信息化背景下高效試卷講評課的探索與實踐

陳女誼?王劍鋒

為了更好地促進學生的自主發展，2012年開始，筆者在試卷講評課的教學實踐中，嘗試讓學生先自我“補救”—訂正后再講評，讓學生自由分組—互動中精講評，讓學生自行填寫《考試成績分析表》—講評后理性反思，初步形成了“自助—互助—自省”式高中數學試卷講評課模式。2016年，教育信息化產品進駐校園后，“自助—互助—自省”式高中數學試卷講評課模式開啟信息化樣態。2018年，學校與科大訊飛合作后，筆者借助網絡平臺開展校本題庫、學情數據庫建設，利用學科教室開啟平板教學助力精準講評。

一、基于學情與考情分析的試卷講評課模式建構

2012年，筆者在查閱大量的試卷講評經驗介紹后發現，大多數試卷講評還只是從“教師講”出發的重點糾錯、要點講評、查漏補缺、遷移拓展，在有限的課堂時間里解答更多的問題，“借機”補充內容也更多，但“同一類問題考了多次，講了多遍再做仍錯一大片”的現象卻屢見不鮮。為了更好地促進學生的自主發展，筆者在教育教學實踐中，初步形成了“自助—互助—自省”的高中數學試卷講評課新模式。

自助，即在考試結束相關批閱、統計、采樣工作完成后，試卷講評課前及時將答卷發還給學生，要求學生盡自己所能先自主訂正試卷（包括繼續思考考試來不及做的題、拿不準的題、不會做的題），訂正任務前置。

互助，即在學生自主訂正試卷后，教師先安排小組內討論，交換答案、交換解法、交換想法，再根據各小組討論后上交的《試卷訂正—小組討論反饋表》（見表1）中票數較為集中的“似懂非懂”的試題、“尚未解決”的試題及教師由考情分析、統計數據分析所發現的較為突出的知識性、策略性問題，在全班范圍內利用課堂時間擇重點、要點、難點問題進行“主題式”講評，課堂實施以學生自評、互評為主，教師點評為輔推進多元化互動交流。

自省，即讓學生根據相應的《考試成績分析表》（見表2），并結合試卷的訂正與講評情況，進行全面、深刻的自主反思，給出客觀、恰當的自我評價，同時，利用矯正練習鞏固知識技能、內化思想方法。

二、基于信息化背景的試卷講評課模式升級

1.模式化階段

在2012年至2015年的初探期，為保障上述“自助—互助—自省”式試卷講評課的模式化運行，我們對實施要點作了進一步解析。

第一，“精”團隊。學生自由分組，每組4～6人為宜，結成“小型”數學共同體，成為自主訂正后的課外交流“小平臺”，推選組長一名，共同設計小組名稱、“一句話”組訓以增強團隊凝聚力。進入課堂講評環節，各小組與任課教師集結成班級數學共同體，確保多元化的生生、師生互動交流。

第二，“精”程序。該模式下的試卷講評課一般在1～2課時內完成，學生自主訂正以及數據統計任務前置，實施初期專門開設試卷訂正課，在自主學習下的“靜態”課堂里形成良好習慣，逐步下放至課外。正式講評課要根據當次考試數據分析以及小組反饋信息設定明確的“主題”，屬于合作學習中的“動態”課堂，具體采用“各組輪流發言—自由討論—教師總結”“個別小組中心發言—自由提問—教師點評”等形式，而對于解答題，教師可以批閱時有針對性地采樣，選擇有代表性的解法（含典型錯解）投影展示，師生一起在對比中發現問題、尋找錯因，優選方法，探究通法;講評課后，學生根據統計數據以及試卷訂正與講評情況對自己的考前的學習狀況、考中的應試狀態進行自我反思與評價，教師則針對學生普遍出現的問題、講評中發現的問題，精選同類題目，布置矯正練習，同時，結合《考試成績分析表》，幫助“保底”分以下的、成績波動較大的學生找原因、尋

策略。

第三，“精”講評。學生講評講什么？講解答、解法之外，更多地應關注背后的思維過程，講考試時、訂正時“真實”的心理過程，“遇到了什么困難”“疑難點在哪里”“如何突破的”“怎么想到的”“關鍵步驟是什么”等，同時，可以從“對不對？”“完整了嗎？”“最出彩的地方在哪里？”“錯因在哪里？”“由此得到怎樣的啟示？”等方面進行評價，關鍵要有感而發，盡可能地“感”人至“深”。而教師講評什么？絕不是解法的重復，而是解法背后數學思維動向的調控，對學生說不清的問題進行及時追問思考過程、思維方法，“逼”學生自己說出正確且清晰的解答;對學生不能解決向教師“求助”的問題，引導學生把不會做的原因、做錯的原因“挖掘”出來，順勢助推至“正途”。

存在問題：教師的制表、統計、采樣工作和學生的收錄錯題工作耗費時間較多;在點評學生典型答題樣例環節，如果用投影儀展示，答題樣例必須復印備份，才能供多個班進行現場批改，如果制成PPT在放映中批注講評，則需要進行拍攝取樣、圖片處理等，備課過程實在不方便，而且視圖效果不佳;課后只能針對學生普遍存在的問題，統一“批發”矯正練習，個性化推送難以操作。

2.信息化階段

2016年年底，教育信息化產品入駐校園，“自助—互助—自省”高中數學試卷講評課開啟信息化樣態，通過網絡組卷、閱卷學生在周練中做錯的題目自動整理成冊，并推送同類訓練題，線上建立個性化學習檔案，保留成長軌跡，線下同步提供相應紙質稿。教師端可以隨時查看并下載各類考試分析數據。

學生可以直接在個性化手冊上進行訂正，錯題原題推送部分保留了學生周練考試作答及老師批改筆跡，并留有空白訂正區域;名師指點部分有答題思路提示以及簡單錯因歸類選項，還配上了講解視頻的二維碼，切實減輕了學生收錄錯題的負擔。

教師直接登錄系統調取統計數據用以備課，從煩瑣的制表統計工作中完全解脫，而且采樣工作可以提前在線上標記典型卷，講評課中直接聯網、在線投屏，或者直接下載高清圖片，制作課件。

提分寶系統能夠提供更為全面精準的學情報告，針對錯題進行個性化提分訓練推送，為學生的自主反思、自我評價提供數據支撐，為學生的精準補缺、長效鞏固提供“私人訂制”。

存在問題：幾乎所有同類產品在題庫更新上都差強人意，更適合在高一、高二年級使用，高三續用多以查漏補缺的專題訓練為主，綜合訓練還是選擇參加聯盟考試，由此帶來的問題就是高三數據統計不全。這一階段在高一、高二年級的使用也僅限于年級層面的周練，學校層面的階段性測試、市級層面的聯考數據無法轉置。個性化推送的精準度并不理想，同一錯題不同學生的練習推送分層不明顯，有時題量控制也不恰當，在系統自動推送的基礎上，教師的個別審核還是有必要的。

3.融合化階段

2018年年底，為進一步推進教育信息化，學校專門配備了數學學科教室，在科大訊飛治學、治課系統的支持下“自助—互助—自省”式高中數學試卷講評課轉入與信息技術深度融合階段。在借助系統進行組卷、閱卷、評卷的過程中，逐步完善校本題庫建設、學情數據積累、精準講評升級。

第一，擴大使用面，促進校本題庫、學情數據庫建設。在學校教務部門、裝備部門的統一協調下，目前，除年級層面的數學周練外，學校層面的所有階段性測試（包括其他科目）的組卷、閱卷也都通過智學網平臺進行，盡可能確保學情數據的全面精準。考試命卷環節，教師可以在智學網題庫選題組卷，也可以導入系統題庫外的其他選題，添加知識點歸屬、詳細解答就可以直接納入“我的卷庫”，每次生成的考試用卷（包含納入的新題）統一投放校本卷庫，有效促進校本題庫建設。

第二，利用學科教室，開啟平板教學，助力精準講評。數學學科教室的建設為“自助—互助—自省”式高中數學試卷講評課課堂轉型帶來了契機。目前，我們的周練、階段性考試的試卷講評課已轉入學科教室進行平板教學，更有效地開展多元化互動交流，尤其在解答題的對比講評上特別受用。比如，在一次高一年級階段性測試中，學情報告顯示解答題第一大題滿分率不足20%，失分主要在計算出錯和考慮不全。針對以上情況，我們選取了4份典型答卷，講評時將其同屏發布至每個學生的平板，每個學生都可以非常清楚地看到解答過程及相應得分。切換模式就可以實現任意“發言人”邊評價邊（觸屏）批注，并同屏廣播至所有“聽眾”，視聽效果遠勝于屏幕投影。

第三，基于腦學習規律改版學生個性化學習手冊。在學生個性化學習手冊的版式上，目前，幾乎所有的同類產品都是成長軌跡呈現、知識點掌握分析后，個性化推送1個錯題加2個變式練習，屬于同類強化的“集中學習”模式。但腦科學實驗的研究表明，由于腦活動的重復抑制效應，分散學習優于集中學習，中等間隔學習效果最好，并提倡不相似學習材料組塊。因此，我們對學生個性化學習手冊進行了改版，并按既定的時間間隔分批下發給學生。考試與閱卷結束后、試卷講評課前下發錯題整理，在記憶的保持期內進行“自助”與“互助”，試卷講評課后下發第一批變式練習，在記憶的再認期內及時鞏固試題訂正與講評的效果，同時在成長軌跡曲線、知識點掌握分析圖后追加考前學習、應考狀態等非知識性因素方面的自我評價欄目，幫助學生更為客觀全面地落實“自省”;再由高頻錯題以及第一批變式訓練題反饋生成第二批變式訓練題，一周后打印下發，適時的反復將短時記憶加工為長期記憶，而且將一次的練習量拆分成三次有間隔地進行，進一步落實減負增效。

三、“自助—互助—自省”式試卷講評課模式的成效與價值

基于大數據的“自助—互助—自省”式高中數學試卷講評課，從關注教師怎么教轉變為關注學生如何學，在信息技術的支撐下真正朝著從每一位學生的實際出發，立足學生的不同需求進行個性化教學的方向邁進。從2015年至2018年第二期試驗班三年的數據來看，“自助—互助—自省”式試卷講評為試驗班學生帶來的不僅僅是數學成績實實在在地提升，還有作為大數據時代公民應具備的數據分析意識與素養的提升，并將精準學習的理念與方式由數學輻射到其他學科。試驗班在高一第二學期以后的期末聯考中數學平均分、優秀率、及格率一直穩定在兩個對比平行班之上，而且在2018年的高考一段上線率超過50%遠遠高于兩個對比平行班。

在“自助—互助—自省”式高中數學試卷講評課的實踐探究過程中，教師對精準教學、技教融合有了深層次認識，信息技術的使用確實在數據統計、收集錯題達到了很好的減負效果，但推送的個性化提分訓練數量過多、精準度不夠意味著另一種形式的增負，基于數據的單純的知識點精準補缺，不加以學法指導、應試輔導等多元分析，容易異化成機械式“惡補”。智能教育的精準性就在于用大數據指導教與學，教師們可以直接看到的是一些顯性的知識性診斷數據，比如正答率、平均分、高頻錯誤知識點等，然而那些隱性的“非知識性”因素，比如考前的學習與復習、臨場心理狀態調整等，同樣值得關注。在試卷講評課后不只是提分訓練推送，還要有基于情感交流的學法指導、應試策略“人工服務”推送。同時，基于腦學習規律的學生個性化學習手冊的改版，更為有力地說明了“自助—互助—自省”式試卷講評是有數據、有溫度的精準教學。

（作者單位：浙江省嘉興市秀州中學）

責任編輯：李莎

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