大数据时代职教师数据智慧发展研究

（一）大数据教育研究

国外研究方面，目前致力于大数据研究的国外学者主要侧重于研究如何将最有价值的数据和信息从大量的数据集中提取出来^[22]。国外对于大数据的研究是比较早的，对大数据融入各行各业的研究处于领先地位，其中也包括对教育领域大数据应用的研究。在教育领域中，美国普渡大学早期就采用了大数据相关技术，通过收集学生在课堂活动中的数据来建构学习预警机制^[23]。数据驱动教学的理念早在20世纪60年代就被美国发现并开始应用了，但由于各种因素的出现，这一理念并没有得到很好的发展，不过在教育领域中的基础教育、高等教育以及社会化教育等各大阶段，大数据被应用的频率还是很高的^[24]。2012年10月美国教育部推出了《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》的报告，包括了对个性化学习的阐述、对挖掘教育数据和学习分析的解读、对自适应学习系统中大数据应用进行了介绍、对挖掘教育数据和学习分析相关案例的讲解，以及对大数据教育领域应用面临的挑战和实施建议的提出等五个方面的内容^[25]。该报告的发布也为推动大数据在教育领域的应用和发展提供了充足的理论依据，奠定了厚实的理论基础。

国内研究方面，2014年教育部办公厅印发的《2014年教育信息化工作要点》指出：通过加强对教育数据的监管，分析和整合应用教育对策、发展教育预测等的相关数据，进而为提出可靠的教育决策提供依据，更好地推动大数据教育在全国的发展^[26]。在大数据教育发展过程中，要正确对待、处理多形态多结构的相关教育数据，这是由王震一提出的。在对教育数据进行采集、分类、存储、监管和分析等方面，要能够形成一套解决基础业务、辅助技术和基础构架等方面的策略和方案^[27]。沈学珺认为大数据教育逐渐蔓延到教育领域的各个角落，教育的背景、过程和结果可以由多元化、多层次、非结构化的教育数据来真实地反映^[28]。张燕南指出，当学习者在大数据时代进行数字化学习时，会产生学习行为数据。通过在教育中应用大数据相关技术，能够快速捕捉到学习者的学习数据，进而对学习者提供数据依据，发现学习者的学习规律和学习模式^[29]。国内对于大数据教育的研究尚浅，对于大数据环境下智慧教育的研究与应用更是屈指可数，这引起了不少教育人士的关注，也使得我们产生了研究动力，意识到将这一技术与职业教育相结合是信息化时代下的新潮流，给教育信息化发展带来了新突破，也提供了契机。

（二）智慧教育研究

在国外研究领域，智慧教育最早由加拿大的范梅南提出，重点解决如何以学生为中心、教师有针对性地对学习者施加教育影响、进行个性培养的问题^[30]。与传统教育以知识灌输为主的理念不同，智慧教育以数字资源为载体，强调学生参与教学过程的良性互动过程，学生不再是被动接收者，而是问题的提出者和解决方案的探索者。2008年，IBM智慧地球计划开启了智慧教育的研究热潮，美国、新加坡、韩国先后发布了智慧教育计划，倡导改造课堂，通过技术支持提高学习效果，培养信息时代的创新人才，并在职业教育中获得成功。Kim认为智慧学习是智慧教育的核心，是以泛在学习和社会化学习为基础的新型学习范式，是高度发达的信息技术应用到教育领域的结果^[31]，An认为智慧职教需要为学习者提供智慧的、合适的学习环境，学习者可以按需获取经过精心组织的任何学习材料。

我国对智慧职教的研究集中在2013年之后。祝智庭等认为智慧职教与智慧环境及智慧教学相互关联，以智慧学习环境为技术支撑，以智慧教学法为催化促导，以智慧学习为根本基石^[32]；金江军认为智慧职教是教育行业的智能化，表现出集成化、自由化和体验化三大特征^[33]；葛虹倾向于利用智慧职教云进行服务情境识别、智能信息提取、智能信息处理、智能信息检索、智能信息推送服务^[34]，它的关键技术是数据筛选和学习分析，要求引导式的教法、个性化的学法和立体化的教材。

在智慧教育发展路径方面，目前研究主要集中于云计算的信息化建设模式、大数据支持下的课程教学模式以及智慧学习核心理念三方面。

1.基于云计算的信息化建设模式

基于云计算、传感技术、物联网和海量信息处理等新技术的教育信息系统让教育信息化进入了全新发展的阶段。利用云计算对传统的教育信息系统、校园网络系统进行整合与优化，建构教育云服务平台，形成新一代的数字校园系统、智慧校园系统，实现对教育信息系统的重构，聚合更大范围的教育资源，建立可流动、可获取、可应用的大规模非结构化教育数据，形成教育大数据，以支持教育教学的智能决策、实施、评价等全过程。在教育云时代，数字校园不再孤立，所有的教师、学生都能随时随地共享优质的教育资源，教育大数据将有助于推动教育评估、教育决策，创新教育实践，为教育教学过程的智能化支持提供了巨大机遇。

2.大数据支撑下的教学模式创新

借助海量开放教育资源、大平台（如国家资源公共服务平台），学生不再局限于在课堂上进行学习，云平台的各种资源为学生提供了一个无墙的课堂。各种新型的课程教学方式，将突破学校教学时空的局限，推动学校的教学模式由封闭走向开放。在课程教学组织方式上，从结构化良好的封闭式课堂教学逐步发展到半开放的混合式课程、完全开放的社会化课程教学，教学时空、师生关系进一步多元化。如翻转课堂拓宽了课堂的教学时空，构建了一个“半开放式”的教学系统；MOOC课程则是完全依赖于网络的社会化学习，是基于自组织的深度协作式、开放式教学。在课程评价方式上，借助于基于大数据的学习分析技术，对学生的知识建构与复杂能力评估，将为学生学习提供更加个性化、有效的支持，实现“智慧化”学习^[35]。这些课程教学模式的创新丰富了智慧教育的内涵和实践。

3.以促进智慧学习（Smart Learning）为核心的理念

该观点最早出现于美国教育部的《美国教育技术发展计划2010》中，主要倡导以“应用技术推动学生学习”作为促进当代教育系统革新的有效做法，其主要关注如何通过技术帮助学生改善学习，让学生掌握信息时代的学习方法与生存方式，通过改变传统教学模式，继而促使课程、教师、学校、政策等要素做出相应的变化^[36]。这一路径基本包括以下几部分^[37]：（1）首先建立面向21世纪的学习模型。重新审视信息时代的学习目标，人们需要学什么、怎么学？21世纪信息时代的学习方式是什么？其最终目标是将先进教育技术引入到有意义的学习过程中，鼓励各个年龄阶层的学生取得成绩，促发学习者在校内外都享有互动学习体验，使其成为世界网络社会中的富有创造力的、有道德、有知识的积极参与者。（2）通过现代技术评价学习。其要求各级教育部门充分利用技术的力量来评估多重要素，重点关注学生的新生技能和复杂思维能力，产生评价数据，并根据有效数据结果来促进教育系统的持续改进。（3）通过采用技术促进教师专业发展及课堂教学方式革新。为教师团队提供各种技术支持，包括教学资源的获取、教学工作协调、师生的互动等，帮助学校培养新技术教师，强化拥有在线教学技能的师资力量。将课堂教学、社区学习、资源环境进行连接，通过“联结”教学模型，借助虚拟环境和在线社区来联通教学、教师与学习者，实现学生的个性化学习，强化学习动机。（4）优化信息基础设施。通过对新一代网络技术、云计算技术、开放教育资源等进行有机整合，为师生提供适时有效的支持服务。（5）持续测量和改进教育系统，提高教育生产力。通过技术重构教育系统结构，把关注度从衡量“在教室里的学习时间”转移到衡量“课堂内外学习效率”，充分发挥信息技术在优化学习结果方面的优势力。借助“转变学习方式”驱动的发展路线，实现顶层设计革新，以及“自下而上”的变革，更加有效推动智慧教育的发展，发挥信息技术教育真正价值。

（三）智慧职业教育研究

智慧职教是指职业院校通过构建智慧学习环境，运用智慧教学方法，促进教育者智慧提高教学水平、学习者进行智慧学习、管理部门智慧管理，从而提升成才期望值，培养高智能和具有创造力和社会服务能力的人才，它包括智慧教学、智慧学习、智慧评价、智慧科研、智慧管理等内容。

1.智慧教学

智慧教学是以学生为中心的教学方式，通过多元取向激发学习动机，随时随地让学生接触学习入口，提供丰富的学习资源以及技术支持与教学服务，突破传统教学过程中教室和课堂的限制。智慧教学不仅不再受限于纸本教材和有限资源在教室进行教学，还能利用电子书包以及泛在的网络文献，形成兴趣导向的学习理念，结合个人职业生涯规划、学习计划，依托智能教室以及大数据平台，建立以学生为主体、以教师为主导的多元化学习与创新模式，形成资源共享与教学交互的良性循环。

2.智慧学习

智慧学习是指学生获取专业知识的关联性。课堂和书本只是学习的基本方式，通过教师的教学可以掌握本专业领域最基础的内容，在广度和深度方面无法满足每一个学生个体化发展的要求，大数据平台为智慧学习提供了资源环境，自组织学习行为为获取知识的主流方式。首先，以课程为载体的教学资源不断完善和丰富，精品课程资源、精品资源共享课程、各专业教学资源库、微课、MOOC（慕课）、视频等多种形式的课程资源，形成了立体化课程学习平台；其次，利用智慧校园数据中心、专业网站、微信公众号、APP、学习群组等方式丰富了学习通道，碎片化时间得以充分利用，学习足迹和内容被储存在云空间，方便记忆和过程延续；最后，以关键词和兴趣点为中心的学习圈，以技能培养为主线的学习路径，链接了大量的资源地址，主动连接和被动推送互为补充，让学习过程更智慧、更高效。

3.智慧评价

评价课程学习效果的方式通常是考试，由平时和期末考试构成学期成绩，平时成绩通过出勤和作业情况给定，期末考试有笔试和项目设计两种方式。这种模式有一定的局限性，它注重的是结果，结果的形成过程则无法验证，难以消除投机行为和高分低能现象。而通过大数据平台，将学习过程纳入课程考核过程，强化过程考试的作用，用数字说话则将更全面地评价学习效果。在智慧校园中，为每个学生分配空间账号，开发课程学习与考试软件，每一个知识点均设计有闯关式考试，学生的上网阅读时间和测试成绩都由系统自动记录，最后创建每一位学生的学习轨迹和小考成绩统计图表，期末考试可以设计项目讲解环节，这样得到的总评成绩既没有忽视最终的学习结果，也充分反映了平时知识的形成过程，避免了抄袭和突击备考现象，更加科学和公正。

4.智慧科研

高校教师有教学、科研、社会服务和文化传承四大职责，提高教师的科研水平不仅是自身专业发展的需要，也是提升执教能力的重要途径，大数据让科研更加智能。技术的发展使社会分工越来越细化，教师的研究方向由宽变窄，专注于某一细微的专业领域，成为教育工作者提高科研能力的首选模式。大数据信息化平台，为教师聚焦行业最新动态和发展趋势，定制行业新闻和参考文献提供了便利，为在研课题提供研究参考，教师不用再频繁进出图书馆，也不用下载大量的文档资料，在云图书馆中搜索关键词，即可获取来自世界各地的最新研究进展和行业动态，虚拟实验室软件让理论向实践的转化更便捷，研究成果的发布和推广更快速。

5.智慧管理

主要是针对教学质量和教师队伍的管理，基于大数据的智慧管理不仅可以依靠教务管理系统、学生测评系统、科研考核系统以及上级教育主管部门的教学质量评价与监控系统等信息化系统汇总教学质量相关数据，形成分类统计图表，更重要的是能根据社会需求和毕业生跟踪调查所得到的反馈信息，分析学校在人才培养过程中存在的主要问题，进行舆情分析与预警，预测各个专业将来的发展趋势并提出发展建议，为决策者制订中长期规划提供数据支撑，使专业建设走向良性轨道。

（四）教师智慧教育发展研究

大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术。大数据的普及对各行业都产生了深刻的影响，对于高等职业教育而言，也同样如此。师资问题是教育的关键问题，大数据时代对职业教师的数据敏感性提出了更高的要求，要求教师通过数据对学生产生新的认知，并根据数据优化教学方法，提高教学效率^[38]。

如何把数据转化成信息、知识，升华为智慧，进而改进教学，对职业院校教师是很大的挑战。长期以来，教师往往是“数据供给者”而非“数据使用者”，缺乏有效利用和解释信息以帮助决策制定的思路和方法^[39]。教育专家苏珊娜·罗芙韦斯勒（Roff Wexler）指出“在大数据时代，由于我们需要更多的是数据使用、数据解释，那么我们当然就需要更多的数据智慧^[40]”。对数据智慧的内涵有不同维度的诠释。约翰·吉拉德（John Girard）与迪安娜·克莱因（Deanna Klein）等的定义“数据智慧是使用技术、领导力和文化来创造、转化并保存隐含在数据中的隐藏信息和知识，从而实现组织愿景的综合性信息素养^[41]”。强调了数据价值的挖掘和围绕教育目标达成的有效利用，得到了学界的普遍认可。

在数据智慧构成与提升方式的研究上，哈佛大学教育研究生院的“数据智慧改进过程”即DWIP模型（the Data Wise Improvement Process）起到了奠基性作用，此模型从教学的准备、探究、行动3个环节8个维度^[42]，分析了教师数据智慧的组成要素，在宏观层面给出了有效引导。在此基础上，学者们使用不同研究方法对不同类型教师数据智慧展开了分析，如伊丽莎白·法利和琼巴·特拉姆（Farley Ripple＆ Buttram）使用社会网络分析法具体探讨了小学教师数据智慧的发展^[43]；Boudett和Steele在对Pond Cove中小学展开实验教学的基础上，撰写了《行动中的数据智慧：使用数据提升教学的真实学校故事》等。

大数据支撑下的智慧教育时代，现代课堂、学校、学区和整个教育系统比以前更多地利用数据。学生数据在学校日常运作中发挥越来越重要的作用。决策将日益基于数据和分析而做出。大数据时代下的教师专业发展呈现出新态势，教师面临着大量从其他渠道收集到的数据。他们必须学会有效地浏览海量数据，诸如诊断性、常规参照标准化的评价数据以及其他与教学计划、人口、出勤率、辍学率有关的数据。随着测试结果数据和学生背景信息逐渐被学校所用，教师理解并使用数据的能力面临提升的要求。

探求数据价值取决于把握数据的人，关键是人的数据智慧。技术本身无法取代人的内在能力。美国教育部2012年10月发布的《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告曾指出，大数据教育应用所面临的技术挑战，可以通过技术研发和基础设施建设去克服，而大数据教育应用过程有80%以上的挑战和限制来源于“人”。智慧的数据使用者，会使大数据的应用开发事半功倍^[44]。数据不是策略，数据总得再经过分析和处理。正如克里斯蒂安·麦兹伯格（Christian Madsbjerg）提出的，“事实上，我们需要更多的数据解释来应对那些构成大数据的信息所带来的冲击。解决世界上最棘手问题的瓶颈不是数据的缺乏，而是我们不能分析和解释这一切”。苏珊娜·罗芙韦斯勒（Roff-Wexler）引用麦兹伯格的话进一步指出，“在大数据时代，由于我们需要更多的是数据解释，那么我们当然就需要更多的数据智慧（Girard et al.2015）”。

由于教师分析数据能力的单一和局限，即便拥有丰富的数据，也可能无法最大限度地挖掘其价值，并得出有效的结论用以指导教学干预。因此，提升教师的数据智慧，可以最大化地利用数据，避免做出肤浅的教学规划方法和反应，对推进大数据在教育中的应用有着重要意义。大数据时代对教师专业发展提出了新要求。美国“华盛顿数据质量运动”（the Washington-based Data Quality Campaign）已经发布了新的政策简报，要求提升教师的数据智慧。2014年美国19个州已将数据智慧纳入了教师资格认证的要求。

相较于国外相对系统的研究，目前我国相关研究大多是对DWIP模型等成果的介绍，还没有形成完整思路。尤其对于职业教育教师数据智慧的关注更为缺乏，实证性研究尤待加强。本书针对职业教育教师群体，采用实证研究方法，对教师数据智慧的具体构成展开分析，以期架构起具有普适性的职业教师数据智慧模型，促进高职教师数据智慧提升。

（五）智慧教育下的差异化教学研究

在差异化教学理论基础研究方面，目前主要产生了脑神经科学、学习科学等重要理论成果。

1.脑神经科学

脑的一生都会根据学习经验发生变化。借助先进的脑成像技术（如正电子成像术PET、功能性核磁共振FNMA、脑电图EEG等）能够直接观察“学习过程中大脑内部发生的动态变化”^[45]。大脑的物质结构的改变是通过强化、减弱和消除原来神经连接，产生新的神经连接来实现的。大脑结构的改变程度取决于学习的类型，学习时间越长，结构改变越显著。OECD最新研究表明，突触可塑性是大脑学习和记忆的重要机制^[46]。甚至有研究指出，只要学习五天就会改变大脑皮层的厚度与树突的结构，尤其是改变接收信息和形成突出连接的树突棘数量与形状^[47]。脑神经科学家向我们展示，大脑本身就是一个天然的学习系统，他们呼吁要采用与脑兼容（Brain-compatible）而非与脑对抗（Brain-antagonistic）的学习。因为大脑是长期进化的结果，它有自己的运作模式，这种运作模式在发挥大脑巨大潜力时，是自然、自发和有效的。如果强迫它用其他运作模式，它就会不情愿地、缓慢地发挥作用，并伴随着大量错误^[48]。与脑兼容的学习需要明确“理解为了获得最佳学习潜能大脑需要什么，然后创建相应教学环境以满足这些需求”^[49]。良好的课堂教学要学会科学地利用大脑来加工、存储和提取信息。

目前，脑科学研究已经得到一些重要结论：①心智（Mind）与肉体（Body）不是分离的，而是和脑中神经元的组织结构、树突结构、突触的树突棘等形态有关，也和神经递质有关。它们不仅取决于基因，也取决于经历，特别是学习的经历，并从良好的经历中受益；②学习会改变大脑的物质结构，这种结构的改变反过来又改变了大脑的功能（即学习组织并改组大脑）；③有些经历在童年特定敏感时期有十分强大的影响，而一些其他经历影响大脑的时间则可能较长；④既要关注儿童智力发育，更要注意儿童情感发展^[50]。这些研究结论对差异化教学的启示有：提供安全的、不受威胁的学习环境以激励学习；给予学生适当的智力挑战；学生必须通过重要的关联来理解观点和技能等。

2.学习科学

学习科学是一个研究教学与学习的跨学科领域。它研究多种情境下的学习，包括学校课堂中较多的正规学习，以及在家里、工作中以及同伴之间的非正规学习^[51]。学习科学就是研究学习的科学，就是研究学习的规律，研究学习者如何有效地将原来知识向新知识迁移^[52]。韦钰院士认为，学习科学是一门主要由生物科学和教育交叉而形成的前沿学科，旨在建立心智（Mind）、脑和教育之间的桥梁，将生物科学的最新成果应用于教育和学习过程，给学习、教育以及政策制定提供科学的指导，以迎接教育的重大变革^[53]。它将真实意义上的人的学习作为研究对象，意在“增进对学习的科学理解（Scientific Understanding），致力于学习变革的设计应用以及改善教学方法”^[54]。

著名学习科学家Sawyer在《优化学习：学习科学研究的启示》报告中指出，历经30多年，学习科学研究得出了若干满足知识经济时代需求的科学发现^[55]：

①深层次概念理解的重要性。真正的知识除了丰富的事实性和程序性知识，还要具有在什么情况下应用它们，并且能够准确地修改它们以适应新的情境的特性。深层次的概念理解由专家知识的认知基础（大量的复杂表征结构、一大套程序和计划、对这些计划的即兴应用以适应具体情境的独特需求的能力、对自己正在执行的认知过程的反思能力）、问题解决、思维三部分构成。

②重视教师的教，还要重视学生的学。如果只是一味地听老师讲授，学习者很少有时间和机会建构个人意义，因此很难形成对概念的深刻理解。只有积极参与到学习中去，主动调控自己的学习内容和节奏，学生才有可能深刻理解概念。

③以先前知识为基础建构意义。学生总是带着对现实世界的多种认识和经验而走进课堂的。当教学与学生的先前经验发生实质性联系时，有效的学习才有可能发生。

④反思。学习科学研究发现，当学习者在外化和表达他们正在建构的知识时，学习会变得更加有效。当学习者清楚地表达尚未成熟的、正在发展的理解，并且在整个学习过程中继续表达它时，最有效的学习才会出现（而传统观点认为要遵从“先学习、再表达”顺序）。由于在表达正在形成的理解过程中，学生将频繁反思其学习和知识建构过程，因此，知识表达和学习在一个相互加强的反馈循环中齐头并进。

⑤支架学习。支架是在学习过程中为学生提供的支持。它是根据学生需要而专门设计的，旨在帮助学生达成学习目标。在学习过程中，学习支架会随着学习者需求变化而逐渐被添加、修改直到最终消退。当学习者需要进行较高水平的意义建构而又无法独自完成时，就需要为其添加学习支架，并随着学生意义建构的程度调整学习支架，当其完成知识建构时，就可以移开支架。

在差异化教学核心特征研究上，Heacox曾经总结了差异化教学的四大关键特征^[56]：①复杂性（Complex）：挑战学生的思维，让他们主动参与具有广度和深度的内容；②严谨性（Rigorous）：识别个体差异并基于这种差异来设定学习目标，目标设定要始终激励并推动学生进步而不是让学生感到没有挑战或屡屡失败；③关联性（Relevant）：聚焦于对核心观点的学习和有意义的学习（形成知识网络），而不是对孤立观点的学习和肤浅学习；④灵活性（Flexible and varied）：在适当条件下，学生可以选择如何学习、如何展示学习成果。

本研究结合Heacox相关研究成果，并且将相关学者研究进行整合、转换，加以提炼，形成智慧教育下差异化教学的如下特征：

第一，以生为先，重视差异。在差异化教学过程中，学生始终处于“心脏”般的重要地位^[57]。学生是知识的建构者、应用者、创造者，要求学习者为他们的学习和发展承担起更多责任（如反思、自我评估、决策），努力实现新手——胜任者——精熟者（from Novice to Competent to Proficient）的转变。以学生为中心，也意味着教师的角色发生改变。教师不能“一股脑”地告知学生全部内容，而要引导他们以适合自己的方式思考、承担起学习的重要责任、培养学习光荣的自豪感。需要特别强调的是，以学生为中心，还要尊重学生先前知识经验，因为学生始终会基于先前经验来建构对新的知识和技能的理解。差异化教学模式总体上要求教师“为了学生调整课程，而不是为了课程调整学生”^[58]。尊重学生差异是以学生为中心的具体体现。简单来讲，差异化教学就是“从学生差异出发”（基础性差异）、“为了差异化发展”（目标性差异）而“开展有差异的教学”（活动性差异）。这里的学生差异可以表现为知识基础、学习能力、兴趣、学习风格、语言等多方面的差异。正如卡茨（Katz）所说，当教师试图在同一时间向全班同学教授相同内容的时候，常见的情况是：1/3的学生已经知晓这些内容，1/3将快要知晓，只有1/3根本不知道。这等于说，2/3的学生正在浪费学习时间。再如，学习一个具体概念，有的学生需要数天，有的只需几分钟。因此，教师只有尊重学生差异，他的教学才能契合每位学习者的需要，才能做到有的放矢、真正实现因材施教^[59]。

第二，基于课标下的精准施教。多位研究学者都强调，差异化教学要基于课程标准，要发起“基于标准的改革”（Standards-Based Reform）运动^[60]。课程标准是确保学生学得更加连贯、更加深入、更加广泛、更加持久的重要手段^[61]。课程告诉我们教什么，差异化则告诉我们如何教（Curriculum tells us what to teach，Differentiation tells us how）。标准提供的是课程，而不是教学方法与评估方法。差异化教学意味着教师采纳课程，并对内容、过程和成果进行差异化，以适应学生的准备程度、学习风格、爱好兴趣。要“结合课程标准及学生特性对教学内容和教学过程进行设计”^[62]。因此，如果我们选择传授基于标准的课程，“差异化”仅仅是向我们推荐将基于相同标准的课程对不同学习者发挥最佳效用的一种方式。可见，基于标准的教学（Standards-based Instruction）与差异化教学具有内在统一性。教师可以兼顾学习者的广泛兴趣来精心设计每一节课，让他们逐渐喜欢上基于标准的教学。教师还可以通过切换学生的学习方式，如个人方式、合作方式或协作方式、听觉模式或视觉模式、实践方式或者创新方式等，不断丰富学生获得成功的经验。

第三，系统教学策略下的核心知识网络搭建。差异化教学要真正发挥作用，还需要得到适配的差异化教学策略体系的支持，以便从内容、过程、方法、评估以及组织形式等方面适配到每一位学生的差异化需要。要基于学生原有知识经验，帮助学生围绕大观点和核心概念组织知识网络，为知识网络添加和修改“境脉”线索，从而进行有意义的深层次学习。

第四，个性化参与的有效实施。学生参与被普遍认为是预测学习和个人发展的较好指标之一^[63]。因为“高水平的活动参与经常与高水平绩效与动机相关联”^[64]。因此，麦卡蒂（Mc-Carty）甚至将学生主动参与作为差异化教学的首要目标^[65]。差异化的教学任务有时要有不同难度或者与不同的经验、兴趣、倾向相关联，旨在让更大范围的学习者参与其中^[66]。可见，差异化教学在一定程度上允许学习者根据自己的能力、风格和兴趣，灵活地选择学习内容、学习步调和展示方式，这就为学习参与赋予更大的自由度和更丰富的个性色彩。特别是在新兴技术的支持下，学生参与的广度、深度和厚度将会得到进一步的提升。有学生报告称，与传统的非差异化课堂相比，差异化教学激起了他们高水平的学习参与，同时也显著提升了他们的理解水平。

【注释】

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[10]路秋丽，田雨，魏顺平.教育技术研究领域关键学者研究［J］.电化教育研究，2008（8）：26-32.

[11]路秋丽，田雨，魏顺平.教育技术研究领域关键学者研究［J］.电化教育研究，2008（8）：26-32.

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