学校数字化转型如何用好数据，天津十九中给出了答案

作者：

卢冬梅，天津市第十九中学校长

当前，科技革命向纵深发展、产业变革加速演进、社会治理迭代升级，人类生产、生活和思维以及交流方式都已发生重大变化，新业态、新模式层出不穷，多样化、弹性化学习需求与日俱增……人类社会巨大且快速的变化对重塑教育的内涵和形态提出了迫切需求，同时也为教育变革与高质量发展提供了平台和动力引擎。面对教育数字化浪潮和教育高质量发展要求，广大中小学校应当如何应对？天津市第十九中学（以下简称“天津十九中”）在实践层面给出的答案是：积极推进传统学校的数字化转型，让大规模个性化教育成为可能。

教育数字化转型的核心是教育数据的有效利用。天津十九中是有着百年历史的传统名校，地处天津市和平区繁华的商业区。一大一小两栋教学楼，两个篮球场大小的操场，构成了校园主体空间。在这个小小的校园里，学习、生活着近1200名学生。在长期的教育实践中，学校积累了海量教育数据，每一项数据都有其独特的教育价值，但由于缺少对数据的分析和应用，数据“沉睡”现象十分严重。为彻底改变这一现象，充分发挥数据对学校高质量育人的支撑作用，在有限的物理空间内办好新时代的大教育，近年来，学校在数据分析与运用方面进行了持续、深入的探索，让沉淀的数据活起来、用起来，成功实现学校育人方式的更新。笔者将通过五个数据驱动学校质量提升的案例来描述现代学校如何实现数字化转型。

一、如何利用数据做好学校建设项目决策？

毋庸置疑，环境对学生的成长发挥着潜移默化的重要作用，学校常常会利用假期对校园环境进行升级改造。但是，过去进行环境改造的时候，往往只是学校领导层主导决策，校长的意见更是举足轻重，作出的决策难免会受到决策者个人感受、审美偏好和专业能力等因素影响，而学生才是学校空间的最重要使用者，学生的体验和想法应该是我们决策时要考虑的首要因素。我们尝试利用数据了解学生的真实需求，在此基础上进行了空间重构。

案例1：如何进行学校新空间设计

2023年暑假，我们对学校再一次进行空间改造，将一间办公室改成了一个共享空间。为什么要改造？我们是如何决策将那个办公室进行拆改的？这要从学生轨迹数据采集工作说起。

在天津十九中，每个学生都有一张校园卡，可以用于课上互动、食堂用餐、在漂流书柜借书等。其中，漂流书柜兼具借阅和轨迹采集功能，每当学生拿着校园卡经过的时候就能采集到一个数据。通过分析学生的轨迹数据，我们发现学生经过次数最多、停留时间最长的是教学楼中部某个区域，而这个地方原来是一间小办公室。为了让学生在狭小的教学楼里能舒适一些，我们决定将这间小办公室拆掉，改成一个公共的共享空间，面向学生开放。现在，这里已经成为最受学生欢迎的休闲区。

从行动轨迹数据中，我们识别出学生在教学楼这有限空间内的活动热点区域，看到了学生的行为习惯和社交需求，进而优化空间布局，使其更符合学生的期望和习惯，使空间改造更有效地提高学生在使用空间时的舒适度和便利性。同时，通过轨迹数据，还可以看到教学楼里出现拥堵的具体地点，通过调整空间布局，改善交通流线，使空间资源得到更加合理的利用。

从这个案例可以看出，数据是客观的，不受主观偏见和个人情感的影响；数据是精准的，可以有效了解师生的需求、行为习惯和偏好；数据是具有预测性的，能帮助我们发现隐藏的规律和趋势。依据数据分析做决策，能有效帮助我们减少主观臆断和片面判断所带来的决策错误。

二、如何利用数据做好学生心理健康观测？

近年来，学生身心健康问题备受关注，由此相关数据显得尤为重要。但在实践场景中，我们常常遇到各种困境。首先是数据采集难，学生身心健康的监测需要收集大量的数据，包括身体健康状况、心理健康状况、生活习惯等，由于数据维度多、标准不统一、数据量大、学生人数多等原因，加之出于保护学生隐私的考虑，很难进行有效的数据采集。其次是数据应用难，即使成功收集并分析了学生身心健康的数据，如何将这些结果应用于实际的教育和管理工作中也是一个难点。因此，在学生身心健康方面，学校经常处于要么没有数据可用，要么有数据不知道如何利用的窘境。为此，我们进行了初步探索。

案例2：如何利用数据观测学生的心理问题

学校尝试利用轨迹数据分析学生的社交情况，发现和捕捉其背后隐藏的心理问题。如果多个学生在临近时间段内多次产生轨迹数据，则可以认为学生有真实的社交行为，我们会基于这些数据对社交少的学生给予球探足球比分关注。多年的实践经验告诉我们，孤独的学生不一定都有心理问题，但是产生了心理问题的学生往往是孤独的。当我们发现社交少的学生时，会采用班级教师团队“会商”的方式进行确认。确认后，教师会与家长保持长期密切的联系，并在开学季、考试季以及居家学习期间，对学生给予球探足球比分关注。

学生的心理健康情况是很难通过数据直观呈现的，社交数据也只能提供有限的、表面的信息，我们无法以此对学生的心理问题做出准确诊断和评估。但是我们可以把社交数据作为心理状态评估的辅助工具，帮助我们更全面地了解学生的心理状况，及时发现学生心理问题的迹象，为学校、家庭提供早期预警，以便及时采取干预措施，防止问题进一步恶化。值得注意的是，利用社交数据观测学生心理问题需要确保在收集和使用数据时充分尊重学生的隐私权，避免对学生造成不必要的伤害。

三、如何利用数据有针对性地提升学生体质健康水平？

目前，中小学生体质健康问题已经成为社会热点话题，各地各校都从不同角度开展了探索。如何利用数据做好学生的体质健康工作？天津十九中是教育部篮球特色学校，足球、排球、乒乓球、啦啦操运动等体育项目也开展得很好，学生有较好的运动基础。但是体育老师最怕寒暑假，他们戏说“夏练三伏冬练三九，一个假期毁所有”。针对这一问题，我们对学生体质健康监测数据进行系统分析，在此基础上对全校学生进行健康干预。

案例3：利用数据为学生提供个性化运动“处方”

我们对学生三年体质健康监测数据进行了系统分析后，得出了一些有价值的结论。我们发现，长时间居家使得超重学生占比有所提升。居家两个月，学生的BMI指数（Body Mass Index，身体质量指数，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的标准）受到的影响很大。要想恢复到停课前的BMI指数水平，则平均需要6.1周，其中女生需要更长时间来恢复。此外，我们还发现，运动习惯、基础不同的学生的BMI指数下降情况也不尽相同。基于数据分析结果，我们提出了“居家”和“在校”两种场景下的针对性运动策略。在“居家”场景中，教师针对学生身体素质出现的不同问题，有针对性地开出运动“处方”，学生在家按照“处方”完成运动项目，并将自己的运动视频上传至智慧校园平台与大家分享。在“在校”场景中，我们实施分类选课，将体育课分成技能型和体能型，让学生根据自身体质健康情况自主选择适合自己的运动。通过这些努力，学生BMI指数的恢复期大大缩短了。

四、如何基于数据改进教与学？

数据是促进教师教学和学生学习改进的有力武器。天津十九中基于作业数据实现了三大改进—教师教研改进、教师课堂改进和学生学习改进。

案例4：基于作业数据改进教与学

首先，数据从何而来？为了达成“双减”任务目标，学校实施“学科作业日”制度，学生每天在校完成一个学科的限时作业，当日不留家庭作业。学科限时作业的数据通过智慧校园平台采集。这样，在不改变学生纸笔书写习惯的前提下，学校每天采集一个学科的作业数据，由系统平台进行分析后推送给教师、学生和家长，同时会自动归集作业中的错题。经过一段时间的累积后，形成了作业数据库。基于这些作业数据，我们推进了几大改进行动。

一是教师教研改进行动。我们的具体做法是，在日常集体备课中，把学生一周的作业数据呈现出的问题作为研究主题，分析学生一周学习中取得的进展、存在的问题，进而探讨如何帮助学生解决这些问题。为了推进这项研究，学校每学期举行论坛，让教师分享自己在基于作业数据的教学改进方面所做的探索。例如：历史教师发现学生在自主梳理知识体系方面存在短板，进而提出改进方案，通过指导学生采用思维导图、时间轴等方法梳理知识点来整体构建知识体系。物理教师通过数据分析发现，学生在实验类作业中遇到的问题较多，于是对教辅材料进行二次开发，通过微调一些题目帮助学生更好地掌握相关知识。数学教师发现，有相当一部分学生在某个知识点上出现了成绩整体下滑，于是在这些知识点学习前加强预习，通过国家中小学智慧教育平台给学生提供自主预习的资料，鼓励学生在预习后提出自己解决不了的难题。

二是教师课堂改进行动。我们利用高校开发的“智慧教研”平台等工具进行课堂观察改进。教研诊断出的问题，最终要在课堂教学中解决。为此，我们通过课堂观察的方式采集课堂教学数据，总结出“课堂观察六步法”：第一步，明确这节课要破解的问题；第二步，确定问题后，在教研组内部进行分工，每位教师承担不同的数据采集任务；第三步，由主讲教师写出教学设计，并上传至教研平台；第四步，教研组的其他教师在课堂上进行“听评课”，课后把所采集的数据上传至平台，系统会自动分析数据并生成一份报告；第五步，教研组通过共同分析数据报告，了解教师在各方面的表现，如师生互动情况、教学风格、教师提问和回答的效果等；第六步，教师根据数据分析结果和教研组的建议改进课堂教学。

三是学生学习改进行动。学校在将采集的数据提供给教师的同时也提供给学生，意在指导学生通过数据发现存在的问题，从而主动采取措施去改进。基于此，我们开发了专门指导学生掌握学习方法的“学习方法论”课程，课程内容包括思维导图、康奈尔笔记、费曼学习法、错题本整理技术、艾宾浩斯遗忘曲线等，在起始年级面向全体学生进行教学。当学生掌握了学习的科学规律和方法后，在学习上更加理性和从容了。

五、如何利用数据改进教师培训方式？

学校数字化转型依赖于教师数字素养的提升。以往由于教师培训与教师实际需求不匹配，培训内容缺乏针对性和实用性，使得一些教师对培训持消极态度，或者无法将培训所学应用到实际教学中。基于此，我们通过学生的学业数据定位教师教学问题，基于教学问题确定培训内容，通过学生学业数据评估培训效果。在此过程中，教师的数据素养得以提升，教师培训从外部要求转变为教师终身学习的内在动机。

案例5：利用数据进行分层分类分软件培训

我们推进了分层、分类、分软件三种类型的培训。分层培训，旨在让新入职教师掌握所有信息系统的使用方法，新手教师掌握使用信息技术辅助教学的规范和策略，成熟教师学会使用信息技术解决教育教学中的实际问题，骨干教师学会以“输出”带动“输入”。分类培训主要针对管理者。校长、副校长要清晰掌握学校目前数据采集和利用的情况，了解哪些数据可以用于学校管理的哪些方面；德育干部要重点关注学生参与学校德育活动和社团的相关数据，了解学生的全面发展情况；教学干部要重点关注教师教研数据和学生学业测评数据等，了解教师专业发展和学生学业的进展情况；总务干部要重点关注学校各类设施设备维修、校园安全检查、师生用餐满意度等数据，不断提升管理效能。分软件培训，是将学校所应用的业务软件系统按教学场景进行分类，针对使用者进行细分培训，如专门为物理、化学和生物学教师提供虚拟实验类软件的培训，专门为信息技术教师提供人工智能类等软件的培训，以及为全体教师提供教学所需的软件的专项培训，以提高培训成效。通过分层、分类、分软件培训，全校教职员工在工作中熟练使用软件系统，对培训主题和内容的认同度大大提高，在实际工作中的应用频率和深度也得到了提升。

教育数字化转型是一个长期、动态的过程，需要我们不断去研究和推进。我们今天所做的种种储备和审视，都是为了学生在未来能够更好地应对新的时代、新的社会、新的挑战。我们相信，在所有教育人的共同努力下，智慧教育必将引领学生奔赴更美好的未来。