教育大數據環境下區域高中教學質量檢測的探索研究

[摘 要] 在教育大數據環境下進行區域高中教學質量檢測的探索，不僅意味著關于教學質量的檢測有了新的手段，同時也意味著教學質量檢測會面臨著更新的結果. 區域高中教學質量檢測思路可以是：先借助大數據對區域內數學教學的相應數據進行分析，充分發揮數據的驗證功能與預測功能;然后借助這些結果優化后續的高中教學質量檢測，從而實現大數據分析與區域高中教學質量檢測的完整閉環. 在方式優化上可以遵循這樣的思路：通過整合具體教學內容或考試要點，利用大數據技術處理區域內學生關于相應內容與考點的答題情況，然后圍繞多個要素進行統計與分析;根據統計與分析的結果，判斷學生在解決問題時所經歷的思維過程，并據此提出相應的教學質量檢測建議和教學改進建議.

[關鍵詞] 高中數學;教育大數據;區域;教學質量;檢測

基金項目：池州市教育科學研究課題“教育大數據環境下區域高中教學質量檢測的探索研究”（JK2023046）.

作者簡介：胡勝宏（1976—），本科學歷，中學高級教師，從事高中數學教學與研究工作. 曾獲池州市首屆骨干教師、池州市第三屆教壇新星、池州市先進教育工作者、胡勝宏名校長工作室主持人等稱號.

新高考的到來，意味著關于高中教學質量的檢測面臨著新的課題. 教學質量的檢測本質上是一種評價. 評價作為教育的“指揮棒”，具有觀念引導、問題診斷、路徑糾偏和指導改進等重要作用，直接影響甚至決定著教師如何育學生、學校如何辦教育、政府如何管教育、社會如何評教育[1]. 在綜合考慮這些影響因素的同時，還必須重視教學質量檢測對學生學習的重要性，特別是對于一線教師來說，將教學質量檢測與具體學科教學相結合，由于其直接相關性，往往能更顯著地體現其意義. 當然，一線教師若能拓寬視野，超越日常教學的局限，將目光投向更廣闊的學科領域，不僅能夠顯著擴展自身的教學視野，還能深化對教學質量及其檢測機制的理解.

當前社會正處于信息時代，人工智能和大數據的興起構建了一個關于教育的大數據環境. 在教育大數據環境下進行區域高中教學質量檢測的探索，不僅意味著關于教學質量的檢測有了新的手段，同時也意味著教學質量檢測會面臨著更新的結果. 這自然表明教學理念和教學策略必須相應地進行調整. 下面以人教A版高中數學教材的運用為例，談談筆者在本課題研究中的淺顯收獲.

教育大數據環境創新區域高中教學質量檢測的思路

縱觀教學手段的發展，不難發現，信息技術的每一次變革，都能在教育領域找到其相應的應用. 對于一線教師來說，教學質量檢測是一個既熟悉又陌生的領域：說其熟悉，是因為教學質量檢測伴隨著日常教學，特別是由學校層面組織的考試，實際上構成了教學質量檢測的關鍵部分;說其陌生，是因為教學質量檢測往往依賴于經驗，通常僅依據學生的分數及其初步處理的結果，例如最高分、最低分、平均分、優秀率等數據進行. 隨著算法時代的到來，量化分析教育質量已成為評價教育質量的關鍵技術. 通過利用面向教育的大數據，并構建相應的環境背景，對高中教學質量進行檢測成了一個有效的途徑. 當然，這也是一個新生事物，在研究與實踐的過程中難免會遇到各種問題. 例如，許多研究專注于構建和反思教育質量的量化方法，較少涉及針對方法論的完整思考與建構. 面對這樣的情形，在教育大數據環境下，要想有效創新區域高中教學質量檢測思路，關鍵在于，在評價過程中，通過分析質量概念的確定性、數量性、比較性以及可分解性特征，探討對教學質量進行量化分析的可能性. 同時，作為以“為人發展”而存在的評價活動，未來教學質量量化方法論應基于教育立場從“由人”評價向“為人”評價轉變，并在此基礎上對其實現路徑進行人本性重構[2].

對于高中數學學科教學而言，這也就意味著相關的研究要做兩個基礎性的工作：一是要借助大數據創造出可以服務于區域高中教學質量檢測的環境;二是要在教育大環境背景下，面向高中數學教學質量的檢測形成新的思路. 在實踐和研究的過程中，一旦這兩個基礎性工作得以完成，相應的區域高中教學質量檢測的思路可以是：先借助大數據對區域內數學教學的相應數據進行分析，充分發揮數據的驗證功能與預測功能，既關注大數據處理過程中展現出來的宏觀規律，同時也關注不同層次學生所展現出來的數學學習能力;然后借助這些結果優化后續的高中教學質量檢測，從而實現大數據分析與區域高中教學質量檢測的完整閉環.

例如，在一項信度較高的考試結束后，收集特定區域的數學質量檢測數據. 通過分析整體平均分、各學校平均分、各班級平均分，以及最高分和尖子生（通常指前5%的學生）的平均分等指標，得出相應的數據結果. 在可能的情況下，將這些數據與先前的數據進行對比，以評估檢測內容與學生能力的匹配程度，即檢測工具的有效性. 這樣，我們就能對區域學生的答題情況和檢測工具有一個準確的理解. 實踐表明，將此類數據處理結果以及得出來的結論運用于后續的教學質量檢測，對于檢測工具的優化以及日常教學的改進具有積極影響.

教育大數據環境優化區域高中教學質量檢測的方式

在優化區域高中教學質量檢測的過程中，選擇大數據與數學學科作為研究對象具有其獨特的優勢：首先，大數據原本是信息技術領域的專業術語，通常指的是那些無法在限定時間內使用傳統軟件工具捕捉、管理和處理的數據集合. 對大數據的分析和處理，需要采用新的處理模式，以便賦予其更強大的決策支持、洞察力和流程優化能力，從而應對海量、高速增長和多樣化的信息資產. 通常認為，大數據具有大量、高速、多樣、低價值密度、真實性等特點[3]. 其次，數學是一門基礎學科，它有效反映著學生的學習興趣、智力水平、能力和學習品質等多個方面. 對一定區域內數學學科的教學質量進行檢測與方法優化，具有重要的代表意義. 當教師以研究者的身份來面對這一課題時，很重要的一個抓手就是借助教育大數據，來營造出區域高中教學質量檢測的新環境，然后在此基礎上優化教學質量檢測的方式.

通過實踐研究可以發現，教育大數據環境下高中數學教學質量的檢測，在方式優化上可以遵循這樣的思路：通過整合具體教學內容或考試要點，利用大數據技術處理區域內學生關于相應內容與考點的答題情況，然后圍繞整體平均分、各學校平均分、各班級平均分，以及最高分和尖子生的平均分等諸多要素進行統計與分析;根據統計與分析的結果，判斷學生在解決問題時所經歷的思維過程，并據此提出相應的教學質量檢測建議和教學改進建議.

例如，記S為數列{a}的前n項和，設“甲：{a}為等差數列”“乙：

為等差數列”，則（ ）

A. 甲是乙的充分條件但不是必要條件

B. 甲是乙的必要條件但不是充分條件

C. 甲是乙的充要條件

D. 甲既不是乙的充分條件也不是乙的必要條件

該題目的核心考點在于數列的函數特性，旨在考察學生在解答過程中能否運用恰當的策略，即利用等差數列與一次函數及二次函數之間的聯系來求解問題. 借助大數據對特定區域內學生的得分情況進行分析，結果發現，對于排名前40%的學生，他們的答題正確率通常較高;而總分排名前5%的學生，其得分率幾乎達到100%. 然而，對于其他學生，大數據分析顯示的統計結果與預期的檢測目標存在顯著差異. 例如，部分學生無法通過邏輯推理來建立充分條件與必要條件的判斷關系. 那么，為什么會出現這樣的情形呢？在實踐研究的過程中，針對部分學生個體實施了多種形式的調查研究. 研究結果顯示，近20%的學生在將充分條件、必要條件與題目所提供的信息進行匹配時，出現了問題. 具體來說，學生在理解甲是乙的充分條件、必要條件還是充要條件時，其邏輯關系在思維中并不明確.

在這些發現的基礎上，可以在設計新的測量工具時進行相應的優化. 例如，可以將問題設計成問答題或證明題的形式，引導學生去證明甲是乙的充要條件. 事實證明，當學生面臨需要證明的結論時，他們更傾向于激活相關的知識，并構建更為嚴謹的邏輯推理鏈條. 當然，這里需要注意的另一個問題是，不同的測量工具在不同的時段往往起著不同的作用，上述例題出現在高考試卷中是合適的，而改編后的測量工具通常適用于學生剛剛學習等差數列之后，用以檢驗他們對等差數列概念的深入理解. 這樣的結論是本課題研究的成果之一，其對教師的教學質量檢測工具選擇與優化有著長遠的影響.

具體而言，當借助教育大數據對特定區域內高中數學教學質量檢測進行深度研究之后，所獲得的諸多見解通常能夠讓教師在后續的教學和研究活動中，在設計試卷的過程中，展現出更為明確的研究和檢測工具意識. 在這一意識的推動下，教師通過反復進行教學質量和檢測工具的研究與改進，能提高他們設計試題和試卷的專業能力. 因此，他們將從經驗性的“出試卷”提升到專業性的“制定教學質量檢測工具”. 這顯然不僅僅是名稱的差異，其所體現的是教師在教學質量檢測過程中所展現的專業性，證明了對教學質量的檢測正逐步從依賴經驗轉向專業化. 這對于專業的教學質量檢測者以及一線教師而言，都具有深遠的積極影響.

教育大數據環境完善區域高中教學質量檢測的評價

教學質量檢測是面向學生的，對于區域高中教學質量檢測的研究很大程度上又是面向一線教師或專業研究者的，這里涉及評價問題. 顯然，這里的評價就要超越科學取向的教育質量評價，就需要保持對教育目的的本原性追問，堅持以學生發展為根本立場[4]. 于是也就可以面向區域高中教學質量檢測提出相應的問題：怎樣的教學質量檢測才是科學的？怎樣的教學質量檢測才能夠體現從“由人”評價向“為人”評價的轉變？回答這些問題本質上是對教學質量檢測過程的審視. 區域高中教學質量的檢測意味著大量的樣本存在，要從中尋找到規律性，并且對日常教學產生積極的指導作用——僅憑傳統的研究手段是不夠的，大數據所發揮的支撐作用是不可替代的.

教育大數據環境不是一個抽象的概念，在具體運用大數據時，涉及大數據的采集與分析，而這離不開信息技術手段及其相應應用軟件的支撐. 從專業的角度來看，可能還涉及一些平臺架構的設計與搭建. 即便在數學學科領域，也需要集思廣益，在一定范圍內共同合作，以構建起教育大數據環境下的區域高中教學質量檢測評價體系.

當然，從日常教學指導的角度來看，評價的著力點還應當放在數據的精準分析以及教學路徑優化與學生管理優化上. 此處，教師可以教學地圖為抓手，借助大數據研究的成果來精準把握班級的整體狀況，進而明確針對不同學生的教學重點. 在對學生進行管理時，可以精細化管理為抓手，利用大數據研究的成果來構建明確的精細化管理策略，確保管理措施精準無誤、落實到位. 如果能夠將大數據研究的成果與具體的教學活動聯系在一起，實際上就找到了面向教學實際的質量檢測評價著力點. 經過筆者深入的研究與實踐，發現制定學科教學地圖和實施學生的精細管理，均能為教學質量檢測提供有效的反饋機制，進而構建起一套完善的評價體系.

總體而言，面向高中數學學科的區域高中教學質量檢測能夠發揮以點帶面的作用，使教師能夠對教育大數據環境產生深刻的了解. 這種研究結合了理論與實踐，不僅能夠幫助教師在日常教學中運用專業的理論知識來增強實踐智慧，而且對于培養學生的應試技能和面向未來的必備素養都具有重要的積極影響.

參考文獻：

[1] 黃軍山. 評價改革“四個轉變”引導教育質量全面提升：基于湖南省長沙市教育質量綜合評價改革實踐[J]. 新課程評論，2023（12）：24-29.

[2] 唐懿瀅，陳曉珊，譚維智. 從“由人”到“為人”：教育質量評價中質量量化方法論的本質回歸與實現路徑[J]. 現代教育技術，2023，33（10）：24-30.

[3] 楊超，王樂奕. 大數據背景下高中生環境教育及案例研究[J]. 環境教育，2023（5）：66-67.

[4] 杜明峰. 教育質量評價的科學取向及其倫理反思[J]. 教育發展研究，2022，42（6）：65-70+77.