数据驱动型“综合英语（1）”课程形成性评价范式建构

李 筠

引言

作为教师考核评价和课程建设评价的重要参考因素，课程评价方式在课程教学过程和课程建设过程中均占有重要地位。为响应将我国高等教育从外延式发展转向以提升质量为核心的内涵式发展的号召，同时指导英语类专业课程的建设方向，我国本科专业类教学质量标准于2018年颁布实施。根据要求，英语类专业课程在进行课程建设和改革时，需注重课程评价方式改革，引入形成性评价机制，将形成性评价与终结性评价相结合，探索更科学合理的课程评价方式。“综合英语（1）”是英语专业低年级段的核心课程之一，同时作为英语专业与翻译专业必修的一门学科基础课，旨在通过多样的交际活动培养学生的交际能力。建设高阶性“综合英语（1）”课程，必须将传授英语语言基础知识与培养学生的语言运用能力和跨文化交际素养有机融合，更重要的是，在课程改革中，需要进一步探究如何培养学生的思辨能力和创新能力，真正完成该课程的质量革命。黄源深（1998）认为，当前高校英语专业核心课程教学注重对学生进行语言技能的训练，却不关注学生的思维能力培养，导致很多英语专业学生患上了“思辨缺席症”（转引自文秋芳，2012）。这一教学结果将导致英语专业学生的创造力和研究能力低下，综合素质不过关。相应地，“综合英语（1）”课程评价体系改革也应遵循“以学论教”原则，建立新的，更加国际化、多元化，能够反映学生综合素养，强调跨文化交际能力，并注重树立正确文化观和宽广世界观的课程评价范式。

下面以“综合英语（1）”课程为例，探讨如何依照科学合理的评价指标，依托“雨课堂”智慧教学工具，通过对课前、课中、课后各项任务与活动的细化编排与分析，同时借助“雨课堂”大数据的“全景式”记录功能，构建出一套数据驱动的，适用于该课程，并可以逐步向其他英语类专业课程推广的形成性评价体系，以实现培养学生综合创新能力并提高教学质量的目标。

一、研究现状综述

教学评价研究一直是外语教学研究的一个重要方面。在国外，形成性评价方式被广泛应用于教育领域。而在我国，受传统教育和文化理念的影响，形成性评价范式在高等教育教学中的应用范围还不广泛。例如，我国当前英语类专业课程的评价体系依然以终结性评价为主，以期末考试的卷面成绩和平时表现为主要评价依据，强调对阶段性学习成果的测评。随着教育要求日渐明确，越来越多的教师意识到当前传统、单一的测评模式已经不能全面体现学生的实际英语学习水平，并阻碍英语教学质量的提升。所以，在以“信息技术与教育教学深度融合”的理念的指导下，探索并构建融合于“雨课堂”智慧教学模式中的数据驱动型评价范式对于完善英语类专业课程的科学评价体系并提升英语类专业课程教育质量具有重要意义。

我国智慧学习研究起步较晚，总体关注程度不高。目前，我国智慧教育领域的研究热点主要集中在五个方面：智慧教育内涵、特征等理论研究，智慧教育的技术支撑和体系架构研究，智慧学习环境研究，智慧教育课程和智慧教学模式研究，智慧教育的发展战略及对策研究（王米雪、张立国 2017）。可以看出，我国目前对智慧教学过程中与评价性范式相关的研究还较少，尤其是基于“雨课堂”这一智慧教学工具构建数据驱动的英语类专业课程形成性评价模式的研究更是寥寥无几。因此，本研究对国内英语专业类课程形成性评价模式的研究具有一定的借鉴意义。

二、数据驱动型形成性评价概述

形成性评价（formative evaluation）是相对于传统的终结性评价（summative evaluation）而言的。形成性评价的发展基于建构主义学习理论，强调关注学生在学习过程中呈现的学习效果反馈，包括及时掌握学生在学习的各阶段对知识点的掌握程度、课堂表现、考试成绩、主观学习态度和采取的学习策略等方面的状况。形成性评价可以为教师提供有关教学过程的连续反馈，因为形成性评价的具体评价项目和评价数据的获得本身就强调学习信息反馈的连续性。因此，形成性评价方式对于教师进行课后反思并寻求新的教学方案，以及调整教学方法等均具有较高的参考价值。作为一种发展性评价机制，教师在对学生进行学习情况的持续观察和学习信息数据持续收集的过程中，可以使他们从被动接受评价者转变为评价的主体和积极参与者，从而激发其学习动力，同时激励自己找出改进教学方法与提高教学质量的最佳途径。形成性评价具有开放性与灵活性的特点，不仅注重对学生认知能力的评价，也重视对其情感及行为能力的评价（李可贞2017）。“综合英语（1）”课程中针对语言点的认知评价，如词汇、语法部分的评价可以通过传统测试方式来完成。然而，针对学生的跨文化交际能力、思辨能力和学习策略等指标的评价无法通过传统测试得到客观的评价结果。依据智慧教学软件“雨课堂”对课堂教学和学习状况的全方位数据记录，适时在“综合英语（1）”课程教学中依据大数据观测结果引入数据驱动型形成性评价范式，不仅有利于激励学生提高自身的语言能力，还可以帮助他们调整学习策略，养成独立思考的习惯，从而提升语言学习效率。

数据驱动型形成性评价的基础是通过智慧教学软件对教学行为进行全面的数据采集和分析，并将其作为形成性评价的主要参考依据。利用智慧教学工具“雨课堂”可以完成评价体系中的数据驱动型评价指标收集。“雨课堂”是由清华大学在移动互联网与大数据背景下推出的面向高等教育的智慧教学工具，由手机端、桌面电脑端和远程服务器组成。教师在课堂教学环境中引入“雨课堂”智慧教学软件之后，可以直接用手机和电脑完成教学。“雨课堂”的远程服务器则可以完成对教学数据的全方位收集，并在教学结束时及时向教师和学生发送数据。“雨课堂”的功能主要体现在五个方面：幻灯片同步与“不懂”反馈；课堂习题应答系统；“手机课件”推送；“弹幕式”课堂讨论；数据采集与分析（王帅国 2017：26）。假设“综合英语（1）”的课程教学设计遵循“课前—课中—课后”的逻辑进行教学环节设计，则“雨课堂”可以收集并反馈覆盖课前、课中、课后每一个教学环节的数据及分析结果，如学生出勤率及具体进入课堂的时间、课件理解程度、练习完成情况、课前的预习视频观看情况、课后作业完成情况等。王帅国（2017）认为，来自“雨课堂”的数据能够忠实地还原课堂的绝大多数教学过程，而以此为基础进行的数据分析和挖掘则能够辅助教师改进自己的教学过程，辅助学生改进自己的学习过程。因此，“雨课堂”教学软件的引入是实现数据驱动型形成性评价的关键。

三、基于“雨课堂”的数据驱动型形成性评价体系建构

通过“雨课堂”智慧教学工具组织教学活动能够对完整的教学过程进行跟踪监测和实时评估，为教师创建形成性评价范式提供教学大数据的全景式记录。基于“雨课堂”构建的数据驱动型形成性评价范式，首先要求教师钻研教学内容，根据教学重、难点详细规划评价项目，并确定各项评价项目的比例。同时，因为教师基于“雨课堂”可以收集一套形成于“课前—课中—课后”的学习效果反馈数据，所以该数据分析结果可以作为“综合英语（1）”课程平时成绩的主要评价依据。具体操作模式如下页图所示：

基于上图所示模式，“雨课堂”可以完成对于完整教学过程的跟踪监测和数据评估，同时为教师创建形成性评价范式提供教学大数据的全景式记录。构建形成性评价范式的重点在于构成平时成绩的单个项目的组成和设计，因此，“综合英语（1）”课程评价方式改革需要明确平时评价内容中单个项目的内容、评价目的、次数、活动流程和评价标准。任课教师在进行“雨课件”设计和制作时要精心设计平时成绩评价内容与“课前—课中—课后”的教学活动和内容，并细分为若干项、若干层次，例如覆盖课堂表现和测试、课外作业和课外自主学习等不同层面，并将其融入“雨课堂”辅助的具体教学。此外，进行课程形成性考核的改革，还可以将学生参加全国大学生英语竞赛（NECCS），“外研社杯”全国大学生英语演讲、写作和阅读大赛，翻译大赛等学科竞赛的备赛及参赛和获奖情况纳入考核体系。这样，既保证了对学生基本语言技能的考核，又体现了对学生的语用能力、认知能力与情感能力的考核，从而实现了学生人文素养、思辨能力和跨文化交际意识的提高。教师在进行评价项目设置时，评价项目不宜太少，单个项目的比例不能过高。此外，基于语言习得的特性，评价方式改革也不宜完全脱离期中和期末考试，毕竟期末考试代表的终结性评价内容也是构建科学合理的课程评价范式过程中不可忽视的一个部分。改革后的考核形式中，各项考核内容大致分布情况如下表所示：

如上表所示，构建数据驱动型形成性评价范式时针对平时项目的内容设计应在研究班级特点和学生基本情况的基础之上，根据实际情况因地制宜地设计和调整。例如，如果有的班级需要提高语法能力，教师就需要重点设计语法能力评估的评价项目，并提高该项目在评价体系中的比例。这样才能促进学生相应能力的均衡发展，实现以学生为中心的教学改革。

结语

作为英语专业低年级段的核心课程之一，“综合英语（1）”课程所关注的教学内容庞杂，期待提升的学生的能力也相对繁复。通过引入“雨课堂”智慧教学软件，教师获得关于课堂教学和学生学习过程的大数据记录和分析结果，之后可以对授课班级学生的情况进行个性化分析，真正发挥学习效果评价在教学过程中的导向作用，基于数据驱动积极、主动地调整教学内容与方式，最终实现通过与网络技术进行深度融合的评价模式改革来提高英语类专业的教育质量。