大數據時代下教育教學檢測和評價活動研究

吳巧紅 朱培源

摘 要：大數據時代下，信息技術發展讓教育教學產生巨大的變化，不僅改變教育觀念，豐富了教育資源，慕課、微課、騰訊課堂等教學成為重要的教學方式。教師可利用互聯網的豐富教學資源庫增添授課內容，吸引學生的學習興趣。另外學生的學習也不再局限于課堂，可利用互聯網自主學習所需內容。在此背景下，教育評價的數據更加多元化和海量化，為了更好的為教育提供有效的數據支持，大數據時代應建立持續動態化、師生交互化、多元化和智能數據化的教學評價模式。

關鍵詞：大數據、教學評價、智能化

一、引言

在大數據技術快速發展和疫情影響下，教育部印發《教育信息化2.0行動計劃》，提出在教學和管理方面要全面應用人工智能，加快教學方法的變革，推動教育的發展。為了更好地適應新的教育變革，2020年國務院印發《深化新時代教育評價改革總體方案》，提出需創新評價工具，應用AI、大數據等技術，探索實行教育全過程縱向評價和德智體美勞全面發展橫向評價[1]。加快大數據技術的發展，研究大數據與教育評價領域的深度融合，是推動我國智慧教育的重要方法。

教育教學檢測和評價是促進教育教學發展的重要方式，其對了解教師教學質量、學生學習情況、制定教學管理決策等起到重要的作用。傳統的教育環境下，通常采用問卷調查、課堂行為觀察、考試等方式進行檢測。這些方法需要花費很長時間，而且可能存在數據采集不及時、數據整合難、數據不準確、連續性不強等問題，導致過程性評價難以實施。但教育教學是一個連續的動態過程，需要對教學全過程的數據進行全面采集，才能確保對教學質量做出公正、全面、科學的評價。大數據的應用將能很好的解決當前教育評價存在的問題。

二、大數據時代背景下，教育教學檢測和評價的特點

教學評價有利促進教學的發展，在大數據時代，信息技術與教育教學深度融合，對當前的教學評價提出了新的、更高的要求。對此，大數據時代下教學評價應該具備以下幾個特征：

（一）持續動態化。教學評價應是持續、動態的評價整個教學活動，而不是以單元考試或期末考試進行結果檢測。在大數據時代，利用人工智能，可對教學的各環節持續動態、全面的收集和分析語音、圖像、視頻、空間、行為數據，全方位監測師生課堂的軌跡，實現教學全過程檢測和動態反饋。而且利用人工智能，產生的數據具有不可更改性、真實性，數據量大，數據采集和分析快且全面，使教學評價能做到客觀、真實、科學，逐漸提高教師教學能力，實現教學效果和學習效果的提升。

（二）師生交互化。在大數據時代，利用信息技術及網絡化，可建立教師、學生及教學內容相融通的平臺，實現師生和教學內容多重交互。通過平臺學生能積極廣泛的參與教學活動，實現對學習和知識的探索，形成個性化學習，促進師生開展實質性評價。同時，互聯網使得師生互動更加便捷生動，師生之間踴躍的互動參與、積極的情感表達有利于形成一個開放的評價與反饋渠道，實現教與學師生共同完成的教學評價。另外師生交互化也有助于教學評價持續性、動態的全過程，提高教學評價信息的全面、客觀、準確和有效性。

（三）多元化。信息技術的快速發展，教學評價理念不斷更新，教學評價呈多元化發展。多元性主要體現在評價的主體、方式多元化、內容等方面。網絡化使得評價的主體不在局限于校內的教學督導、學院領導、教師、同事、學生，還可是校外的行業專家或學生家長，實現收集不同價值取向的多元教學監測數據，形成全面、公正、多視角的教學評價。評價方式可采用專家點評、教師互評與自評、學生互評和自評、督導和領導的監評，這樣可以獲取更加全面的評價數據。評價內容是教學評價的重要組成部分，對于不同的學科和評價主體，其內容的側重點應有所區別，如分析教師的語言與行為類型，應監測學生課堂中的注意力、活躍度、情緒狀態等。

（四）智能化。在大數據教學環境和智能化教學資源的應用下，現有的教學評價方法已不能承載數據量大、種類繁多的評價數據，也不能準確的分析結構復雜、信息龐大的數據。利用大數據及人工智能等技術，智能化評價采用構建科學有效的評價模型、利用互聯網和終端數據采集將教學活動各環節的碎片化數據整合，對數據進行科學的儲存、整理和管理，多維度分析教學過程及學習情況等信息[2]，借助大數據能算法深度挖掘隱藏在數據背后的價值及深層關系，為使用者提供數據驅動的證據支持，形成科學、智能化的評價結果，滿足大數據時代教學評價使用者的需求。

三、大數據時代下，教育教學檢測和評價的體系構建

（一）終結性評價與形成性評價相結合。終結性評價主要是以單元測試或期末考試為評價內容，關注點在學生的學習結果，對于學生的興趣、情感和狀態重視程度不夠的，該方式易形成片面評價。而形成性評價關心的是教學過程，并學生為中心，評價方法多樣，主要采用觀察日記、問卷調查、師生座談會、留言討論、學習檔案等多種形式。在大數據時代，通過信息技術可以對學生的學習過程進行檢測，全過程掌握學生的動態。教師能及時發現學生存在的學習問題，反饋給學生，讓學生及時掌握其學習情況，并調整學習方法，實現學生有效的學習管理，形成自主學習方式，這將利于形成性評價的實行。為了適應大數據教學，應采用形成性評價和終結性評價相結合，不僅有利于提高教師教學，也有利于提高學生的學習，促進評價體系的真實完整性。

（二）定量評價與定性評價相結合。定量評價主要是應用數學模型，對教學各環節中的行為及教學成果進行精準的記錄，分析出各種行為的深層次關系和規律。但定量評價在使用模型時，將師生的個性情感和行為賦值為數字，再進行計算，其可能會導致片面或行云流水的評價。定性評價則強調教學成果和教育目標的一致性，注重教學全過程的調查，評價更加注重實質性的內容。采用定性評價，能對教學活動進行全面、直觀的描述與記錄，提高評價結果的客觀真實性。在大數據時代下，大數據豐富多樣的信息形式如數字統計、文字描述、課堂教學音頻、視頻圖片、師生交流郵件、討論區留言等使得二者相融合提供了必要的條件。

（三）建立統一的教學評價系統。科學的教學評價有利于提高教學秩序，推動優良學風的建設。當前有很多學校的教學評價，存在多渠道收集評價數據的現象，學生的評價數據、督導的評價數據、教師的評價數據來源于不同的平臺，甚至存在督導和教師的評價使用紙質填寫，需人工收集和整理數據。多渠道采集評價數據工作煩瑣、效率不高，且易出錯。面對不同來源的海量的評價數據，需建立一個統一的教學評價系統，不同的評價主體通過瀏覽器登錄系統，依據不同身份的權限完成教學評價活動。平臺系統可智能化的收集、整理、計算、匯總、分析、診斷評價數據，并以可視化的形式反饋給使用者。使用者可根據自己的需求，利用評價結果，如教師可依據教學評價結果不斷改進教學方法，提高教學效果。

四、總結

教學評價是檢測學生學習成果，反饋教師教學效果，提高教學質量的有效方法。在大數據時代，教育教學環境和教學手段發生了新的變化，傳統的教育評價體系已不適用新的教學模式。為了更好的適應當前的教學環境，新的教育評價體應采用終結性評價與形成性評價相結合、定量評價與定性評價相結合、并建立統一的評價系統，這樣才能客觀、真實的評價教學效果，引導教師提高創新意識，不斷提升教育教學水平，促進師生的協同發展。

參考文獻：

[1]吳立寶，曹雅楠，曹一鳴.人工智能賦能課堂教學評價改革與技術實現的框架構建[J].中國電化教育，2021（05）：94-101.

[2]劉煒，林文娟.“互聯網+”時代大學英語教學評價新生態的建構[J].考試與評價（大學英語教研版），2020（03）：80-83.DOI：10.16830/j.cnki.22-1387/g4.2020.03.016.