證據導向的STEM教學模式研究

余勝泉 吳斕

摘要：當前我國STEM教育存在一些典型問題：過分關注技術而不遵循教育規律;學生只會模仿教師的操作，沒有真正體驗知識獲得的過程;缺乏基于證據進行推理的過程導致學生科學意識不強;缺少過程性數據來驗證學生的創新學習能力提升以及創新學習發生;缺少對學生知識掌握水平和能力素養評估導致STEM教育淪為一種職業技術培訓。基于證據的學習理論為解決STEM教育問題提供了思路。它是為解決特定學習問題而運用一些證據驗證假設、發現并得出解決問題方案的一種學習范式;強調關注學生的學習過程，基于證據來呈現學習結果并由此證明學習活動及學習成效已經發生?；谠摾砟顦嫿ǖ淖C據導向的STEM教學模式，強調在設計問題或項目時注重知識的內在邏輯以及跨學科整合性;強調要以發展學生關鍵能力和核心素養為目標，積極開展形成性評價和表現性評價;強調要充分發揮大數據、人工智能等新一代信息技術的作用，創設良好的學習證據生成、采集、分析、利用的數據驅動的教學環境。實踐案例表明：基于證據的學習有助于推進跨學科知識融合的 STEM 教育，幫助學生夯實科學、技術、工程和數學等知識基礎，提升其創新精神與實踐能力，實現創新型、創業型人才的培養。

關鍵詞：基于證據的學習;證據導向;STEM教育;教學模式

一、當前STEM教育中存在的典型問題

1.課堂上過分關注技術而不遵循教育規律

當前，中小學校紛紛建設創客空間和手工作坊，大批量地引進開源電路板、激光打印機、切割機、3D打印機、機器人套件等，在教育教學中過分關注各類技術和產品的炫酷、新穎程度，忽視教育教學規律，沒有從學生個體身心發展的教育規律出發，沒有遵循學生科學的認知規律，導致STEM課堂缺乏科學的課程規劃和教學方案設計，STEM課程結構和生態體系松散，學生在學習過程中只是體驗了技術的新奇感，而沒有理解背后相關的科學原理，學完之后在知識和能力方面得不到提升，使得STEM教育變成華而不實的口號，對創新人才的培養未能起到應有的作用。

2.學生只會模仿老師的操作而沒有真正體驗到知識獲得的過程

由于STEM課程缺少基礎性學科知識的融合，沒有關聯學科的核心素養，學生只知道模仿老師、重復過程性操作，而不了解操作過程背后隱含的學科原理與知識背景。沒有掌握這些基礎的學科知識與原理，不能進行知識的遷移和應用，創新思維和實踐能力得不到發展，尤其是學生跨學科、情境性和社會化問題解決能力沒有獲得鍛煉的機會，只是簡單的技能熟練學習，使得STEM教育最后演化成職業教育早期階段，與其最初的教育理念背道而馳。

3.缺乏基于證據進行推理的過程，學生的科學意識不強

STEM課程是圍繞解決問題開展的，在解決問題的過程中需要學生理解問題情境、尋找解決問題的一系列證據，并對證據作科學的分析，在理性的分析和推理之后提出一個或多個科學的解決問題方案。學生在這個過程中基于證據的推理，理解和掌握問題背后包含的學科知識和科學原理。然而，當前STEM的教學仍停留在讓學生模仿操作的階段，缺少對學生解決問題過程中證據的關注。學生缺少主動探尋解決問題的證據以及分析、推理的經驗，導致科學意識不強，創新活動很難發生。因此，需要在STEM教育中滲透基于證據的思想，促進學生科學素養的提升。

4.缺少過程性數據來驗證學生的創新學習能力提升以及創新學習的發生

大部分STEM課程都采用結果導向型評價，每門課程讓學生完成一件作品，基于最終的作品去評價。評價依據和評價方式比較單一，即使加上生生互評或學生自評的方式，但是這種評價方式往往較為主觀和具有不確定性。而STEM教育最關注的是學生對知識的理解和各種能力的發展水平。由于這些能力的發展是循序漸進的，具有連續性和過程性，因此很難被表征和評估。只有一個最終作品或者問卷式的評價方式難以客觀地展示出學生的學習過程，以及在這個過程中學生的能力變化。當前STEM教學中缺少過程性的評價和支持評價的學習證據。學生在STEM教育過程中到底學會了什么？能力上哪些方面得到了提升？這些都需要關注STEM教育的過程以及收集過程性的資料和數據去證明和評估。

5.缺少對知識掌握水平和能力素養的評估導致STEM教育淪為一種職業技術培訓

如上所述，在STEM教育評價過程中常常以學生的作品為主要評價依據，缺少學生學習的過程性數據，不能做到證據支持的學習評價。評價只注重單一學科知識的獲得，沒有包含對知識掌握水平的評價，只關注學生解決問題的結果，不關注學生在此過程中是否真正理解了問題背后包含的科學原理和學科知識，更沒有關注學生的交叉學科知識應用水平。學生在綜合應用各種知識解決問題的過程中會鍛煉各種能力，如邏輯思維能力、抽象思維能力、判斷能力、問題解決能力等，而這種基于結果的評價不能評估學生能力素養的發展水平。只關注學生是否解決問題或完成作品，而忽視學生知識理解水平和能力素養發展狀況，導致STEM教育淪為一種職業技術培訓。

其實STEM課程不需要過于復雜的科學知識去包裝，也不需要高科技的元素去修飾，它的重心在于課程內容的設計。也許只需要一些樸素的材料，簡單的活動就能幫助學生理解復雜的科學知識并鍛煉跨學科解決問題的思維。而我們的學生花了不少時間去學習STEM課程，但他們只知道模仿，不明白其中的科學道理，創新能力也較差。這需要我們將關注的視線從STEM教育的外觀、形式、結果轉移到內容、設計和過程中，關注學生在STEM課堂中究竟學到了什么，是否真正理解了科學原理，跨學科解決問題的能力是否真正得到了鍛煉，有哪些能力得到了提升，這些能力發展的程度又是如何等。這些都需要在STEM教育過程中尋找證據，精準地表征STEM教育的教學效果，關注STEM教育取得的實際成效，使學生的學習效率真正得到提升。因此，“基于證據的學習”這一理念為STEM教育的健康發展提供了科學的方向。

二、基于證據的學習內涵與特征

“基于證據”理論起源于醫學，最初只是教授醫學的一種方法，意指通過各種科學手段獲得可見的實驗數據和結果以指導醫學行為的實施和相關政策的生成（Ková?ová? et al.，2014）。進入本世紀后，“基于證據”理論迅速為人們尤其是政府組織所認可，并將之推廣到眾多領域，包括政治學、犯罪學、社會保障和教育等。教育作為一種專業實踐，應該基于證據（Evidence-Based）或者至少從證據中獲取信息（Evidence-Informed），并將之應用在學生學習、教師教學以及教育政策制定等方面（楊文登等，2012）。“基于證據”的思想指導教育教學實踐，并由此催生出新的學習文化——基于證據的學習（Evidence-Based Learning，簡稱EBL）。

1.基于證據的學習內涵

基于證據的學習是為解決特定學習問題而運用一些證據驗證假設、發現并得出解決問題方案的一種學習范式。該范式同時強調基于證據來呈現學習結果并由此證明學習活動及學習成效已經發生（Laibhen-Parkes et al.，2015）。學習過程中一切可以證明和反映學習活動得以發生的學習過程數據、事實性材料和學習者的外在表達都可以作為學習證據。學習證據的表現形式有很多，如作品實物、海報、書面報告、口頭報告、表演、概念圖或思維導圖、項目設計、制作發明和研究報告、自我評價報告、他人評價報告等，還包括學習過程中采集到的數據以及在數字化學習系統中產生的各種交互數據和日志數據（楊明全等，2017）。

基于證據的學習包含兩層涵義：一是指通過運用各種證據來反映學習過程并呈現學習結果，通過證據的呈現幫助教師判斷學生是否真正發生了有效的學習，通過證據的運用幫助教師及時調整教學以提升學生的學習結果，通過動態、長期的過程性證據證明個體的能力和學習績效的持續性變化過程，由此發現教育教學規律。二是它強調學生在學習過程中運用一系列證據完成科學探究任務和解決實際問題。學生需要運用證據去支持每一個觀點的提出，在探究的過程中理解每一個步驟背后支持的證據以及該證據背后的學科知識或科學原理;基于證據運用理性的思維去分析、判斷、推理、假設和創新，獲得情境性知識并提升問題解決能力，體驗獲得知識的真實過程。

2.基于證據的學習特征

（1）注重培養學生的科學意識和科學素養

基于證據的學習強調讓學生在學習過程中利用一系列證據進行科學探究和解決問題。每個問題的解決都要有相應的學科知識或科學原理支撐，在問題解決過程中學生需要在理解相關學科知識或科學原理的基礎上找到一系列關鍵證據去解開一道道問題大門的鎖，這需要學生像工程師或科學家一樣的思考、探究、假設和驗證。解決問題的過程常常不是一蹴而就的，而是一個螺旋上升、不斷循環迭代的過程。學生需要利用一系列證據探尋問題的解決思路，為提出的每一個觀點都找到證據的支持，驗證問題解決方案的可行性也需要找尋相關的證據。在基于證據解決問題的過程中，學生尋找證據、解決問題和驗證結果，真實地體驗工程師或科學家解決實際問題的過程。這不僅可以帶給學生學習的樂趣和增加對科學的興趣，而且可以培養他們樂于探究和勇于探索的科學意識。此外，學生通過自己尋找、發現的一系列證據解決問題，而不是被動被灌輸一堆枯燥的理論知識，能夠讓他們深入理解問題或任務中所包含的學科知識或科學原理，并且通過分析、綜合、應用、判斷、推理、假設和創新等活動，體驗獲得知識的真實過程（李雪飛，2014）?；谧C據的學習使得學生不再只是機械記憶、生搬硬套和模仿重復，而是積極探究、主動思考、認真嚴謹地對待每一個問題，這些經歷帶給他們的不僅是知識和行為的變化，更是科學意識的強化和科學素養的不斷提升。通過一次次類似的活動，不僅可以讓學生熟練掌握科學知識、科學技能和科學方法，而且有助于形成良好的科學素養，嚴謹、認真和創新的科學精神，進而為國家培養高素質創新型科技人才奠定基礎。

（2）關注對學生能力層面的評價

傳統的教育評估方式主要考察學生對學科知識點的掌握情況，以紙筆測評為主要形式，評估形式較為單一，只注重學生的學習結果，偏向對學生知識層面的評價，常常忽視對學生能力層面的關注。受到這種教育評估方式的影響，學生在課堂中只知道模仿教師操作，死記硬背與考試內容相關的學科知識點，缺少分析、推斷、總結和反思等活動，因而導致學生缺少創新能力和實踐精神，實際問題解決能力較差。與傳統的學習方式不同，基于證據的學習旨在借助一切技術手段采集學生學習全過程數據，基于各種各樣的學習證據反映學生的學習過程和呈現學習結果，努力突破傳統教學中僅對知識層面評價的局限性，通過證據科學客觀地表征和評估學生內在思維和內隱能力的發展水平與變化趨勢，例如創新思維能力、類比推理能力、協作問題解決能力和批判性思維能力等。能力的發展常常是一種連續的、動態變化的過程，傳統的測評方式難以實現對其實時監控和客觀呈現，而基于證據的學習注重收集學生學習的過程性數據，通過連續實時地收集各種能夠更加微觀具體表征學生內隱行為和心理狀態的學習證據，讓師生能夠更加全面深入地了解每一個學生個體的知識技能、情感態度、能力素養的當前水平和變化發展過程，總結學生能力發展變化的規律，為評價和甄別各種教育創新的有效性提供了新的視角（陳寶琪，2018）。

（3）強調學習結果的可檢驗性

基于證據的學習通過采集學生學習過程中生成的各種類型數據，將學生的思維過程和問題解決過程外顯化，生成可觀測的證據并動態地展示學生的學習過程和呈現學習結果。學習過程中學生的心理過程、情感態度價值觀的發展、知識能力的遷移應用、反思能力和創新思維的發展等，以及用傳統測評方式無法測量與評估且總處在一個持續動態變化過程中的復雜能力，需要關注學生的學習過程，發現、收集與評價相關的證據，將內隱的狀態或能力通過可視化、可量化的證據表征，使得抽象、宏觀的對核心素養的評估能夠落實到具體、細微的教學實踐層面。基于證據的學習強調學習結果是有據可循、具有可檢驗性的，使得STEM教育教學的評價不再是教師主觀的判斷和模糊的界定，而是一種能夠基于證據的精確客觀的“量“上的描述和分析，促進教育教學評價走向精準化。

（4）符合大數據和人工智能時代的發展方向

隨著移動互聯網、大數據、人工智能等新技術的發展，借助各類移動終端、傳感器等可以實時、持續地采集教師教學和學生學習全過程中各種類型的數據。例如，實時捕捉學生聽課時的面部表情、眼部動作，以及學生答題時的一系列行為動作，包括查找資料、查看課件、探究的路徑、答題時間等。在這些技術的支持下，可以采集更加微觀、具體、連續和形式豐富的數據。基于這些數據能夠更為全面直觀地反映學生的學習過程，不僅能幫助教師及時了解學生學習狀態和準確定位問題，還可以幫助研究者深入挖掘教育教學規律。更為重要的是，可以更個性化地支持學生自主開展科學探究活動，為學生解決問題提供有效證據，幫助學生體驗獲取知識的過程，更好地理解和掌握學科知識或科學原理。技術的飛速發展能夠更好地服務于教育教學的開展，而基于證據的學習強調要采集教育教學全過程數據促進學生的科學探究和教師的課堂教學，關注學生面向未來的各項能力的發展。大數據和人工智能時代的到來為基于證據的學習的開展提供了良好的技術支持條件和實施環境，而基于證據的學習則順應了智能時代發展的趨勢且滿足了教育創新的需要（余勝泉等，2017）。

三、證據導向的STEM教學模式

基于證據的學習理論構建的證據導向的STEM教學模式旨在解決當前STEM教育發展中存在的問題，并形成一套科學的解決思路，以供STEM教育實踐活動借鑒。

1.證據導向的STEM教學模式構建

在基于證據的學習理論指導下，結合STEM教育的跨學科整合特征構建證據導向的STEM教學模式（見圖1），注重STEM課堂上問題或項目中所包含的學科知識內在聯系，關注學生在解決問題和完成任務過程中的認知活動，強調對學習過程中一切證據的收集和利用，促進教學活動中發展性、診斷性評估方式的開展，提高學生對知識的理解水平，發展其核心素養和關鍵能力。

從解決一個問題或進入一個項目開始，到找到該問題的解決方案或者完成一件最終的“人工制品”，在這個過程中反映學生學習過程和成果的所有數據、材料等都可以作為學習的證據。學習證據既是學生解決問題的線索，也是評價學生學習過程的依據。

對于教師，根據STEM教育的跨學科整合性和基于證據的學習理論，在設計“問題或項目”時應注重知識的內在邏輯以及證據的意識，即注重“問題或項目”背后所包含的多門學科知識之間的聯系，新知識與學習者已有的先驗知識之間的聯系，以及與真實問題或項目之間的聯系，幫助學生對知識進行生活化、情境化和社會化，使得其學到的知識不是孤立、僵化的，而是靈活、有關聯的。同時，根據課程的評價方案規定每個學習活動中收集的證據的形式、類型和內容，并思考如何利用這些證據幫助學習者理解知識并發展能力，如何通過數據分析和數據挖掘找尋教育中存在的問題和規律。此外，教師基于證據開展形成性評價和表現性評價，利用證據對學生的過程性表現進行實時監控，發現學生不同維度的能力水平隨著STEM教學活動推進而展現出的動態發展水平，及時了解學生的學習狀況并調整教學內容與進度。

對于學生，在學習STEM課程期間需要有深度認知投入的學習，包括理解不同知識之間內在的邏輯關系，理解問題和邏輯背后所包含的學科知識和科學原理，綜合運用多學科的知識進行推理、論證、假設和驗證等。通過這些高級思維活動主動發現知識，構建起不同知識之間的聯系以及知識與情境、知識與生活之間的聯系。此外，學生從進入問題或項目到最終形成問題解決方案或“人工制品”，整個過程是由不同的環節構成，每個環節有階段性子問題或子任務。而只有尋著這些環節的脈絡，一步一步地解決每個子問題或完成每個子任務，找到一連串的證據，并根據這些證據得到整個問題的解決方案或完成“人工制品”，真正地體驗獲取知識的過程，而不是機械模仿和重復教師的操作，才能有效促進學生關鍵能力和核心素養的發展（段金菊等，2013）。

2.證據導向的STEM教學模式實施建議

（1）設計問題或項目時要重點關注跨學科整合性，注重知識的內在邏輯，以促進學生的深度學習

很多STEM課程的設計表面上融入了多門學科，然而學生的學習始終停留在淺層，表現為機械記憶、模仿練習和重復操作。這是因為教師在設計問題或項目時常常沒有關注知識的內在邏輯，缺少對知識進行整合的意識，所以學生學到的知識是碎片化、割裂、未成體系的。由于沒有理解知識的內在邏輯，無法對接收到的知識進行分類、加工、關聯和整合，無法構建起知識之間、知識與問題之間、知識與生活之間的聯系，導致學生沒有真正理解問題背后所蘊含的科學原理，只知道機械地模仿教師進行重復操作，無法將習得的知識遷移到真實生活情境中解決實際問題。

中國學生常常在計算、閱讀、解題方面能力較強，但是批判性思維、創新思維水平較低。要想提高這些高階思維水平就需要盡可能多地參與高級認知活動，進行深度學習，鍛煉高階思維能力（王崢，2018）。根據布盧姆的教育目標分類理論，學生的認知過程由低到高可分為記憶/回憶、理解、應用、分析、評價和創造（Anderson et al.，2001）。深度學習對應的學習目標是分析、評價與創新，體現了高階思維能力，需要情感、行為的高度投入，通過復雜問題解決而使學習者獲得認知深度與廣度的提升以及認知結構的改變。而淺層學習指向的是認知中的識記、理解與應用，情感與行為投入低，知識間沒有產生聯系（段金菊等，2013）。

而證據導向的STEM教學模式強調要關注學生的學習過程，評估學生的學習成效以及創新學習是否有效發生。其中創新學習的有效發生包括了學生是否發生高級認知活動，是否運用高階思維能力等。這些都需要在學生學習過程中收集一系列的證據去表征，并基于這些證據客觀反映和評價學生的學習過程與學習成效。

因此，教師在設計STEM課程時，不僅需要打破不同學科之間的界限，彌補分科課程教學所帶來的不足，更重要的是需注重知識的內在邏輯和具有證據意識。首先要分析各門學科最基本的學科知識結構以及知識的內在邏輯，找到不同知識之間、知識與問題之間、知識與生活之間的整合點，并將不同知識按跨學科的問題邏輯結構化，基于知識的內在邏輯設計問題或項目，細化每個問題或項目以形成序列化的子問題或子任務，通過讓學生解決不同的子問題或完成一系列子任務來掌握其中蘊含的科學原理及學科知識。這些序列化的子問題或子任務的完成為學生提供了解決問題或完成任務的證據。基于證據學生逐漸理清問題的解決線索或形成任務的完成思路，幫助學生真正體驗知識獲得、掌握和遷移應用的過程，促進有意義學習的發生和高階思維能力的發展。此外，設計STEM課程時還需要考慮學習證據的形式和作用，如在不同的子問題或子任務中產生的哪些過程性材料能夠客觀地反映學生的學習過程以及作為評估學生學習過程與成效的依據，并且教師在教學過程中如何利用這些證據動態、持續地了解學生的學習狀況，以及時調整教學進度或改變教學策略。

（2）發展學生的關鍵能力與核心素養，支持教師基于證據開展形成性評價和表現性評價

未來的社會充滿著復雜性和不確定性，面臨的問題或任務也是未知、劣構的，沒有清晰的目標，也沒有給定條件，需要學習者主動介入到實際的問題情境中，通過一系列探究、發現、假設、驗證或創造等活動，找尋問題解決方案。這完全顛覆了我們傳統課堂上教給學生的解題模式和思維方式。STEM教育強調的正是培養學生面向未來的能力和素養。它以類似的真實問題或者項目為基礎，讓學生通過學習、探究、合作、設計、實踐和驗證等過程解決問題或完成“人工制品”，體驗知識獲取、內化和外化的過程，并在過程中鍛煉問題解決能力、合作能力、表達能力、溝通能力和創新能力等。

因此，在設計問題或項目時，教師需要思考如何將學術性的學科知識轉化為可解決實際問題的生活性知識。通過知識的社會屬性和生活屬性將設計的“問題或項目”與人類社會、真實生活緊密聯系起來，為學生提供生活化問題，創設社會化情境。依照生活常識以及解決真實問題的方式，基于知識的內在邏輯細化并組織子問題或子任務，讓學生在解決一系列子問題或完成子任務后，除了理解知識內在邏輯外，還能夠感受生活中的科學，真正體驗知識遷移到實際生活中解決問題的過程，主動建立起知識與情境、知識與個體、知識與生活、知識與社會之間的關系，豐富他們的生活經驗和實際問題解決的經歷，幫助學生為未來的學習、生活和工作做好準備。

但是，學生面向未來的種種能力素養的發展總是循序漸進的，具有動態性、發展性和連續性。要促進這些能力素養持續不斷的提高，還需要有過程性的評估和反饋幫助學生了解自己的發展狀況和需要調整的地方。但是目前大多數的STEM課程評價都是結果導向，常?；趯W生最終的作品進行評估，依賴的評價依據和評價工具比較單一，即使有些課程中會增加生生互評、學生自評等方式，但是這些評價方式的主觀性較強，無法客觀地表征出學生的各項關鍵能力和核心素養的動態發展過程。所以需要收集學生學習過程中的各種證據去支持評估，促進學生關鍵能力和核心素養的發展。

證據導向的STEM教學模式強調基于證據促進學生關鍵能力和核心素養的發展。當學生進入到STEM課程時，從接觸到一個綜合問題或項目到最終形成問題解決方案或完成一件“人工制品”，這期間會發現、生成或運用各種各樣的證據。通過這些證據學生不僅能體驗到獲取知識的過程，更重要的是發展了其關鍵能力和核心素養。因為通過收集各種各樣的證據，會實時客觀地記錄下學生的知識理解水平、行為表現、情感狀態、心理過程、能力素養的動態變化過程。通過這種客觀的過程性表征方式，師生不再需要憑借主觀的感覺或判斷去預估學生的學習狀態，而能夠多維度、多方位地觀察學生的能力素養的變化，根據學生的問題和需求及時采取教學干預手段，以促進學生各項能力素養的發展。同時，基于這些證據還可以幫助教師開展形成性評價和表現性評價。

（3）充分發揮大數據、人工智能等新一代信息技術的作用

證據導向的STEM教育強調關注教與學的全過程，需要采集教育全過程所有數據以反映學習過程和驗證有效學習的發生。而在傳統的教育教學環境中由于技術手段有限采集到的證據數量少且質量不高，不利于該教學模式的實施與推進。因此，中小學校需要根據STEM教學特點和師生的實際需求創設數據驅動的證據導向的STEM教育環境，在物理空間設計、硬件環境建設和軟件環境搭建方面融入大數據和人工智能技術，創設情境式、智慧型的教學環境。在完全不干涉教師和學生正常教與學活動的情況下，借助各類先進的技術手段和智能移動終端實現自然地、連續地采集教與學全過程數據，獲取更精細化呈現師生活動行為、心理狀態和情感情緒，反映隱性學習過程的各類學習證據。

利用大數據和人工智能領域已有的完備的數據分析技術處理采集到的學習證據，在良好的大數據生態體系的支持下，結合人工智能領域的深度學習、自然語言處理、知識圖譜、知識推理、語義搜索、智能推薦等技術對采集到的大量過程性數據進行處理，例如語義關聯，提取認知、情感等關鍵特征，構建學習者模型?；谀Ｐ途珳收莆諏W生的學習需求和定位問題，實現智能化推送個性化的學習支持服務（余勝泉等，2019）。基于對學習過程性證據的分析和判斷，為學生的探究活動和問題解決提供自適應的認知工具和相關性強的學習資源，幫助學生找到解決問題的證據，真正理解問題背后蘊含的學科知識或科學原理，促進有效學習的發生。

STEM跨學科整合的課程，由于強調跨學科整合性，難以系統、連貫地介紹某一門學科的知識，有時會重復介紹某些知識點，有時則會遺漏某些基礎性知識點。這種知識結構不均衡式的課程設計容易造成學生基礎教育領域知識的結構性缺失，對學生后續的生活、學習和創新能力發展產生負面影響。因此，需要借助知識地圖技術幫助教師合理設計“問題或項目”，以全面覆蓋基礎教育領域所需掌握的知識點，幫助學生建立起立體化的知識網絡，不但形成關于某門學科的基礎性知識體系，而且建立起跨學科知識點之間的聯系。傳統的教學設計工具和技術難以實現這樣復雜的工程，因此需要借助大數據、人工智能等新一代技術為師生提供支持。借助技術提取不同學科的關鍵知識點，定義不同知識點的性質、概念和語義關系等，形成不同知識點之間的邏輯關系網，為師生呈現一個立體化的知識網絡。教師在借助該技術設計課程時可以與知識地圖進行關聯，以實時查看某個問題或項目覆蓋了哪些知識點，覆蓋的跨學科知識點之間是否存在關聯;也可以查看到不同知識點被覆蓋的頻次和關聯的強度，智能化地向教師推薦有關聯的未覆蓋的知識點。另外，當學生學完課程以后，可以實時查看個體知識體系的構建情況，及時發現薄弱或缺失的知識點并進行補充，以保證學生能夠掌握基礎教育領域完整的知識結構，同時發展跨學科創新能力（余勝泉等，2015）。

四、證據導向的STEM教學模式實踐案例

1.大數據技術支持下的證據導向的STEM教學模式實踐流程

（3）開展證據導向的STEM教育實踐，完成對學習證據收集-分析-推理-報告，驗證學習結果并進行教學反饋

根據證據導向的STEM教學模式，在學生的整個學習過程中融入數據收集-分析-推理-報告-驗證-反饋的完整過程，將基于學習證據的思想貫穿于STEM教育教學活動的始終（見圖6）。

在證據導向的STEM教育實踐過程中，基于大數據技術收集學生學習過程中各種類型的數據，首先需要對數據進行清洗，然后根據事先定義好的評估方案對數據進行轉化，形成量化、可分析的數據格式。例如對學生課堂行為表現的評估是基于教師評價、學生評價、學生回答問題表現、生生討論交流等學習證據，這些證據的形式多樣，有問卷、客觀題、文本類信息等。因此，在數據分析階段，需要將不同類型的證據轉換成格式統一、可作量化處理的數據格式，比如主觀題或交互題的得分可以利用某些特定的算法轉化成與客觀題相似的具體分值。

接著，對數據處理的結果進行分析、判斷和推理，通過對數據聚類、分類、關聯、判別、比較、偏差等參數的分析，判斷學生某項技能發展的情況，推論出學生的學習興趣、學習風格，精準定位學生學習中存在的問題，充分挖掘學生隱性思維過程和內部心理狀態等，發現教育教學規律，做出一些前瞻性的判斷和預測，例如發現學生在面對某類問題會做出什么選擇、根據學生的學習興趣和風格推薦適合的學習資源、預測學生某項能力的未來發展狀況等。

最后，基于數據分析結果自動生成一系列可視化報告。報告有多種形式，根據評價對象不同有個人報告、班級報告、年級報告、全校報告、全區報告等;根據單位不同有針對單次課程的報告、整門課程報告、學期報告、學段報告、過程階段性報告等;根據時段會有過程性報告或結果性報告，發送給學生、教師、家長和管理者等。學生既可以及時查看每節課學習過程中和之后的知識、技能、素養等方面的發展狀況，也可以了解一段時間內自己各項能力的變化情況，看到自己的優勢和不足并進行調整。教師可以通過學生過程性報告了解學生的學習狀況，根據學生的問題或需求及時調整自己的教學。不僅可以看到某個學生的情況，還可以看到班級的整體水平等，方便教師開展各種教學評估。家長可以及時查看孩子的發展狀況，了解學生的興趣愛好和情感行為狀態，以更好地了解孩子的性格特點，幫助他們培養興趣和進行職業發展規劃。管理者可以站在全區的視角觀察STEM教育教學水平，為制定教學管理決策、規劃科技創新人才培養方案奠定基礎。

通過對學習過程中的證據進行收集-分析-推理-報告的過程，可以更精確地收集反映學生學習過程的有效學習證據，一方面讓學生更好地了解自己的學習狀況進行自我調節，促進元認知能力發展，為未來做好準備;另一方面教師可以及時診斷學習過程中出現的問題并進行精準干預，讓家長能夠更科學地關心孩子，管理者更高效地進行教育管理?？傊?，基于證據導向的STEM教學模式開展實踐活動有利于STEM教育的持續不斷向前發展和教育教學的創新。

以基于大數據的STEM測評系統為例，每次課程結束以后，系統基于學習證據和評估方案會自動生成班級報告（見圖7）和學生個人報告（見圖8）。班級報告形象直觀地為教師呈現本節課的課堂概況以及整個班級群體在課堂行為、知識掌握，以及能力素養方面的水平表現，方便教師掌握學情和進行課后反思。個人報告可以幫助學生快速了解自己本堂課的參與情況、課堂表現、知識掌握水平、工程思維和核心素養的發展情況，及時發現不足和需要補習的地方，以針對性地進行課后復習和專項提升。

2.基于大數據的STEM測評系統的教學案例

下面介紹一個典型的證據導向的STEM教學案例——“遠古武器”。在課堂實施過程中，教師和學生使用了基于大數據的STEM測評系統作為教學輔助工具，實時采集了學生學習過程中的各種學習證據。

本節課面向小學三年級的學生，前一節課學習了杠桿的相關知識，本節課則要求利用杠桿原理設計一個投石器，不僅考查學生對杠桿原理的掌握情況，還包括對學生的合作能力、動手能力、創新能力等的評估，共計7個學習活動：課堂簽到、課前回顧、導入新課、方案設計、方案實施、展示分享和課堂小結。這7個學習活動環環相扣，體現出解決問題的思路;同時注重知識的內在邏輯，幫助學習者理解任務背后的學科原理，以及建立起知識與生活之間的聯系。首先教師通過課前回顧幫助學生回憶先前學到的知識與問題解決的經驗，對本堂課的學習起支持作用。然后引入本課主題——制作投石器。具體的方法是：第一步，介紹其包含的學科知識——杠桿原理，在了解該原理的基礎上，又帶領學生認識投石器的關鍵部件，即體現杠桿原理的結構;第二步，學生分組設計投石器的草圖，根據草圖制作實物;第三步，測試改進，在制作和測試過程進一步熟練運用所學的杠桿原理，加深對其理解;第四步，展示匯報，促進學生對杠桿原理和投石器之間聯系的建立;最后，在教師的引導下，思考并總結杠桿原理與投石器之間的關系，同時主動尋找和發現生活中應用了杠桿原理的物體，以期在所學知識與生活之間建立聯系（見圖9）。

課前教師在基于大數據的STEM測評系統上創建課堂，設置好7個學習活動，并在每個活動中添加相應的學習內容和任務。課中包括了線上和線下兩種形式的活動。學習證據的收集有兩個渠道：線下活動中，師生手動將各種學習證據上傳到系統中;線上活動中，系統實時采集學生學習過程中的所有學習證據。具體活動、每個子活動蘊含的知識內在邏輯關系，以及要收集的學習證據見圖9。

通過收集學習活動中各種學習證據，最后生成可視化的學生個人報告。圖10是某位學生的個人報告，可以看到該學生在本課中的課堂行為表現、知識掌握水平以及能力素養表現。

五、小結

STEM教育旨在培養科技創新人才，強調學習具備跨學科、趣味性、體驗性、情境性、協作性、設計性、實證性等特征（余勝泉等，2015），讓學生能夠真實地體驗問題解決和獲取知識的過程。而現實中的STEM教育大多數還一直沿用傳統的教育思維和教學方式，只求一味追求教學形式的新奇感而沒有真實變革教育教學模式，學生仍處于一種被動的學習狀態，只會模仿教師的操作，沒有發現問題的機會，沒有解決問題的動機和主動探究的興趣。長此以往，造成學生“囫圇吞棗”“照貓畫虎”，學生不僅不理解背后的科學知識原理，更不會進行知識的遷移和應用，無法提升問題解決能力和創新實踐能力。

基于證據的學習強調讓學生主動探尋一系列證據去解決問題并運用學習證據去證明學生學習的有效發生，關注學生學習的過程。這意味著在教學中必須以學生為中心，設計一系列學習活動讓學生通過探究、動手和思考產生外顯的學習證據，這些學習證據也是對學生內部思維過程和心理活動的外部表征?；谶@些學習證據能夠多角度、多維度、多方面地對學生的情況進行評價，表征學生核心素養的發展，關注學生的個性、創新精神和實踐能力的發展。同時過程性的學習證據更能夠及時發現教育教學中難以察覺的問題以及學生日常行為和情感狀態的變化，有利于教育問題的精確診斷和有效干預，打破了傳統教育的評價維度、方式和依據過于單一的局限性。

證據導向的STEM教育以學習者為中心，圍繞真實問題情境和評價目標設計一系列證據導向的學習活動，注重學習者的自主探究和積極實踐，促進學習者在學習過程中產生學習證據，利用學習證據幫助學習者解決問題?；趯W習證據學習者能夠理解與問題解決相關的學科知識和科學原理，建構起自己的知識結構，鍛煉了問題解決能力和創新能力。基于學習過程中生成的一系列學習證據，能更為客觀全面地反映學習結果，提升了學習的信度和成效。教育教學過程是一個非常復雜、精細的過程，要想全面、客觀地反映學習過程和動態呈現學習結果需要收集大量的學習證據。而由于受到當前技術所限，現已開展的相關實踐性研究還不能完全在一種非常自然的狀態下自動收集全過程數據，目前能收集到的證據類型比較簡單和浮于表面，例如學生的實物作品圖片、學生一些簡單的課堂表現和答題情況等，而能夠表征學生創新思維、協作問題解決能力等復雜的學習證據卻難以獲得。此外，如何將采集到的不同類型的學習證據轉換成后續用于數據分析和數據挖掘的有效數據也面臨巨大的技術挑戰。因此迫切需要大數據和人工智能技術進一步的突破性進展，采集、轉化和處理更加精細化、復雜和內隱的學習過程數據。

基于證據的學習推進了跨學科知識融合的 STEM 教育，有助于學生夯實科學、技術、工程和數學知識基礎，提升其創新精神與實踐能力，也有利于創新型、創業型人才的培養。證據導向的STEM教育應順應時代發展的需要，關注學習過程，注重證據和應用證據，幫助教師改變傳統教學方式，實現每一個學生的成長和發展，這對于面向未來的教育教學創新與變革具有重要的借鑒意義。

參考文獻：

[1]陳寶琪（2018）.基于核心素養培育的評價“引擎”創新[J].教學與管理，（4）：119-121.

[2]段金菊，余勝泉（2013）.學習科學視域下的 e-Learning深度學習研究[J].遠程教育雜志，（4）： 43-51.

[3]李葆萍，周穎（2016）.基于大數據的教學評價研究[J].現代教育技術， 26（6）：5-12.

[4]李雪飛（2014）.基于證據的教學：美國大學聯合會STEM教學改革的理念、框架與實踐探索[C]//全國大學教育思想研討會.南京：南京航空航天大學：343-350.

[5]王春麗，顧小清（2015）.形成基于證據的教育研究文化——“全國首屆教育實證研究論壇”綜述[J].中國遠程教育，（12）：5-11.

[6]王崢（2018）.基于移動端的英語詞匯深度學習研究[D].上海：上海外國語大學：38-40.

[7]邢蓓蓓，楊現民，李勤生（2016）.教育大數據的來源與采集技術[J].現代教育技術，（8）：14-21.

[8]楊明全，吳娟（2017）.論基于證據的學習的內涵與意義[J].教育科學研究，（11）：43-47.

[9]楊文登，葉浩生（2012）.社會科學的三次“科學化”浪潮：從實證研究、社會技術到循證實踐[J].社會科學，（8）：107-116.

[10]余勝泉，胡翔（2015）.STEM教育理念與跨學科整合模式[J].開放教育研究，（4）：13-22.

[11]余勝泉，李曉慶（2017）.基于大數據的區域教育質量分析與改進研究[J].電化教育研究，（7）：5-12.

[12]余勝泉，李曉慶（2019）.區域性教育大數據總體架構與應用模型[J].中國電化教育，（1）：18-27.

[13]Alias， M.， Masek， A.， & Salleh， H. H. M. （2015）. Self， Peer and Teacher Assessments in Problem Based Learning： Are They in Agreements？ [J].Social and Behavioral Science，（204）：309-317.

[14]Alrahlah，A.（2016）. How Effective the Problem-Based Learning in Dental Education. A Critical Review[J]. The Saudi Dental Journal，28（4）：155-161.

[15]Anderson， L.W.， Krathwohl， D. R.， & Airasian， P. W. et al.（2001）. A Taxonomy for Learning， Teaching， and Assessing： A Revision of Blooms Taxonomy of Educational Objectives[M].New York：Pearson Education：2-5.

[16]Ková?ová， P.， & ?imková， G.（2014）. Evidence-Based Learning Approach in Evaluation of Information Literacy Education[C]// Kurbano?lu， S. et al.（2014）.Information Literacy. Lifelong Learning and Digital Citizenship in the 21st Century.Switzerland： Springer International Publishing：560-569.

[17]Laibhen-Parkes，N.， & Brasch， J.（2015）. Nursing Grand Rounds：A Strategy for Promoting Evidence-Based Learning Among Pediatric Nurses[J]. Journal of Pediatric Nursing，30（2）：338-345.

收稿日期 2019-07-14

責任編輯 汪燕