陳 井
隨著教育信息化、智能化時代的到來,智能化測評系統作為現代信息技術的代表已經走進教育領域的各個方面。現代信息技術在教育和教學中的應用越來越廣泛,符合深入發展創新教育的需要。當前,某些傳統的初中英語課堂教學模式已經不能滿足教育信息化時代的發展需要及英語教學、學生發展的多方位需求。在這種形勢下,基于智能化測評系統的初中英語課堂精準教學模式應運而生。希沃智能助教系統充分利用互聯網及現代信息技術,通過系統測評、數據分析及答題反饋,最大限度地發揮智能化測評系統對英語教學的輔助作用(曾杰2009)。該新型教學模式不僅符合創新教育的需要,能夠與教師的日常教學過程深度融合,而且可以深入了解每個學生的英語學習情況,真正實現教—學—評一體化,從而在課堂上達到精準教學的目的。
在新課程改革所提倡的教—學—評一體化趨勢下,作為初中英語課堂精準教學實施過程中至關重要的測評環節,是及時反饋課堂教學效果和進一步開展精準教學的依據(王薔、李亮 2019)。因此,在教學測評中做到全面、準確、及時、高效的信息反饋對當下初中英語教學發揮舉足輕重的作用(黃志紅2009)。
但是,初中英語課堂精準教學的實施現狀是,作為檢驗課堂教學效果的測評環節已經成為一個讓教師非常頭疼的問題。首先,從客觀原因來說,目前學校普遍班級人數眾多,教學任務重,在教學工作之余,采取高頻度的教學測試檢驗日常教學效果,試卷的批改及后續的成績統計、數據分析等工作將占用教師課后大量的時間和精力,可能導致大部分教師無暇顧及,難以落實和完成。其次,從技術層面來說,傳統的手工試卷批改模式不僅耗時費力,而且在后續的成績統計及數據分析上相對簡單和片面,很難精準反映每個學生的具體學習問題,難以實現有針對性的教學過程(陸靜 2008)。比如,目前大多數教師在手工改完試卷后,采用Excel表格對學生的考試成績進行登記、排名次、統計成績區間等,更細致的教師會手工逐一統計每個學生的小題得分情況及試卷每道小題的細分情況。此種成績統計和數據分析方式雖然可以了解學生大致的測評情況,但并不能了解教師任教班級之間的測試情況對比、各種題型之間的錯誤率對比、各分數段之間的學生人數對比,以及每個學生具體的答題錯誤情況等更全面、詳細的測試反饋信息,使教學測評對日常教學的反饋和指導作用很難得到真正意義的實現,達不到初中英語課堂精準教學的目的(曾杰2009)。
基于智能化測評系統的初中英語精準教學能夠改變英語教學現狀,從解決初中英語教學測評中存在的問題和弊端出發,讓課堂教學更精準和有針對性,滿足學生個性化的學習需求。下面從希沃智能助教系統的智能測評功能、即時數據分析功能及答題情況反饋功能進行全面闡述。
對全年級教學測評的成績進行數據分析,希沃智能助教系統有其獨特的優勢,如圖1—4所示,希沃智能助教系統能夠采用各種形式的數據分析表,如拼圖、柱狀圖或線性圖的模式對全年級教學測評的成績數據進行全面、詳細的分析。通過數據分析能夠快速得出班級的最高/最低分、及格率、優秀率等數據,還能通過圖片直觀、清晰地看到各分數段整體人數情況、班級數據對比情況、各題型答題情況及低分試題的統計情況。根據這些數據,教師能夠有針對性地指導學生,精準定位,最大限度地實現教學測評對日常教學的反饋和指導作用,達到傳統人工操作遠遠達不到的效率和高度。

圖1:成績總覽

圖2:成績分布

圖3:成績對比

圖4:成績區間
從希沃智能助教系統中可以看到試卷測試中各題型(語法選擇、完形填空、閱讀理解、閱讀填空、單詞拼寫、完成句子、書面表達)的年級得分及班級得分情況(如圖5、圖6)。另外,從圖7可以得知試卷中每個小題的得分情況,有針對性地了解學生的知識掌握情況,從而根據數據對其進行查漏補缺,進一步實現教學測評對日常教學的反饋和指導意義。

圖5:閱讀理解題型得分情況

圖6:書面表達題型得分情況

圖7:各小題得分情況
通過圖8可以得知某一錯誤率很高的小題的班級答題情況,包括該題的得分率、錯誤人數、哪幾個學生做錯等。根據這些數據,教師可以對做錯該題的學生進行相應知識的個別輔助及提升,從而達到初中英語課堂精準教學的目的。

圖8:各小題答題情況
為了進一步驗證希沃智能助教系統利用其教學測評和反饋上的功能優勢對初中英語課堂實施精準教學及提升學生考試成績的可行性,選取廣東省某中學八年級兩個自然班3班和4班作為研究對象,4班為實驗班,3班為對照班。研究者于2020年9月來到學校工作,從八年級上學期開始接手并擔任這兩個班級的英語教師。在教學過程中逐漸了解到,這兩個班級的學生情況和英語學習現狀有很多共同點,如總體英語基礎較薄弱、班內學生英語水平參差不齊、男女生比例相當、兩極分化嚴重等。橫向比較,4班相對3班整體上英語基礎較好,中等生和優等生占一定的比例,班級的英語學習氛圍和興趣濃厚,且學生習慣在英語學習上展開思考和探索。兩個班的學生情況和英語學習特點非常有利于本次實驗活動的開展且極具可比性。具體見表1:

表1:兩個班級學生基本情況調查表
在七年級期末英語區統考中,3班的英語考試成績相對4班有一定的優勢。實驗前,兩個班剛剛步入八年級,為了符合實驗研究的需要,在八年級整個學年的英語教學過程中,對4班的學生充分利用智能化測評系統——希沃智能助教系統在教學測評和反饋上的功能優勢,采用課堂教學加及時測評及反饋指導的精準教學模式;對3班的學生依然沿用以教師講授為主、學生練習為輔的傳統教學模式。下面,通過實驗過程比較兩個班級學生英語課堂的學習效果,從實驗班與對照班學生該學年考試測評數據的分析對比中得出實驗結論。
1.實驗前測數據對比結論
在實驗前,為了考查實驗班和對照班學生的英語學習能力,研究者在2021年9月新學期初對兩個班級開展了一次英語摸底測驗,所使用的試題是廣東省廣州市荔灣區2019—2020年八年級上學期期末統考英語試卷,該試題按照最新的廣東省廣州市中考英語筆試考試的命題要求編制,共7個題型,滿分90分。7個題型分別是語法選擇、完形填空、閱讀理解、閱讀填空、語篇填空、完成句子和書面表達,分值分別為15分、10分、30分、5分、5分、10分和15分,總分90分。研究者對這兩個班學生的摸底考試成績進行了分析,借助SPSS 20.0進行了獨立樣本t檢驗,所得結論如下(見表2):

表2:實驗前測兩個班級總成績的獨立樣本t檢驗
對實驗班和對照班的英語摸底測試成績進行獨立樣本t檢驗后,可以得出兩個班級的考試成績沒有顯著性差異(t=-1.324,P=0.195),從成績平均值來看,實驗班考試成績的均值為49.70分,對照班考試成績的均值為48.52分。由此可以得出結論:在新學期英語摸底測試中,3班的英語考試成績與4班的考試成績非常接近,差距甚微。
2.實驗后測數據對比結論
在2021年7月,實驗完成時,研究者利用廣東省某中學八年級期末英語考試的契機對實驗班和對照班進行了實驗后測。測試采用的試題為廣東省廣州市荔灣區2020—2021學年八年級下學期期末英語統考試卷,該試卷仍然是按照最新的廣東省廣州市中考英語筆試考試的題型要求編制,總分90分。考試結束后,研究者將實驗班和對照班的英語期末考試成績得分進行了數據分析,借助SPSS 20.0進行了獨立樣本t檢驗,旨在對本學期運用智能化測評系統——希沃智能助教系統有效開展教學測評及課堂精準教學后兩個班級英語考試成績的變化情況進行對比分析,驗證智能化測評系統利用其教學測評和反饋上的功能優勢對初中英語課堂實施精準教學及提升學生英語成績的可行性。所得結論如下(見表3):

表3:實驗后測兩個班級總成績的獨立樣本t檢驗
從表3可以看出,經過實驗,在學期末荔灣區八年級下學期期末英語統考中,實驗班考試成績的均值為51.09分,對照班考試成績的均值為39.14分。可見,經過整個學年運用智能化測評系統——希沃智能助教系統有效開展教學測評及課堂精準教學實驗,實驗班八年級下學期期末英語統考考試成績均分遠遠高于對照班。把學生的成績輸入統計軟件SPSS 20.0進行分析,可以得出t=2.684,P=0.010,存在顯著性差異,說明經過一個學期的實驗,實驗班與對照班的后測成績存在顯著性差異,但與前測時對照班英語考試成績與實驗班差距甚微不同的是,此次后測實驗班英語考試成績的均值遠遠高于對照班。因此,該實驗研究充分證明了運用智能化測評系統——希沃智能助教系統開展初中英語課堂精準教學在提高學生考試成績上的顯著優勢及該教學模式的科學性和有效性。
3.實驗前、后測數據對比結論
由于實驗班和對照班的選取方式為整群抽樣,為了進一步驗證經過實驗處理的前、后測的實驗結果有無變化,研究者對實驗班和對照班的前、后測成績的均值作了進一步比較。具體結果見表4:

表4:實驗班和對照班英語考試成績增長表
從表4可以看出,經過配對后,實驗班英語成績的增長幅度比對照班的增長幅度多10.77個單位。經過八年級上學期開學摸底考試和八年級下學期期末區統考的實驗前、后測比較,由于八年級下學期期末區統考考試難度加大,對照班后測考試成績比前測退步了9.38個單元,而實驗班反而提升了1.39個單位,這更有力地證明了希沃智能助教系統利用其教學測評和反饋上的功能優勢對初中英語課堂實施精準教學后提升學生英語成績的可行性和有效性。
研究發現,相對傳統的英語課堂教學模式,希沃智能助教系統能夠通過對整個年級或班級開展教學測評后詳細、完善的數據分析,以及對學生的答題情況進行反饋,從而即時、精準地分析每個學生英語學習過程中存在的具體問題,并從學生的具體問題出發,在課堂上開展有針對性的教育教學活動,進而達到精準教學的目的。該教學模式不僅成功實現了初中英語教—學—評一體化,而且有效提高了學生的英語考試成績,其課程教學的科學性和有效性非常具有說服力,符合當下教育信息化和創新教育的時代發展需要。