大數據賦能評價，促進教育優質均衡發展

馬麗娟|北京市八一學校

中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》中強調：“改進結果評價，強化過程評價，探索增值評價，健全綜合評價”。隨著基礎教育改革向縱深推進，評價改革的重要性越發凸顯。多年來，北京市八一學校在校長沈軍的帶領下，持續優化教育評價，基于評價結果改進教學方式，讓教師的教從基于“經驗”轉向基于“證據”，同時從原有的終結性評價轉向過程性評價，并積極探索增值評價，為打造品質教育、推進教育的優質均衡發展而努力。

發揮大數據優勢，為評價提供科學依據

教育數字化時代，大數據分析技術不僅有助于評估階段性教學質量，檢測教學目標的達成情況，還能為試題命制、教學方式改進等提供大量基礎信息。為了獲取更為科學準確的數據，避免形成“信息孤島”，學校使用大數據分析平臺全面而動態地分析學生的考試、作業、體育運動等數據，自動生成各類可視化圖表，通過多維度的數據關聯，將數據轉化為“證據”，進而持續優化管理、教學和學生學習。學校根據自身實際，參考海淀區的大數據樣本分析，完善評價全流程。既有利用集中和差異分析，預測發展態勢的整體評估，又有深入的橫縱數據關聯，聚焦學科、學生的個別分析。如抽絲剝繭般找到教學中的真問題，促進教學改進。

以數據評價改進教學，促進學校教育優質均衡

一是關注差異數據，優質均衡發展。為更好掌握各年級、各班級的發展情況，學校教學管理層通過同比、環比標準化考試中成績的發展態勢，在縱向追蹤與數據積累的過程中分析各班級教師教學中的優勢與不足。同時，通過學科正態分布圖、小提琴圖、班級和學生的標準差等數據圖表，來分析差異情況，及時找到出現分化的主要原因，監控教學均衡發展情況。二是做好聚類分析，聚焦關鍵問題。聚焦小提琴圖分布形態及其過程線人數變化，對不同能力水平的學生群體進行定位，鎖定需重點關注的人群。另外，聚焦桑基圖中產生的群體性變化，結合考試題目深入分析，考查不同組別學生的答題情況，找到學生在核心知識學習中的薄弱點、增長點，給予針對性指導，提升整體教學效果。

以過程評價助力減負增效，促進學生健康成長

持續追蹤數據，關注個體發展。作為一所十二年一貫制學校，八一學校著眼學生的長遠發展，努力做好學生的數據積累和追蹤，并據此指導學生的全面均衡發展，引領其開展生涯規劃。

“雙減”政策實施后，學校更加關注作業的統籌管理，積極開展智慧作業研究。通過建立作業庫來提升作業的有效性、發展性，利用掃描儀、作業機等硬件設備采集學情，通過K-Means聚類算法進行學情畫像的自動分層和動態更新，而智能引擎則向學生科學推送分層作業，從而實現減量提質、以評促學。

智慧體育課則利用可穿戴設備實時采集和監測學生在運動過程中的心率、消耗卡路里等量化的過程性數據，并進行大數據分析。如此，為學生建立全面的體質健康成長檔案，讓體育課教學可量化，教師據此科學指導學生離校后的鍛煉，促進學生全面發展。

以增值評價助力機制改革，發揮評價導向性作用

增值評價是對學生學業成就進行一段時間追蹤后所設計的評價，能夠根據相對精準、詳盡的數據識別并描述學生的實際情況，成為教育者發現問題、改進問題的起點。

在積極投身評價機制改革的研究中，八一學校不斷轉變評價視角，從關注絕對結果轉向關注相對進步，強調學生進步的幅度、肯定教師的付出。目前學校正在探索“簡易增值評價”模型，實現對學生個體動態評價和跨學科的增量評價。為幫助教育者更好地進行數據分析、數據關聯，學校還積極提升教師隊伍的整體數據分析能力，力求使評價更科學、更有效。

大數據賦能評價的根本目的是讓技術與教學深度融合，最終服務于教育教學。學校將反思已有實踐，持續探索“評價”這一教育改革關鍵環節，壓實主體責任，助力教育優質均衡發展。