借助計算思維探索“大數據”在信息技術教學評價上的應用

向彩華

當前，“大數據”已成為互聯網時代一個炙手可熱的關鍵詞，幾乎各行各業都在試圖使用大數據來分析和解決本行業的現實和發展問題，以實現行業的可持續發展。相對各大行業的如火如荼，教育行業則顯得相對滯后。原因是多層次的，如果我們能找到大數據和課堂教學評價的契合點，那么在這個大數據時代可以有更多作為。

一、 關于計算思維

2006年3月，美國卡內基·梅隆大學計算機科學系主任周以真（Jeannette M. Wing）教授在美國計算機權威期刊《Communications of the ACM》雜志上給出，并定義計算思維（Computational Thinking）。

周以真教授認為：計算思維是運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統設計、以及人類行為理解等涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動。這種思維將基于計算機科學解決實際問題的思維方式擴展到更為廣闊的領域。

二、 形成性評價

形成性是一種過程評價，它重視評價的教育性和發展性，力圖通過評價，及時向教師和學生提供反饋信息，使他們能夠了解教學活動中存在的缺陷與不足，從而促使教師和學生不斷地改進、完善自己的教學活動和學習活動。在國際上，美國世界著名的教育測試中心ETS（Educational Testing Service）已經于2002年開始積極研究與開發運用于基礎教育階段的形成性評價項目，即“ETS， 2002”。當前，國內各種教學評價大多是基于對教學的一種總結性評價，而忽略了對于學生學習過程的形成性評價。這種側重于總結性評價的效果差強人意，也不能很好地促進教學理念和方式的改進與創新。造成這種現狀的一個重要因素就是形成性評價是側重于過程，而學生的學習過程在任何課堂上的教師都是難以及時了解和掌握的，因此難以實施形成性評價。

在這里我們要解決兩個問題。一是我們如何對學生的學習過程進行評價，而不僅僅是一種結論性評價。二是我們如何去有效處理反饋信息。

三、 借助計算思維優化形成性評價設計

打個簡單比方，如果說目前常用的總結性評是一種靜態評價，那么形成性評價就是一種動態評價。這種動態就體現在教學活動中及時向師生反饋信息，以發現各自存在的缺陷與不足，雙方都采取措施加以改進。但是問題在于放到教學實踐中，怎么去操作實施呢？

具體到信息技術課堂，它是特別強調實踐操作技能的應用和培養的。像這樣一堂課：FLASH“形狀補間動畫”的制作。對于這樣技能型的學習評價：一種做法是采用學生演示、師生點評的方式，這種方式直觀、簡單，同樣是一種總結性的評價，但往往是以點代面，蜻蜓點水式的，并不能及時反饋有效的信息幫助教師和學生定位缺點和不足；另一種比較直觀的評價方法，如圖1所示。

這種評價方式正是信息技術課堂在評價方面的最大優勢，那就是利用信息技技術手段來反饋更為直觀的信息。這種方式對信息技術學科來說不是什么難事，輕松可以做到，但往往做成了上圖所示的結論性的評價，同樣發現不了教學活動過程中的問題。

對于第一種評價方式，我認為其無異于以點代面式的將課堂內容或內容關鍵點的一次簡單重復，在效果上與從評價當中發現問題的設計初衷有些距離。第二種評價方式所反饋的信息可能更為簡單、粗略，簡單地以一種正確率的統計來說明結果，效果不盡人意。

這便是之前我提到的第一個問題。我們不妨借鑒一下計算思維的概念。上述二種評價方式如果借助軟件工程里面的有關定義，那就是一種“粗粒度”的。我們應該需要一種“細粒度”的評價設計。在計算機程序設計中，有一種常見的方法叫做自頂向下的程序設計方法，這種方法的實質就是將一個問題不斷地分解成多個小問題，直到這些小問題都能夠用程序來實現為止。實踐中，形成性評價在設計的時候恰恰缺的是這種“分解”。所以一開始評價的設計很重要。對于上面提到的課堂學習。首先，每一節課都有教學目標，而這些目標經過細化分解成多個小目標，其實就是一個個的知識點或技能，這些細小的目標的完成實現過程就基本構成了學生學習過程的各個細節或環節。對于這節課，經過教學目標的分解細化可以得到以下的知識點和技能：

與之相對應的課堂的評價項目表如下：

這是一個將教學目標經過分解而得到的“細粒度”的評價項目內容，基本涵蓋了本堂課教學目標的認知和技能評價，旨在從設計上能反映學生認知和技能上的問題和不足，但一般情況下，這么細的評價沒有意義，因為無法在教學中去實現。這便是我們接下來要講的問題：如何有效處理反饋信息？

四、 借助“大數據”技術破解形成性評價的實施難題

教學評價是收集反饋信息的第一步，可以通過一個網絡應用平臺去收集，比如筆者正在開發的“智能化教學評測系統”平臺。對數據的分析和應用，則是我們進行數據收集的終級目標。如此在圖1中出現的反饋信息的呈現就會更加詳細和多元化，對教學更加具有指導意義。如圖2。

那么，如何處理相對繁雜的反饋信息為我所用呢？“大數據技術為記錄和分析教育教學中的表象信息提供了可能。一個人的素質通過多個表象呈現出來。大數據技術為記錄和分析以往無法利用的信息提供了技術支持”。我認為，“大數據”技術可以為我們提供一定的實現途徑。本質上而言，傳統的教學評價只是完成了數據的統計，無法完成對所有數據的分析，而大數據技術則可以通過分析，提出建議甚至預測。Google公司的GFT（流感預測系統）便是一個很好的實例，它用實力向人們證明了其在數據分析領域的價值。現有教育方面的大數據應用大多是基于在線學習平臺對于學習行為的一種分析，沒有實際深入到教學課堂需要的教學評價和反饋領域。通過類似筆者上述“項目評價表”的教學評價收集大量的反饋數據，并借助大數據的分析技術，對這些反饋數據進行分析和整理，可以更加清晰、準確地描述問題是出現在認知還是技能上，并自動整理生成教學改進意見，向學生提出有效的學習建議，很好地實現形成性評價。

五、教育實踐意義

對于教學環境來說，除信息技術課堂的教學環境外，可能大部分其他學科的課堂目前沒有足夠的信息化條件支撐，但是我們應該看到，隨著移動終端的迅速普及和無線網絡的應用覆蓋，在傳統的課堂環境中，將會有越來越多樣的方式將信息化應用帶入教學實踐活動（如：“智慧課堂”的興起），這將會真正構建教學信息的雙向通道，為教育教學質量和效率開拓廣闊的前景。在教育領域，這種細化的教學評價在大數據技術的強力支持下會更具有創新實踐意義。

責任編輯 邱 麗