教育大数据的本质是对教师教学过程中产生的信息进行的数据量化，它的产生让教学从量的扩张转到质的变革。在传统教学时代，教师教学决策通常依据理论指导的演绎法和经验总结的归纳法，在当今教育大数据时代，教师的教学决策能够依据有意义的大数据来驱动教学的创新和发展。教育大数据促使教师突破固有经验教学，实现对学生学习的数据记录与分析，把握学生的学习情况，精准预测教学的发展趋势。
教师教学决策是指为了实现教学目标， 在获得一定教学信息的基础上，通过一定的教学经验和分析工具，对教学行为进行不断修正的过程。教师的课堂教学决策是成功实施课堂教学的重要保障。根据教学过程的不同阶段，教学决策可分为教学前的计划决策、教学中的互动决策、教学后的评价决策。教师依据学情，对课前、课中及课后依据技术手段搜集到的数据信息进行研判和加工并决定接下来的教学决策，在此基础上引导学生行为。在教育大数据的驱动下，对不同阶段采集到的数据信息进行分析研究可以探究教师教学的过程，实现课堂教学与教育大数据的融合，让教师在课堂教学中的决策具有科学性和有效性。
在教学活动中，教师使用哪一种教学决策受到长期的教学经验及对学生的了解和外部因素等诸多方面的影响。教师对教学信息的搜集成为影响教学决策的重要前提。在很长一段时间，由于信息素养不够，教师受限于种种原因面对众多的教育信息而无法处理。在教学过程中，教师教学决策表现为依赖经验主义、教学目标宽泛不精准、教学设计依赖主观判断、教学评价缺失科学性等。
在传统的教学过程中，大部分教师通过直觉判断进行教学决策，其基础就是长期教学形成的经验。固化的经验主义教学决策让教师拘泥于过去的教学经验，容易忽视不断发展变化的教学变革；教师对课堂中形成的问题和数据不易进行分析和概括，教学决策表现为程式化和随意化。经验固化的教学决策在课堂中主要体现为，对教学过程出现的问题机械化处理，漠视学生解决问题和参与活动的主动性，对生成性问题采取简单方式解决。比如，课堂教学中的预设与生成出现偏离时，教师严格按照教学决策，固守经验，继续按教学设计进行，往往对课堂生成的新问题置之不理，忽略学生的个性差异， 不利于教学目标达成。面对多变的课堂环境，教师不能通过教学决策适时改变教学经验，导致教师对学情变化、教学难度等掌握不充分，难以保障学科教学的有效性。
教学决策的最终目标是促进学生的全面发展，发挥学生的主体地位。当教师进行教学决策时，首先考虑的应是学生如何学，而不是教师如何教，围绕学科的核心素养进行教学决策，才能体现教学决策的应用价值。
教师教学决策的目标偏离主要体现在教学选择上。教师对如何教考虑过多，而对学生如何学关注少，忽视学生的核心素养发展。以“教”为中心的教学决策导致教学中重视知识目标，忽视学生核心素养的整体实现。目前，以“教”为中心的教学决策已经受到了广泛的批评与置疑，以学生为主体的教学决策进入了教师的教学视野。但是，如何让以学生为主体的教学决策在课堂中生根落地，就需要通过信息技术手段，通过数据论证，不断修正教学决策。新课程理念强调学生核心素养的养成，教师在进行教学决策时，不仅要重视知识的传递，更要重视学生核心素养的培养。例如，很多教师在教学时把教材视为知识和技能的唯一载体，忽视学生讨论、活动探究、社会实践等通过参与获得知识的途径，这不利于学生思维能力和创新能力的培养。教师对知识目标的偏重，也导致教学决策在教学过程中的目标空洞而宽泛，使课堂失去生命力和创造力。
教师教学决策的惰性依赖主要体现在教师个体对教研组群体决策的依赖和对教材、参考书的依赖。教研组群体决策主要是指学校教研组通过集体备课，由教研组内的骨干教师将个体的教学智慧和个人教学偏好通过协商达成集体决策。学校通过集体备课将教学进度、教学目标、教学难点、教学方法、教学过程等进行统一。教师在教学过程中过度依赖集体决策，不进行二次备课，使所教内容与学生的实际情况脱节，不利于教师个人教学风格的养成。教研组通过集体备课形成教学决策，集合了大部分人的能力， 发挥了集体的力量，实现了教学智慧的共享，是教学决策形成的重要组成部分。但教师在上课时，要依据实际教学情况，充分了解学情，将集体决策与个人的教学决策进行融合，取长补短，这样才能提高教学的有效性，有利于个人教学决策能力的提高。
教科书和参考书是教学决策的主要课程资源，学生所学知识需要教师通过教学决策对教材内容进行转化。部分教师在教学决策时将教科书和参考资料作为教学的全部内容传授给学生，一心想着如何教教材，如何将教材的结论告诉学生，缺乏对教材的二次开发和选择课程资源的能力，也忽略了对学生创造力的培养。
教学评价是与教学活动紧密联系在一起的教学行为，有效的评价反馈能够知晓学生的知识需求与不足。一些教师习惯唯分数论，将学生的成绩视为主要的评价指标，其教学决策注重结果评价，忽视了过程评价；教学决策时，只是关注学生学到了多少，以及分数的高低，而对学生错了多少，错的原因以及学生的平时表现关注得较少。还有， 一些教师进行教学决策时，对学生在课堂的情况很是关注，而对课堂之外的影响学生成长的因素知之甚少，导致教学决策缺少发展性评价研究，只关注学生一次性学习结果， 而没有用发展的眼光来看待学生。这些评价的缺失，使教师决策缺乏全面性和针对性， 阻碍了教师教学水平的提高，也不能促进学生学习主动性的发挥。
舍恩伯格教授在《与大数据同行——学习与教育的未来》中提出：“大数据改变学习的三大核心要素：反馈、个性化和概率预测。过去我们相信自己发现因果关系的能力，如今必须意识到我们通过大数据看到的往往是相关关系。”随着大数据不断冲击我们的校园，走进教师和学生的内心，“与数据同行”已经成为我们学习、工作、生活中无法回避的问题，教师的课堂教学决策也会出现新的变化，包括决策跨越、教学转变、思维升华、科学评价等。
在教育大数据浪潮的推动下，教育细节的可视化特征越来越明显。在信息技术的支撑中，教育教学获得了多维度的支持服务， 教师的教学过程及学生的学习状态等都变成了可以分析的大数据。教师借助信息素养及分析工具解密隐匿在教学后面的学生的学习特征、学生的动态差异，多方面了解学生， 更全面地关注课堂，注重学生的个体差异。大数据还为学生的个性化学习提供了可能， 它为学生的学习带来了三大改变：一是通过大数据可以搜集学生日常学习的反馈；二是可以根据学生需求定制个性化的学习方式； 三是可以通过大数据预测并优化学习内容、学习时间，实现教学决策从群体到个体的跨越。教育大数据为教师贯彻“面向全体学生”的教育理念提供了条件支持。在教学决策时，教师通过大数据描绘每个学生个体的认知历程和学习体验，进而实现针对不同学生的个性化决策，改变过去大而化之的教学理念，将教育的关注点从群体向个体逐步过渡，真正关心每一个学生的健康成长。
教学是一个复杂的工程，教师的教学效果受诸多因素的影响。在教学过程中，教师搜集影响教学效果的诸多原因，形成教育大数据，并进行相关性分析，形成精准的教学策略，从而更好地指导教学。随着信息技术的发展和各地各校智慧校园的创建，获取教学过程及教学背景的数据成为可能。这些数据包括了学生学习的背景因素，如年龄、性别、身体素质等；也包括学生的学习行为数据，如阅读能力、知识结构、作业完成情况等；还包括教学过程数据，如教师教学状态、语言面貌、知识背景、备课情况等。通过综合性分析教育大数据，教师根据学生特点，设计有针对性的教学任务和课程内容， 在课堂中精准地实施教学决策，激发学生的学习动力，真正满足学生的个性化需求。教师在教学决策时，聚焦具体问题、通过数据挖掘、分析，让课堂从粗放向精准过渡，提高课堂的科学性和有效性。
通过教学决策，教师可以发现课堂教学现象背后的原因，以此来优化自身的教学行为，在教学过程中一般通过“观察现象、发现问题、分析原因、解决对策”四个步骤来完成。在教育大数据时代，这种教学关系正在发生改变。在信息技术环境下，可以通过对体量宏大、类型多样的教学相关数据进行挖掘分析，驱动课堂教学决策的发生。在此背景下，问题解决的因果逻辑决策发生了从“是什么”到“为什么”的思维升华。例如，我们通过数据分析可以明确“学生在回答问题时，在每道题上所花的时间，学生答错问题是因为对教材内容不理解，还是因为其他原因”等等一些关于学生学习的基本问题，并可以让大数据分析找到原因。通过研究教学问题的相关性，教学决策不再局限于去解决问题，而是转向去理解产生问题的原因，这种转变将助推学生深度学习的发生， 有助于学生学科核心素养的培养。
评价是教学的有机组成部分，教师教学决策是否合理，只有通过学生的学习效果来评判。传统教学中往往通过考试成绩结果来决定教学决策是否合适，对影响学生成绩的其他因素关注过少。在教育大数据环境下， 可以对教学过程产生的数据进行分析，教学决策可以基于过程分析进行实时改进，通过过程性评价促进学生的学习，改善教师的教学，完善教学方案的设计。评价从注重考试结果到关注学习过程，这种基于大数据环境的评价方式的改变有利于学生学习，有利于教学开展。在教学过程中，用“数据”说话，科学运用大数据开展分析与评价工作， 强化诊断、指导与改进的评价功能，运用增值评价动态跟踪学生的发展变化，为教育教学活动提供决策依据。教师通过发展性评价对学生进行全面了解，让教学决策从关注学生学习结果到跟踪学生的成长过程，以此促进学生核心素养的形成。
教育大数据环境下，通过数据挖掘，发现教学中的真问题，优化教师的教学决策是改进教学质量的现实需求。区域通过学业数据、教学诊断、课堂观察、深度学习建立大数据处理中心，形成学业评价与教学平台为教师教育教学服务（图1）。区域通过整合大数据平台，建立起包括体育健康、艺术、信息、科学等监测体系。在此基础上对数据进行合理的统计和解释，推动和深化基于数据的教育教学评价。学校通过质量监测对数据进行挖掘和分析，获取教学质量及学生发展状况真实、全面的数据信息。通过大数据评价的诊断与改进，教师可以更好地了解学生，有针对性地改进教学决策，激发学生的潜能，让教师从关注学生分数到追求学生的全面成长，促进教育优质、均衡发展。
教育决策者通过教育大数据了解学生的学习背景因素，准确把握学生的学习状态和学习行为，在课堂中实施精准教学。区域及学校紧随大数据时代发展步伐，以教学质量的提高为目标，将区域及学校的学业数据采集、学业分析评价、教学决策因素分析、个性化学习平台等数据进行整合，形成四位一体的区域学业评价与教学平台，构建包括教育行政部门、学校、学生等多级信息共享的教学平台模式，准确地反馈教学信息，贯彻和落实教育部门的管理目标，使教师能及时了解教学中的问题和缺陷，充分发挥评价改进教学过程的作用，形成多维度评价报告， 方便教师诊断、改进教学决策。
教学决策的核心是教师。教育大数据环境下，教师教学决策依赖数据决策思维，即教师的数据素养。当前，提高教师数据素养主要从以下几个方面着手：一是提升教师对数据的敏感性，能主动搜集教学数据；二是提升教师数据平台的应用能力，能依据数据的分析结果来支撑课堂教学决策；三是提升教师数据挖掘能力，能透过数据分析发现数据背后与教学相关的价值，并能分析数据进行决策改变。
从学业数据、个性化学习、教学观察等方面收集的各类教育数据中，发现隐藏的教学问题，是教师基于大数据进行教学决策的主要依据。教师首先通过多元评价，包含各类问卷调查、教师课堂观察数据等，结合综合素养监测形成教育大数据；然后对数据进行描述、相关及聚类、预测等分析，找出影响师生教与学的教育因素，针对学生个体进行分析，找出问题产生的真实原因。在此基础上，数据可以帮助教师改善教学行为、提高教师决策水平，促进教师的专业化发展， 同时提高学生自我学习能力和自主学习意识。如，学校在五年级数学过程性测试时开展了问卷调查，同时收集课堂中教师教学、学生的学习状态等数据并进行分析，发现学生课堂回答问题次数与学生的数学成绩正相关等。教师依此改变教学决策，如在新课讲授前加入课前测试，促使学生注意课前预习，课中教师改善课堂的提问策略，多进行课堂表现性评价，夯实学生学业基础。
在大数据环境下，教师在教学实践中不应仅靠教学经验和集体力量形成教学决策， 而应更多依靠科学依据和教学实证研究结果做出决策。教师通过数据分析找到教学中的真实问题后，需要根据学生实际情况改进教学策略，解决真实问题。根据数据分析评价反馈的内容，学校教研部门和教师之间进行充分讨论，制定教学决策改进计划。在教学决策实施过程中，教研组通过数据平台进行跟踪研究，以确保教学决策的改进行之有效。在近几次的学科调研过程中，我们发现学校的英语学科的贡献率始终偏低，在区域和学校均属于薄弱学科，学校通过大数据平台，收集了英语学科背景数据，通过分析发现，多年以来， 英语教研组没有领军人物，集体备课意识不强，教研组建设偏弱。根据分析结果，学校对英语教研组提出了教学改进决策：一是采取走出去，请进来的方式加强英语教研组的教研能力，培养骨干教师；二是英语教研组强化课堂教学研究，抓实集体备课。
区域学校逐步建立以学生的全面发展为基础的评价指标，包含学校生源、办学规模、办学条件、师资水平等因素，在此基础上，学校依托大数据平台，推进科学评价， 进一步完善教师教学决策。教育大数据支持的教学评价，对学生的学习背景、学习过程等数据进行整合分析，为学生提供个性化的评价报告。在大数据平台的基础上，科学推行基于问题诊断与指导改进的教育教学评价机制，学校教师及时发现真问题，进行真研究，在此基础上制订出更合理的教育教学决策方案，进行真改进，引领学生全面发展。
随着大数据技术的逐步发展和在教育各领域的使用，通过挖掘教育大数据，发现教学背后隐藏因素，教师能够准确进行教学决策， 关注学生的个性发展和学习现状，对教学内容进行动态调整。另外，通过大数据驱动教学决策转变时教师不能唯数据论，在教学决策时需对各方面数据进行有效甄别，确保数据的合理性和有效性，切实为区域学校的课堂变革提供丰富的理论指导和实践参考。
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