在以往的线下课堂上，教师通常以观察某些外显行为（如学生点头、微笑、困惑等回应）判断学生当前的学习进展。在线教学情景下，师生时空相隔，如何保障教学质量实质等效于线下课堂？鉴于所有课程均开展了在线教学，各类教学平台、工具已悄然记录了学生的学习行为与结果，教与学的过程被数据化。教师通过累积的学习数据，可以洞察学生的在线学习投入及学习效果，同时可获得有效的反馈以便及时调整教学。
一、学习数据分类
根据性质不同，学习数据可分为学习行为数据和学习结果数据。
学习行为数据是不同教学平台可记录的在线学习行为，包括出勤率、到课时间、在线时长、资源访问量、参与互动次数等。这些客观的学习行为数据可作为学生学习投入的指标。表1列出了我校教师常用的三种教学平台可采集的数据。
学习结果数据包括个人或小组的作业、测试及考试数据，可以由教师评价、学生自评或互评产生，主要为了测量学生目前的学习结果距离学习目标的距离。评价通常体现为分值，如要充分体现评价的引导作用，建议教师提前设计规范的评价量表，或者结合有针对性的文字、语音、视频等点评，那么反馈将更具针对性，有助于学生快速了解知识的盲点及薄弱环节，以便持续改进学习。
二、以学习数据驱动教学决策
在线教学背景下，教师的数据素养是混合式教学及在线教学模式提出的新要求和新挑战。教师应树立以学习数据持续改进教与学的理念，具备学习数据的使用意识及基本运行能力，关注学习过程中累积的数据，根据自身的实际情况选择实施以下干预。
第一层级：基于学习数据反思教与学
教师可改进教学设计，阶段性地收集教学平台的学习数据，以实现以下目标：
其一，加大形成性评价比例。
在线教学方式对学生的自律及自主学习能力提出了更高的要求，如果缺少规律的学习任务、评价及反馈，最终成绩仅由作业、期中、期末考试此类极有限的评价构成，则不利于学生持续的反思与改进，或增加挂科的风险。
形成性评价通过日常关注学生的学习进展，促进教师对教学的反思，更注重从被评价者出发，关注学生的认知及情感发展，帮助学生有效调控自己的学习过程。在线教学背景下，师生无法在线下开展有效交流，教师可以设计多种线上的学习成果输出环节，如讨论发言及提问、演示、作品、画出某章节的思维导图、下课时提交本次课的简短概要等，增加学生主动提取知识、展示认知发展的机会；加大限时练习、测试频次并及时评价。评价方式可以由系统及学生自评与教师、学生互评组成，并注重反馈的即时性，引导学生适应教学形式的变化，引发对在线学习过程与成果的反思，巩固、提高自主学习能力，逐步接近并达成学习目标。值得注意的是，对学生而言，此类评价应是低风险的，不计分或占分极少，减少学生的焦虑，以达成评价促进学习反思的目的。
其二，反思课程设计。
教师根据在线资源点击率反思教学资源的储备及学习活动安排是否合理，学生是否充分利用了这些资源，从而优化课程资源及教学活动。
其三，考量教学效果。
根据班级作业、测验等评价结果反思教学进度、教学重难点的讲解是否有效。
其四，洞悉学生的学习进展。
基于某一阶段的学习数据，教师可以在第一时间区分高学习成就及高学习风险这两类学生，并针对性地给予支持与帮助，如邀请前者分享学习经验，并以合适的方式联系后者，传递对其的关注与期望。
教师梳理高学习成就学生的行为特点，如在线时长、访问的特定资源及次数、参与互动频次等，在班级中公开反馈这些具有共性的特征，鼓励其他学生更积极、主动地投入学习。
在平台储备适合这两类学生所处层次的资源，以通过精准教学实现因材施教：帮助高学习风险者弥补知识盲点，达成基本的学习目标；发掘高学习成就者的潜力，通过更具挑战性的任务推动他们走出舒适区，激励其取得更优的学习成果。
第二层级：基于学习数据开展教学学术研究
美国卡内基教学促进基金会主席欧内斯特·L·博耶于1990年提出了“教学学术”概念，将教学提升到学术的高度，之后教学学术逐渐成为国际性的高等教育改革运动。教学学术是指采用学术的方法探究教与学，以提升教学效果，并发表研究成果以飨同行。定量、质性及混合研究方法是教学学术研究中的常用方法。
绝大多数教师是非教育学科背景，难以具备开展严谨教学学术的能力。自2017年起，学校教学支持中心通过设立教学发展基金项目、开展教学学术主题午餐会等形式，帮助教师建立了基于证据的教学研究思想，将教学研究从经验总结提升到学术研究的层次，普及了教学学术研究方法，引导其聚焦研究问题，回顾相关文献，积极探索新教学模式、策略及工具应用，收集各类学习数据，发现教学效果得以改善的证据。目前教学支持中心已经资助了55个项目，支持项目团队发表36篇文章，在教育教学普遍规律的支撑下服务于各学科的专业教学。
教师基于学习数据可开展的教学学术研究问题包括：不同教学模式（在线教学与线下教学、移动学习、游戏化学习等）的对比研究；在线教学的影响因素、在线教学中的学习行为轨迹、学习行为特征及学习投入、学习偏好等；利用学习分析技术实现分类、聚类、关联、预测等。
疫情使得在线教学成为常态，教学平台及各类工具均累积了多维度的学习数据，使得犹如黑箱的教学过程逐渐透明起来，由此提供了教学决策依据由基于“经验+少量数据”向“经验+大量数据”转变的可能。运用教学工具识别、收集、汇总、分析及可视化学习数据等任务对教师的信息素养，尤其是数据素养提出了更高的要求。学校相关部门可提供系列活动，帮助教师意识到学习数据的价值，在严谨设计的基础上收集更多的有效数据，必将有助于教师更精准地教，学生更精准地学。
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