以学生为中心的教学设计：基于“学员画像”与“学习成果”的双核模型构建

摘要：本文旨在深入探讨“以学生为中心”教学设计的核心范式。成功的教学设计始于对两个根本性问题的回答：“你的学员是谁？”与“你希望你的学生学完能干什么？”。前者构建了清晰的“学员画像”，是教学设计的逻辑起点；后者定义了明确的“学习成果”，是教学设计的价值终点。论文将系统论述这两个问题的内涵、外延及其相互关系，并以此为基础，构建一个贯穿教学内容、活动、评估全流程的“双核驱动”教学设计模型。最后，通过一个案例应用，展示该模型在实践中的具体路径与价值，以期为教育工作者提供一套清晰、可操作的理论框架与实践指南。

关键词： 以学生为中心；教学设计；学员画像；学习成果；反向设计；一致性对

一、 引言1. 研究背景与问题提出：简述从“教师中心”向“学生中心”的教育范式转变趋势。指出当前许多教学设计仍存在目标模糊、脱离学生实际的问题。提出核心论点：真正贯彻“以学生为中心”的理念，必须回归两个元问题——（1）学员是谁？（2）学习目标是什么？——这是所有有效教学设计的基石。

2. 研究意义与论文结构：阐明厘清这两个问题对于提升教学针对性、有效性和学生学习投入度的关键意义。概述本文的结构：首先分别深入剖析两个问题的构成维度，然后构建其整合模型，最后通过案例验证并提出结论。

二、 核心问题一：深度剖析“你的学员是谁？”——构建“学员画像”本节旨在将“了解学生”从一句口号转化为一套可操作的分析体系。1. “学员画像”的概念与重要性：定义“学员画像”为基于数据的、对学习者群体典型特征的综合性描述。阐述其重要性：确保教学设计的“可接受性”与“适切性”，是实现因材施教的前提。2. “学员画像”的四维建构模型：认知维度：先备知识技能：分析学生的起点水平、知识结构、可能存在的迷思概念。认知发展水平：根据皮亚杰、维果茨基等理论，判断学生的思维特点。元认知能力：了解学生对自己学习过程的监控与调节能力。情感与动机维度：学习兴趣与动机来源（内在/外在）。对学科的态度（自信、焦虑、厌烦等）。学习期望与个人目标。社会与背景维度：年龄、文化背景、生活经历。学习风格偏好（视觉、听觉、动觉；独立、合作）。可支配的学习时间、所处环境与可用资源。能力与行为维度：信息素养、协作能力、沟通表达能力等通用技能。过往的学习行为习惯。

三、 核心问题二：精准界定“学完能干什么？”——定义“学习成果”本节旨在将模糊的教学目的转化为清晰、可测量的学习成果。1. 从“教学目标”到“学习成果”的范式转变：· 对比“教师中心”的教学目标（如“讲授XXX知识”）与“学生中心”的学习成果（如“学完后，学生能够应用XXX知识解决XXX问题”）。引入“反向设计”理念，即从期望的结果出发来规划教学。2. 学习成果的撰写与分类：撰写原则： 使用行为动词（如“解释”、“比较”、“设计”、“评价”），明确行为条件，设定合格标准。参考ABCD模型（受众、行为、条件、程度）。分类框架——基于修订版布鲁姆教育目标分类学：知识/理解层： 记忆、理解事实与概念。（动词：描述、识别、阐述）技能/应用层： 应用知识解决问题，执行程序。（动词：计算、演示、操作、使用）高阶思维/综合层： 分析、综合、评价与创造。（动词：对比、批判、设计、策划）情感/价值观层： 培养态度、价值观与职业素养。（动词：欣赏、形成、尊重、采纳）

四、 “双核驱动”教学设计的整合模型与实践路径本节是论文的核心，阐述如何将“学员画像”与“学习成果”有机整合，驱动教学设计的各个环节。1. 模型的构建：提出“双核驱动”模型：“学员画像”为起点（针对性），“学习成果”为终点（目的性），二者共同作为决策核心，驱动教学内容、方法与评估的设计。2. 模型的实践路径与“一致性对齐”原则：内容选择与组织：依据学员画像： 选择与其先备知识衔接、符合其兴趣和背景的案例、资料与复杂度。对标学习成果： 确保内容直接支撑成果达成，尤其是高阶思维成果需要提供相应的分析框架与复杂情境。教学活动与策略设计：依据学员画像： 采用匹配其学习风格和动机的教学策略（如PBL、协作学习、翻转课堂）。对标学习成果： 设计让学生“演练”最终成果的活动。目标是“分析”，则课堂讨论即进行分析；目标是“创造”，则项目工作即进行创造。评估与反馈设计：依据学员画像： 采用多元、公平的评估方式，考虑学生的不同背景与能力。对标学习成果： 严格遵循“一致性对齐”原则。评估任务必须直接反映和检验声明的学习成果。考核“应用”能力，就用实际操作或情境化问题来评估，而非仅用选择题。

(此处可插入“双核驱动教学设计模型图”)[图表描述：一个循环图，中心是“学员画像”和“学习成果”两个核心，外围是“内容”、“活动”、“评估”三个环节，三者之间由双向箭头连接，并共同指向中心的“双核”。]五、 案例应用：以《Python编程入门》课程为例1. 构建学员画像：假设学员为人文社科专业大二学生，无编程基础，对逻辑思维感到畏惧，学习目标是为学术研究掌握基础数据分析技能，偏好案例式、协作式学习。

2. 定义学习成果：知识： 能阐述变量、列表、循环和条件语句的基本概念。技能： 能编写Python脚本，自动清洗给定的社会调查CSV数据，并生成描述性统计结果。素养： 形成利用计算思维分析社会问题的初步意识，并建立克服编程困难的信心。

3. “双核驱动”下的教学设计：内容： 摒弃传统的计算机科学例题，选用“青少年互联网使用习惯调查数据”作为贯穿全程的案例。活动： 采用“翻转课堂”模式，课前观看短视频学习语法，课上进行“编程工作坊”，小组协作解决数据清洗中的具体问题（如处理缺失值）。评估：形成性评估： 每周的编程练习（与核心案例相关）、小组互查代码。总结性评估： 期末项目——独立完成一份对新的调查数据集的分析报告，并提交代码与简要说明。此举直接对应“技能”和“素养”成果。

六、 结论与展望1. 研究总结：重申“以学生为中心”的教学设计本质上是始于对“人”（学员）的深刻理解，终于对“成效”（成果）的清晰追求。“学员是谁”与“学完能干什么”这两个问题，共同构成了一个动态的、持续反馈的设计循环，是确保教学有效性的不二法门。

2. 实践启示与未来展望：建议教育工作者在设计任何教学单元前，强制性地书面回答这两个问题。提出未来研究可关注如何利用学习分析技术和大数据来更精准地描绘“学员画像”，以及如何更科学地评估复杂的高阶学习成果。

参考文献[1]Fink, L. D. (2003). Creating significant learning experiences. Jossey-Bass.[2]Wiggins, G., & McTighe, J. (2005). Understanding by design. ASCD.[3]Ambrose, S. A., et al. (2010). How learning works: Seven research-based principles for smart teaching. Jossey-Bass.