大数据支持下的新型教学评价体系的构建与应用
冯小玲
随着大数据的蓬勃发展,如何在大数据支持下构建并应用新型教学评价体系成为热点,并受到广泛关注。借助于大数据,可对教育过程中所产生的诸多信息进行科学、系统地收集,并对信息进行综合处理,并借助多种方式推送给教育过程的相关参与者,具体表现为让学生客观地了解自身的学习效果,让教师全面地把握自身的教学成绩,让领导科学地制定教学计划,最终实现教学及学校的跨越式发展。
合肥市教育局从2013年10月起启动小学生学业评价方式改革实验研究项目,首批试点学校为包河区屯溪路小学和蜀山区潜山路学校,试点学科为小学数学学科,并于2016年开展学业评价方式改革实验扩大试点,将范围覆盖于全市,该项目由科大讯飞公司提供技术支持,在大数据的加持下,有效构建并应用了新型教学评价体系,为学校的教育教学质量提升、教师培养和教育决策开辟新路径。
一、大数据教学评价的意义
人类文明的发展历史即是一部数据的发展史,人类社会在经历积累阶段、小数据阶段后,现已进入大数据阶段。1998年《科学》杂志刊登的论文《大数据的处理程序》首次使用了大数据(big data)一词[1]。大数据的基本特征为数据量大、采集处理速度快、数据多且准确、价值性及真实性高。教育大数据是国家宝贵的战略资产,汇集存储国家的教育信息资产,是开展科学教育决策数据化、教育评价数据化、教育服务个性化的基础,是推动教育改革、发展智慧教育的重要保障[2]。收集并分析教育大数据可更加全面、科学地反映学生的学习情况,并可在不同维度对学生进行综合评价,进一步评估班级之间、学校之间甚至区域之间的学习差别。大数据支持下的新型教学评价体系有别于传统期末考试的单一评价体系,既可对学生每一科目的每一项知识点的具体学习情况进行系统分析,还可以对各学科的综合情况进行有效认知,查漏补缺。而对于教师而言,可对每一个孩子在每一学科、每一项知识点的掌握情况进行精准把握,有效找寻教育中的共性和个性,提升教学质量;而学校领导及教学决策者可将本区域内的学生的学习状况与其他区域的学生进行比较分析,做出更加科学的教育决策。总的来说,应用大数据构建并应用新型教学评价体系,可大幅优化教学流程,提升教学质量,最终促进学生的健康成长。
二、大数据教学评价的特点
有别传统教育评价方式,大数据支持下的新型教学评价体系有三个突出特点:全面性、科学性、客观性[3]。全面性是指从宏观及微观两个维度全面评价学生的学习水平,宏观上将学生各个学科进行综合,不仅体现在分数上,还可有效把握各个学科对总体学习情况的影响情况;微观上学生可对每一学科、每一个知识点甚至每一道习题进行精准把握,明白薄弱点在何处;而对于教师而言,全面掌握本年级的学生的学习状况并与所教授班级进行比较,可充分了解自身教学的长处与短处,在新的教学过程中进行不断改进。科学性是指应瞄准教学目标并选用统一的具有科学性的评价方法,精准采集数据并进行科学有效的分析,需要指出的是科学的教学评价体系一定不是完美的,需要在实践中逐渐完善,逐渐进步,善于改变才是科学性的前提及保证。教育评价的目的是通过对学生的学习水平及教师的教学治疗进行客观评价,因此客观性也是教学评价的重要特点之一,无论是教学评价的标准及方法,还是对待结果的态度都应该保持客观,就事论事,对评价的结果进行归因分析,并进行及时有效反馈,切不可主观臆造或加入个人情感,上级管理部门亦不可根据评价结果粗暴批评或干涉教育相关机构和人员。
三、大数据教学评价的作用
成功构建大数据教学评价体系后,在教育教学全过程中收集信息,形成教学评价大数据,按照科学、客观的评价标准,对教学质量进行评价及分析,学生、教师及教学决策者可进行归纳总结,进而进一步提升教育教学能力。在评价过程中,教育主管部门可根据教学大纲及教学目标制定教学评价标准,同时参考区域内总体教学质量水平,对每所学校、每个班级进行评价,评价学生及教师是否达标,是否严重偏离教学轨道;同时上级主管部门也可以通过大数据教学评价发现特定区域及学校的学习质量的变化情况,是否出现整体进步?是否出现断崖式退步?哪些区域需重点帮扶?哪些学校的学习经验可加以推广?发现现象、寻找问题、溯本求源。对于教师而言,无论是富有经验的老教师,还是初出茅庐的新老师,都可从大数据教学评价体系中收获良多。老教师可根据自身经验对学习质量的变化加以分析,是课时安排不合理,还是教授过程有问题,可在不断开展的教学研究中发挥引领作用,同时老教师还可以纵向评价近年来教学水平的变化,不断提高自身教学本领。新教师初出茅庐,经验不足,运用新型教学评价体系,可客观真实的认识到自身教学的不足,与其他老师进行横向比较,仔细分析,明确哪里达标了,哪里还需要加强,可在以后的教学中有的放矢,加快成长的速度和质量。对于学生而言,除了单纯关注考试成绩外,还需要以更加高的格局看待自身的发展和学习,哪些科目更为优秀,哪些科目还需要加强,自己的优势科目是不是没有优势了,原因出在哪里?弱势科目是不是已经迎头赶上,还需要改进些啥?并根据自身对不同学科学习能力的差异,合理发展兴趣,为将来制定合理的职业规划做准备。
借助大数据的优势,新型教学评价模式应贯彻于教育教学的全过程,在教学活动前,学生可根据既往教学评价结果对新课程的难点、重点有初步了解,教师也可对某些易混点及易错点进行重点讲解,同时教师可在课前进行诊断性评价,评估学生预习的效果;完成教学过程后,教师可通过教学评价体系进行形成性评价,可对每一个学生的效果进行分析,因材施教,在课后作业中做到个性化,既达到了减负的作用,又提高了教学效果,事半功倍。同时新型教学评价体系可向每位学生根据自身知识体系掌握情况,精准推送相关学习资源,做到高效学习。
总的来说,大数据教学评价体系更加重视学习的过程而非结果,更加关注全学习过程中的实时反馈而非单纯的期终考试题目,更加关注教师和学生的共同成长。
四、大数据教学评价体系案例
合肥市构建大数据支持下的新型教育评价体系已近十年,在科大讯飞的支持下,不断改进,不断完善,可从不同方面对每个学校、每个班级、每个学生的教学情况进行精准评价,现就合肥市某小学五年级教学评价结果做具体案例分析。
1、班级总体教学评价
班级总体学习情况如图1所示,可清楚反映班级的总人数及参加教学评价的人数,了解班级整体教学等级,同时,通过扇形图及不同颜色可直观反映各个等级所占人数;同时利用颜色的不同可对班级所有学生进行总览,值得重视的是该系统将待合格标记为较为醒目的红色,有利于教师重视这些需要进一步巩固学习的孩子。此外,班级总体学业水平还可与本区域内的平均水平进行比较,利用折现图可反映本班级与区域内平均水平的差异,如图2,可以观察出本班级优秀的比例高于平均水平,不合格低于平均水平,但良好的比例稍低。
图一 班级总体情况
图2 本班级与区域内平均水平的差异
2、班级内部总体教学评价
图3、图4,通过表格的方式可反映出每个学生的总体及各学科的教学评价等级,可对每一个学生各个学科的差异有一个清楚的认识,如准考证为48993087的考生,其全科等级为B-,但其英语等级为B,语文及科学均为C,可见该学生英语为其优势学科,可能为兴趣所在,可加强培养,语文及科学评价稍差,下一阶段学习需加强。图4可反映数学学科中每一大项的知识掌握情况,有利于学生及老师更加精准的把握。
图3 总体学业水平详细列表
图4 数学学科学业水平详细列表
3、薄弱环节分析
薄弱环节分析为教学评价的重要一环,大数据支持下的新型教学评价体系,可从学生及知识点两个维度进行分析,如图4、图5。从学生分析角度看,可对每一个学生的知识点薄弱情况进行了解,寻找一些个性与共性的问题,薄弱环节常见的有哪些?较为优秀的学生其薄弱点是否相同?某些出现等级变动明显的学生,其薄弱点在哪里?而以知识点为导向则更加关注知识点的整体掌握情况,如某一薄弱环节的人数明显高于其他薄弱环节,则下一阶段学习需要特别关注。
图5 学生为导向的薄弱环节分析
图6 知识点为导向的薄弱环节分析
4、个人教学评价
基于大数据支持下的教学评价,其对个人的评价也更为科学严谨,且具有指导性。如图7,不仅对每个学科的整体教学进行评价,还强调了每个学生的强项和弱项,既鼓励了孩子,也指导学生需在弱项上寻找原因,加强学习。另一方面,学生及老师还可将每一个知识点的掌握情况,与本区域内的平均水平进行比较,并精准定位失分题号,提高学习的效率,如图8。最后,学生在分析每一试题时,还可以查看每一道题的难度系数,整体答题情况,并在题目最后附上答案及视频解析,生动且有效。
图7 个人学业水平总体评价
图8 个人学业水平详细评价
五、结语
《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020 年)》指出:“要改进教育教学评价,根据培养目标和人才理念,建立科学、多样的评价标准。开展由政府、学校、家长及社会各方面参与的教育质量评价活动。做好学生成长记录,完善综合素质评价,探索促进学生发展的多种评价方式。”教育评价的核心是促进学生的发展。开展教学评价旨在服务师生,促进教与学的转变并提高效率,同时为区域教育决策提供依据。基于大数据技术全过程采集学生学习数据,为基于数据理性分析进行教育评估与决策创造了条件,为多方参与教育评价、实现发展性学生评估提供了支撑。基于大数据的区域教学评价体系的构建与应用是一个值得长期探索的课题。可以预见的是在各类教育参与者的共同努力下,教学评价体系将不断完善,为教育创新贡献更大的助力。
【参考文献】
[1]. 刘凤娟. 大数据的教育应用研究综述[J]. 现代教育技术,2014,24(8):13-19.
[2]. 胡弼成,王祖霖.“大数据”对教育的作用、挑战及教育变革趋势:大数据时代教育变革的最新研究进展综述[J].现代大学教育,2015(4):98-104.
[3]. 曹锐.基于大数据的区域教学评价体系的构建与应用[J].中小学数字化教学,2019(05):13-16.