利用智能閱卷系統促進教學診斷有效性的研究

崔辰 李冬 劉姍

一、研究背景

隨著人工智能技術的迅猛發展，教學和信息技術的深度融合已經上升到了國家戰略層面。教育在技術革新的進程中也不可避免地實現了階段性的跨越，其科學性與智能性隨著技術的進步不斷提升，逐漸發展到今天大數據時代下的數據驅動教學范式。

在此發展背景下，智能技術融入到包括教學診斷在內的各個教學環節，推進教育變革。新技術使教學診斷（測試和閱卷）更便捷、高效。這體現在以大數據技術為核心的閱卷系統可以更快速、準確地錄入和統計數據，智能、全面地分析數據，直觀可靠地呈現、轉化教學診斷信息，如學困生的識別、知識缺陷的發現、學科能力的診斷等，從而提高診斷有效性，實現全面評估，推進精準教學。

相較于新技術，傳統的教學診斷方式存在很多局限性，比如，診斷數據錄入慢，只能進行分數段、平均分等簡單的數據分析，很少有全面、深入的數據分析，且診斷信息無法數字化存儲，不便于反復調取使用，也不利于精準教學。如何更好更全面地將智能手段和日常教學融合，形成系統的、可操作的路徑仍有待探索。這也是本研究嘗試回答的問題：在新技術背景下，如何利用智能閱卷系統促進教學診斷的有效性？

筆者所在學校于2020年開始使用科大訊飛公司的“智學網”閱卷平臺（文中稱為智能閱卷系統）。此系統主要基于人工智能技術，充分挖掘數據價值，探索構建以學生為中心的學業評價體系，實現精準教學。

二、利用智能閱卷系統生成更便捷、更精準的教學診斷信息

1.獲取診斷數據的過程

（1）答題和閱卷形式

測驗前，教師根據試卷內容在智能閱卷系統上制作答題卡并將答案一并上傳，保存到系統。學生在紙質答題卡上作答。閱卷時，該系統提供兩種閱卷方法：網上閱卷（線上）和手動閱卷（線下）。

網上閱卷是指學生答題后，教師將答題卡掃描至系統之后，使用移動或PC終端登錄系統，對非選擇題進行網上閱卷，同時系統自動批閱選擇題。閱卷結束后，系統生成總成績，給出成績分析報告。

手動閱卷是指學生答題后，教師在學生的紙質答題卡上對非選擇題部分逐題批閱給分，之后再將答題卡掃描至系統，系統根據每道題上教師給出的相應分數進行識別，同時系統自動批閱選擇題，最后匯總生成總成績，給出成績分析報告。

筆者所在學校對兩種閱卷方式進行了謹慎的評估，認為兩種形式都可以實現智能數據分析。但手動閱卷形式中，答題卡上仍會留有教師批閱的痕跡，這有利于學生拿到答題卡后對自己的答題情況有更直觀的了解，也有利于后續師生探討、分析試卷。因此我校一直以來選擇使用手動閱卷形式。此形式不僅體現了新技術的便利性，還保留了傳統閱卷的優勢——留痕。

（2）生成診斷數據

圖1是筆者總結的使用智能閱卷系統時，教師從學生答卷到得到診斷結果的全過程。

2.生成診斷信息的特點和優勢

（1）成績錄入和數據調取便捷

在圖1的①環節，學生的答卷內容、得分情況通過掃描原卷的方式錄入系統。此形式可以在全面錄入學生答卷內容的同時，生成每小題和整卷成績，省去了傳統閱卷方式中教師手動錄入電子版成績的環節。此外，錄入的測驗信息會存儲到系統，可隨時調取，反復查看使用，打破了傳統閱卷方式下查看學生答卷情況的時空限制，更加方便、快捷。

（2）測驗結果師生實時共享

在圖1的②環節，智能閱卷系統對測驗結果的處理十分智能、精準、全面。教師可查看測驗平均分、最高分、最低分以及年級、班級、單個學生成績，且這些成績可以被教研組內所有成員共享，有利于教師之間發現、探討效果更好的教學方式和經驗。對教師來說，智能閱卷系統診斷結果能被更高效地用于后續教學準備；對學生來說，系統自動記錄歷次測驗結果，能實現學業表現追蹤。

（3）分析報告個性化、多元化、精準化

在圖1的③環節，智能閱卷系統體現了大數據處理信息智能化的一面，即能夠利用一次性的數據錄入，生成多維度分析，為教學活動所涉及的各方，如學校、教師、學生、家長等提供全面的數據報告。

三、利用智能閱卷系統促進教學診斷有效性

1.獲取精準學情

（1）科學評價試卷質量

系統可以呈現試卷題目難度系數、難度比例（難、中、易）、信度和區分度等數據。這能夠幫助教師快速地認識試卷難度是否滿足預期，了解該試卷作為測試工具的可靠程度，掌握該試卷是否可以區分出不同水平的學生；也方便教師反思所出試題是否為高水平試題，應該在哪些方面改進。

圖2為某次我校英語測驗，系統生成了本次測驗卷的統計分析結果。本次考試難度系數為0.65（難度系數介于0和1之間，值越大表示試題越簡單）；題目難度比例為1.5∶4.1∶4.4（難度比例表示試卷不同難度等級的題目分值所占比例。當測驗中題目難度的分布為正態分布時，更能保證整個測驗有較高的鑒別力）；小題得分率為P，0≤P<0.3為難題；0.3≤P≤0.7為中等題，0.7

（2）多角度統計學生答題情況

系統會根據得分率用四種顏色標注，區分錯題。得分率60%為紅色，介于60%和70%之間為黃色，介于70%和85%之間為藍色，得分率高于85%為綠色（如圖３）；且每小題的具體答題情況也會直觀地呈現給教師。這可以幫助教師科學分析出學生薄弱知識點，準確定位重難點，講評試卷有的放矢，大幅度提高教師的備課效率和講評質量。

（3）精準反映學生學習狀態

系統里的“成績單”欄可以查看每位學生的得分、排名、進退步情況，還可以查看每位學生近幾次考試成績的起伏情況（如圖４），有助于教師精準定位起伏較大的學生，及時找學生進行溝通，幫助學生一起診斷問題，起到督促作用。

2.使用“精準教學”功能輔助教學

（1）提高試卷講評課的效率和精準度

由于傳統教學診斷方式下的講評課沒有準確的學生答題數據，教師大多數時候是憑借經驗來猜測學生的易錯題，抑或是在課堂上問學生“錯的舉手”；有些教師怕遺漏知識點，甚至把整份卷子從頭到尾講評一遍。以上做法并不科學，且效率極低，既浪費了寶貴的課堂時間，也無法評估講評效果。但是借助智能閱卷系統，試卷講評課就可以擺脫原來看似全面，實質缺乏深度又低效的情況。

而且智能閱卷系統保存了每個錯答學生的姓名及答題內容（即學生答題卡），教師可以不受時空限制，隨時調取查看。教師不僅可以“數字”的形式了解學情，還能夠以“文字”的形式詳細獲取學生對知識的實際掌握情況，便于了解學生的錯誤思路，從而可以針對多種錯誤思路進行備課，從學生的角度備課，提高師生溝通效率，實現診斷有效反饋教學的作用。

（2）提供更精準更科學的教學建議

傳統的教學診斷中，數據統計的范圍往往局限于當次測試和教師所教班級。教師對學生情況的了解和后面教學計劃的調整，一般也只能基于當次測驗結果和教師自己的經驗，缺乏數據對比和科學支撐。而基于大數據的智能閱卷系統則可以對數據進行更大范圍、更多角度的統計和分析，以更便捷的方式給出更精準、更有理可依有據可循的建議。

例如，智能閱卷系統打破了班級限制，將全年級各班學生的學業分層情況直觀地統計呈現出來，有利于教師了解年級情況，摸清所教班級在學校同年級中的情況；有利于學科備課組統一調整教學步調，實現整體進步。

四、總結

智能閱卷系統帶來的變化，集中體現在教師、學生、學校三個層面。

對教師來說，智能閱卷系統能夠幫助教師科學分析學生的薄弱科目與薄弱知識點，有助于教師對學生給予有針對性的個性化干預與指導，幫助學生全面發展；能以班級、學校為單位對診斷信息進行統計和歸類分析，便于教師及時調整教學計劃，使教學更有針對性；能幫助教師梳理教學知識體系，依據教學成果診斷報告，進行自我反思，有效提升教研精準度，促進教師專業發展。

對學生來說，智能閱卷系統對考試數據的采集、記錄和分析，為每個學生繪制了一份成長軌跡圖，使學生的學習狀態可視化。學生可以及時了解自身學習水平、知識疏漏與進階方向。智能閱卷系統為改善學生學習和激發學習潛力提供建議。

對學校來說，智能閱卷系統可以全面提高考試管理信息化水平；有助于實現從單一考試評價向多元評價轉變，完善教學質量評價體系，實現借助診斷推進決策精準化；有助于提高教學質量與教學水平。

智能化的大數據統計閱卷技術幫助教師擺脫了重復勞動，使教師有更多的時間去分析人而不是數據。智能閱卷系統也為教師轉向思考如何更好地使用數據，引導、幫助學生學習，提供了技術可能，讓教師與學生的溝通更高效、更貼心，有助于教師實現更高層次的專業發展。

在全世界各領域實現信息化的大時代背景下，教育教學信息化是必然的，也是必要的。借助大數據分析結果，可以在一定程度上幫助教學從“預設性教學”向“生成性教學”轉變，從“基于經驗的直覺判斷”向“基于數據的精確分析”轉變。智能化新技術在各個教學流程中起到推進變革作用的同時，也起到關鍵作用。