数据驱动的教师网络研修社区数字画像构建与应用——基于“浙江名师网”的数据分析

数字画像是大数据助力精准教研的决策工具。目前,教师网络研修社区的经典评价方法存在可靠性、效用性和导向性偏弱等问题。对此,首先采用基于数据科学的大数据驱动研究范式,基于"浙江名师网"235个教师网络研修社区的样本数据集,采用主成分分析法提取研修社区的研修资源和研修活动的主特征,包括交互生成类资源、名师精品类资源、教学实践类活动和教学反思类活动。然后,基于教师研修社区的数字画像模型,选择"浙江名师网"中的100个研修社区作为应用测试数据集,进行聚类分析,发现研修社区存在三种特征类型及其运行模式,包括潜能成长型、特长发展型和全能突出型;再进行逐步回归分析,发现三种类型研修社区的研修成效影响因素,并生成相应干预策略。最后,设计教师网络研修社区的数字画像原型,验证其感知有用性、感知易用性和使用态度。最终研究结果有助于发挥数字画像的评价决策功能,帮助网络研修社区负责人精准施策,以提高研修社区的研修成效。