教师数据智慧生成过程与DIKW层次决策模型的对应关系

（一）数据获取

DIKW模型认为数据（Data）是智慧产生最基础、最底层的分离性元素，是对客观事实的具体描述，以没有经过组织的一系列数字、词语、图像等形式加以呈现，它可以是定量的，也可以是定性的，是不带有任何价值判断的碎片化的存在。数据也同样是教师数据智慧生成的基础，数据的收集是此阶段的核心工作，及时获取丰富、有效、多维度的数据，才能为后期信息的提炼、归纳、组织提供保障。对于当代教育而言，教育教学有关的数据不仅仅包括校情、学情数据，还应包括教育行业发展状况等相关的宏观数据，丰富多元、及时可靠的数据获取能够为后期教学分析与实施奠定基础。

（二）信息分析

信息（Information）是具有一定含义的，经过了组织处理，富有逻辑性的数据流。对于客观事实而言，信息主要体现了对对象的明确（Know-who）、对状况的清晰（Knowwhat）、对时空的了解（Know-when，Know-where），因此对于决策的制定而言是具有价值的^[16]。信息的分析是对数据进行筛选、加工、分解、解读的一系列分析过程，改变了原始数据庞杂、冗余、零散的状态，将数据形成彼此联系的信息群落。教师数据智慧的生成也必然经过信息的分析环节，教师需要在教学目标的指引下，将社会、学校、学生等多维数据加以整合、梳理、联系，得到有效的教学信息，为教学目标的制定、教学内容的选择等提供必要的支持。

（三）知识转化

DIKW模型中所指的知识（Knowledge）的转化既是对信息进一步系统化，通过归纳、演绎、比较等思维和认知的有效处理，使得有价值的内容得以有效沉淀和积累的客观改造过程，也是将其纳入个体既有的知识体系，改变认知图式，提升认知水平的主观改造过程。如果说信息的有效分析解决了对客体实然状态的了解，那么知识的生成还解决了知道怎么做的问题（Know-how），架构起了认知与行为间的桥梁，并最终转化为主体的行动。所以知识既是多个信息源在时间上的合成，也是着眼于运用的情景信息、价值、经验和规则，并付诸实践的混合状态。教师数据智慧生成中知识的转换过程指的就是教师结合自身教学经验、个人见解和价值观等，对教学信息甄别、确认以后的互联和综合应用过程，并直接影响到教学资源的使用、教学方法的选择等教学活动的开展。(www.xing528.com)

（四）智慧生成

智慧是DIKW模型最高水平的状态，是基于已有知识，对客观世界中的问题进行全面观照，并对客观事物和主观本体进行再审视的综合性思维能力，因此阿科夫认为智慧是带有“启示性”和“自省性”的，解决了为什么做的问题（Know-why）。对于教师的数据智慧生成而言，从数据的获取到信息的归纳、知识的重组，本质上都是在解决具体的教学问题，而数据智慧的最终生成则不仅仅着眼于具体课程教学目标的达成，同时也是教师对学生学习效果和教学全过程的审视，对教师自身水平的反思，实现了由“正确做事”（Doing things right）到“做正确的事”（Doing the right things）的提升。

由上文分析可见，DIKW层次决策模型体现了通过信息判断、行为开展、感悟自省，从而实现由数据到智慧的认知升级过程，而教师的数据智慧生成过程与其对应，也经由教学决策、教学实施、教学反思的环节实现了由教学数据获取到教学智慧提升的发展，两者的对应关系可用图2-4加以表示。在此基础上，可基于教师数据智慧生成的四个环节，提出促进数据智慧发展的具体路径与方法。

图2-4　DIKW模型与教师数据智慧生成对应图