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一、引言

教师教学能力是提升教育质量和促进教师专业发展的基础和核心能力，是一种复杂的能力集合体。《中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》中明确指出要全面提高教师质量，提升教师教学能力，建设一支高素质创新型的教师队伍。随着教育改革的不断深入，教师教学能力的内涵也在逐步丰富和发展，《中国教育现代化2035》中提出推进教育现代化的基本原则之一是要更加注重因材施教，表明了教师教学能力的提升要注重个性化。然而，目前教师进行个性化教学仍然存在一定的难度和挑战：首先，教师需要对学生的个体差异和需求进行深入了解和分析，以提前准备教学内容。其次，教师需要灵活运用不同的教学策略和方法，以满足不同学生的学习需求和兴趣。最后，教师需要对学生的学习过程和结果进行全面评估和反馈，以及时调整教学策略和方法。

大数据时代学生学习过程数据、教师教学数据等被详细记录，这些学科知识点、学生学习过程数据和教师教学过程数据等构成的海量数据集合被统称为学科大数据，通过分析学科大数据能够间接评估学生学习进度和水平，为学生个性化学习提供坚实的数据保障，也为教师个性化教学能力提升带来了新的契机。随着人工智能技术快速发展，如何有效、自动地挖掘学科大数据背后所能反映的学生学习信息，进而协助教师全面掌握学生学习动态和促进教学，是当前研究的重点和难点。基于此，研究提出一种基于学科大数据的教师个性化教学能力提升模型，并从教学过程的视角出发阐述了模型的应用前景。该模型能够有力辅助教师进行教学，有助于提升教师个性化教学能力和个性化教学的发展。

二、相关研究

（一）教师个性化教学能力

教师教学能力是衡量一名教师教学水平的重要标准，然而对于教师教学能力的定义，有研究者强调教学能力同时包含教学方法、教学态度、教学信念等一系列教师教学所需要的元素，也有研究者从认知角度出发，认为教学意识是教学能力的核心，正确的教学意识要求教师做到“回归常识、回归本分、回归初心和回归梦想”，而更多的研究则是从教学过程的角度出发解读教师教学能力的定义，认为教师教学能力作为一种方法、技术和教师教学策略。

基于教学过程视角，教师教学能力的发展在不同的教学环境下也稍有差异。赵慧臣等人认为教师教学能力是多元化的，其中需要更加注重其跨学科知识和跨学科教学能力和跨学科的课程设计和教学实践能力；田宏杰等人认为智能教育时代教师教学能力被称为“智能教学能力”，教师进行教学时需要在教学实践的基础上深度融合教学过程与智能技术。随着社会的发展，教学能力的定义也在不断地延伸和扩展，教师个性化教学能力逐渐成了关注的焦点，它要求教师在教学过程中更多地关注个体差异，以满足每位学生独特的学习需求。由此，研究认为教师个性化教学能力是指教师根据学生的个体差异和需求，采用不同的教学策略和方法，为学生提供个性化的学习体验和教学服务的能力。同时，根据《教师专业标准》，研究将教师的个性化教学能力分为个性化教学设计、个性化教学实施和个性化教学评价。

（二）学科大数据的教育应用

李平等人设计了一种基于学生学习风格分组的个性化教学模式，针对学生的学习风格划分标准较为简单，无法实现真正的个性化教学，陈海建等人提出从学习者的基本属性、知识点兴趣、学习者类型、学习风格偏好四个维度构建学习者画像，并在此基础上进行个性化教学。近年来，随着信息技术的迅速发展，利用并挖掘学科大数据所蕴含的丰富信息已经成为教育领域的研究热点。范福兰等人通过收集学生混合式学习过程中的多模态数据，并利用多种分类算法进行分析，得到学生的混合式学习情况。上述研究为教育领域带来了新的思路和方法，有助于推进个性化教育的发展，然而，其偏重于发挥技术的工具性，没有考虑知识的系统性和完整性。基于此，贾积有等人设计了一种基于大数据挖掘的智能评测和辅导系统，通过分析在线教学系统中大规模的做题记录，挖掘题目的内容特性，并基于学生前测练习结果辅导学生学习。刘凤娟等人构建了一种基于知识图谱的个性化学习模型，利用知识图谱本身存在的语义丰富、推理能力强等特性，协助教师进行个性化教学。上述方法能够一定程度上协助教师教学，然而其关注重点为学生，难以从根本上提升教师个性化教学能力。

三、教师个性化教学能力提升模型

（一）设计理念

1.运行机制：人机协同

人机协同是指人和机器之间进行有效的合作和协调，共同完成任务。而在教育领域，人机协同育人则是指人类教师和教育模型相互协调、相互补充，创设出智能化、个性化的教学环境，进而达到育人的目的。

2.关键技术：知识图谱和个性化推荐

知识图谱是一种语义网络，能够以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系。学科知识图谱由于其图谱状结构以及知识点与知识点之间的关联，能够有效地在语义层面上指导学生的学习，帮助学生更好地厘清知识点的概念及逻辑联系。由于学科知识图谱为领域知识图谱，具有规模小、专业性强的特性，因此主要采用自顶向下的方式进行构建，包含本体设计、知识抽取、知识融合和图数据库存储四个步骤。个性化推荐是指一种通过分析学生历史学习数据、兴趣爱好、学习风格等信息，为学生推荐个性化的学习资源和教学内容的技术。利用个性化推荐技术可以根据学生的兴趣和需求，提供相关的学习资源、教学内容等，从而提高学生的学习兴趣和动机，促进学生的自主学习和深度思考，提高学生的学习效果和成绩。

（二）总体架构

教师个性化教学能力提升模型能够利用人工智能技术分析学科大数据，反映出学生的学习情况、学习状态等信息，协助教师进行个性化的教学服务。模型体现了学科大数据背景下人工智能技术与教师教学过程的深度融合，通过学科大数据采集及分析、知识图谱构建和个性化推荐三个部分的系统连接，能够了解学生特性、追踪学生学习动态和记录学生学习情况，进而从课前、课中、课后三个方面帮助教师进行精准学情分析、个性化教学辅导和长时序数据分析，提升其个性化教学能力，具体模型图如下图所示。

（三）技术实现

教师个性化教学能力提升模型的核心组成部分是学科知识图谱和个性化推荐系统。

1.数据采集及预处理

数据采集包括学科知识的获取和学生学习过程数据的获取，学科知识包括数学教科书中的知识点和利用互联网上百度百科和互动百科中有关的知识点，学生学习过程数据则直接从学生上课使用的平台后端获取。数据集的预处理主要分为数据清洗和数据标注，其中数据清洗是指去除数据集中的噪声和无用信息，数据标注则是人为对数据补上真实标签。

2.学科知识图谱构建

本体设计是构建学科知识图谱的基础，其目的在于概括学科领域的所有实体概念及其之间的关系，好的本体设计有利于提高知识图谱的泛化能力。综合考虑学科知识体系和学习者需求，研究将数学知识图谱的实体分为概念、公式、方法和定理四类，实体之间的关系包括上位关系、同位关系、运用关系和得到关系四类。知识抽取主要分为实体抽取和关系抽取，其中实体抽取旨在抽取文本中的本体定义类别的词语或短语，关系抽取旨在抽取实体与实体之间的关系。数学知识图谱的知识抽取主要采用BERT模型进行半自动化抽取，通过标注数据集并进行微调，将关系抽取问题转化为文本的多标签分类问题，并基于分类结果判定文本中词语的实体类型，进而抽取出文本中的实体。知识融合是指对来自同一个或者是多个数据源关于同一实体或者概念的描述信息进行对齐统一。由于数学知识图谱的数据来源于教科书上的结构化知识和百度百科的半结构化知识，因此研究采用一种基于层次过滤思想的模型进行知识融合，首先计算实体对齐精度并过滤，分别实现百度百科和文本三类来源内部的实体对齐；然后将其余两类数据实体链接到教科书知识，实现多源异构数据的融合。知识存储是指利用数据库管理系统对知识图谱中的知识进行存储，能够更方便对知识进行查询、推理。由于图数据库Neo4j中节点和边都可以保留属性，大大增加了存储信息的能力，因此研究采用Neo4j数据库对上述抽取出的实体和关系进行存储与可视化。

3.个性化推荐

个性化推荐需要同时考虑知识点之间的非线性关系和学习者动态的学习状态，进而实现个性化需求的制定，其主要包括学习者表示、知识点表示及推荐预测三个部分。对于学习者表示，学习者历史交互的知识点可以从侧面说明学习者对某方面知识点掌握不足，因此研究挖掘一段时间内学习者交互的知识点的特性作为学习者的隐式表示。为了更好地学习知识点与知识点之间的依赖关系，研究主要采用自注意力机制对学习者的交互知识点序列进行学习，捕捉其长期兴趣，进而得到带有时间特性的学习者表示。对于知识点的表示，主要分为两个部分：邻居信息的表示、知识点与邻居信息的融合。在数学知识图谱中，与知识点A直接相连的知识点集合称为知识点A的直接邻居，包含的信息称为邻居信息。由于每位学习者对知识点之间关系的关注程度不同，因此需要在融合知识点的邻居信息时考虑其对关系的重视程度。在获得知识点的邻居信息表示后，将知识点自身表示与邻居信息融合丰富自身表示。最后，推荐预测部分需要综合考虑学习者表示和知识点表示，共同进行知识点的个性化推荐。

四、个性化教学能力提升模型的应用前景

（一）优化备课体系，提升教师个性化教学设计能力

基于学科大数据的个性化教学能力提升模型包含的学科知识图谱主要以权威的教科书知识为主体，构建过程中需要对教科书进行深度分析和挖掘，发掘出其中的知识点和概念，并建立它们之间的关联。教师在进行课程设计时可以参考这些关联信息，以便更好地组织教学内容，进而提高教学效果。同时，学科知识图谱构建过程中融合了互联网上的碎片化知识，可以完善、优化学科知识架构。通过学科知识图谱，教师可以掌握学科知识的结构和关系，为学生提供系统、全面的学科知识体系，也可以利用学科知识图谱语义关联和推理能力，在教学设计中融入与当前教学内容相关的其他资源，丰富教学内容。此外，个性化推荐系统通过学习学生的历史知识点序列，能够深入挖掘学生学习特性，建立起学生画像，有助于教师了解学生的学习风格和偏好，实现快速准确的学情分析，减轻了教师的工作负担。教师可以根据学情分析的结果，结合自己的经验和知识，调整教学内容和难度，并设计出适合学生特性的教学方案和教学策略，提供更加个性化的教学服务，从而更好地促进学生成长和发展。

（二）实现深度知识追踪，提升教师个性化教学实施能力

基于学科大数据的个性化教学能力提升模型能够记录学生学习轨迹，实时监测学生学习动态，有助于提升教师个性化教学实施能力。在课堂教学中，教师可以借助模型培养学生的自主学习能力，模型通过分析学生的历史行为和偏好，向学生推荐其感兴趣相关的知识点，从而帮助学生更深入地了解该主题，也可以通过调整模型参数，向学生推荐其易错知识点，进行查漏补缺。此外，学生在使用模型进行学习的过程中，教师可以后台检测学生的学习轨迹，追踪学生掌握的知识点、学习路径、学习时间等相关信息，分析学生的学习动态，进而进行有针对性的指导，提高学生的学习效果和满意度。

（三）长时序分析数据，提升教师个性化教学评价能力

教学评价能力是指教师在教学后对自身教学行为和学生学习行为进行评价的能力，包括学生学习评价能力、课程评价能力和自我教学评价能力。传统教师对学生学习评价难以记录学生长时序、全面的表现，存在着评价不全面、差异性不大的问题。基于学科大数据的个性化教学能力提升模型能够自动记录、分析学生每个学期或每个学年的学习情况，为教师提供学生的学习数据和表现，帮助教师更好地评价学生的学习情况和效果。此外，模型分析得到的学生每节课的学习情况可以反映教师的教学效果，教师可以根据对应的结果改进教学。

五、结论

研究基于学科大数据构建了一种教师个性化教学能力提升模型，该模型能够自动记录和智能分析学科大数据，反馈给教师有关学生的学习偏好和进度，教师根据分析结果及时调整教学计划、制定个性化的教学内容，最终实现教师个性化教学设计能力、个性化教学实施能力和个性化教学评价能力的提升，后续研究可以考虑针对提出的教师个性化教学能力提升模型开展实证研究，验证其有效性。