数据驱动的教师网络研修社区数字画像构建与应用——基于“浙江名师网”的数据分析

发布时间：2020-10-14 16:20

　　 数字画像是大数据助力精准教研的决策工具。目前,教师网络研修社区的经典评价方法存在可靠性、效用性和导向性偏弱等问题。对此,首先采用基于数据科学的大数据驱动研究范式,基于"浙江名师网"235个教师网络研修社区的样本数据集,采用主成分分析法提取研修社区的研修资源和研修活动的主特征,包括交互生成类资源、名师精品类资源、教学实践类活动和教学反思类活动。然后,基于教师研修社区的数字画像模型,选择"浙江名师网"中的100个研修社区作为应用测试数据集,进行聚类分析,发现研修社区存在三种特征类型及其运行模式,包括潜能成长型、特长发展型和全能突出型;再进行逐步回归分析,发现三种类型研修社区的研修成效影响因素,并生成相应干预策略。最后,设计教师网络研修社区的数字画像原型,验证其感知有用性、感知易用性和使用态度。最终研究结果有助于发挥数字画像的评价决策功能,帮助网络研修社区负责人精准施策,以提高研修社区的研修成效。
【部分图文】：

基于数字画像构建流程的文献分析，结合教师网络研修社区的构成要素，我们设计了数据驱动的教师网络研修社区数字画像的构建流程，包括数据采集、数据预处理、数字画像模型构建、数字画像模型应用、精准决策与干预五个阶段，如图1所示。第一，数据采集阶段的任务为通过云端结构化数据库和网络日志，采集研修社区的相关数据，包括：社区基础信息数据、社区研修资源数据、社区研修活动数据和社区研修成效数据；然后，从规范性、准确性、一致性、唯一性和完整性五个维度评价收集的数据，为数据预处理的方法选择提供依据[41]。

基于以上数据特征分析，我们使用三维笛卡尔坐标系表示教师网络研修社区的数字画像模型，如图2所示。（1)X维表示研修社区画像模型的框架维度，分别为基础信息、研修资源、研修活动和研修成效四个构成要素。（2)Y维表示研修社区画像模型的标签层级，分为二级标签：一级标签是每个维度提取的主成分，二级标签为样本原始特征。（3)Z维表示研修社区画像模型的标签属性，按照数据属性来源与处理方法的不同，标签属性分为事实标签、模型标签和预测标签。其中，事实标签表征是指从数据简单统计中获取的描述既定事实的信息，如，研修社区的名称和社区名师的职称、教龄等；模型标签表征是指通过定义规则和关联数据获取的信息，如，教学反思类活动等主成分信息；预测标签表征是指通过计算模型挖掘的结果预测信息，如，基于对研修数据的挖掘，预测研修社区下一年的研修成果[44]。四、数据驱动的教师网络研修社区画像模型应用

首先，第一类研修社区为全能突出型，除了教学实践类活动的值处于所有研修社区的平均水平，其余的属性特征值均显著高于其他两类研修社区；其次，第二类研修社区为特长发展型，除了教学实践类活动数据显著高于其他两类研修社区，其余各特征值均接近所有样本的平均水平，具有鲜明的教学实践能力发展的特征；最后，第三类研修社区为潜能成长型，除研修成果外其他特征值均低于其他两类研修社区，而研修成果的特征值接近所有样本的平均水平，具有较大的发展潜力。2. 教师网络研修社区的运行模式分析
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