大數據支持下的走班制教學質量評價

■天津市天津中學 賈永金

隨著互聯網的快速發展，人類已悄然進入大數據時代。大數據也給教育帶來巨大的變革。

當下，在新高考改革下，教學要滿足學生的個性化選擇，最好的方式就是實行選課走班制。采用選課走班制，就要有與之相匹配的教學評價方式。教育大數據的發展，實現了教育過程的數字化，為我們探索新的教學評價方式提供了可能。

首先我們來了解大數據，大數據又稱巨量資料，信息社會里，各種信息都可稱為數據。數據信息可以劃分為兩大類：一類能夠用數據或統一的結構加以表示，我們稱之為結構化數據，如數字、符號；而另一類無法用數字或統一的結構表示，如文本、圖像、聲音、網頁等，我們稱之為非結構化數據。生活中產生的原始信息數據，絕大多數是非結構性數據。為了便于分析，提高數據分析的效率，常常把非結構性數據信息，部分轉化為結構性數據信息，從中發現問題，尋找規律。然后再回到原始的信息數據中，把發現的問題和規律，回歸到原始數據背景中對照，分析問題和規律的特殊性，達到應用全數據分析和解決問題的效果。

利用全數據的一般過程：收集數據，轉化數據，分析數據。下面以教學數據為例來說明。

一、收集數據

教學過程中的信息都應該收集，包括學生的作業，學生作答的試卷，教師的教案，以及師生活動的視頻等。

二、轉換為可用數字表示的結構性數據

在原始的非結構性數據上，加載上結構性數據的特征，例如考試命題時，教師根據學段需要學生學會的知識點框架匹配具體試題，賦予每道題具體的分數，這樣每道題就有了帶數字特征的知識點信息，從而把試卷的部分信息就轉化成了具有數字特征的結構性數據。

三、數據的統計與分析

（一）介紹幾種解讀數據的方法

1.確定學生在全體中的相對位置。

常見的方法有三種：

（1）名次法：利用考試的實際分數排名，結合總人數，確定學生的相對位置。

（2）等級法：例如天津新高考改革的錄取計分方案（高考3+3模式）。

（3）標準分法

①含義：越大，學生成績之間差距越大，兩極分化越大；越小，學生成績越集中在平均分附近，學生兩極分化越小。

②標準分它符合正態分布，函數圖像如圖：

每個學生的實際分數都可以換算為標準分Z，Z的范圍為-4≤Z≤4，每一個Z的值都有一個對應的百分比。

2.確定學生對知識的掌握程度。

正答率=。通常及格率，就是正答率為60%，對知識掌握了60%的程度。

（二）科學解讀數據

1.學生層面

（1）利用常模參照（增量參照）判斷自己各科和總分在群體中的位置。

（2）確定自己對知識的掌握程度。

通過解讀數據化的學習過程，學生可以明確奮斗方向，制定合理的學習目標，科學調整學習策略，做出合理的生涯規劃。

2.教師層面

（1）判斷班集體在群體中的位置。

（2）確定班集體對知識的掌握程度。

教師通過解讀數據化的教學過程，了解學生的行為起點，明確教學改進方向，確定教學補救基點，合理制定教學方案，科學選擇教學策略。實現因材施教，成就學生夢想。

3.學校層面

（1）選課走班制下，對原始平均分差值的解讀。

選課走班制下的班級，不再會有學生程度相近的平行班級，各班的學生程度不再相同，考試時，班與班的平均分差距多少合理呢？再有，平均分的差值受到試題難易程度的影響，不同考試，差值無法固定。

由數理統計原理知道，兩個班級的平均分的差距由兩方面組成。一方面，主要由學生的智力因素決定的內因引起的，這是很難改變的；另一方面，主要由學生的學習狀態、應試技巧、教師的投入程度等外部因素引起的，通過師生的努力是可以改變的。

通過判斷內外因差距，合理地引導師生奮斗目標和努力方向，高效地為師生的工作和學習服務。

（2）有利判斷全校各班各科均衡發展情況。

學校通過解讀數據化的師生教與學的過程，合理引導學生發展的方向，提高教師管理工作的科學性，適時監管教育目標和教育質量，強化過程管理，實現教育公平從機會公平向過程公平轉變，力爭實現教育的公平公正。

分析數據的目標不是為了評價，是為了更好地為教學服務。不能唯數據論，要讓數據聯系實際，分析數據產生的深層原因，才能作出科學合理的判斷。