党的二十大报告提出“推进教育数字化”的要求，数字技术驱动下的精准教学模式是教育数字化的重要实践形式，它得益于近年来大数据技术的飞速发展。大数据和人工智能技术能够使教学从“非定量”转向“可量化”，从“主观性”转向“客观性”，可以对学生的学习行为进行实时记录和个性引导，教学策略在对数据的智能分析下会更加明晰。精准教学本质上是对“因材施教”理想的追求，数字驱动的精准教学模式提供了实现高质量教育数字化的实践载体。

01精准教学的发展和理念

精准教学（Precision Teaching）是20世纪60年代，奥格登·林斯利基于斯金纳行为主义学习理论首次提出的，利用“标准变速图表”等工具，以流畅度作为指标去测量学生学习行为，为教学决策提供精准的依据。精准教学的核心理念是基于数据为每一位学生调整课程以适应他们的需要，从而使学习效果最大化，在教学实践中取得了显著成效。

精准教学从其诞生以来，一直遵循着“通过数据驱动个性化服务，从而提升教学效果”的理念。新型的大数据背景下的精准教学模式可以归纳为：在信息化教学环境中，跟踪记录分析学习全过程数据，挖掘出学习者的个性特征，利用人工智能手段对不同学习者推荐有针对性的教学方案和学习资源，达到精准个性、动态优化的目标。精准教学是一种基于科学数据分析，动态评估和优化决策的数字化、智能化教学范式。

02精准教学模式的应用

随着教育信息化和人工智能技术的加持，数据驱动的精准教学逐渐成为教育改革的趋势，受到政、产、学、研等多方面的关注。数据驱动的精准教学基本框架是：以数据的积累和融合为前提，形成兼顾个体和群体的大量真实的动态数据库，再利用教育大数据等技术分析，及时准确地了解学生学习状况和教师教学情况，通过对学生成绩和学习效果的预测，最后提出更加科学合理的教育决策，实施精准教学完成个性化学习服务。它的主要应用场景包括：课堂教学、智能教辅系统、在线教学平台、计算机自适应考试系统、特殊教育服务平台等。

1.课堂教学精准化

更多的一线教师把精准教学的理念带入传统课堂，课前引导学生预习并进行学前测试、根据学情分析重构学案设计；课中实施分层分组的教学互动，综合历史数据和课堂表现进行差异化指导；课后针对性推送分层作业，有效实施教学干预，并布置下一个周期个性化自主学习任务。很多学者摸索和总结了数据化学习环境下的课堂精准教学标准化模式。

2.智能教辅系统

要利用大数据实现规模化教育下的个性化教育，这个理想催生了智能教辅系统。以构建教育产生的海量数据后台为基础，提供学生认知诊断平台，进行课程资源的精准供给和学习服务的精准定制。除了面向学生，围绕“因材施教”提供覆盖教、学、考、评、管的教育全场景解决方案也成为智能教辅系统的一大特色，比如北师大“智慧学伴”等。

3.在线教学平台

以云课堂为代表的在线教学平台发展迅猛，其主旨是共享优质教学资源，提供自主学习平台。为了提高学习效果，平台以物联感知技术为基础，开展实时数据采集，记录学习时长，根据平时作业、学习时长、讨论合作综合评判平时成绩，并以此提高课程推荐系统的精准度，实现针对学生个体和教学过程的全过程精准教学模式，比如中国大学MOOC、国家中小学智慧教育平台、清华“雨课堂”等。

4.计算机自适应考试系统

计算机自适应考试（computer adaptive testing，CAT）原用于教育测评领域，比如TOFEL和GRE。计算机自适应考试系统是根据学生在平台内完成测试的情况，及时更新下一道题目的难易程度，达到千人千卷、精细测量的效果。平台同时根据历史答题数据及时调整题库内容，不断精确题目参数、不断优化推荐精度，满足更准确的个性化需求。陈恩红、刘淇团队相关工作受到国际学界的瞩目。

5.特殊教育服务平台

最初的精准教学就是针对儿童和残障群体而设计的，特殊教育一直是精准教学重要的应用场景。如今的特殊教育服务平台，以信息化、智能化技术手段，发展沉浸式学习资源创建技术，制作了符合特殊群体认知特点的交互式学习资源，以全程测量数据为依据，完成技能达成项目教学，取得了良好的效果。例如，华中师范大学特殊教育信息化研究中心以孤独症儿童为突破口所做的工作。精准教学应用场景广泛、形式多样，但内核都是在大数据技术和信息化手段的支撑下，以精准测量和个性服务为手段，完成以学生为主体的动态学习优化过程，关键词是：数据、动态、精准、个性。

03精准教学面临的技术困难、科学问题和解决方向

大数据环境下精准教学迎来了新的发展机遇，但在具体的实践研究中瓶颈和困难还有很多，归纳为规律、方法和数据三个层面：（1）教育规律不清。教育本身是一个开放复杂的巨系统，对其展开科学研究的最大困难是：教育规律难以表述，影响因素难以穷尽，认知机制尚不清楚。（2）研究方法不足。以教学测量为例，经典测量理论受样本和试卷的制约，难以实现科学客观；项目反应理论、认知诊断模型解释性强，但无法处理高维多模态数据；深度学习等新晋工具，在计算上有优势但解释性不强。观测手段极大限制了研究的深度和广度。（3）数据难规范。教育数据不但难采集而且缺乏规范。人工智能和大数据技术运用较为成功的领域已经形成通用数据规范和标准，如生物医疗、计算机视觉、自然语言处理等。反观教育研究中，经常会出现针对同一问题的多种不同自定义数据集的情况。学术界和行业界应该在破解认知黑箱、建立相关理论的同时，重视教育数据、教育实验数据的规范化建设。

在实际教学和研究工作中，教师、学校特别是企业对通过技术解决精准化教学所面临的实际困难有较大的期待，然而现阶段很多以技术主导、工程思维去完成的精准教学项目存在技术与实际严重脱节的情况。

一是技术与教育理论脱节。沿用工程思维或技术主导完成的开发，经常会出现技术上先“走通”而规律原因上不求甚解的情况。例如推荐某个教学方案有效，但无法解释哪个环节哪个因素具体有多大的影响，更无法确定达到目的效果的“最优解”。由于教育原理和认知机制不清楚，导致系统功能难有普适性，部分设计在实践中引起质疑，更难以得到可操作可推广的标准化模式。深层次讨论这个技术痛点的原因是：教育是“弱规则”领域，传统上依赖专家经验以及理论分析来解析教育规律，而大数据和人工智能等技术属于“强规则”领域。数据驱动模式下的精准教学发展趋势不能是简单的技术堆砌，而应该更加重视对教育规律的科学解释，在此前提下实现人机协同，将教育变得科学化、精准化和智能化。

二是技术与教学实际需求脱节。一线教师常常反映某些学习平台数据难获取难看懂，对学生缺乏准确测量、无法提供教育决策依据或建议等问题。这些很大程度上都属于“信息化最后一公里”的问题。很多研究文献认为，解决现实的教学问题取决于教师个体独特的“数据智慧”，要求教师能够将教学实践经验、数据分析技能、学习科学理论三者有效整合，提升综合能力，这对教师提出了严格要求，很难统一或达成。本文将精准教学模式重心放在平台提供方，认为平台应给予更精细的操作去梳理清楚教学、管理、服务中的数据需求，若对需求不明确，就容易造成数据无法有效使用的现象。

三是技术与人的发展脱节。教育始终以人为本，但现有的技术手段往往较为单一，不能满足个体的全面发展和个性化发展的双重需求。一方面，现有技术手段能解决的具体问题往往都是孤立、局部、静态的，而不是多维度、全局和动态的。最常见的是部分平台将学生的错题记录，只根据现有的错题推送，但没有对学生的综合素养进行全面考查，无法从根本上提高学生学习能力。另一方面，现有的技术仍然是基于传统的大班教学形式，不能形成配合学习者需求和能力的个性化人才培养方案，加上题目库、策略资源库等不够丰富多样化，无法科学地提供学生所需的学习路径和策略，满足不了个性化需求，无法做到学习服务可定制。

图1 精准教学科学问题

解决当前面临的技术困难，只能进一步回溯研究精准教学的底层科学问题，即学习主体可测量、教学过程可计算、学习服务可定制和教育规律可解释。从实际应用的角度看，这四个基础问题的解决可以视为优秀数字驱动智能精准教学系统必须达到的准入条件。

1.学习主体可测量

学习主体可测量是指通过多源多维度教育数据准确了解学习者的学习状况、学习风格和学习能力等个性化特征和信息，为“因材施教”提供科学的根据。精准测量是精准教学的前提基础，大数据环境下精准测量的核心问题是：（1）多元多模态数据治理与融合。（2）建立基于混合数据的精准测量模型，这是指构建新型人工智能与经典测量理论相结合的评价模型。（3）构建教育量化研究通用的测量数据规范和结果呈现方式。

2.学习服务可定制

学习服务可定制即根据个性化分析和智能算法提供与推荐匹配的教学策略。这里教学策略一般要求合理标注或可量化计算，包括学习干预、个性化学习服务、个性化学习环境构建、个性化教学资源推荐、个性化学习路径设计等。学习服务可定制是“因材施教”过程中最终有效的实施。学习服务可定制从数理本质上是一个优化问题，其基础的数理问题是优化求解和推荐算法。精准教学模式更趋向于选择强化学习框架下求解最优的个性化教学策略和服务。强化学习基本思想是通过与环境的反复交互来优化决策，最终获得最大的累计收获。个性化学习推荐是综合学生（user）自身因素和学习资源（item）特点，将学习资源按其匹配度（相似度）推送给学生的过程。不同于电商推荐算法，学习推荐算法将在教育特征嵌入、学科知识图谱等方面形成特色。

3.教学过程可计算

教学过程可计算是指通过多阶段动态的教育表征模型，对教学过程以及教育场景进行分析和优化，可以理解为对学习主体和学习策略的交互作用进行动态建模，是“因材施教”的全过程监控，也是对其强有力的保障。一方面，教育情境可以突破时空、区域等的限制，实现物理空间与虚拟空间相结合，课前课中课后教学时间相融合，及时将教育情境转换为可计算的数字环境，对软硬件和智能技术提出了更高要求。另一方面，教学过程的刻画烦琐细致，对数理工具的需求和使用也超过以往任何时候。例如引入时序数据分析工具，解决模型时间的连续性、数据的动态性、学习者和场景的交互性等需求；使用条件期望刻画教学效果，兼顾整体和个体评价目标函数；学情分析本质上是分类问题，利用机器学习的方法效果较为理想；为了克服教育样本数据严重不均衡等问题，引入数据增强、知识蒸馏等技术；模型评估环节至关重要，不仅在模型训练完成后要对现有模型进行评估，更应该致力于新模型的生成和判别。

4.教育规律可解释

教育规律可解释性是通过大数据分析和人工智能算法，研究和识别教育规律，以可视化可表达可解释的方式呈现给教育工作者和学习者，以支持更高效的精准教育和个性化学习策略。教育研究应以探索教育规律为最高目标，实践方案应以遵循教育可解释为选择原则。为了科学地识辨因果效应，避免相关性误区、解决样本偏差等困境，建议沿用数理统计中因果推断的理论框架，控制干扰变量、避免样本偏差、估算因果效应，直接通过大量的观测数据进行分析。而作为重要补充，针对具体因素设计随机对照实验，分析实验数据挖掘潜在规律，以提高研究分析的科学性。

04建议与展望

学校如何有序推进精准教学的实践应用，教师的数据素养是否支持精准教学开展，学校如何协同企业共建精准教学模式，社会如何推动数据驱动促进精准教学的发展？答案是：精准教学模式需要社会各方的合力打造。

1.学校管理层

学校是精准教学模式发展的主要实施方，学校管理层是多方共建的决策者、领导者和重要枢纽。学校管理层需要加强学习、开阔视野，深入理解精准教学模式理念和实施环节，才能对其进行规范管理。学校需要提供必要的硬件和软件设备，为实施精准教学打下基础；积极组织教师参与培训、课程开发等，提高教师学科教学素养和数据分析能力；学校还应对企业提出更准确的需求和更科学的准入标准，定期评估和反思平台使用效果。学校管理层应根据目标达成和师生反馈，对精准教学策略和模式进行调整和优化，不断提高教学质量和水平，为教师和学生创造良好的教学环境。

2.一线教师

教师是教学实践的直接执行者，是实施数据驱动下的精准教学的关键。教师需要不断提高数字技术能力，了解最新的教学技术和方法，还要在教学实践中不断优化教学方案。教师需要具备实施技术支持的能力以及掌握混合式教学情境中的教学能力。教师应掌握基本数据分析的技术能力，理解数据规律，发挥数据本身价值，进而学会利用人工智能大数据去分析学生行为数据，开拓新思路，运用新方法，以数字化逻辑发展出精准化的教学模式。另外，能否提供多种不同而有效的个性化教学服务也是对教师的一个挑战。

3.行业企业

行业企业提供的平台是精准教学背后的技术支撑者。企业必须真正面向实际需求，真正解决精准教学所必须面对的科学问题，开发智能化的产品，帮助学校和教师实现精准教学，支持学生个性化的学习和发展。企业产品不能仅仅完成数据采集和呈现，而是要包括科学的认知诊断，可解释的教育过程计算，精细动态的优化策略以及大量可定制的个性化学习服务。

4.中小学专业团队

为解决“信息化最后一公里”的问题，很多中小学新设了信息化办、科教办等机构，这些专业团队必将成为精准教学模式蓬勃发展的中坚力量。中小学组建的专业团队既要懂教学，能结合教学实际向企业提出需求；又要懂技术，能帮助一线教师提供更专业的咨询和辅导；还能根据学校特色定制开发适合本校的融教、学和管理为一体的智能化教学支持平台。加强学校信息化、数字化、智能化教师专业团队的建设是推进教育数字化的重要抓手。

5.高校学者

高校学者是精准教学模式的引领者，更是破解科学难题的攻坚者。国内学者已经通过研究和探索，为精准教学提供了大量理论支持和实践指导。接下来，他们还有责任继续开展教育科研项目，分析学生的学习行为和心理，解读认知规律，提出优化算法，促进精准教学模式的不断发展。同时，大数据背景下的精准教学是一个多学科融合的系统，教育学、心理学、认知学的理论，数理科学、机器学习的方法和计算机科学、大数据技术必须融通共进，加强多学科交叉研究学习，促进信息技术跨学科研发，深化教育大数据精准教学的发展进程。

随着技术的不断进步和应用，数据驱动下的数字化精准教学模式将越来越成熟和完善，为学生提供更加个性化、定制化的教育服务和支持。未来，人机融合的发展模式将会是数字化教育的趋势所向。该模式可能会涉及更多的技术和算法，如深度学习、人工智能等更高的技术，以实现更加智能化和自适应的教学。同时，该模式也需要关注数据隐私和安全等问题，确保学生、教师的个人信息的安全和保护。最后，数据驱动的数字化精准教学模式不能成为单一的切片式教学案例，而应该贯穿人的自然成长过程，需要与传统教学相结合，充分考虑学生的综合素质和价值观教育，实现人的全面、健康发展。