大數據背景下評價方式探析

蔡榮華 盛微 楊元峰

摘? 要 大數據與教育的結合給教與學帶來巨大變革，基于大數據與教育的研究內容涉獵廣泛，教育中評價是教育活動的重點，現階段與大數據融合的教育關于評價的研究同樣是關注點。基于內容分析法，通過關鍵詞查閱知網中與之相關的期刊并進行量化，分析大數據背景下教育活動中評價方法的選擇。

關鍵詞 大數據;教學評價;評價體系;評價方法

中圖分類號：G652? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2019）19-0054-03

1 前言

大數據是指在一定時間范圍內不能由日常軟件進行管理與處理的數據集合，是一種新處理模式的信息資產，具有更強的決策能力、洞察和流程優化能力、高增長率和多樣化的特點[1]。麥肯錫全球研究所對大數據的定義認為，大數據在獲取、存儲、管理和分析方面的能力比傳統數據庫軟件超出許多[2]。大數據的興起與發展給社會各界帶來巨大的影響和變革，它的大量、高速、多樣、價值以及真實性的特點給人們的學習、工作、生活方式以及對于事物的思維方式產生深刻影響。

在教育領域，教育信息化成為教育改革的一部分，大數據對教育改革的發展起到推進作用，因其新技術的使用能夠對學生進行全面和科學的評價來促進學生學習。評價是教育活動中的重要組成，合理的評價可以促進學生的發展。在信息化社會快速發展時代，將大數據與學生評價方法結合起來，在一定程度上緩解評價方法的缺陷，為學生的評價提供一種新的方法和思路。

2 基于教育大數據的文獻數據整理

本文運用內容分析法系統地量化相關主題文章，描述量化結果并對所含內容進行描述和分析。本文通過對以大數據和評價為關鍵詞的相關文獻內容進行量化分析和描述，分析基于大數據背景的教學評價方法現狀。

本文以大數據和評價為關鍵詞，對中國知網數據庫中的期刊進行檢索，不設年限地查找至2019年4月16日，通過篩選，得到與教育相關的文章共272篇。如圖1所示，與之相關的文章以2013年為分水嶺，以大數據和評價兩個詞組為關鍵詞，相關的文獻在2013年出現，在2013年之前相關文章為0，在2013年之后，相關文章發表數量開始逐步遞增，2013—2019年，發文量一直呈現上升的趨勢，并在2019年之后有超過100的趨勢。發文量逐步遞增，在一定程度上可以證明這一相關主題開始受到研究者的重視。

1997年，美國國家航空航天局的研究人員Michael Cox

和David Ellsworth首次使用大數據一詞[3];2011年，麥肯錫和2012年達沃斯世界經濟論壇發布關于大數據相關研究。隨著信息化社會的發展，對大數據的研究越來越受到重視，越來越普遍。

以大數據和評價為關鍵詞查找的文獻中涉及其他的內容，如大數據分析、技術和數據采集等技術類的內容。本文分析內容以大數據背景下的評價方式為主，通過篩選，與評價相關的文章共137篇。如表1所示，以大數據和評價為關鍵詞的相關文章涉及教學評價、評價體系、教學質量評價以及評價指標等多種類型的內容。其中，教學評價是發文量較多的主題，共有33篇。通過知網自帶的計量可視化分析餅狀圖可以看到，教學評價在總數量為272篇的文章中占比10.58%;評價體系文章共22篇，占比為7.05%;教育評價主題的共有17篇，占比為5.45%;教學質量評價共16篇，占比5.13%;教學評估共15篇，占比4.81%;教育評估共11篇，占比為3.53%，這四個主題的文章發文量極為接近，占比相差不大。在學生綜合素質評價、綜合素質評價、評價指標和評價指標體系這四個主題的發文數量都為6篇，占比1.92%。

圖1中大數據與評價相關的文章發文量呈現上升趨勢，大數據給教育帶來重大的變革和挑戰，評價在教育活動中越來越受重視。大數據與評價相關主題的研究受到重視，各個方面都在逐步涉獵，受到大數據技術中的數據挖掘、數據分析等方面的影響以及教育評價的重要性，關于評價體系構建的研究主題有著較高的關注度。

3 教育大數據研究內容分析

大數據與教育交互的領域受到越來越多研究者的關注，大數據與教育的融合帶來教學上的便利。學習評價是教育活動中的重點，傳統的教育活動評價受到多方面的影響、運用多種評價方法，而在大數據與教育融合的發展背景下該使用何種評價方法？檢索到的相關主題文獻中評價含有多個不同的主題，筆者將不同主題文章分為三大類，分別是評價研究、評價體系、評價方法。本文通過分析不同主題文章的內容，了解大數據背景下教育活動運用的評價方法的具體情況。

評價研究? 在筆者劃分的關于評價研究這一分類中，涉及教學評價、教育評價和學生綜合素質評價等不同主題的內容。

在與評價相關研究中，文章多以理論知識為主，通過揭示評價方面存在的問題，結合大數據背景下的數據技術提出相應的措施，指出大數據與評價的結合對教育發展帶來的影響。傳統的教學評價中存在不少問題，包括評價主體單一，評價帶有主觀性，評價內容不全面，評價方法有局限，以及評價結果的反饋不及時等。以大數據為基礎的教學評價利用數據收集、整理和分析等技術使教學評價更為便利和合理化，吸引不同的評價者，解決評價主體的單一問題，為評價提供多樣化、不同層次的支持[4]。

程慧芳指出[5]，大數據背景下的教育評價基于學生各個方面和不同階段的行為數據，可以更為科學有效地發揮教育評價的作用，大數據與評價的結合能夠對教育的發展起到推動作用。大數據背景下的教育評價需要確定評價內容，搜集相關的教育數據，借助大數據技術。大數據與教育評價的結合能夠促進學生全面和個性化發展，因其數據的真實性，評價免受多方面因素的影響，具有更高的科學性。

王穎和戴祖旭提出在大數據的影響下，高校思想政治教育評價方式發生變化，評價的方式由經驗型向科學型轉變，網絡與現實相互結合，突出技術的重要性[6]。文章的重點是在高校的思想政治教育評價上，但結合其他具體學科的特點，也是值得推廣的理論方法。

大數據與教育評價的結合可以提高評價的準確度，更新評價理念。大數據是教育評價的變革力量，通過“主動跟進”“深度融合”“需求引領”來推進教育評價向專業化和現代化方向發展[7]。

教育評價方法體系? 教育評價方法體系包括三個層次，即方法論、基本方式、技術和工具[8]。大數據技術能夠為評價提供技術和工具的支持。在評價體系這一主題文章中，不少學者根據大數據的數據挖掘、整理分析和存儲技術，提出評價的體系構建，詳細地介紹了結合大數據技術的評價體系模型的工作流程。

李振超等人提出構建基于大數據的發展性學習評價系統的構想，該系統支持學習過程中的數據收集和存儲、測試多樣化、可視化的知識增長、學習過程的監督和個性化評價。發展性評價系統由四個子系統組成，分別是測評功能、采集與存儲、分析和反饋，不同系統中包含的內容不一樣，子系統之間相互循環[9]。

周靜等人也對發展性評價模式提出相關論述，學習對象的層次為高校學生，分析高校學生學習評價存在的問題，針對問題建構大數據時代的高校學生發展性評價模式，提出需要從明確評價主體、學習評價的重點、評價內容和評價標準入手[10]。

戴慧珺等人考慮MOOC等應用的興起，根據目前的大數據模式使用數據的挖掘算法來實現學生評價，通過數據的采集、集成、評估中結合決策樹的算法和測試，證明決策樹分類評估方法的有效性[11]。

上超望等人描述了大數據環境下在線學習中過程性評價的特征以及系統的設計，提出以過程性評價系統中學習評價與過程及時結合、重視評價的過程性和目標性、評價主體的多方參與以及強調過程評價帶來的個性化內容這四個特征為基礎，結合數據技術構建各類型的子系統[12]。

大數據背景下的評價系統構建中，注重學習過程，評價貫穿整個學習過程，在大數據技術的支撐下，使得評價更全面與客觀。

評價方法? 在文獻檢索與閱讀中發現，有關大數據下評價方法的詳細描述文章較少，摻雜在不同主題的文章中。在傳統的教育活動中使用的評價方法受到研究者的重視，在現今考慮大數據與教育融合的背景下，評價方法的使用對學生的發展起到重要作用，也應受到研究者的重視。診斷性評價、形成性評價和總結性評價在傳統教學中使用較多，但傳統教學中存在只使用總結性評價或者是單一的評價主體、教師與學生之間交互少等問題。在大數據環境下，運用大數據資源和技術與三種評價方法相結合[13]，診斷性評價中利用大數據分析和判斷提供智能化的診斷和方法[7]，加強形成性評價中的教與學的交流，豐富總結性評價的類型。

孟軍等人在大數據背景下通過定性與定量評價方法提出高校翻轉課堂的評價指標體系，評價指標涵蓋課前、課中、課后與學習結果四個階段范圍[14]。牟智佳同樣使用定性與定量的方法構建了個性化學習評價模型[15]。發展性教育評價首次由英國開放大學的納托爾和克利夫特等人提出，目的是促進學生發展，評價內容是學生發展狀況，注重評價過程的參與和培養學生的自我反思能力[16]。發展性評價中包含增值評估的模式，大數據技術能夠通過對學生學習的持續跟蹤，為增值評估提供支持[17]。

評價方法按照功能、方式和參照標準劃分為不同的類型，大數據背景下的評價方法綜合考慮數據技術、學習環境、學生等不同因素的影響，對學生進行全面和個性化的評價，以提供及時的反饋，促進學生發展。在大數據背景下，評價方法之間相互結合，診斷性、形成性與總結性評價結合數據技術的改進進行評價，發展性評價中融合過程性評價，以及出現的基于技術的決策樹算法評估，伴隨教育和技術的發展，評價方法也相繼出現變化發展。

基于文獻支持，在大數據背景下，評價方法多與形成性評價和發展性評價相關，有學者通過定性與定量方法構建評價模型與體系，但評價過程中涉及形成性與發展性，部分學者提出構建發展性評價的體系。相對于總結性評價的片面，注重學習過程的形成性評價與發展性評價更為全面，注重學生各方面的發展，在大數據支持下，對學習過程中的學習數據進行采集、保存、應用和分析，采用形成性評價與發展性評價方法成為教育評價的可能。

4 結語

大數據與教育的交互給教師、學生和家長提供了便利、快捷。在教育活動評價中，傳統的評價方法存在主觀性或是不全面等各方面的問題，在評價過程中評價方式單一、以教師為主體、注重成績，無法確定學生是否達到學習目標和實現其他方面的發展。將大數據與評價方法結合，能夠緩解一定的問題，有利于學生的學習、教師的評價、學習結果的反饋。本文通過檢索以大數據和評價為關鍵詞的文章，探析大數據背景下的學習評價方式，結果發現，研究多注重評價體系的構建，關于評價方法的介紹較少。在評價活動中，評價方法的選擇至關重要。大數據技術為評價體系的構建提供了便利，但在評價過程中也需要考慮評價方法的選擇，應將大數據技術與評價方法融合來促進學生發展。

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