大数据驱动教学评价变革Word文档格式.docx

1、胡春芳/重庆师范大学教育科学学院，硕士研究生，从事课程与教学论、小学教育研究（重庆401331）随着移动互联网技术以及智能终端的发展，信息 传播不再局限于专业人士，每个人都是数据的生产者， 同时也是数据的传播者和消费者，身边的信息也不断 数据化。大数据与教育的结合是大势所趋，大数据的 应用为教育信息化、智慧教育、数字校园的建设带来 了积极影响。在推动实施国家大数据战略的背景下， 积极利用大数据服务于教学成为提升教学效率的有效 手段，教学评价是诊断学生学习情况、确定教学策略、 评估教师教学成效、明确教学重点、决定教学努力方 向的主要方法。将大数据引入教学评价可以有效地将 学生学习过程中的教育数据

2、加以分析利用，通过挖掘、 分析得到客观有效的反馈，进而增强教学评价效度， 提高教学质量。、大数据的内涵大数据一词最早由全球著名咨询公司麦肯锡提 出，目前学术界对大数据还没有统一、准确的定义， 现有定义多是从大数据本身所具有的特征出发进行概 括。李国杰将其概括为4 “ V”，即容量巨大 （Volume）、类型多样（Variety）、计算迅速（Velocity）、 和价值离散（Value）。大数据包含海量资料，其类型 复杂多样，除了传统的结构化数据外，还可以搜集到 学生学习过程中的半结构和非结构数据，并将其进行 系统整合，其运算速度快，可以在数分钟内完成TB 数据集的搜集，但是数据量在呈指数增长的

3、同时，隐 藏在海量数据中的有用信息却没有相应增长，增大了 获取有用信息的难度，从而形成价值离散。大数据的 价值并不在于宠大的符号、数字的堆积，而在于人们 透过表面挖掘到数据背后的价值，通过分析、处理、 应用使其为个人所用。由此可见，大数据不仅是一门 技术，更是一种能力，即依据数据给出的相关关系， 挖掘其内在的联系，预测事物发展趋势的能力。基于 大数据建立的教学评价，通过数据挖掘、分析，能够 客观、全面、持续地对学生进行评价，促使教学评价 更加合理化、科学化、专业化。二、大数据驱动下的教学评价发展趋势（一）从经验主义到数据主义长期以来，教学评价活动主要是学校以及上级主 管部门在听课和分析学生考试

4、成绩的基础上对任课教 师进行评价，或者教师根据学生考试成绩、作业成绩 以及课堂表现等对学生进行评价。111传统的教学评价 大多针对学生简单知识和低级技能的掌握情况进行评 价，对于学生学习状态、交流能力、问题解决能力的 评价只能依据教师的教学经验，这样的评价具有主观 性，且会因教师个人喜好及标准不同而有所变动，通 常表现为同一学生、不同教师反馈的信息大相径庭。 大数据的引入使得教学评价不再是基于经验主义，大 数据设备可以持续不断地记录学生的一言一行、一举 一动，并将其保存下来。全面数据化，一切学习活动、 教学活动皆可量化，无疑会促进教学评价的客观性。 教学评价不仅仅是简单的依据成绩以及教师的经验

5、来 进行评判，而是要通过搜集大量的数据进行归纳、分 析，进而对学生进行客观评价及精准预测。学生学习 中的所有信息都可以统计成数据，教学评价的依据也 从经验主义走向数据主义。（二）从单一封闭到多元开放传统的教学评价主体多为教师，评价主体过于封 闭单一致使评价结果准确度不高，全方位、多领域数 据化的引入使得教学评价的主体不再拘泥于少数的教 师，多方主体参与评价得以实现，可以收集到来自参 与或影响学生发展的各类人员的评价，教学评价从封 闭走向开放。慕课等第三方评价主体对于学生学习数 据的掌握不同于学校教师，其通过对学生作业完成时 间、视频观看时间、发帖数量及关注点等进行数据化 分析，以综合考察学生对

6、知识点的掌握程度以及学习 情况。平时在课堂中难以捕捉的信息得以搜集，多方 数据信息汇总使得教学评价更加多元开放。（三）从因果分析到相关研究传统的教学评价大多根据成绩来评判学生的学习 成果以及教师的教学效果，把试卷的错误都归因于学 生对知识点理解偏差、未掌握做题方法等，这样由果 导因的评判方式往往过于狭隘，容易造成误判，学生 做错题并不全是由于自己不会做，粗心等其他问题也 是屡见不鲜。但是这样的数据很难被试卷捕捉到，大 数据可以将学生所有的试卷及测试结果纳入其中，通 过对知识的相关关系进彳分析，生成个人的专属学习 报告。通过对数据的挖掘可以分析出学生是否真正地 掌握了知识点，对易错问题进行重点关

7、注、对模糊领 域进行深度讲解，可以有效提升学生的学习效率，同 时也有利于教师因材施教。（四）从总结评价到发展评价传统教学评价多以考试、测试成绩为评价依据， 对于学生学习过程的评价只能依靠教师自身的感知以 及教学经验。而大数据可以记录下学生的学习过程， 通过横纵向对比呈现出学生的学习状态、对知识的掌 握程度，有利于教师进行发展性评价。完善综合素质 评价，探索促进学生发展的多种评价方式，提供持续 改善学习效果的评价目标，体现了评价内容从以往注 重认知水平的“总结性评价”向注重综合素养的“发展 性评价”转变的趋势。21三、大数据驱动下的教学评价变革（一）大数据驱动教学评价内容丰富化大数据鲜明的特征之

8、一便在于其容量巨大，大数 据可以从以下三个方面驱动教学评价变革。第一， “样本=总体”。在传统教育数据采集过程中，受技术 条件的限制，只能选取具有代表性的样本进行分析、 推断来窥探全貌，大数据的引进使得数据收集得以全 覆盖，能够录入每个学生的学习信息，做到事无遗漏， 扩大了教学评价对象。第二，教学评价内容的全面性 也可以体现个人信息搜集的全面性。大数据设备可以 全方位、多领域地追踪搜集到学生从小到大在学习过 程中产生的各种数据并进行量化处理，通过记录学生 的学习过程扩充教学评价内容，进而使得教学评价更 加客观、准确、有效。第三，大数据可视化技术可以 搜集到平时难以捕捉到的信息。在日常的学习过程

9、中， 教师通常只能从学生回答问题的程度、测试结果的准 确度来判断学生是否真正掌握了知识，关于学生思维、 学习状态的数据往往很难搜集。但是在大数据平台的 支撑下，难以评判的对象均可用数据记录下来，数据 搜集成为可能，例如学生的合作探究能力、拓展能力 等情况均能可视化。大数据能够精准记录到每个学生 的出勤率、回答次数、提问次数、每道练习题的完成 时间、得分、走神次数等，然后以可视化的仪表盘方 式一目了然地呈现给任课教师。E这些为教学评价 提供了更全面的数据支持，大数据驱动教学评价内 容更加全面，客观评判教学成效，进而促进有效的教 学决策。（二）大数据驱动教学评价标准差异化国家中长期教育改革和发展规

10、划纲要（2010- 2020年）提出：“关注学生的不同特点和个性差异， 发展每一个学生的优势潜能。”要贯彻落实这一要求， 就“要为学生构建个性化教育环境，根据学生的实际 学习步调和学习情况开展有针对性的学习指导，使其 真正融入学习过程中，这就需要对学生已有的学习准备、 能力、兴趣和天分、学习风格等进行评估。”田大数据 设备及平台可以有效地对学生的学习情况进行记录， 切实了解每个学生的真实情况，通过挖掘分析数据对 学生进行精准测评，针对学生主体差异采取个性化评 价标准。学生在学习过程中产生差异性教育大数据， 差异性大数据必然导致教学评价标准存在差异，进而 形成个性化教学评价，促进学生个性化发展。

11、大数据 驱动教学评价标准差异化，使评价更具有针对性，挖 掘学生潜力制定个性化标准，为每个学生创造机会， 让每个学生都能体验到成功的喜悦。（三）大数据驱动教学评价方法多样化由于大数据技术的发展，之前不可量化、难以观 察的状态都能得以搜集，教学评价也日益朝着多样化 的方向发展。大数据驱动教学评价方法的多样化表现 为量化、质性评价方法的结合以及思维方式的创新。 自然状态下搜集到的学生学习信息均可通过数据量化 的方式直观地展示在人们眼前，对量化的数据深入挖 掘，进行质性的分析，更好地体现了教学评价量性与 质性的结合。大数据引入教学评价还体现在思维方式 的创新上，更加注重相关关系的分析，数据相关性分 析

12、是进行教学评价的另一新思路，在分析数据关联性 的基础上进一步剖析数据背后的深层联系，通过分析 其内在联系找出问题所在，有效进行评价。大数据驱 动教学评价方法多样化，整合多样化评价方式为教学 评价拓宽了思路。（四）大数据驱动教学评价主体多元化教学评价主体多元化为教学评价带来了新鲜血 液，评价主体不再拘泥于教师，学生有效、可量化的 进行自我评价、互评成为可能。学生在学习中产生的 所有数据都可以被记录，作为教育数据生产者的学生 也可以通过数据分析清晰地进彳自我量化，分析重点 需要补漏的知识点及自身需要改进的地方，学生自评 和互评减少了盲目性，同时也调动学生参与评价的积 极性。站在不同视角、非利益关联

13、者的第三方评价主 体的介入，同样为教学评价注入了活力。不同评价主 体掌握到学生不同的学习数据，有利于考察学生的综 合素质，将第三方评价主体引入教学评价，避免了局 中人评价的盲目性，多方教学评价意见汇集，促使评 价更加客观化。在大数据的驱动下，所有教育数据皆可转化为参 与计算的变量，深入挖掘其背后的价值，驱动教学评 价变革，以丰富评价内容、拓宽评价范围，以标准差 异促进学生个性发展、以方法多样增强评价效度、以 主体多元化促进客观评价。大数据及时反馈教学数据 促使教师更好地进行教学评价，进而不断改进其教学 模式与策略，提升教学效率、增强教学效果，真正实 现高效课堂。【参考文献】1陈振华.教学评价中

14、存在的问题及反思J.教 育发展研究,2009（18）.2李葆萍，周颖.基于大数据的教学评价研究J. 现代教育技术，2016（6）.3杨现民，陈世超，唐斯斯.大数据时代区域教育 数据网络建设及关键问题探讨J.电化教育研究，2017（1）.4张燕南，赵中建.大数据时代思维方式对教育的 启示J.教育发展研究，2013（21）.（责任编辑云峰）（上接第41页）实际的联系以及与其他学科的联系。 总而言之，教学内容要能够引发学生深度学习能力的 生成。（三）教学策略的选择有柔度只有立足于“学”，才能弄清楚“教”。深度学习 的过程是认知深度加工的过程，也是情感上高度投入 的过程，学习者只有深度参与到学习过程中

15、，才能深 刻领悟知识并将其进行迁移。因此，在选择教学策略 时，让学生主动参与学习，获得体验感才是关键，笔 者称其为柔度，教师的权威不再基于学生的被动性， 而是基于学生的主动参与。教师创造教学环境，以促 进知识的转移和运用，并通过适当的问题和观点将学 习带入更深的层次。增强学生的学习积极性，增强学 生的自我效能感。（四）教学评价的方式有宽度对于学生而言，教师给予的及时、持续性的评价 有助于学生对自己做出正确的定位，并把自己的发展 看作动态的过程。对于教师而言，持续性的评价有利 于教师对教学工作做出及时的调整，提高教学效果。 同时，在对教学做出评价时，也不应只是以学生个体 的考试分数或者整个班的平均分作为评价依据，教学 评价应当具有宽度，第一，教学评价的内容多元，深 度学习的学习结果指向学生能够自主地迁移与运用知 识，指向学生的思维发展，评价也应当指向学生解