编者按：杨现民，江苏师范大学智慧教育学院（计算机科学与技术学院）教授、博士生导师、院长，江苏省教育信息化工程技术研究中心常务副主任，主要从事智慧教育、教育大数据、技术支持教学变革等研究。数据素养是包涵数据意识、操作计划、数据收集、数据分析、数据利用、数据共享、管理存档、全面评估、基本法纪法规等内容的能力素质。在当今时代，各方积极开展了关于大数据在教育领域的应用的研究与实践。为了解当前一线教师数据素养的现状，探求教师数据素养培养策略，本刊对江苏师范大学智慧教育学院（计算机科学与技术学院）院长、江苏省教育信息化工程技术研究中心常务副主任杨现民教授进行了专访。
访谈要点
●数据素养和信息素养既有联系又有区别，数据素养对教师发展意义非凡
●美国、英国、澳大利亚等国家对教师数据素养发展状况高度重视
●目前国际上存在“数据驱动决策”“数据智慧改进过程”“使用数据项目”“教师应用数据”等教师数据素养框架
●我国教师数据素养教育正处于起步探索阶段，需多头并举提升教师数据素养
　　一、数据素养和信息素养既有联系又有区别，数据素养对教师发展意义非凡
 
　　《世界教育信息》：尊敬的杨教授，您好！很高兴您能接受我刊专访。首先，请您谈一谈数据素养和信息素养有什么区别？国际上是怎么看待数据素养的？
　　杨现民：2000年，美国大学与研究图书馆协会（Association of College & Research Libraries，ACRL）标准委员会将信息素养定义为：信息素养是指人们在知道什么时候需要什么样的信息的同时具备的信息获取、评价和应用的能力。而目前有关数据素养的概念界定尚未形成统一的说法。通过对国内外文献进行分析，我们可以给出一个初步的定义：数据素养是指数据行为主体在符合社会伦理道德的前提下，对相关数据进行获取、处理、分析、解释、管理和应用的综合能力。
　　数据素养和信息素养既有联系又有区别，联系在于数据素养实际上是信息素养在大数据时代的一种延伸与拓展，二者具有很强的关联性和相容性；区别在于信息素养侧重于信息的可获取与可利用，而数据素养则侧重于数据的生产、保存与管理。另外，信息素养的测度一般以度量用户搜寻信息的过程和用户反馈为主；数据素养的测度则更关注对结果的评价，即数据是否准确可靠、数据是否得以妥善处理、数据的解释是否合理、数据能否得以长期保存等。
　　进入21世纪，随着信息量的飞速增长和快速流通，产生的数据量越来越多，信息交互逐渐趋于可视化和数据化。数据素养教育也引起国际学者的高度关注。2001年瑞思（R. Rice）开始关注数据洪流现象并提出数据素养是指对数据进行处理应用的能力。之后，斯蒂芬森（E. Stephenson）、卡夫洛（P. S. Caravello）、希尔德（M. Schield）等也对数据素养的定义、内涵等进行了研究。希尔德认为数据素养包括理解数据内涵，正确解读图形和图表信息，能从数据中得出正确的结论，能够识别数据的误用情形等内容；斯蒂芬森和卡夫洛认为数据素养是信息素养的一个组成部分。
　　除了学者关注外，国际组织也开始推动数据素养教育。2011年，英国国家与大学图书馆协会（Society of College，National and University Libraries，SCONUL）的七大支柱信息素养模型将数据处理技能列为信息素养能力的一部分。2013年，美国大学与研究图书馆协会对是否将数据素养能力纳入信息素养做了调查，95%的人认为数据素养是信息素养今后需努力发展的方向，并表明数据素养应该作为信息素养的重要组成部分。除此之外，数据素养也得到了国际社会科学信息服务与技术协会（International Association for Social Science Information Services and Technology，IASSIST）、公共数据用户协会（Association of Public Data Users，APDU）、政治与社会研究大学联盟（Inter-university Consortium for Political and Social Research，ICPSR）等国际组织的支持。总的来说，在学者和国际组织的联合推动下，数据素养正在成为一个日益活跃的研究领域。
 
　　《世界教育信息》：您认为教师数据素养教育的意义有哪些？
　　杨现民：关于教师数据素养教育的重要意义，我想可以从国家政策和学术研究两个方面来分析。
　　国家政策方面，从2015年发布的《促进大数据发展行动纲要》到2017年12月习近平总书记在主持中共中央政治局第二次集体学习时的讲话，再到2018年发布的《教育信息化2.0行动计划》《中小学数字校园建设规范（试行）》《网络学习空间建设与应用指南》等文件，都对教育工作者的数据素养提出了要求。任友群教授在《半月谈》撰文提到“以‘数据技术’为基础的教育信息化2.0，将更需要数据领域的人才，也更需要教师具备‘数据素养’”。《教育部教师工作司2019年工作要点》指出，要“举办全国教师大数据高级研修班”，该工作的实施便是要提升广大教师的数据素养水平，以支持数据驱动的教育教学改革。
　　学术研究方面，国内外学者围绕教师数据素养教育重要意义进行了探讨。归纳起来，教师数据素养教育有五大意义：其一，帮助教师加强基于数据的教学实践，促进教师教学水平的提高；其二，形成基于数据的教学思维，促进教师教学思维的变革；其三，适应基于数据的文化氛围，促进教师教学领导力的提升；其四，增强基于数据的科学决策，促进教师教学绩效的提升；其五，强化基于数据的理解运用，促进教师科研成果的产出。
 
　　二、美国、英国、澳大利亚等国家对教师数据素养发展状况高度重视
 
　　《世界教育信息》：教师数据素养在国际上有哪些理论与实践？
　　杨现民：有关教师数据素养的国际动态，我想对美国、英国、澳大利亚三个国家的一些做法进行介绍。
　　美国是最早关注教师数据素养的国家之一，联邦政府和各州政府高度重视数据驱动教学、教师数据素养提升等工作。2005年美国发起数据质量运动，正式拉开了教师数据素养发展的序幕。该运动旨在支持和鼓励教育从业者提高数据收集质量和使用价值，以提高学生的学习成绩，为数据驱动教学时代的到来奠定了理论基础。2009年，美国时任联邦教育部长阿恩·邓肯（Arne Duncan）上任后，广泛宣传教师使用数据的必要性以及数据驱动教学的重要性。2014年，美国启动“数据决策倡议”（the Data for Decisions Initiative），提出将数据素养纳入教师资格认证，并对教师数据素养认定制定了详细的标准，强调教师在入职前需要掌握的基本技能，进一步推动了教师数据素养的发展。
　　英国的数据素养最早来源于数学素养。1999年6月，英国教育和就业部宣布将数学素养、读写素养与信息通信技术素养列入新任教师职业技能国家测试，并授权教师培训局组织实施。2013年9月，英国政府实施教师职业技能测试改革，将数学素养和读写素养测试前置为初任教师入职培训前考试，旨在提高教师的职业标准和准入门槛，是21世纪英国打造高质量教师队伍的战略之一。2016年，英国教育部针对教师和校长就数据使用问题进行了一项调查。调查结果显示，大部分教师仅仅使用数据监控教学而不是改进教学，教师对于数据的使用还停留在初级阶段。当前，英国的数据素养教育主要是基于各大高校图书馆对科研人员进行的数据素养培训，以期帮助研究者建立数据与科学之间的联系。
　　澳大利亚政府高度重视教师的数据素养教育，教学与校务指导协会认识到教师利用教学收集学生数据的重要性，要求教师能够依靠数据评估学生的表现。2011年，澳大利亚教育部颁布的《全国教师专业标准》首次对教师利用课堂数据提高学生的学习效果提出了明确要求，提出“学校行政人员和教师应学会对学生评估数据进行分析和解释，以便规划学生学习，明确干预措施并调整教学实践”。澳大利亚政府意识到了提高教师在数据领域的知识和技能将有助于提高其教学效果，因此积极推动各个地区开展教师数据素养教育。当前，澳大利亚教师数据素养教育主要依托高校图书馆培训，形式包括课程、讲座、交流会、研讨会、在线学习等。
 
　　三、目前国际上存在“数据驱动决策”“数据智慧改进过程”“使用数据项目”“教师应用数据”等教师数据素养框架
 
　　《世界教育信息》：根据您的研究，目前国际上有无可借鉴的教师数据素养框架，以便我们更全面地理解教师数据素养？您认为我国应如何构建中小学教师数据素养框架？
　　杨现民：教师数据素养框架是认识教师数据素养关键要素、理解其整体结构的重要抓手。目前，国际上主要有四种具有代表性的教师数据素养框架。
　　一是马什（Marsh）和法雷尔（Farrell）构建的“数据驱动决策”框架。该框架将教师数据素养指标划分为六项：获取数据；组织、过滤和分析数据；将分析结果转化为有效信息；基于专业知识和能力将信息转化为教学知识；使用数据改进教学策略；评估教学活动的有效性。马什和法雷尔指出数据并不能被直接使用，它必须被收集、组织并分析成有效信息，教师再利用专业知识将有效信息转化为可具体实施的教学行为或教学决策，从而充分发挥数据的价值。
　　二是哈佛大学博得特（Boudet）等人提出的“数据智慧改进过程”框架。该框架将教师有效使用学生评价数据的步骤分成“准备”（Prepare）“探究”（Inquire）和“行动”（Act）三个阶段与八个步骤：为协同工作而组织数据团队，发展评价素养，创建数据概览，挖掘学生数据，检查教学，制定行动计划，计划如何评价学生进展，行动和评价。
　　三是技术教育研究中心（Technology Education Research Center，TERC）提出的“使用数据项目”框架。该框架构建了数据使用的五个步骤，分别是建立使用数据的基础环境、鉴定学生的学习问题、利用数据验证问题产生的原因、提出解决方案、得出结论。
　　四是曼迪纳赫（Mandinach）和加默（Gumme）构建的“教师应用数据”框架。该框架强调教师收集、分析和解释所有类型的教学数据，并将数据转化为可行的教学内容和实践能力，以帮助其确定教学方法，包括对数据标准、学科知识和实践、课程知识、教学内容知识、学生学习方式的理解等。
　　结合对国外教师数据素养框架的比较分析，我们团队采用文献分析法和德尔菲法构建了适合我国中小学教师的数据素养框架以及指标体系（6个一级指标、19个二级指标、40项具体要求）。该框架包含四层，分别是意识态度层、基础知识层、核心技能层以及思维方法层。其中，意识态度主要包含数据价值意识、数据保存与辨别意识、数据更新与共享意识、数据安全与保密意识、遵守法律法规和道德的意识；基础知识包含教育大数据基础理论和数据科学基础知识；核心技能包括数据的采集、分析、解读、应用及交流；思维方法包括数据量化思维、数据关联思维、数据驱动思维以及数据反馈思维。上述框架与指标体系的构建期望能为我国中小学教师数据素养教育的开展提供一定的借鉴与指导。
 
　　四、我国教师数据素养教育正处于起步探索阶段，需多头并举提升教师数据素养
 
　　《世界教育信息》：我国教师数据素养发展的现状如何，面临哪些挑战？您有何建议？
　　杨现民：整体来说，我国教师数据素养教育正处于起步探索阶段。2017年，我们团队对东部、中部和西部十个省份的不同学科、不同背景（城乡）的中小学教师进行了较大规模的分层抽样调查，共回收3565份问卷。调查发现，教师在意识态度、基础知识、核心技能、思维方法四个层面的平均得分（满分5分）分别是3.24、3.12、3.13和3.06，总平均分为3.14，表明当前我国中小学教师的数据素养整体水平不高，亟待提升。
　　我们团队通过对问卷数据进行分析以及对部分中小学校走访调查，发现我国中小学教师数据素养发展主要面临四个方面的挑战：一是教师数据意识相对薄弱，导致教育大数据难以充分发挥潜在价值；二是教师数据处理能力有待提升，部分教师对技术带有一定的抵触情绪；三是教师数据应用能力相对较差，有些教师对数据利用感到困惑与迷茫；四是教师对数据素养缺乏足够的重视，不利于教师自身的专业发展。
　　我认为，教师数据素养教育是一项系统工程，需要统筹各方力量协同、持续推进。为应对上述挑战，推进我国教师数据素养健康快速发展，建议先从以下三个方面着手。
　　第一，研制教师数据素养标准，制定数据素养考评制度。标准和制度先行，是推进教师数据素养教育快速、科学发展的重要基础。建议尽快出台教师数据素养标准，指导多种形式数据素养教育活动的开展；建立教师数据素养能力考核制度，将教师数据素养纳入绩效考核，确定详细的和可操作的评价方法，督促教师利用数据不断优化教学实践，提高教育教学质量；将教师数据素养纳入教师资格认证，在教师资格考试中增加大数据理论知识的考核，比如教育大数据的概念、特征、价值等，在专业技能考核环节增加简单的数据处理与分析，比如数据导入、数据筛选、描述统计、相关分析、图表可视化等内容。
　　第二，强化师范生数据素养教育，开展在岗教师数据素养专题培训。数据素养教育的对象主要包括师范生和在岗教师。建议在师范生培养方案中增设教师数据素养教育相关课程或内容模块，教育实习环节提供开展数据驱动教学实践的机会和场所；将数据素养纳入中小学教师信息技术应用能力培训体系，建立国家级、省级、区县级以及校级贯通的四级数据素养培训机制。我们团队在教师数据素养培训方面开展了探索性的工作，开发了面向中小学教师的数据素养培训课程，并于2019年3月和徐州市电教馆联合举办了徐州市首期中小学教师数据素养专题培训。此次培训采用专家讲座、工作坊、案例研讨、模拟训练等方法，融合线上培训和线下培训，产生了很好的培训效果和社会影响，受到江苏省电教馆、徐州市电视台等单位的关注和报道。
第三，创设数据驱动教学与管理的基础环境，营造校园数据文化与氛围。建议通过各地数字校园与智慧校园的建设，快速提升学校的信息化建设与应用水平，利用网络学习空间持续收集学生的学习数据、日常表现数据等，教师可以方便快捷地获取这些数据并进行处理分析；制定必要的使用数据改进教学与管理的激励机制，让更多的教师敢于、乐于使用数据来解决教育教学问题，逐步培养教师的数据意识、数据思维和数据习惯；为全校师生营造安全的数据环境，保证教师和学生的数据不被侵犯，使教师可以安心地使用数据；引导企业基于教育教学实际需求研发易用、好用、有用的教育大数据产品，支持教师开展数据驱动的精准教学与管理。
来源：《世界教育信息》2019年第12期