葉 菁
(南京市秦淮區教師發展中心 江蘇南京 210002)
2011年開始,我區嘗試將信息技術手段與學業質量監測相整合,以“中國教育測評網”作為撬動區域質量建設的有力杠桿,著力提升學科質量管理的科學性。回顧三年來對質量監測平臺使用的工作體驗,切實感受到學業質量監測平臺對全區中學化學教研工作的命題質量、教研品質、教學評價三個方面工作的改進起到了明顯的推動作用。
基于標準的教育考試其目的是考查考生經過一定學段的學習后,掌握了多少課程標準規定需要掌握的學科知識、技能、方法等。而采用合適的命題技術設計試題,測量考生掌握的學科知識、技能和方法的類型和程度成為一個非常重要的檢測途徑。
義務教育階段的化學只有一年學習時間,既要完成新課教學,又要開展中考復習,時間緊、任務重,因此基于化學課程標準,精心命制每一次學業質量監測的試題顯得至關重要。倘若每次的命題質量高、導向好,教學效果則事半功倍。在使用學業質量監測平臺之前,九年級化學階段性質量監測的實施流程為:“依據課程標準制定雙向細目表→依據雙向細目表命制試題→監測和閱卷→抽樣數據分析→根據抽樣數據分析提出教學改進建議。”
在使用質量監測平臺之后,九年級化學階段性學業質量監測的實施流程進行了優化,現已調整為:“依據課程標準制定雙向細目表→依據雙向細目表命制試題→監測和網絡閱卷→全數據分析→根據全數據分析提出教學改進建議。”從質量監測流程的前后變化可以看出:網絡閱卷和質量監測平臺的無縫對接,使全數據分析成為可能,相對于原先的抽樣分析,全數據分析更加全面、準確,避免了教師教學行為改進的盲目性。
學業質量監測平臺對整份試卷和每道試題都能做到全數據、多維度分析,為命題信度、效度、區分度提供客觀判斷依據,為改進命題質量提供有力證據。
例如,2013年4月區九年級第一階段學業質量監測中,第12題預設難度為0.7,實際難度才0.16,出現較大偏差。
試題案例:某化學學習小組的同學討論辨析以下說法:①汽油能清洗油污,利用的是乳化原理;②硫在氧氣中燃燒,產生明亮的藍紫色火焰;③凡是pH<7的降雨,都可稱為酸雨;④將適量的硝酸銨固體溶于水,會使溶液的溫度顯著降低;⑤金剛石、石墨、C60均是由碳原子構成的單質;⑥升高溫度或減小壓強,氣體的溶解度均會減小。其中正確的是
A.②④⑤⑥ B.②④⑥
C.②④⑤ D.①②③④
分析:根據質量監測平臺數據,38.72%的學生錯選A,39.41%的學生錯選C,主要問題在于對物質的宏觀組成和微觀構成辨析不清,搞不清金剛石、石墨和C60“均是由碳元素組成的單質”還是“均是由碳原子構成的單質”。發現這個疏漏后,我們一方面要求就這個知識點進行補救,另一方面建議學校備課組在后續復習中一定要引導學生回歸課本。結果在當年的2013年南京中考化學試卷中,第5題考查的就是這個知識點,因此我區很多學生避免了在這道題上的失分。
2013年南京中考化學試題如下:
下列物質由原子構成的是
A.蒸餾水 B.氯化鈉
C.金剛石 D.C60
再如,2013年11月區九年級化學第一階段學業質量監測中,第14題預設難度為0.6,實際難度為0.47,從質量監測數據分析,呈現出一定偏差,試題如下:
甲、乙、丙是初中化學常見的三種物質,其相互轉化關系如下圖,甲、乙均為液體,且元素組成相同,丙為氣體。下列說法不正確的是

A.轉化①、②、③可通過分解反應實現
B.轉化④可通過化合反應實現
C.轉化③、④中,元素的化合價發生了變化
D.工業上利用化學變化大量制取丙
分析:這是一道原創試題,根據質量監測平臺數據,28.51%的學生錯選C,對于化學反應中元素化合價的變化不會判斷;13.48%的學生錯選A,10.3%的學生錯選B,對于基本反應類型還需加強辨析。此外,我們還建議,框圖推斷題在中考中屬于必考題型,除了推斷本身,還會糅合對各類知識點的考查,題目靈活多變,在后續教學中一定要加強訓練。于是,在接下來的14年1月區第二階段學業質量監測中,我們將上題進行了改編,結果預設難度為0.6,實際難度為0.63,相對于第一階段學業質量監測有了較高匹配度。
改編后的試題如下:
甲、乙、丙是初中化學常見的三種物質,其相互轉化關系如下圖,甲為固態單質,乙、丙為元素組成相同的兩種氣體,乙極易與血液中的血紅蛋白結合。下列說法不正確的是

A.轉化①、②、③可通過化合反應實現
B.轉化④一定是放熱反應
C.轉化②還可以通過置換反應實現
D.丙能產生溫室效應
總之,學業質量監測平臺的使用,使得區域里每一次化學學科的質量監測不再是隨意化、經驗化,而是基于課程標準的科學命題,基于信息系統的精準分析,基于疑難問題的有效解決。
基于質量監測平臺的數據分析、處理與診斷,讓區域質量建設從常規數據通報走向了基于問題改進的品質化管理,對初中化學教研思路的最大改進就是促進了分層教研針對性和強化質量追蹤的精準性的提高。
質量監測平臺的數據分析可以幫助我們對成績相近、問題類似的學校進行歸類,根據學生的實際水平、教師的教學能力開展分層教研,確定具體的教學要求,并且總結和推廣成功經驗。例如,2014年12月16日上午,結合第一階段學業質量監測和2014年中考情況,我們對H校、L校、K校、M校四所學校展開了九年級化學聯片教研暨小班化教學專題研討活動。首先,M校的馬貴飛老師開設了研究課《第七單元復習》,L校中學的王曉麗老師對本節課做了點評,既肯定這是一節成功的復習課,也建議以后教學中要注意加強讀題和審題指導,且在難點突破上要多加考慮。接著,H校、L校、K校、M校四所學校的備課組長就本學期教學現狀和第二階段學業質量監測備考策略這兩個方面做了深度交流,大家互相學習、取長補短。最后,教研員葉菁老師分析了四校第一階段學業質量監測的情況,并結合2014年中考的情況,對教師的教學給予了充分的肯定,并提出具體的建議。本次分層研討活動準備充分、內容豐富、針對性強,解決了同層次學校實際教學中的真實問題。
學業質量監測平臺能夠對學校、班級、個人的學業質量發展變化進行持續跟蹤,為學校的定點、定人、定班的質量追蹤提供了詳實的監測數據,努力推動學校建立基于數據驅動的“監測—分析—改進”教學質量管理的循環機制,并在此基礎上開展有針對性、實效性的校本教研。
在使用質量監測平臺之前,區域性以及校內考試的數據分析通常局限于常規統計和簡單排隊,對教師的教學評價不夠科學、全面。專業性的教研機構普遍缺少對考試數據的深度解讀與精準分析,難以準確定位教學中存在的問題,而教師需要自己人工比對數據,才能知道學生在一段時間內進步或退步的情況,導致教師的教學改進始終局限于個體的經驗覺醒和行動自覺。
通過質量監測平臺的使用我們發現:同樣的分數,學生掌握知識的情況以及學科能力發展可能大相徑庭,所需要采取的后續教學改進策略也是各不相同的。例如,在2013年11月區第一階段學業質量監測中,根據質量監測平臺的數據,我們對各校化學成績分布頻率以及離散程度進行了分析(見表1、表2),從而對學校的“分層輔導,托底推中“工作提出針對性的教學建議。
(1)基于成績分布的診斷分析

表1 化學成績分布頻率與診斷分析
(2)基于離散度程度的診斷分析

表2 化學成績離散程度與診斷分析
受生源的影響,某些學校的化學均分在每次質量監測中都排在末位,但通過質量監測平臺的數據分析,我們發現這些學校教師的教學仍然是有著閃光點的。例如,在2015年1月區第二階段學業質量監測中,我們發現M校和L校兩所學校的化學平均分分別位于全區倒數一、二,見下表3:

表3 M校和L校的線性標準分T
但是,從上表校內七門中考學科的線性標準分T來看,L校化學在校內排第二,M校化學在校內排第三,說明這兩所學校的化學備課組力量還是較強的,應該及時提出表揚,并激勵教師再接再厲,同時引導備課組進行階段性教學的成功經驗的梳理,嘗試總結一些有規律性、成果性的教學舉措。
[1]楊劍春主編.課程標準的教學解析和實施建議:化學(九年級)[M].南京:江蘇教育出版社,2012.
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