單元教學全周期物理思維素養數據畫像構建及應用

《中國教育現代化2035》明確提出加快信息化時代教育變革，推動規模化教育與個性化培養的深度融合。在此背景下，高中物理教學亟須探索基于數據的精準評價模式。筆者以單元教學為載體，以物理觀念和科學思維為核心維度，借助數據賦能構建學生思維素養畫像，旨在破解傳統評價維度單一、反饋滯后等痛點。筆者以高中物理“機械能守恒定律”單元為例，應用認知診斷理論與多模態數據采集技術[1，建立“定標一測量一繪制”三位一體的評價體系，為實現學評深度互嵌提供可操作路徑。

一、數據畫像構建的框架與路徑

評價體系由以下3點支撐： ① 精準定標一錨定畫像比例尺，即依據《普通高中物理課程標準（2017年版2020年修訂）》（以下簡稱“課標”）學業質量水平，開發指向思維素養的測評目標； ② 精準測量一一反映學情素養點，即整合測評工具與其他資源開展多模態的數據采集，以開展多維度的測量； ③ 精準繪制一一構建多維學情圖，即分析形成學生能力個性化的畫像，反饋學情以提供多樣化教學策略促進學生提升。

（一）技術支撐體系設計

在構建學生思維素養數據畫像的過程中，技術支撐體系的設計至關重要。筆者構建了一個硬件、軟件、資源三位一體的技術支持框架，以確保數據的全面采集與精準分析。

在硬件配置方面實現了全場景覆蓋的智能終端支持。均配備平板電腦，結合集成圖像聲音采集分析系統的智慧教室，能夠實時捕捉學生的課堂表現；實驗系統集成了力、位移等傳感器，精確記錄實驗數據；行為采集設備，如智能筆、眼動儀和腦電波檢測儀，用于收集分析學生解題習慣與注意力分布。這些設備共同作用，能夠完整記錄學生的學習軌跡。

在軟件平臺方面集成了學習管理系統（L-MS）與數據分析引擎。LMS整合了課前預習、課堂互動、課后作業等模塊，實現了學習過程的全面記錄；數據分析引擎則采用機器學習算法，挖掘數據，生成學習報告，構建數據畫像。

在資源體系方面開發了匹配不同思維層級的微課資源庫。每課時設置基礎、提升、拓展三級學習包：基礎包面向全體學生，講解核心概念和基本方法；提升包針對中等生，提供典型例題和變式訓練；拓展包則面向學有余力的學生，引入前沿科技和跨學科應用案例。

（二）實施路線圖設計

在實施路徑上，筆者采用了雙循環推進模式，以確保評價體系的科學性和可操作性。

在構建層面，分“標準轉化 工具開發 畫像生成”三階段，將課標要求轉化為可觀測的素養指標。標準轉化階段，依據課標細化物理觀念和科學思維的具體表現；工具開發階段，設計了認知評價量表等工具；畫像生成階段，利用數據分析技術，將多維數據整合為可視化畫像。

在應用層面，設計了“前測診斷 精準教學 后測驗證”流程，實現教學評的動態調適。前測階段實施診斷性測驗，以了解學生初始水平；精準教學階段根據前測結果調整教學策略和資源推送；后測階段實施形成性評價檢驗教學效果。

基于上述考慮，筆者設計了指向高中物理思維素養的數據畫像構建流程（如圖1）。

二、物理思維素養畫像的生成機制

（一）素養指標的量化轉化

描繪數據畫像的前提是確定測量框架。筆者制作了一把“比例尺”，用以厘清學生屬于哪一層次。這把“比例尺”上的刻度是學生素養水平，結合單元統整性與素養性的特點，以物理觀念和科學思維作為素養水平的兩個維度。

筆者基于課標構建了二維評價坐標系。以物理觀念結構化為橫軸，繪制“功 能量轉化 守恒定律與功能關系”的概念進階圖譜（如圖2），并設置了知識節點掌握度指標（如重力勢能計算準確率 ? 8 0 % ）。以科學思維層級化為縱軸，將5級思維水平轉化為具體行為表現（見表1），建立了“模型建構 推理應用 質疑創新”觀測矩陣。

（二）多源數據融合分析

精準測量學生學情是素養畫像的核心工作。筆者構建了三位一體的數據采集網絡，以全面反映學生的多維學情。

在認知診斷數據方面，采用Q矩陣算法編制測驗，識別概念聯結斷點。筆者將素養水平分級，每個等級對應不同的物理觀念和科學思維水平（見表2）。在行為過程數據方面，采集了實驗操作時長、微課回看次數等過程性指標。在成果產出數據方面，運用自然語言處理技術分析解題表述的邏輯完整性，并應用屬性層級模型展示了各知識點之間的邏輯關系[2（如圖3）。

筆者采用R矩陣表示屬性層級模型輔以擴張算法，得到學生的掌握模式。利用K-means聚類算法分析學生認知診斷數據，判斷其對于各屬性的掌握程度，進而診斷其處于何種素養水平。

（三）個性化畫像生成

筆者開發了三層遞進式畫像模型，以呈現學生思維素養。表層顯性層以可視化熱力圖方式呈現學生對各知識點的掌握情況。多模態數據采集系統記錄學生課堂表現、作業完成情況和實驗操作過程，為精準評價提供了豐富的數據支撐（見表3）。中層關聯層基于貝葉斯網絡分析錯誤模式的因果關系鏈，幫助學生深人分析錯誤原因。深層素養層則生成包含思維敏捷性、嚴謹性等5維度的雷達圖，采取微課資源建設和補救教學措施，幫助學生拓展知識、提升能力。

三、教學實踐應用與迭代優化

筆者利用數據畫像為學生提供針對性學習建議和支持，幫助他們解決學習中的問題。

（一）微課資源建設

微課資源是拓展糾正層面的重要工具。筆者根據數據畫像的診斷結果，自動在平板電腦上推送針對性的微課資源，幫助學生進行自我補救。具體設計步驟如下：按知識點細化教學自標，設計“典例 + 精講 + 總結”的微課模式，并借助云端服務器整合資源以供推送。

（二）補救教學措施

構建循環實施的教學評一體分組教學模式。基于檢測結果分組，讓學生根據掌握情況進入不同學習階段；依據反饋推送針對性資源，引導學生線上自主學習；采取分組討論和教師一對一指導等措施，幫助能力較低的學生提升。

（三）系統優化方向

未來，筆者將引入時間序列進行分析，跟蹤思維發展的階段性特征；開發AR增強型實驗模塊，強化抽象概念的具象化表征；構建跨單元知識遷移圖譜，揭示思維發展的縱向關聯規律。

應用思維素養數據畫像可實現從經驗判斷向證據支持的范式轉型。未來，將著力突破學科思維與計算思維的融合壁壘，開發具有解釋性的人工智能診斷模型，推動物理教學評價向數字孿生階段邁進，同時平衡數據驅動與教育溫度的關系。

注：本文系浙江省教研課題“指向科學高階思維的高中物理課例研究”（編號：G2024035）的研究成果。

參考文獻

[1]涂冬波，蔡艷，丁樹良.認知診斷理論、方法與應用[M].北京：北京師范大學出版社，2012.

[2]朱國強，鮑成章，鄭睿雯，等，中學物理實驗操作評價實踐：以“測量做直線運動物體的瞬時速度”實驗為例[J].物理教學，2022（7）：26-29.

（作者鮑成章、張雪芳、朱國強系浙江省蕭山中學教師；屠旭濱系浙江省杭州市基礎教育研究室教研員）

責任編輯：祝元志