黃景文
(1.廣西大學 信息網(wǎng)絡中心,廣西 南寧530004;2.廣西大學 教育學院,廣西 南寧530004)
信息技術(shù)的飛速發(fā)展促使各行各業(yè)急遽變革。[1-3]在教育領域,近十年來e-Learning、混合學習等[4][5]理念、方法和技術(shù)已從自發(fā)到自覺滲透到教師的日常教育教學行為之中,而3G/4G網(wǎng)絡、移動終端、數(shù)字電視、數(shù)字化終端等新媒體的普及與廣泛應用,掀起了新一輪教育信息化浪潮,呼喚著新一輪的基礎教育課程改革,對中小學教師也提出了全新的要求。
面對新形式,教育部發(fā)布了《關于實施全國中小學教師信息技術(shù)應用能力提升工程的意見》(教師〔2013〕13號,以下簡稱《意見》),明確提出“建立教師信息技術(shù)應用能力標準體系,完善頂層設計;整合相關項目和資源,采取符合信息技術(shù)特點的新模式,到2017年底完成全國1000多萬中小學(含幼兒園)教師新一輪提升培訓,提升教師信息技術(shù)應用能力、學科教學能力和專業(yè)自主發(fā)展能力;開展信息技術(shù)應用能力測評,以評促學,激發(fā)教師持續(xù)學習動力;建立教師主動應用機制,推動每個教師在課堂教學和日常工作中有效應用信息技術(shù),促進信息技術(shù)與教育教學融合取得新突破?!?/p>
為了在短短3年內(nèi)完成《意見》提出的全國1000多萬中小學(含幼兒園)教師的全員培訓,提高培訓質(zhì)量,必須創(chuàng)新培訓模式,加強培訓管理。其中,一個重要的舉措是以中小學教師信息技術(shù)應用能力測評(以下簡稱“測評”)為先導,并把測評貫徹在整個提升工程過程各環(huán)節(jié)中,以測評結(jié)果為導向,以評促學,實現(xiàn)差異化的按需培訓。在此背景下,本文提出“雙主”培訓思路,在此基礎上探討測評實現(xiàn)路徑設計,提出測評系統(tǒng)框架,以期為順利開展中小學教師信息技術(shù)應用能力提升工程的推進工作提供參考。
中小學教師信息技術(shù)應用能力提升工程的一個重要任務是開展新一輪的提升培訓。如何開展大規(guī)模的培訓,并保證培訓質(zhì)量?筆者認為不能循著傳統(tǒng)的統(tǒng)一集中培訓模式,應以測評為先導并貫穿始終,在測評結(jié)果導向上強化培訓主動性的引領,改變以往受訓者被動的“上面要我培訓”、“參加的是不問我起點的千人一面培訓”的局面,把任務式參與變?yōu)椤拔掖_實需要參加培訓、我需要在某方面獲得實實在在的提升”的培訓者內(nèi)在需求,讓受訓者和培訓機構(gòu)、培訓教師能夠根據(jù)受訓者實際合理設計培訓內(nèi)容,量身定制并動態(tài)調(diào)整培訓方案,開展分層的、差異化的按需培訓。在測評基礎上,既要尊重培訓機構(gòu)的宏觀主導地位,又要尊重受訓者的微觀主體需求,培訓機構(gòu)在對受訓群體宏觀把握的基礎上,給出模塊化培訓推薦建議,受訓者在明確自身短板及主體需求的基礎上合理選學,開展問題導向的主動培訓。
在整個中小學教師信息技術(shù)應用能力提升工程中,要實現(xiàn)如此貫穿始終的大規(guī)模全員測評,是個浩繁的系統(tǒng)工程。按照“雙主”菜單式培訓思路,無論是培訓方的主導性推薦,還是受訓方的按需選學,均為信息(測評結(jié)果)支撐下的決策優(yōu)化過程。因此,實現(xiàn)“雙主”菜單式培訓的基礎和核心在于測評工作,在于貫穿培訓各環(huán)節(jié)始終的動態(tài)測評結(jié)果為雙方提供的決策依據(jù)。從行為學的視角來看,測評過程體現(xiàn)為多輪人機交互的咨詢決策優(yōu)化過程。這一過程顯然人力很難勝任,應該開發(fā)和部署一個智能決策支持系統(tǒng)范疇的能力測評系統(tǒng),在人的智慧的主導下,發(fā)揮測評系統(tǒng)的信息處理與決策推理能力,獲得高效的能力測評和培訓方案推薦。本文提出一種人機結(jié)合的測評路徑:研制測評體系,開發(fā)和部署測評系統(tǒng)、測評工具和能力提升方案推薦系統(tǒng),開展人機結(jié)合的線上、線下測評。
《意見》中關于開展教師信息技術(shù)應用能力測評部分指出:“省級教育行政部門組織本地區(qū)中小學教師信息技術(shù)應用能力全員測評,主要采取教師網(wǎng)上自測方式,通過案例開展情境測評,以評促學、以評促用?!苯逃繉嶋H上下放能力測評的權(quán)限到地方,允許地方根據(jù)和尊重區(qū)域發(fā)展實際開展能力測評。因此,各省區(qū)市應在中小學教師信息技術(shù)應用能力的共性內(nèi)核要求的基礎上,根據(jù)地域性差異,按照《意見》中“圍繞深入推進基礎教育課程改革和促進教師轉(zhuǎn)變教育教學方式的現(xiàn)實需求,吸收借鑒國內(nèi)外信息技術(shù)應用經(jīng)驗和最新成果,研究制訂教師信息技術(shù)應用能力標準、培訓課程標準和能力測評指南等,建立信息技術(shù)應用能力標準體系,有效引領廣大教師學習和應用信息技術(shù),規(guī)范指導各地建設資源、實施培訓、開展測評、推動應用等環(huán)節(jié)工作”的精神為指導,依托和整合高等院校的綜合力量,走高等教育、基礎教育和企事業(yè)“三結(jié)合”協(xié)同創(chuàng)新的道路,專家團隊研制符合地方特色的中小學教師信息技術(shù)應用能力測評體系,研制各科目中小學教師信息技術(shù)應用能力成熟度參考模型,建立各科目中小學教師信息技術(shù)應用能力測評指標體系,制定評測標準和測評指南。
由于人力所限,大規(guī)模的測評工作必須有賴機器輔助完成大部分甚至是全部繁瑣而結(jié)構(gòu)化的工作。網(wǎng)絡化的測評系統(tǒng)、測評工具不僅是受訓者在各環(huán)節(jié)自測所必須的,也是管理機構(gòu)賴以獲得決策信息的重要來源。在設計和部署測評系統(tǒng)時,應充分考慮借助計算機網(wǎng)絡的能力實現(xiàn)自動化、情景化的能力測評,輔以知識庫、推理機和人的智慧獲得有價值的決策信息。因此,測評工作的重要實現(xiàn)路徑之一是在前一工作研制地方性的測評體系基礎上,根據(jù)各科目教師信息技術(shù)應用能力成熟度參考模型研制測評工具及量規(guī)、量表,建立測評知識庫、情景案例庫及測評規(guī)則和測評標準庫,開發(fā)和部署測評系統(tǒng)、測評工具和能力提升方案推薦系統(tǒng),為地方教育行政部門組織本省區(qū)的中小學教師信息技術(shù)應用能力全員測評提供軟硬件環(huán)境。為了給廣大教師提供便捷的測評服務,由于各類新媒體的普及和云計算技術(shù)的成熟,[6-8]采用云計算技術(shù)為系統(tǒng)實現(xiàn)提供支撐,將測評系統(tǒng)、測評工具和能力提升方案推薦系統(tǒng)部署在云環(huán)境下,充分利用云服務降低系統(tǒng)實現(xiàn)及運行維護成本。系統(tǒng)體系架構(gòu)和功能架構(gòu)如圖1和圖2所示。
測評云平臺網(wǎng)絡系統(tǒng)和教師能力測評工具開發(fā)和部署成功后,采用測評專家團隊與網(wǎng)絡測評系統(tǒng)相結(jié)合的方式實現(xiàn)半自動的、案例情景化的中小學教師全員的訓前、訓中、訓后三級測評。其中訓前測評旨在獲得全區(qū)中小學教師信息技術(shù)應用能力的總體水平、能力成熟度概況及聚類情況,為培訓管理機構(gòu)制定分科目、分層、分批次培訓方案提供決策依據(jù),也為教師根據(jù)測評結(jié)果明確自身不足,查漏補缺,合理選學提供指導,確保按需培訓;訓中測評旨在通過培訓過程中不定期、不定次數(shù)的過程性測評了解和把握培訓學員的能力提升情況,及時調(diào)整提升工程實施計劃;訓后測評旨在對培訓學員做出終結(jié)性測評,為中小學提供測評分析數(shù)據(jù),找準短板,有針對性地組織開展后續(xù)校本研修提供依據(jù)。
圖1測評系統(tǒng)云平臺體系架構(gòu)
圖2測評功能架構(gòu)
三級測評均貫穿和實現(xiàn)“按需培訓的自適應推薦”和“決策咨詢”的思路,以評促學,以評促用。每次測評均先由網(wǎng)絡測評系統(tǒng)根據(jù)受訓者的信息從情景案例庫和知識庫、測評規(guī)則、測評標注和測評量表自動生成測試用例(如一套測試題、一個案例分析等),之后由受訓者利用各類終端完成測評,系統(tǒng)根據(jù)提交上來的測評用例做出情景案例匹配,把結(jié)果交由方案推薦系統(tǒng)做出分析、過濾和匹配,在培訓方的專家干預下生成方案建議集合,反饋給各級管理部門及受訓者本人,培訓者根據(jù)個人實際和偏好在方案建議集合里選擇培訓方案,作為有針對性的自主學習依據(jù),而管理方根據(jù)培訓者最終選擇的培訓方案,可合理做出培訓分級分組,制定差異化分層培訓的方案。
本文提出“雙主”培訓思路,按照這一思路,測評是整個培訓過程的基礎和核心。本文旨在拋磚引玉,以國家已經(jīng)實施的全國中小學教師信息技術(shù)應用能力提升工程為背景,在提出的“雙主”培訓思路的基礎上探討了測評實現(xiàn)路徑設計并提出測評系統(tǒng)框架,尚有諸多問題留待解決,如為實現(xiàn)情景化測評涉及的情景庫構(gòu)建、情景案例匹配與推理等,以及為實現(xiàn)對受訓者培訓方案的智能化推薦涉及的方案匹配、過濾及智能推送等,仍需做進一步的深入研究。
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