基于數據的學習診斷與指導

黃慧/浙江省溫州市實驗中學副校長

基于數據的學習診斷與指導

黃慧/浙江省溫州市實驗中學副校長

在教育教學評價活動中，我們已積累了豐富的數據資源。隨著大數據時代的到來，強有力的信息技術支持，讓看似簡單的數據折射出豐富的現象，讓教與學的行為可視化，為教與學的診斷、改進、指導提供真實的依據，這都將不只是暢想。我們于2010年開始研究“基于數據的學習分析”，通過數據采集、數據建模、數據解釋，改革學業評價，改進教學過程與學校教學管理，促進學校品質的提升和師生的健康發展。

研發面向不同對象的六種直觀可視化學情報告單和相對應的應用路徑

大數據提供了海量的數據，如何在海量的數據中篩選有效的數據成了一道新難題，而且數據統計和解讀專業性過強，各種閱卷公司提供的報告單成了教師讀不懂也不想讀的“天書”。所以，有必要將數據通俗化，在確保數據揭示的科學性的前提下，利用先進的計算機系統給出各種圖形對數據進行形象的刻畫，讓數據“說”簡單易懂的話，讓一線教師在缺少教育測量與統計知識的情況下，能明白數據所揭示的現象。為此，我們將“數據驅動教學改進”的理念落實到了學校日常的教學管理中，組建數據分析團隊，建立學情研究系統，挖掘學業評價的數據。我們根據不同的定位和功能篩選相應指標，探索針對學校考試所涉及的不同群體：校行政人員、學科教研員（教師）、班主任、命題人員、家長和學生，針對性的各群體測試數據反饋模板在多維分析基礎上，自主開發設計了六類報告單，通過數據挖掘、數據解釋、數據建模，對數據進行精細處理，使之直觀呈現一目了然，有很強的可讀性和實用性。

收集詳實的考試數據，并對考試數據作統計分析，整理出不同功能的學情報告單，最重要的是要引起不同主體對數據背后隱含的教育信息的關注。在數據分析報告結果的基礎上，各類主體借助專項診斷指標，和數據團隊一起分析、解釋、跟蹤數據，提煉出六類學習診斷、分析指導的運用策略，為每類群體開展學習診斷與分析提供更為針對性的路徑，從而實現學情研究、增值評價、異常點分析、補償性教學等策略改進管理，促進教學質量的發展。

構建基于診斷的多維度學習指導課程

數據評價不是唯一的評價手段，它的背后還有許多關乎文化、環境、個性等無形因素，僅僅用數字“說”數字，無異于數據的“獨裁”，我們的核心是利用數據并拓寬它運用的深度與廣度，去提高和改進學習的過程。

基于學情的研判，我們發現學生存在一系列學習習慣與方法不當的問題，為了引導學生更好地學，2013年9月，經班主任、任課老師、學生多方討論，學校出臺了《學生學習基本規范》，除了共通性的學習規范，還結合學科特點確立具有學科特色的具體要求，形成共識。兩年間，我們從培養習慣入手，提升學習品質，做了很多的嘗試和努力，初步形成了“學會學習”的指導課程（表1、表2）。

表1　“學會學習”的指導課程目標表

表2　“學會學習”的指導課程策略表

形成校本化的學習診斷和指導系統

數據分析具有很強的專業性，基于學校評價體系開展數據分析難度較大，很多地方都采用技術外包的方式來解決。但我們發現在自主研發各種指標、策略的過程中，數據分析和學校的教育教學各項工作有機地融合在一起，管理、教研、課改和評價相輔相成，良性增長，這是技術外包無法達成的教育品質提升的成效。我們在實踐中從校本實際問題需求出發，確定校本維度，引入前沿理念和方法，借助最通用簡便的Excel技術，制定核心指標，實驗并論證各指標的科學性和可行性，形成基于校情的、有范式、能變通的學校層面的學習診斷和指導系統。

引導教師、學生和家長改變對紙筆測試的關注視角：從分數高低的比較轉向學習診斷的指導

通過學情“診斷書”代替傳統分數成績單的實踐運用，學生、家長和教師不再盯著每次紙筆測試分數的高低、排名，而是關注學情研究的具體薄弱點和行為的改進點，從關注昨天學習成效的評價，轉向指向明天的學習發展策略。

如學生小昕的學情“診斷書”是這樣的：

“小昕在此次科學期中考試中，做錯的6道題目涉及的知識點分別是食鹽的用途、化學反應中生成物的判斷、設計、生成物和反應物的計算、測量和運用圖像模型等。這些全部一目了然地列在學情報告單上，她在‘失分原因’分析欄中，填寫了原因，主要有審題不仔細、考慮不周、圖表沒看懂等并分析了應該努力改進的幾個方面?！?/p>

小昕的媽媽周女士在各科的學情報告單上簽字，并陪著女兒一起訂正錯誤……學情報告單能夠還原考試對教與學的指導功能，并在一定程度上緩解很多家長盯著分數看的狀況，引導家長正視孩子遇到的具體問題。

提升了教師的評價素養：從對數據抵觸轉向主動創造性地使用數據

數據評價具有揭示優點和缺點、失敗和成功的能力，很多教師在一開始回避數據，對數據分析有著一定的抵觸情緒。隨著我們實證研究的推進，大家開始達成共識，“21世紀的學習模式就是提倡利用技術收集學生學習過程中的數據，以便多層面評價學生成績，為改善教和學提供有力的依據”。數據的魅力使得教師的數據挖掘、分析、解釋等運用能力大為提升，不滿足于我們提供的現成報告單，對我們的數據團隊開始提倡各種具有獨創性的數據挖掘建模方式，比如九年級數學備課組提出要挖掘不同層次群體學生在不同題目上的得分差異比，據此數據分析出不同層次學生在不同類型題目上的優勢和劣勢。王利平老師自發對學校的自主學習課堂模式進行數據采集和解釋對學校提出“按學生學習特點分類走班”的課堂變革建議。

發展了學生學習的自我管理能力：從被動的學習者轉型為自覺、自主、自立，能夠監控和管理自我的獨立學習者

我們得到越來越多的數據，但仍有一些東西在學校里并沒有改變——我們對孩子的教育方式沒有改變。用工業化的生產模式來教育孩子，這是荒謬的，因為每個孩子都是獨特的，他們有自己的需求，有自己的期許、希望，深入開展學習分析研究，在數據挖掘、數據建模、數據解釋中，發現數據背后的深層信息，并將所捕捉到的這些信息轉化成為一個全新的視角，給每個學生提供個性化的教學內容、教學服務以及教學方式，真正促進學生學習自我管理能力的提高，最終實現促進有效學習的目的。