大數據驅動下的作業管理

石眉

摘要：文章以大數據驅動下的作業管理為研究切口，基于點陣筆技術在作業管理中的初步運用，探討在新的形勢下作業管理的有效方法，探究大數據驅動的作業管理的意義和價值，從而促進作業設計的優化和作業質量的提高，進一步發揮評價結果對提高教學質量的引領和促進作用。

關鍵詞：作業管理作業設計作業評價

2021年3月，教育部等六部委印發《義務教育質量評價指南》，指出科學合理的評價體系對全面提高義務教育質量的重要性。同年4月，教育部辦公廳下發的《關于加強義務教育學校作業管理的通知》中列出了對于作業設計的具體要求。同年5月，中央全面深化改革委員會第十九次會議審議通過了《關于進一步減輕義務教育階段學生作業負擔和校外培訓負擔的意見》（以下簡稱《意見》）。《意見》中進一步明確提出要提高作業設計質量。一系列文件的出臺使得作業管理的重要性得到了空前的關注。

作業是教與學的重要組成部分，它有助于學生鞏固課堂所學，也對指導學生和教師后一階段的學習和教學起著重要的指導作用。作業管理涵蓋作業設計、作業批改、作業質量分析與反饋等方面。在目前的實際教學中，教師對于作業的設計關注度不足，機械性作業較多，學生作業任務重、質量低、效益差的現象較為普遍。同時，由于作業數量、學生人數、教學時間、教師精力、有效技術輔助缺乏等客觀條件的存在，作業診斷功能發揮不足，作業管理機制不夠健全。針對此現狀和問題，教育部提出依托“互聯網+教育”大平臺的觀點。如何能在落實“雙減”的前提下，真正做到減而有效、量減質提？筆者認為應以全面落實教育質量評價指標為契機，并通過信息化的手段，優化教學過程，提升教與學效率，加強過程跟蹤評價，基于評價數據反饋實現因材施教。開展大數據下的作業管理研究是時代的需求，也是教師和學生的共同需求。本文將以某App點陣筆技術在作業管理中的運用為例，探討作業管理的有效方式。

一、使用基本流程

點陣筆技術在不改變師生紙筆作答習慣的前提下，通過“點陣技術+AI人工智能+大數據分析”等前沿科技，為學校提供大數據驅動下因材施教的整體解決方案。

在教師布置作業前，學校教研組集體研制各學段作業設計標準，包括難度和作業時長等，并圍繞單元、課時目標，聚焦教材內容，提煉核心詞匯、語法、語篇等語言知識和文化知識，按照課程標準的具體要求，進行作業節點設計。作業設計結束后，平臺發布作業節點和相應要求。學生可以選擇使用點陣筆完成作業，點陣筆可以記錄學生作答數據。教師使用點陣筆批改作業，點陣筆將識別教師批改痕跡，形成教師批改數據及分析報告。學生、教師、教研組長和校長均能查看各角色對應的數據分析報告。教師在數據分析的基礎上開展數據驅動的作業設計教研活動，從而發現作業設計中的亮點和不足，進一步提升作業設計水平。

二、智能場景應用

（一）構建校本題庫

目前大部分的紙筆作業試題來源主要為課本自帶練習和教輔資料中的習題。此類習題都需要教師進行篩選甚至二次修改，才能滿足課時教學需求和學習需求。而且每個學校都有自己的校情和學情，構建本校專屬的“校本題庫”，可以有效提升學校的作業管理水平。

在搭建和優化校本題庫的過程中，點陣筆后臺技術團隊會與本校教研專家團隊協同，基于新課標標簽體系，包括教材分類標簽、知識分類標簽、能力分層標簽，聯系本校教學實際，推進內容體系標準化，構建本地化知識圖譜和高質量資源庫。

（二）規范過程管理

此技術對于作業過程的管理主要體現在兩個方面：學生對完成作業過程的自我管理以及學校對于教師布置和批改作業的規范管理。

首先，學生使用點陣筆完成作業，點陣筆收集學生作業完成的過程性數據，這既有助于學生對作業效率的整體把握和后期作業完成的規劃，也對有助于學生及時發現學習中的難點，從而進行目的明確的后續自學活動。其次，教師作業布置和批改的相關數據，如作業布置的數量，作業批改的形式和批改完成率等也將實時行程數據分析提交教研組長和學校相關管理人員進行監測。同時使用點陣筆批改作業能實現客觀題自動批改，從而節約教師時間，提高批改效率。

（三）精準分析反饋

在學生完成作業和教師批改作業的同時，后臺將同步生成多維數據并向學生、教師和教學管理者發送，以便開展及時而準確的分析和反饋。在教師報告中教師可以看到學生的詳細作答情況，并生成學習習慣分析（審題習慣、書寫速度）和學生指數分析（作業時長、專注性等）。同時數據將自動匯總每道題的全班錯誤情況和完整答題情況，教師在整體掌握本次作業情況的同時可以逐題查看每一題目的學生作答情況，實現個性化的作業指導。教師既能同步查看對每個人的批改結果，時刻掌握學生表現，也能夠展示班級內每個同學的作業。這一過程實現了及時反饋與系統反饋并舉，共性反饋和個性反饋同步的效果。在校區報告中教學管理者可對作業時長是否滿足“雙減”政策的時長要求、綜合作業效率、有效做題時間、做題中斷次數等因素進行評價分析。基于大數據的分析將為教師后期教學行為的設計和調整，教學管理者后續措施的制定和實施提供科學的依據。

四、意義價值體現

（一）形成科學的教育質量觀

教育質量的本質是學生的全面發展，是知識和能力的統一。基于大數據的作業管理，可以對學生進行基于數據的過程性評價，豐富學生的評價維度。對于教師而言，作業不僅僅是評價學生的工具，更是教師改進教學，提升教研能力的標尺，有利于教師形成科學的教育質量觀。

（二）助力教育優質均衡發展

基于全面的作業數據，幫助教學管理者生成教師畫像和學生畫像，從而幫助其客觀了解教學質量現狀與發展趨勢，實時監測教育短板，驅動教育質量提升;客觀了解師資現狀與發展趨勢，從而加快教育均衡、公平發展，提升政府基于大數據驅動教育均衡發展的能力。

（三）推動因材施教規模發生

大數據分析保證了每一項教學資源都有相對應的使用群體，如通過數據分析，為每一道題目進行難度以及知識點的適配，可以保證每一個學生都能匹配到合適的教學資源以及試題資源，且可以通過常態化數據監測實現對異常事項或指標進行預警和干預，讓“大規模的因材施教”成為現實。

（四）促進教育教學質量提升

在大數據的助推下，教學者以數據分析替代模糊經驗，用數據驅動教學。他們能快速掌握學生不同學情，基于多維學情分析應用，開展多角色、多維度、立體化的數據分析，從而更好地了解學生的認知起點和學習風格，確定課堂教學的內容和方法，并對班級內學生的目標進行分類、分層，精選教學資源，精深備課，精準上課，提升教學教研質量。

參考文獻：

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[2]郭元祥，王秋妮.增值評價研究的知識圖譜與前景展望[J].教育測量與評價，2021（7）.

責任編輯：黃大燦