网络大数据支撑下的试题分析及改进策略

2017-04-12 18:15杨梅
教学月刊·小学数学 2017年3期
关键词:试题分析改进策略

杨梅

【摘 要】试题分析司空见惯,但如何依托大数据技术进行试题分析?教师可以利用相关教学测评系统,从收集数据、分析数据、反思过程、寻找策略这一系列的行为入手,让试题分析不再是简单地凭感觉下结论,而是用数据说话,从而进行科学、有效的试卷分析。

【关键词】网络大数据 试题分析 改进 策略

试题分析对于小学教师来说是司空见惯的事,大家常规的做法是:统计一下本班考试的平均分、及格率、各分数段人数分布等,然后与同年级的其他班比较一番。这样的常规分析很难全面了解学生掌握知识的水平,发现学生个体间的共性及差异性。随着信息化时代的到来,网络技术的使用日益普遍,网络大数据也逐渐渗透并影响着我们的教育教学行为。因此试题分析也变得不再是简单地凭感觉下结论,而是通过收集与处理数据,进行知识掌握、能力培养等一系列教学效果分析,由此得出定量或定性结果的教学反馈,为教师进行教学调控提供依据。

一、借助大数据,找准分析要点——让“感觉”理性化

根据学校测评重点,我们收集了以下几方面的数据进行分析。

(一)整卷难度分析:在试题命制时,教师会预设期望难度系数,小学一般控制在0.85左右,而收集数据时我们更关注的是实际难度系数,它与学生的实际学业水平有关。通过比较“期望难度”和“实际难度”,可以了解教师对于教材重点的把握是否正确,学生知识掌握的水平是否扎实等等。

比如六年级的某次阶段测试中关于整卷难度与区分度的数据见图1。

从图1可以看出:试题的难度分布与预期的基本吻合,但是,第5个知识题“圆锥体积”区分度高达0.73,“比的应用”区分度则过低,仅有0.05。这些数据的收集对于下一阶段的数据分析有非常大的教学意义。

(二)各题得分分析:系統数据会以表格的形式按小题呈现(见图2)。

从图2能清晰发现,习题1.6与2.3有较多同学得0分,其余习题学生基本得满分,利用所收集到的数据,教师便能有针对性地提取习题内容进行试题分析。

(三)命题质量分析:主要关注试题区分度,网络数据所显示的试题得分情况并不能单一地理解成学生掌握情况,而应该结合试题区分度来分析。若区分度过低,说明试题命制本身存有问题。只有了解了试题区分度,才能充分了解试题质量以及考试结果的信度水平。

二、优化数据分析,聚焦重点问题——让“问题”凸显化

为了能充分发挥所收集的数据的作用,对每一个学生的学习做出正确的诊断,我们重点把握“多数学生答错的问题是哪些”。这样才能使学生的“问题”凸显, 并找出问题的症结所在。究竟是试题本身的设计问题还是学习内容、教学方法的问题,这就需要利用难度、区分度的数据进行分析,如果相关数据都存在合理性的基础上,则需要考虑教学过程或答题格式等因素。

如图1中“圆锥体积”的试题内容如下:

有一个圆锥形谷堆体积为15.7立方米,它的占地面积是15.7平方米,这个谷堆的高是( )米。

从数据图表中发现“期望难度系数”为0.7,“实际难度系数”为0.51,“区分度”为0.73。实际难度略低于期望难度,说明教师对于学生的知识掌握水平了解不全面,区分度0.73表明23%的学生对于该题的解题能力存有问题。其中难度与区分度的数据相对合理,那么问题的症结就该在学习内容上。“已知圆锥体积求高”的逆向思维对于学生来说本就不太简单,更何况还需考虑“三分之一”的关系。分析数据,了解症结,便能在后续教学中加以改进。

再如图2中习题1.6的内容是三年级周长的单元测验题:

摆一个正方形需要4根小棒,若要摆4个正方形,最少需要( )根小棒。

从各题得分数据统计表中得出答题正确率为24%,单道习题的反应用模式数据显示:区分度为0.12,难度为0.36。一般情况下试题区分度低于0.2,难度系数低于0.4,那么试题信度也会随之降低,也就说明该题多数学生答错的原因就在于试题本身的设计问题。

我们通过对数据的分析发现教学中存在的问题,对试题不再是凭感觉去分析,而是用数据说话。

三、善用分析结果,明确反思指向——让“成因”清晰化

每一个网络数据的背后都有着各种各样的原因:命题合理性、知识难度、学生态度等。教师要自觉地把自己的课堂教学实践作为认识对象而进行全面深入的冷静思考和总结,从而进入更优化的教学状态,使学生得到更充分的发展。反思才有“源头活水来”。

之前图1的“圆锥体积”试题,教师已利用数据分析明确其问题存在的原因在于学生逆向解题能力的欠缺,那么反思我们的教学为何没能培养学生这一能力?显然在教学过程中培养学生“列方程”的意识还很淡薄。综观整个小学阶段,从低段的减法、除法到中段的解方程、相遇问题再到高段的面积、体积等都渗透着逆向思维,如若教师在教学中能使学生体会到逆向思维的重要性,并有意识地加以培养,那么在未来的学习中这项能力将会成为学习数学的良好“铺路石”。

我们只有在数据分析的基础上加以细致、冷静的反思,使已有的经验得以积累,成为下一步教学的能力,才能对后续的教学产生积极的影响。

四、借助相关平台,找准有效对策——让“方法”多元化

结合数据分析结果及教学过程反思,有针对性地开展教学对策则是提高教学质量、实现数据加工“增值”的重要途径。那么,如何才能在不增加教师工作压力、不影响学生学习兴趣的基础上实现呢?

(一)人机互动——教育APP辅助

“互联网+教育”的实践表明,它能真正解决老师的痛点。比如:APP能自动批改所有作业、显示完成时间及正确率。此外,学生谁没交作业,交了作业谁做得好,哪个知识点学生错得多,APP都能自动呈现,特别方便。

比如,在教学一年级“20以内加减法”和二年级“乘除法口决”时,教师便可以每天借助相关APP向全体学生布置口算练习。这样既能减轻教师或家长每天批改口算作业的负担,又可以提高工作效率。同时APP还内置闯关比赛、学生pk赛及班群对战功能,寓教于乐,让学生课后的学习作业更加生动、有趣。

再如,高年段的教师、学生和家长可以使用相关APP,其中的错题整理功能可以让学生的再学习热情大幅度提高,给学生分组功能让教师根据学生的学情有针对性地布置作业,对不同学生进行不同的分层练习,并能利用“同类变换”功能对知识点的内容加以巩固。

(二)生生互学——竞争合作小组

通过互联网大数据的分析,收集相同知识点学生掌握情况的分布图,教师便能一目了然地将同质学生组合建立竞争合作小组。

何为竞争合作小组?即在合作学习的基础上引进竞争机制,采取小组竞赛的形式,鼓励小组内成员的合作配合,强调集体荣誉,把合作与竞争统一起来,并尽可能多地给予激励性评价,使每个学生都能获得成功的体验。学生有较强的表现欲望,渴望被老师承认和欣赏。笔者在实际教学中充分考虑到学生的这一特点,通过数据分析情况进行编组,在小组学习上,完成规定测评后颁发“最佳表现个人”和“最佳表现组合”。通过这一系列的措施,提高学生的学习积极性、主动性,从而使数学学习能力得以提升,而这也正是我们所希望的。

(三)亲子共学——微课空间观摩

在教育教学中,微课所讲授的内容呈“点”状、碎片化。这些知识点可以是教材解读、题型精讲、考点归纳,也可以是方法传授、教学经验等技能方面的知识讲解和展示。

在数据分析时,若单道试题的“实际难度系数”非常低时,教师便可以根据该试题制作微课进行讲解,让学生通过反复的学习与观看,掌握解题技巧、化解难点。

比如,在“统计与概率”专项试题中,数据显示“选择题”的题型学生得分较低,那么教师可以把该题型的解题思路制作成微课供学生学习。

再如,五年级“小数除法”列竖式练习中,针对学生对于算理理解存在的问题,同样也能制作“元、角、分”的人民币样图,呈现分一分的动画过程,再与竖式相结合,形成微课。

大数据时代来了,互联网热切地“拥抱”着教育。我们教师应该具有时代感,在牢记数学教学本质的同时,要跟得上时代,积极利用网络资源为我们的教学服务!

(浙江省衢州市柯城区实验小学 324000)

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