境變化需要進一步細分教學模式構成要素。因此根據教育信息化的發展提出教學模式構成要素由教育思想或理論、教學目標、教學程序、教學方法、教學結構五大要素構成，并加入學習環境成為六大要素 [4]。

　　三、大數據背景下權變教學管理模型構建

　　基于教學模式構成要素和美國預測分析報告框架構建大數據下權變教學管理模型。根據文獻研究得出教學模式的管理是選擇教學方式的管理，在模型中教學目標與預測分析是相互作用的，我們以教學目標為導向，以教學方式為手段，收集學習環境、教師教學特征、學生行為特征數據作為數據源，采用美國預測分析報告框架進行教學干預和預測，最終回答是否選擇了最優教學方式達到教學目標以及是否有更好教學方式能達成教學目標。

　　(一)大數據背景下權變教學管理權變教學管理是教學模式的管理，本質也是教學方式的管理。研究大數據背景下教學管理目標是以教師教學方式為主要手段，從而實現教學個性化、培養教師新素養、學生學習個性化、教育資源建設等，其本質上仍是以“人”和“物”為主要研究對象。并借助管理學中權變理論函數 S=f(L，F，E)，可以是將教學管理客觀環境 S 視為教學方式，并受 L 教師教學特征、F 學生學習特征、 E 學習環境所影響，通過選擇最優教學方式完成教學目標獲得更好教學成效。

　　1. 教學方式權變教學管理模式下教學方式是不固定的。因此本研究根據以教師講授與學生探究主體導向不同劃分為“主導型模式”“建構型模式”以及“混合型模式”三種教學整合模式 [7]，最終提出教學過程中以教師講授為主的灌輸型教學方式，以教師講授和學生探究結合的自主支持型教學方式和學生自主探究的自主學習型教學方式。灌輸型教學方式中學生不參與教學全過程的設計，教師決定教學方法、教學結構和教學程序。自主支持型教學方式是指學生不參與教學全過程設計，在教學過程中鼓勵學生獨立思考、有選擇興趣的機會。自主學習型教學方式是指學生決定教學全過程設計，由學生根據自身需求自主學習。通過物聯感知技術、視頻錄制技術、圖像識別技術和平臺采集技術可以收集教師教學過程中教師教學數據，學生學習數據和學習環境數據，分析該種教學方式是否能夠較好實現教學目標。

　　2. 教師教學特征教師教學特征是影響教學方式關鍵性因素，其內涵主要包括教學的能力素質與教學行為。大規模總結國內外教師有效教學能力評價指標，提出中學教師有效教學能力素質指標體系主要是分為知識素養、教學能力、職業品格和個人特征 [8]。但教育大數據背景下教師教學特征中要加入數據素養，數據素養通過對海量教學數據的搜集，分析進行教學決策，推動教學持續的改進，提高教學質量。大數據下教師教學素養包括數據意識、數據能力和數據倫理 [9]。教師要對教學過程中對相關教學數據有敏銳的感知、理解、感受和評價，然后對數據進行收集分析以及解讀的能力，從而做出正確教學決策。

　　(二)美國預測分析報告框架在美國已經發布完整的學習預測分析路徑解釋。本研究依據美國的預測分析報告框架數據分析的實施思路是先收集教師教學行為、學生學習行為與學習環境數據，進行預處理之后采用數據挖掘和學習分析技術對相關數據進行分析，對數據分析的結果需要將異常與教學目標不符的學生單獨做標記，最后根據分析和預測結果并結合教學目標對群體甚至個體學生進行干預，重新規劃學習路線。

　　教師根據自身教學習慣、教學能力與教學成效數據尋找自身教學能力的缺陷進行專業培訓以及根據個人特征選擇合適的教學方式獲得較好的教學成效，學生個體相關分析結果可以通過描述模型和預測模型發布到學校教學系統，學生登錄實時了解自己學習情況以及學習走向，為自己制定學習計劃與學習目標并實施自我管理。

　　【參考文獻】

　　[1] 王桂林 . 走向權變管理的大學教學管理改革 [J]. 江蘇高教 ,2009(5):72-74. [2] 鄭 立 海 . 大 數 據 時 代 的 教 育管 理 模 式 變 革 芻 議 [J]. 中 國 電 化 教育 ,2015(7):32-36.

　　[3] 吳 文 峻 . 面 向 智 慧 教 育 的 學習 大 數 據 分 析 技 術 [J]. 電 化 教 育 研究 ,2017(6):90-96.

　　大數據背景下權變教學管理理論溯源及模型構建相關參考以微課促進教師教學方式轉變的探究