智能技術支撐區域規模化診斷的理念與實踐

摘要：當前，智能技術在區域規模化診斷中發揮了更加重要的作用。文章基于L市九年級物理總測數據，從區域、學校、學生層面開展診斷應用研究，通過數據分析，診斷出了各層面出現的問題，并結合問題給出了相關建議。最后從平臺需求的適配性、應用有效性、數據融合性等方面進行反思，提出了應用實踐的思考。

關鍵詞：規模化診斷;學科能力分析;大數據;物理;智能技術

2020年，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》明確提出“健全綜合評價，充分利用信息技術，提高教育評價的科學性、專業性、客觀性”。2021年3月1日，教育部等六部門印發了《義務教育質量評價指南》，提出注重線上評價與線下評價相結合，建立縣域、學校、學生常態化評價網絡信息平臺及數據庫，同時也提到了教師要精準分析學情，因材施教，促進學生全面健康成長。

智能技術的快速發展，為規模化診斷帶來了新的機遇。通過大數據技術收集生成的教育大數據，也為形成各種評價指標打下了堅實的基礎。那么，利用教育大數據如何生成科學、專業、客觀的評價指標？需要關注區域中不同角色的哪些需求？如何利用教育大數據為學生的個性化學習提供支持，做到因材施教？這些問題值得我們研究與探索。本文介紹規劃和實施區域規模化診斷的理念與技術，并基于L市（縣）2021年1月九年級物理總測數據，從區域、學校和個人層面給出了具體的診斷與改進建議，為區域應用智能技術開展規模化診斷提供實踐思路。

一、規模化診斷面臨的問題

規模化診斷通常是研究區域教育質量提升的重要途徑之一。因其參與人員眾多，獲得的測評數據量龐大，人們可以從中發現共性問題與規律。但面對新的教育理念，以往測評方式還存在以下問題，需要我們思考和解決。

（一）“一分兩率”的評價局限

早在2010年，中共中央、國務院印發的《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》就提出，基礎教育階段要堅持能力為重，著力提高學生的學習能力、實踐能力和創新能力。難以回避的是，平均分、及格率、優秀率依舊是現階段教育測評中三項重要的評價指標。2017年版各科普通高中課程標準（以下簡稱“課程標準”）中都提出培育學生核心素養的要求，人們開始思考和探索新的評價方式，但面臨的問題是：現有的學生學業數據體現不出知識與能力間的科學論證關系，直接用其評價學生的能力表現，顯得“無據可依”。數據維度的“一分兩率”顯然不符合新時代教育目標的要求，表現出很大的局限性。

（二）以往的測評中學科改進問題不清晰

學科改進問題應涉及兩個清晰化。一是問題的內容清晰化，即區域層面各角色知道哪些問題是需要改進的，不僅包括教師“教”的問題、學生“學”的問題，還包括教研員“導”的問題。以往的測評要實現按不同角色來精準聚類分析問題，難度很大。二是問題的原因清晰化。測評不僅要分析學生的薄弱知識點，還要找出其對應的能力欠缺點，幫助師生在復習時精準施策，而以往的測評對學生能力的分析是較為欠缺的。

（三）縱向發展性數據未能充分發揮作用

傳統測評方式由于缺乏智能化的技術分析和處理手段，數據潛能的開發受到極大制約，增值效應得不到充分發揮。數據承載著區域內學校、教師、學生等各種角色在教學活動中的行為信息。這些數據匯聚在一起，能形成無形的資產，是一座可以無限開采的“金礦”，對其充分挖掘和應用，是實現數據“資產”增值的唯一途徑^[1]。

二、智能技術支撐區域規模化診斷分析的整體設計

（一）學科能力理論與智能技術體系

“課程標準”提出的學科核心素養，是指學生在接受相應學段的教育過程中，逐步形成的適應個人終身發展和社會發展需要的必備品格與關鍵能力，最終目的是落實“立德樹人”根本任務，為學生終身發展奠定基礎^[2]。北京師范大學王磊等學科專家從2011年開始通過研究學科能力的構成及其表現^[3]，發現學科核心素養的實質是學生順利完成學習理解、應用實踐和遷移創新的學科認識活動與問題解決活動的穩定的心理調節機制，即學生的學科能力^[3]。學科核心素養是學生通過學科學習內化的心理特質，此心理特質決定了學生面對學科問題時的行為表現，而學科能力理論為測查和分析學生的此類外顯行為表現提供了系統和可操作的研究路線。學科能力表現框架由三個普適的學科能力維度構成：學習理解、應用實踐和遷移創新（如圖1）^[4]。這三類活動涵蓋了學生當下學習生活和應對未來社會挑戰的基本內容。三個維度既相互獨立，又相互影響。其中，學習理解能力和應用實踐能力相對基礎，遷移創新能力則對學生提出了更高的要求。

根據研究成果，學生在每個學科的學科能力都可以概括出3×3的要素模型，從A1—C3進行對應標記編碼，構成各個學科的測評和診斷框架。以物理學科為例，在三個普適能力維度的基礎上，結合物理學科知識、活動經驗以及認識方式等學科特質要素，每個維度下各包含三個能力表現的一級指標，即3×3物理學科能力表現框架（也稱3×3要素模型，見表1）。

在工作中，我們采用了基于上述3×3學科能力理論研發的智能化學習平臺——智慧學伴。該平臺可采集多種學習形式的數據，生成學校、班級、學生的測評分析報告和學科能力分析報告。測評分析報告包括整體概括、答題詳情、核心概念分析、薄弱知識點分析;學科能力分析報告包括整體概括、學科能力表現、核心素養表現。平臺上所有學科資源都按照核心概念分類，并依據學科能力指標體系編碼（如圖2）。這樣做，不僅方便師生查找資源，還會根據測評結果將適配資源精準推送到學生個體，做到“以物找人”^[5]。因此，該平臺可以根據學生的錯題情況，智能推薦一定數量的與學生認知水平高度匹配的練習和微課資源，幫助學生跨越學習的“最近發展區”^[6]。

（二）智能技術支撐規模化診斷的設計規劃

命題組先嚴格按照“課程標準”要求以及學科核心概念開發學科目標圖譜，在此基礎上開發測評工具和編制試題^[7]。其中，測評工具中的核心內容——雙向細目表包含了知識載體、學科能力的具體指標（見表2）。學生總測完成后，區域統一閱卷，由智慧學伴平臺自動生成數據并進行分類匯總，分別向區域、學校、學生推送測評分析和能力分析報告。其中，區域可以向下查看學校和學生報告，學校可以向下查看學生報告。依據報告，區域通過診斷發現學校教學中存在的問題，給出有針對性的改進策略，并指導學校開展教學教研工作。學校通過診斷發現教師教學和學生學習的問題，在校內開展校本教研和鞏固提升的教學活動。教師則可以根據相應班級診斷問題，制訂針對性復習策略，開展分組提升教學，做到因材施教。學生通過查看錯題情況，選擇平臺推送的針對性學習資源，進行個性化學習^[8]。

三、智能技術支撐規模化診斷的實踐

本次研究基于L市2021年1月九年級物理總測數據，參與學校78所，參與人數19 498人，試卷信度0.92。內容包括物質、能量、運動和相互作用三個一級知識主題，下屬電磁能等八個二級知識主題，卷面總分100分。其中，分析解釋指標占比最大，注重考查學生應用物理學科核心知識和科學思維分析解釋物理現象、解決實際問題的能力。

（一）區域層面問題診斷實踐案例

1.測評基本情況

圖3為L市九年級物理分數段分布情況。可以看到，區域內學校的平均分范圍為“9.36～58.48”，有53.2%的學生成績在30分以下，具備沖刺及格線的潛能生[40～60分）約占兩成，提升空間大。學校間存在兩極分化現象，學科平均分前三名的學校占總人數的11%。

學科能力是綜合計算學生在不同水平題目下的達成情況來評價的。按照學生表現，可分為卓越、優秀、良好、合格、不合格五個水平。數據顯示，全市九年級物理學科能力從卓越到不合格等級的學生比例依次為0.59%、12.03%、20.89%、8.89%、57.59%。這表明，超過半數的學生在學習理解和應用實踐能力維度掌握得不夠好。具體表現為：學生不能順利進行物理知識的輸入、存儲、加工與關聯，在應用物理學科核心知識和科學思維分析解釋物理現象、解決實際問題方面也存在巨大障礙。圖4為全市各校同群體歷次物理測評中核心概念的掌握情況，包括薄弱和優勢核心概念的分析。通過報告的呈現，區域可以對學校教學情況進行細化分析，為開展區域教研提供豐富的素材。

2.區域診斷問題的改進

針對以上問題，結合入校實地調研，區域可以研究制訂以下策略：一是建立機制，合理引導教育質量向均衡良性發展，配齊鄉村薄弱校人力和物質資源，保障教學的有序開展;二是對生源薄弱、規模小的學校進行針對性幫扶，開展符合實際情況的連片教研活動，對診斷發現的問題，如學科薄弱點進行主題導向的精準化教研，適當引入信息技術，助力學校提升教學質量;三是鼓勵學校制訂潛能生提升方案，區域層面加大對薄弱學校增值量化考核的比重。

（二）學校層面問題診斷實踐案例

1.測評基本情況

以D中學為例，參與班級14個，參與人數763人，物理學科平均分30分。圖5為該校各班級物理學科能力總體分布圖，能力不合格比例占比超過50%的班級有10個，其中不合格比例超過70%的有7個班，形成了一個落后群體。班級不合格率最低是4%，最高86%。學科能力達成效果也不理想，數據顯示，本次總測的32個學科能力具體指標，絕大部分未能達成（如圖6）。

2.學校診斷問題的改進

針對診斷出的問題，學校可從以下方面著手改進：（1）根據知識點和學科能力表現的描述，學科組針對表現較差的知識點制訂教研方案，開展研討活動，編制有針對性的鞏固復習材料，以目標為導向開展復習。如對于未達成的核心概念“光的直線傳播”，診斷分析其學習指標是分析解釋B1，對應的指標描述是“利用光沿直線傳播解釋生活中的現象”。這種“內容+能力要求”的診斷分析，讓教師能更明確學科教學改進問題。（2）教師可關注小題得分情況，精準講評。如選擇題第4題，正確答案為B，此題考查的核心概念是重力，學習表現指標是根據重力（的方向）來分析相關現象，對應編碼為分析解釋B1，要求運用物理概念、模型和規律對問題情境進行描述與分析。（3）根據測評診斷情況，教師關注能力不達標的學生，尤其重點關注基礎能力指標不合格的“大群體”學生，通過平臺將同類學生編成小組，定向推送同類能力層級的優質資源，幫助學生提升學科能力。

（三）個人層面問題診斷實踐案例

1.測評基本情況

以Z學生為例，通過個人測評報告，其考試得分55分，為班級前6%，學校14%，區域16%（如圖7）。在核心概念表現方面，該生存在汽化液化、速度及其測量等12個薄弱知識點。在能力分析方面，該生整體學科能力處于“合格”水平，達到課內學習要求，在學習理解、應用實踐、遷移創新方面超過了年級平均值。在學科素養方面，該生物理觀念、實驗探究優于年級平均水平（如圖8）。在本學期三個學習主題方面，物質主題表現好，運動和相互作用、能量這些主題有提升空間。

2.學生診斷問題的改進

在薄弱知識點分析方面，平臺呈現錯題和分析建議，同時智能推薦練習和資源，供學生自主學習和提高。如對于核心概念“重力”，報告指出該生的薄弱學習指標是“根據重力（的大小）來分析相關現象”。同時，平臺智能推薦了五套匹配隨堂練習、單元微測等測試資源。該生根據自己需要點擊“領取”即可。學科教師可以動員學生通過課外時間自主學習，從而補強學科知識薄弱點。此外，平臺還推薦優質的微課資源“重力的大小”作為輔助（如圖9），實現“做看并用”，切實保證學習效果。

四、實踐反思

（一）大數據分析與一線需求的適配性

規模化診斷分析學校與學生的學科薄弱點、能力達成情況，可為今后的教學質量提升提供精準依據。對于學校、教師、學生來說，這些分析目前是比較適合需求的，只是還需要提高數據呈現的直觀性。對于區域層面來說，如管理者、教研員等，除了區域內的學科整體情況外，更關注的是宏觀、深層次問題的診斷。如學校的生源、教師師資情況與教學質量關聯關系，區域內教學質量均衡問題等，便于管理者制訂方案和開展指導工作。因此，需要進一步研究更多維度之間的關聯性，為制訂更加客觀、科學的宏觀政策提供依據。

（二）智能技術應用的有效性

平臺推送學生學科能力分析報告以及適配資源，目的是診斷問題，提出具體方案，實現“看方抓藥”。在入校調研過程中，筆者發現學校層面有教師不太關注測評報告，學生不及時完成資源的練習。因此一方面需要轉變教師、學生的觀念，利用智能技術手段提升教學和學業質量;另一方面，區域層面需要建立機制，引導和鼓勵智能技術在學校師生之間有序開展，落實測評結果的反饋，最終實現診斷問題的“藥到病除”。

（三）個體校內校外數據融合性

影響學生測評表現的原因較多，如學生參與校外的實踐活動，學生出勤率、教師教育水平等。將這些因素綜合分析，可為學生個體建模，平臺融合校內外數據，將會更加豐富學科能力評價維度，為學生提供更加全面的個性化支持。通過個性化應用服務，進一步聚焦教育中的精準教學、科學管理、全面而有個性的發展評價，可以拓寬基于數據的個性化服務廣度。

注：本文系2021年度寧夏師范學院科學研究項目“‘智慧學伴’促進薄弱學校精準教學的研究”（編號：NXSFYB2161）的研究成果。

參考文獻

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（作者易杰、陳興玲系寧夏固原市回民中學教師;李曉慶系北京師范大學未來教育高精尖創新中心學科教育實驗室常務主任）

責任編輯：牟艷娜