一生一档·对症施策：基于大数据挖掘的区域教学改进

刘亚男

摘要辽宁省鞍山市铁东区探索通过大数据采集与分析手段，改进学校管理及教学评价方式，建立科学的区域教育质量评价体系。通过引进数据分析平台系统，构建个性化学生数据档案，从学校、教师、教研员、区域教育管理部门等多层面进行精细化分析，开展学业质量增值性评价，实现对教学质量及时有效的监测、诊断和反馈，形成了“教学→监测→分析→改进”的良性循环系统。

关键词区域教育质量提升；区域教学改进；数据分析平台；大数据挖掘；数据档案；增值性评价

中图分类号G63

文献标识码B

文章编号1002-2384（2019）02-0030-04

当前，随着大数据技术的应用，“以证据为本”的教育政策研究与决策、学校教学组织与实施越来越受到重视。用数据来检视和引导我们的行为，来支撑或引领教育改革和教学改进，可以有效地“对症施策”，减少盲目和折腾。

辽宁省鞍山市铁东区地处中心城区，区域内有多所颇有影响力的初级中学，教育教学质量一直居于全市领先地位，但不可否认的是各学校之间存在较大差异。为了更好地体现绿色发展的理念，提升教育内涵，促进区域教育高位均衡发展，近年来，我们以区域性学业质量全面提升为目标，引进数据分析平台系统，开展基于证据的学情分析，为学生提供个性化的学习内容和课程资源，进而量身定制学习策略和学习方法，促进了学生的个性化发展；通过大数据采集与分析手段，开展学业质量增值性评价，促进学校管理及教师教学评价改进，建立科学的区域教育质量评价体系，取得了一定成效。

一、“一生一档”，构建个性化学生数据档案

我们首先通过数据的收集与数据库的建立，搭建了区域教育质量监测的数据平台。

其一，引入数据分析平台，实现即时统计和动态监测。我们于2014年引进了数据分析平台系统，以实现对学生学业质量的静态统计分析和动态趋势监测。系统通过挖掘采集、即时统计、精细化分析，可以直观呈现学生的学习数据，进行个人学业水平定向分析和长期跟踪，有助于我们随时了解学生的学习状况，获得有针对性的有效的学业质量反馈信息。

其二，实行网络阅卷，建立学生学业质量数据库。我们定期对全区初中学生进行学业质量监测，通过网络阅卷采集数据，根据双向细目表进行知识点匹配，形成分析平台的数据资源。与传统的阅卷方式相比，网络阅卷因为拥有严格的质量控制、科学的评卷手段和完善的统计分析系统，其优势非常明显。阅卷结束后，我们将考试数据进行处理，导入数据分析平台系统，建构起学生学业质量数据库。

其三，开展增量分析，形成学生发展数据链。我们将入学水平测试的结果作为基线，建立学生初中入学水平数据库，再和每年跟踪监测的数据进行对比，以此来跟踪学生在这三年里在各自学校中得到了怎样的发展，对学生进行学业水平增量分析与评价，从而帮助学生实现个性化学习。也就是说，从进入初中那天起，每位学生都会拥有一个编码，通过统一的信息代码系统，与数据建立一一对应关系，真正实现了“一生一档”，这样就可以为每个学生的发展建立完整的数据链，从而准确、科学、系统、全面地记录每一位学生的发展轨迹。

近年来，我们出台了《初中学生入学水平测试方案》《中小学学业水平评价实施方案》《初中学生学业质量跟踪监测方案》，利用基线测试、学业水平跟踪监测及影响学生学习相关因素的调查等渠道，获取学生的各種基本数据。四年来，我们积累了大量翔实科学的数据，实现了让评价与教学同行，让评价为改进教学服务。

二、精细化分析，让教与学的改进“有理有据”

我们从学校、教师、教研员、区域教育管理部门等多层面，对学生的基础数据进行深度挖掘、精细化分析，实现对教学质量及时有效的监测、诊断和反馈，从而让教与学的改进都更加科学高效。

1 . 制作分析报告，为学校管理提供精准建议

自2015年起，每年9月初七年级新生入学，我们会对该届新生进行小学阶段学业水平检测，并作为初中起点的基线测试，每届学生七年级下学期、八年级下学期、九年级上下学期，均有全区统一的质量跟踪监测和网络阅卷。测试后，由专业评价人员根据数据制作区域分析报告、各学校分析报告，然后根据分析报告对基层学校的教学管理者进行分析报告解读培训，再由他们根据本校情况进行相关的质量分析。学校可通过多次监测数据，分析学校的优势与不足，以及各项指标的具体情况，然后形成学校改进报告，并制订切实可行的整改计划。

例如：我们通过对2018届毕业生基线测试与中考的数据统计，比较各学校ABCD四个层级（ABCD是按成绩区分区域内学生的学习程度，每个层级为本届学生总数的25%，从A到D按照由高到低的顺序排列）学习不同程度学生总体变化情况，目的在于关注各学校全体学生经过三年在校学习的发展变化趋势，关注点为两极分化程度及学校关注全体学生情况。如表1所示，我们可以从中看出，作为一所区域强校，学校1在中考中尖子生表现突出，但A、B、C层级比例均有下降，D级比例上升，且幅度较大，这就提醒该校在注重抓尖子生的同时要关注全体学生，防止出现两极分化情况。学校3则表现为A级比例提升，D级比例降低，且幅度较大，说明该校学生总体发展趋势较好，面向全体学生的教育效果较好。这样的数据分析，不仅为基层学校有的放矢改进教育教学提供了精准建议，也为区教育局客观严谨地评价各学校办学质量提供了有力依据。

2. 开展教学诊断，为学生学习提供个性化方案

每次测试之后，教师可以通过查看数据分析平台系统提供的数据，下载系统生成的班级、学生个人分析报告，及时发现其所教班级在区域及年级段中的实际状态，多角度分析班级学生的学业水平和学生发展情况，精准掌握所教班级学情；可以通过知识点雷达图显示学生各学科知识点掌握状况，随时了解教学目标的达成度，从而有的放矢，及时查漏补缺，制定有针对性的教学策略。

图1、2、3就显示了某个班级在某次学业质量测试中的基本情况。例如：教师可以利用“五率分布”分析该班平均分、及格率情况；利用“分数段分布”（见图1）分析该班各分数段人数与学校平均水平的差异，分析影响班级成绩的主要原因，明晰自己在接下来的教学中要关注哪一部分学生；利用“得分率”（见图2）分析发现弱势题目；利用雷达图（见图3）找到具体知识点教学的薄弱环节。此外，教师还可以根据Z分数（同“标准分”，可以准确地刻画一个分数在一批分数中的相对位置）动态趋势跟踪监测学生，重点关注相对位置呈下降趋势以及成绩波动较大的学生。

此外，我们还可以根据对影響学生学习相关因素的调查，借助数据分析平台系统，在学业质量分析的基础上进一步整合学生品德发展、兴趣特长等数据和信息，对较大范围内的多种数据进行解读，评估学生的学习兴趣和学业进展，并预测未来可能的表现，同时发现学生潜在的问题，使教师和学校能根据学生不同的学业水平和个性发展需求提供个性化的学习方案。

3. 形成学科分析报告，为教师教学提供改进依据

学校管理者、教研员能够通过试卷分析或学业质量水平跟踪，精确分析教学质量的现状和变化趋势，有效监测教师的教学质量改善状况，及时进行教学反思和教学评价。每次测试后，教研员依据调研数据撰写学科分析报告，发现学科教学中的突出问题，然后有针对性地开发课堂观察量表，运用量表组织听评课活动，通过分析课堂教学中教师教的行为或学生学的行为，向教师提出改进教学方式的可操作的意见和建议，并且通过同课异构、反复磨课、跟踪调研、小课题研究等方式，提高全体教师的教学水平。各学校也会结合校情，围绕主题开展具体研究，真正促进每一位教师的教学改进。

从区域层面来说，将多次监测结果的各项指标细化分析，特别是在学科知识点的分析方面，通过细化学生、学校在知识点方面的表现，可以了解每一所学校在教学中存在的具体问题，同时发现某些学校的一些好的教学经验，从而为教研员的区域教研、学校的校本教研提供依据。

与此同时，在大规模教学调查和数据解读的基础上，区教育局和区教师进修学校制定了相应的制度，建立了科学的区域教育质量评价体系，为教学改进提供保障，促进教师主动改进教学，形成了“教学→监测→分析→改进”的良性循环系统。

三、系统化管理，形成科学客观、动态多维的数据资源

为了更好地发挥数据分析平台系统的作用，我们会根据使用情况随时更新调整，从资源的浏览与搜索、数据采集、资源导入、账号审核、项目管理、知识点匹配、平台调适等方面进行系统化的资源管理，为基于证据的教育教学评价提供科学客观的数据资源。

其一，资源建设。资源建设主要体现在项目管理方面，特别是知识树系统和报表管理资源建设上。知识树系统建设是由监测工具制作人根据每次监测的内容细化每道考题的知识点，然后导入数据分析平台系统，不断完善每个学科的知识体系，这样就保障了监测数据与知识点相匹配，保障了精细化的分析。报表管理建设是指根据每次监测的质量分析情况，评价中心的专业管理人员根据分析反馈进一步完善调整报表项目，以保证基于证据得到最有效的信息，从对应的知识点、难易程度、解答思路等学情分析和学生需求出发，为其设计合适的学习材料。四年来，我们的区域数据分析平台系统收纳了初中三个年级所有科目上千个知识点，形成了客观、动态、多维度的数据资源，可以为区域教育教学质量评价提供形式多样的选择。

其二，数据管理。从学生初中入学起，系统就按要求为其设立一个标准的编码，学生初中阶段所有的成绩都汇入这个编码中，建立起完善的学生学业水平档案，可以随时浏览、搜索需要的数据。这些数据不但能对学生的学习情况进行跟踪，还能对其身心发展状况进行纵向和横向的比较，有力地保障了教师对学生整体状况的掌握，更能帮助教师了解不同学生的不同需求。当然这些数据含有隐私性，为了保障数据的安全和学生的个人隐私权，我们严格划定读取权限，每学期更新一次，进行分层管理，从而在最大限度发挥数据作用的同时保障数据的安全。

经过几年的实践，我们也发现了一些值得思考的问题。比如：如何增强教师运用数据解决问题的主动性？如何提升使用者的专业技术水平？如何进一步完善数据分析平台系统，让数据分析更好地为学生全面发展服务，满足为学生个体提供诊断报告的需求？等等。此外，在基于数据的教学改进探索中，我们必须警惕信息与技术的误用和滥用，以及大数据的隐性威胁，如个人隐私、课业负担、学习者的学习压力等。

（编辑 谢 凡）