大数据赋能循证课例研究中的知识治理

　　[摘 要] 为了解决课例研究中知识生产能力不足、教师改变没有抓手且缺乏知识创新等问题，文章通过引入大数据赋能的知识治理方法，采用课堂观察方法和行动研究方法对课例研究组织进行了层级治理和关系治理，变革了课例研究组织中的组织结构，设计了大数据赋能的知识治理协调机制，并采用内容分析法对课例研究活动中的录音和文本等过程性资料进行了系统分析，最后得出研究结论：知识治理促进了组织知识生产方式的变革，带动了组织知识结构的优化，促使教师的角色发生了根本性改变，助推了数据赋能的教师循证改变等。同时，研究也发现知识治理中协作机制的作用尚未得到充分发挥，反映出当前循证课例研究组织中大学研究者与中小学教师的持续性对话还比较薄弱，有待进一步加强与改进。

　　[关键词] 知识治理; 课例研究; 循证实践; 大数据

　　一、问题的提出

　　课例研究作为一种“改变21世纪教师专业发展的强有力途径”[1]，最早始于日本的“授业研究”[2]，并逐渐在世界范围内得到推广应用，被认为能够有效促进教师的教学改进和专业发展[3]，具有突出的反思性实践特征，既是一种研究，也是一种反思性实践[4]。课例研究是一种基于课例，集教师合作、反思与教学改进于一体的教师专业发展途径，具体包括：课前确定课例研究的问题，针对问题开展团队集体备课;课中由团队中一名教师授课，其他教师进行课堂观察;课后访谈学生，并基于观察和访谈数据，集体反思如何进一步改进教学[5]。有研究者指出，课例研究具有提高教师协同知识建构水平[6]，提升合作学习与反思的能力[7]，增强教育信念和教师工作积极性[8-9]，加速教师从新手到专家的专业层次提升[10]等积极作用。

　　进入21世纪后，具有中国特色的课例研究，如“听评课活动”“基于教研活动的磨课研究”“教例分析”“校本教研”“校本研修”等教研活动逐步兴起[11-12]，但受现实中种种因素的制约，课例研究的作用却一直没有得到很好的发挥[13]。在课例研究的本土化过程中，课例研究存在着较为严重的形式化现象，诸如教师知识储备不足、开展课例研究的时间不足、环境资源不足、教师研究能力不足，以及学校内缺乏合作性文化等问题[10，13-14]。在主体性方面，课例研究基本以行政方式加以推进，故教师作为研究者缺乏问题意识，主观随意性明显，教师主体作用难以发挥，参与的教师处于被动状态，积极性不高[12，15]。在研究方法层面，课例研究缺乏必要的研究方法和持续的系统化研究，出现了教学缺研究、课题缺实效、盲目跟风、只重局部、急于求成的标签化现象[16-18]。在研究成果的提炼与表达方面，也存在着理论建构不足、系统梳理不强、成果形式单调和成果共享不足等问题[19]。

　　综上所述，课例研究明显缺乏指向原理、规律、技艺能力等方面的知识生产，致使大量课例研究成果只能使教师达到知其然但不知其所以然的水平;同时，因为课例研究也缺乏指向知识来源的知识生产，造成教师获取解决问题或困难所必需的知识途径窄化而陷入知识困境，形成了教学法创新的瓶颈，以及教学改进没有抓手和策略缺失等现状。

　　本研究针对课例研究中存在的诸多问题，聚焦大数据赋能循证课例研究中的组织变革及知识贡献提升两个知识治理的焦点问题，以大数据赋能知识治理为循证课例研究改进的具体途径，通过改变组织结构和提供相应的大数据赋能的知识治理机制，提升大数据赋能循证课例研究的组织知识生产效能。

　　二、文献综述

　　(一)循证课例研究

　　参考美国教育部教育研究与改进助理秘书格罗夫·怀特赫斯特对循证教育下的定义[20]，循证课例可以界定为：依据专业智慧与最佳可利用的证据的融合，集大学研究者与中小学教师的合作、反思、教学改进于一体的教师专业发展范式。循证课例研究使得参与研究的教师在深度学习过程中，不仅进行知识积累，还能激发参与者激活内在的学习动机，促使其获得更多的学习经验，在分析、综合、评价和创造等高阶思维的支持下，实现基于反思的知识创新与整合，进而对自身的教学行为进行优化并发展完善实践性知识。

　　社会文化理论、变异学习理论、教师学习共同体理论和协作知识建构过程模型理论共同构成了循证课例研究的理论基础[21-26]。按照社会文化理论的观点，循证课例研究中的课例是一种中介工具，也是一种证据媒介。根据变异学习理论的观点，循证课例研究中的课例是蕴涵了逻辑结构的、直观的、具有意向性的证据。依据教师学习共同体理论的观点，课例既是教师学习共同体分享的资源和开展沟通與交流的原始证据，又是共同体成员共同创造的再生证据，即循证课例中的证据具有生成性和动态性。按照协同知识建构理论的观点，课例是一种伴随知识生产周期的、具有生命周期特征的证据。

　　(二)知识及知识的分类

　　知识是人类在改造世界的社会实践中获得的认识与经验的总和，教师的知识观会极大地影响教师的课程观和教学行为[27]。知识是一个开放的生态系统，具有波粒二象性而拥有动态的发展过程[28]，因此，知识的获取过程也是一个知识生成的过程。

　　知识的分类研究反映了不同学科的独特视角和价值追求，新的知识分类方法往往可以促使研究思路的转化，形成新的研究路径，推动新的成果出现[29]。最为基础和常用的知识分类方式是将知识分为言传知识和意会知识，也被称为显性知识与隐性知识[30]。显性知识与隐性知识的分类揭示了人的内在认识的底蕴与人类活动的关系，把人自身的活动看作知识动态生成和表达的源泉[31]。按照这一框架，很多研究者认为教师的知识可以理解为理论性知识和实践性知识的连续体[32-34]，其中实践取向的实践性知识是教师专业发展的知识基础[35]。

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文章名称： 大数据赋能循证课例研究中的知识治理

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