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基于教育質量監測的數學結果分析與應用

2021-12-02 10:46:49劉曉萃
遼寧教育·教研版 2021年11期
關鍵詞:數學

劉曉萃

摘要:教育質量監測結果應用是教育質量監測工作的重要環節之一。教育質量監測一般采取對大規模或較大規模群體抽樣方式,圍繞教育質量以及影響教育質量形成的相關因素采集數據,根據數據反饋的信息檢查對應群體的教育質量是否符合質量標準。對教育質量監測結果的分析與應用,其價值主要在于精準定位、診斷教學、找出頑疾。此外,其對于區縣專業化建設和學校、教師的教學改進行為也具有重要作用。學業質量是教育質量監測中的重要組成部分之一,數學學業質量監測工具屬于標準參照測驗,目的在于診斷教學是否達到標準以及達到標準的程度,具有“新、實、活、準”四個特點,并遵循以下四個基本原則:依據課標,符合課標要求;突出素養,避免機械記憶;貼近生活,情境貼近學生實際生活;難度適當,不出偏題、怪題。

關鍵詞:數學;質量監測;結果應用

2020年10月13日中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》明確指出:“完善義務教育質量監測制度,加強監測結果運用,促進義務教育優質均衡發展。”《義務教育質量評價指南》(教育部基礎教育司2021年3號文件)強調要強化評價結果應用,指出:“各地要不斷完善義務教育質量評價結果運用的機制,充分發揮評價結果對提高義務教育質量的引領和促進作用。”如果說教育評價改革是基礎教育改革的“最后一公里”,那么“結果應用”就是教育評價與質量監測的“最后一公里”。教育質量監測結果應用是教育質量監測工作的重要環節之一。本研究以數學學科為切入點,借助地方自主開展的教育質量監測項目所獲得的數據,以“評價多角度、數據全反饋”為研究方法,從市級層面對監測數據結果進行分析與應用探索。

一、概念界定

弄清楚教育質量監測、結果分析與應用、數學學業質量的概念,是本研究順利進行的基礎。

(一)教育質量監測

教育質量監測通常是指對大規模或較大規模群體采用抽樣方式,圍繞教育質量以及影響教育質量形成的相關因素采集數據,根據數據反饋的信息檢查對應群體的教育質量是否符合質量標準的活動。在本研究中,教育質量監測是指由市級教育質量監測部門組織開展的,以教育質量綜合評價為核心的,以“大數據·微診斷·深服務”為主要特征的,針對全市小學四年級學生、教師、家長自主研發的監測項目。本研究的樣本量年均六萬余人。

(二)結果分析與應用

教育質量監測結果具有數據多樣、關注全面、可多重比較、可關聯分析的特點,其功能主要體現在三個方面:一是把握現狀,為教育管理與決策提供參考;二是診斷問題,為教育教學改進提供依據;三是引導輿論,為社會、學校樹立導向。在本研究中,市級層面的結果分析與應用其價值主要在于精準定位、診斷教學、找出頑疾。此外,其對于區縣專業化建設和學校、教師的教學改進行為也具有重要作用。

(三)數學學業質量

學業質量是教育質量監測中的重要組成部分之一,本研究中的數學學業質量監測工具屬于標準參照測驗,其使用的目的在于診斷教學是否達到標準以及達到標準的程度。具有“新、實、活、準”四個特點,并遵循四個基本原則:一是依據課標,符合課標要求;二是突出素養,能力立意,避免機械記憶題;三是貼近生活,情境貼近學生實際生活;四是難度適當,不出偏題、怪題。工具的命制范圍是四年級上學期學段學生應掌握的課程標準及學業標準規定的內容和應達到的能力水平。滿分為100分,作答時間為60分鐘。

二、開展監測結果分析與應用的研究現狀及意義

當前,以學生發展水平及影響學生發展因素為核心建立國家級教育質量測評體系。用來監測基礎教育是否達到應有教育水準,成為了許多國家的政府行為。一些國際組織也開展了跨國界基礎教育質量大規模的比較研究。如國際數學和科學成就趨勢研究(TIMSS)、國際閱讀素養進步研究(PIRLS)、國際學生評估項目(PISA)、非洲法語國家聯盟教育系統分析項目(PASEC)、南非東非教育質量監測(SACMEQ)、拉丁美洲教育質量評價實驗室(LLECE)等。越來越多的國家開始關注如何使測評結果能夠發揮更大的作用,如何能對教育質量的改變和提升產生積極的影響。

就我國而言,2015年正式發布的《國家義務教育質量監測方案》,在我國教育質量監測實踐上具有重要的里程碑意義。2018年7月,教育部基礎教育質量監測中心發布了《中國義務教育質量監測報告》,對我國義務教育階段學生德智體美和學校教育教學等狀況進行了客觀呈現,并對如何進一步提升義務教育質量提出了建議。盡管我國大部分省市對來自大規模學業、非學業調查的數據應用范圍與教育質量改進的研究還較為有限,但相應的行動已經起步。

2018年7月,教育部基礎教育質量監測中心正式啟動了國家義務教育質量監測結果應用試點工作,全國有35個縣區成為試點縣。深圳市福田區通過打造“數據玩家”和構建“結果應用體系”,從人才和機制兩方面入手推進質量監測結果的研究和應用;四川省教科院構建基于監測結果應用的“省→市→縣(區)→校”四級聯動精準教研;成都市武侯區嘗試根據教育質量監測結果及應用推廣建立考核問責機制;江西省南昌市東湖區提出“一分監測,九分應用”。這些都表明,開展監測結果的分析與應用至關重要。

教育質量監測的價值體現依賴于對結果充分、有效的應用,而監測結果的應用重在關注如何能更好地發揮監測結果的作用、實現測評的主要目標、產生更有意義的影響,并最終促進基礎教育質量整體水平的提高。

從實踐層面上來說,監測和考試的最大區別在于拿到數據之后,考試劃的是句號,監測劃的是冒號。冒號前面,是設計方案、研制工具、組織實施、數據采集;冒號后面,是分析數據、發現典型、改進教學,核心在于數據的分析與應用。

三、數學學業質量的結果分析與應用策略

本研究從市級層面入手,介紹相應的數據分析與應用策略,目的是強化學校和教師的數據意識,在教學中實現從經驗型向數據型的轉變,共同推進教育教學的反思改進。

(一)聚焦區域,明晰數學學業質量差距

我們將全市區縣按照區域類型進行劃分,如劃分成市內、近郊、遠郊,進行數學平均分比較。以2018年的數據為例,可以看出,無論是按學生全體還是按男生、女生比較,區域整體成績由高到低的順序均保持一致,即市內、近郊、遠郊呈階梯式下降。同時,與語文、英語等學科相比,男生、女生性別差異不大。分析區域類型,可以幫助教育行政部門對全市的數學學業質量有準確判斷。(如圖1)

(二)利用平均分,橫向找準相對位置

如圖2所示,以2019年的數據為例,在全市13個區縣中,有6個區的平均分高于全市整體平均,其他區縣成績低于全市平均。相對位置最靠前的A區,平均分數高于相對位置最靠后的M區14.82分,說明區域間的學業質量存在一定的差異。

(三)通過及格率,比較各區縣達標程度

如圖3所示,通過及格率的橫向比較,可以看出,13個區縣中有10個區縣的及格率超過百分之九十。及格率最高的為A區,為98.72%,及格率最低的M區,為84.58%,兩者相距14.14%。及格率反應了區縣數學學業質量的達標程度,從數據中可以看到區縣間的差異。通過差異分析,可以幫助行政部門從均衡發展的角度,制定相應的政策。對于發展水平較低或是質量相對薄弱的學校,行政及教研部門可以開展有針對性地聯合指導服務。

(四)通過三年對比情況,明確教育質量變化

依據電子化測評系統,每年的學業質量監測數據都可以查閱到。為了使數據更有生命力,可以通過對不同年份的數據再挖掘,進一步分析區縣的發展趨勢,總結發展規律。如圖4所示,可以將各區縣的數學學業成績平均分重新整合,對比全市,計算2017、2018、2019三年的提升百分比,(圖中按照2019年的提升百分比進行排序)從趨勢中找出各區縣數學學業質量的優勢和不足。從圖中可以看出,A區、B區、C區數學成績扎實穩步,優勢明顯,每年提升百分比超過百分之四; F區在2018年有顯著地下降,2019年又逐漸回升,成績高于全市;G區雖然連續三年低于全市,但差距較小;值得關注的是M區,其連續三年成績均顯著低于全市,且數學學業質量越來越薄弱,背后的原因需要深入挖掘,建議通過實地調研,利用座談、聽課、開展數學相關因素的二次調查等,找出破解之道。

這里需要說明的是,為消除不同年份試題難度不同帶來的分數差異,需要縱向比較,采用提升百分比進行計算。公式如下:

[該區縣提升百分比=(該區縣當年平均分-全市當年平均分)全市當年平均分×100%]

四、數學學業質量的教學改進路徑

通過對教育質量監測的理解及對監測結果的分析,我們來探討數學學業質量的教學改進路徑。

(一)聚焦知識領域,找出教學薄弱點

對照課標,可將內容領域分為數與代數、圖形與幾何、統計與概率、綜合與實踐四個維度。從分布來看,全市學生在統計與概率維度得分率最高,綜合與實踐得分率最低。另一方面,女生在四個領域的得分率均高于男生,尤其是在得分率較低的綜合與實踐維度。通過四個維度的對比,可以看到,需要在教學中,根據具體情況,有針對性地加強綜合與實踐內容的教學,進而有效提升。(如圖5)

(二)聚焦能力層級,提升學生數學能力

從能力層級分布來看,對照課標的了解、理解、掌握、運用四個層級,學生“掌握”這一部分得分率最高,“運用能力”得分率相對較低,女生在各能力層級得分率均高于男生。(如圖6)因此,應加強教學中學生活學活用知識的能力,創設貼近生活的實際情境,提升他們的非常規問題解決能力,進而提升知識的運用能力。

(三)聚焦典型題目,有效改進教學

要對試卷中的題目進行有效分析,從而找出教學的側重點。如:

今年閱兵方隊中的陸軍學員方隊除兩名領隊外共350 人,排成25行,計算每行人數的正確列式是()

A.350+25

B.350-25

C.350×25

D.350÷25

此題的出題意圖在于考查除法運算中“常用的數量關系”,屬于數與代數中數的運算部分的簡單題目,對應能力層級為運用。這是實際考試中得分率較低的一道題目。分析得分率低的原因,主要集中在兩個方面:一是數量關系的運用能力尚有待提高。學生平時的練習中要考查的多為單價、數量與總價的關系,而此題為新的情境,如何找出數量關系,是此解答題的核心內容;二是審題不夠準確。從選項分布來看,選擇C項的學生占比33.53%,錯因是學生沒有讀懂題目要求,將350人看成了每排的人數。

教育質量監測的結果分析與應用的核心在于,當監測數據采集完畢并公布原始數據后,在實施過程中應讓相關教育部門和教師去判斷并決定在實踐當中要采取什么樣的調整措施。本研究中所闡述的策略僅僅是對數據的第一次加工和分析,還需要利用“服務引領模式、協同攻關模式、學校改進模式”的相關機制。要通過實地調研,聚焦專業化,讓數據的應用主體,即參評的學校和教師,對數據進行二次開發;要構建從“拿數據—看數據—用數據”的閉環模式,從而促進教學質量的提升,為質量研究、質量管理的轉型升級提供有力抓手。

參考文獻:

[1]許世紅,黃小平,王家美.基礎教育質量監測研究[M].廣州:廣東高等教育出版社,2016.

[2]辛濤,李勉,任曉瓊. 基礎教育質量監測報告撰寫與結果應用[M]. 北京:北京師范大學出版社,2015.

[3]趙茜,辛濤,劉雨甲.第三屆中國基礎教育質量監測與評價學術年會述評[J].中國考試,2018(8).

[4]韓方廷.深耕質量監測數據,推進區域教育優質均衡發展——國家義務教育質量監測結果應用的福田經驗[J].中小學管理,2020(1).

[5]周文良,黃仕全,楊永華.區域基礎教育質量監測的實踐探索——以成都市武侯區為例[J].教育科學論壇,2019(6).

(責任編輯:楊強)

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