大数据思维下对高中学生过程性评价的研究

张蕊

摘 要：新课改背景下，过程性教学评价应运而生，但过程性评价并非摒弃传统的教学评价理念和体系，而是着眼于传统教学评价中的不科学、不合理因素对其进行发展和优化，最终促进学生的全面发展。基于当前高中学生过程性评价中存在的诸多问题，必须灵活融入大数据这一现代信息技术工具，不断提升高中学生过程性评价效果。本论文就以此入手，针对高中学生过程性评价中面临的主要问题进行了简要的分析，并对大数据下过程性评价模式构建进行了详细的研究，仅供参考。

关键词：新课改;大数据思维;高中生;过程性评价

中图分类号：G63          文献标识码：A          文章编号：1673-9132（2022）22-0055-03

DOI：10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2022.22.019

伴随着高中课程改革的不断推进和深化，我国的高中课程改革已经取得了阶段性的成果。在此背景下，选择具有时代性、基础性的课程内容、教学模式、教学评价体系具有十分重要的價值。但就目前高中来说，受到传统教育理念的束缚，高中课堂教学俨然成了“工厂车间”，教师如同流水线的“工人”，学生则是等待被加工的“产品”。在这种教学环境下，高中教学评价也过分关注学生的学习成绩和结果，忽视了学生学习过程中的表现、学习中的发展等，与新课改下的育人理念不相符。因此，在新课改背景下，关注学生的过程性评价，不断提高教学评价质量，已经成为一线教师研究和关注的重点。

一、高中学生过程性评价现状分析

（一）过程性评价重视程度不够

新课改背景下，重视并优化过程性评价已经成为研究的重点。在过程性评价中，教师必须坚持以生为本的教育理念，关注学生在学习过程中的具体表现，并通过各种激励评价促进学生的学习。这些都给教师和高中学校提出了更高的要求，但在调查中发现多数高中学校依然束缚在应试教学理念中并且认为高中教育的主要任务就是培养学生参加高考。学校和教师在对学生进行评价的时候，参考的唯一评价标准就是分数。这种应试下的教学评价模式，致使学校的过程性评价难以落实。

（二）过程性教学评价数据不足

关于过程性评价的内涵，部分教师片面地认为只要将学生平时的作业情况统计下来，并按照一定的比例将其折合到最终的分数中，就完成了过程性评价。但学生的平时作业情况，属于学生的阶段性结果，难以实现学生的过程性评价;还有的教师在开展过程性评价时无法收集大量的教育数据，无法对学生的课堂表现形式、过程进步情况等进行更加全面、科学的衡量，导致过程性教学评价效果不佳。

（三）过程性评价内容不足

过程性评价与传统的终结性教学评价不同，可对学生学习过程中的具体情况进行有效的反馈。由此可见，过程性评价更加关注学生的学习状态、学习方法、学习态度等，并依据评价效果及时调整教师的教学策略。在当前的语文教学评价中，由于课堂时间有限，并且每一个班级中学生的人数比较多，教师根本无法对学生进行一对一的教学考查，在很大程度上制约了过程性教学评价的有效性。

（四）过程性教学评价方式不足

过程性教学评价的内涵，要求教师在开展评价时必须从传统的考试评价方式中解放出来，借助丰富多样的过程性教学评价手段开展，包括：观察记录、面谈采访、问卷调查、问题解决、对话日志、模拟表演、学习档案等。然而在当前的教学评价中考试成绩仍然是主要的评价方式，虽然有的教师增加了课堂表现、平时测试成绩、作业等考核内容，但依然无法将学生学习过程中具体表现精准地反映出来，严重制约了过程性教学评价效果[1]。

（五）过程性教学评价反馈不足

过程性评价更加具有教育性和发展性，旨在通过评价向教师和学生提供反馈信息，使得教师通过教学评价清晰地了解教学中存在的不足，进而对其进行改进和完善。同时，通过过程性评价，学生还可以了解自身在学习中存在的问题，及时地总结经验和教训，进而真正实现教与学的反馈交互。在大数据的背景下，由于缺少技术支持，难以在课堂上实现实时的互动和交流，致使教学评价出现了反馈延时的现象。可以说，在当前的过程性评价中，教师是评价的主体，学生则在这一过程中接受的反馈比较有限，基本上都是通过烦琐地批改、分析等才能实现过程性教学评价。

二、大数据思维下，高中学生过程性评价模式优化路径分析

（一）收集、挖掘数据

大数据的发展为高中教师更好地开展过程性教学评价提供了重要的依据。基于此，高中教师在优化过程性教学评价时，必须灵活运用学校的数据信息采集平台，包括：学习管理系统、教务教学系统、素质拓展系统、心理测评系统等，收集和挖掘学生的相关信息，切实掌握学生的学习状态。通常在对高中学生进行过程性评价的过程中，教师应明确基础数据来源，即课程教学内容、课堂测试成绩、学生在课堂学习中的发言情况、学生课后作业完成情况、学生在日常单元检测中的表现情况等。通过上述渠道挖掘出有价值的学习数据将其录入数据库之后，以便于教师对学生的个体信息、整体信息进行评价，使得教师在有效的反馈中掌握学生的实际情况，并据此调整和优化教学方案。另外，教师通过信息平台收集到的数据信息比较多，呈现出庞杂无序的现象，因此教师必须对这些信息进行科学筛选，或者对不同类别的数据进行换算，针对挖掘出来的数据进行分析和处理，将其作为教学评价的重要依据。具体来说，挖掘学生数据的一般流程为：基础数据采集—数据筛选—数据处理—数据拼接—数据挖掘和转化。也就是说教师在挖掘完数据之后，必须对其进行深入的剖析、转化和提炼，才能将最为原始的数据进行转化，使其成为深层次的数据信息，进而为教学实践提供有价值的信息。

（二）利用大数据，完善过程性教学评价

大数据背景下，教师还应结合具体的数据分析结果从以下几个方面对传统的过程性教学评价模式进行完善和优化。要实现这一点，教师必须做好两件事：（1）对教学内容进行重构，建立知识体系，以恰当的形式呈現出来，全面加强课程资源建设;对教学活动进行重构设计，借助有效的课堂教学活动，唤醒学生的内在求知欲望，强化其学习动机，使得学生在课堂参与中真正实现从“教”为中心到以“学”为中心的转变;对教学评价模式进行重构，更加关注学生课堂上的思维、能力发展，以便于对学生进行过程性评价。（2）在教学评价中，关注学生的学习状态、自主学习密度、学生的课堂参与程度、学生课堂学习达标程度等[2]。

（三）依据数据信息，丰富过程性教学评价形式

大数据背景下，高中教师必须对过程性教学评价形式进行丰富和优化。首先，丰富具体的过程性评价形式。基于核心素养下的教学目标，教师必须从传统的“满堂灌”教学形式中解放出来，引导学生积极参与到课堂中，在深入的课堂互动中加强过程性考核。其次，教师应从传统的教学评价理念中解放出来。以往受到应试教学理念的制约，很多高中教师认为课堂教学时间有限、教学任务繁重等，不愿意花费大量的时间和精力投入数据分析中，致使教学评价效果大打折扣。面对这一现状，教师必须契合新课改下的育人理念，依据数据平台上采集的数据结果对学生进行科学的评价。最后，丰富传统课堂的评价方式。大数据背景下，教师在优化过程性教学评价时，必须在教师评价的基础上尊重学生的主体地位，充分利用教育平台引导学生以小组的形式，结合数据分析结果展开自我评价、互动评价等，确保学生在参与的过程中优化过程性评价效果。

（四）结合大数据平台，完善过程性评价内容

过程性评价内容直接决定了过程性评价效果。在新课程背景下，面对核心素养的要求，教师基于大数据平台在优化过程性评价时，必须对传统的过程性评价内容进行优化和完善。首先，将学生的学习态度、学习习惯等纳入过程性评价内容中。传统的过程性教学评价内容常常局限于学生的考勤、课堂发言情况、作业完成情况等。这种评价内容存在一定的局限性，难以调动学生的积极性，无法充分发挥过程性教学评价的价值，难以帮助学生形成良好的学习习惯。因此，在大数据平台上，教师必须对过程性教学评价内容进行完善和优化，将学生平时学习的状态、学习习惯等都纳入具体的评价内容中。具体来说，可设计花样的签到方式、课堂抢答环节等，还可以通过平台发布预习作业、分析作业等，促使学生在数据平台上形成良好的学习习惯。其次，将学生的学习能力纳入教学评价中。在传统的过程性教学评价模式下，教师常常忽视学生的学习能力。同时，受到传统教学理念和模式的制约，高中课堂束缚在“教师讲、学生听”的被动学习模式下，缺乏思考能力、探索能力、问题解决能力的培养等。基于核心素养下的教学目标，高中教师在结合大数据分析强化过程性评价时，还应将学生的学习能力纳入过程性评价体系中，引导学生在教育平台发送的学习任务中逐渐提高自身的综合学习能力。与此同时，教师可通过教育平台上的数据反馈信息明确学生的学习能力，并将其纳入过程性的教学评价内容中[3]。

（五）基于大数据平台，完善过程性评价标准

在高中过程性评价中，最为困难的就是明确评价标准。唯有结合新课改的要求，制订具有可操作性、客观公正的评价标准，才是保证过程性评价有效开展的关键。为了达到这一目标，可从以下两个方面努力：（1）建立三级评价模式。大数据背景下，应充分发挥教育平台上数据的价值，在教师评价的基础上引导学生在平台上进行自行评阅、小组评阅等，最终形成教师评价、小组评价、学生自我评价的体系，使得过程性教学评价更加具有可操作性。（2）指导学生参与到评价标准的制订中。大数据背景下，教师在制订过程性教学评价体系时，必须尊重学生的主体地位，引导学生积极参与到评价标准的制订中。学生只有参与其中，才能更好地督促自我完成作业、并认真进行评价，最终落实过程性评价的有效性。

（六）基于大数据平台，优化分层评价

新课程标准下，教师在实施教学评价的时候，应坚持“以生为本”的原则，尊重学生的课堂主体地位，明确学生在学习中存在的差异性，结合不同层次、不同个性学生实施差异化的教学评价，旨在实现所有学生知识和技能的全面发展。基于此，在大数据平台下，可借助大数据技术为每一位学生建立电子档案，针对学生在学习过程中的具体表现数据进行全面、客观的记录。同时，还应对学生的学习情况以及思想动态进行及时跟踪、监督和记录。如此，教师在对学生进行评价的时候，可结合大数据下电子档案的数据记录，真正了解每一位学生的学习情况。可以说，大数据平台为教师提供了学生比较真实、个性化的特征，使得教学评价逐渐转变为个体评价，真正落实了新课程下“以人为本”“因材施教”的教育理念，真正提升了过程性评价的有效性。

（七）结合大数据平台，完善过程性教学评价的反馈机制

过程性教学评价的精髓、灵魂就在于过程性评价的考核，借助实施评价模式，对学生课堂学习状况进行实时反馈，挖掘教师在课堂教学中、学生在学习中存在的问题，及时进行调整和优化，最终发挥过程性教学评价的价值。但是在当前教学评价中存在反馈信息明显滞后的现象，包括：学生无法及时查看作业成绩、无法及时了解教师的评价内容等。面对这一现状，必须完善过程性教学评价的反馈机制。具体来说，教师可通过系统平台设置让学生在每次完成课堂活动、作业之后都能够将自己的成绩、教师的评语等显示出来，确保学生在第一时间内了解教学评价的内容;同时，借助教育平台，对教学反馈的时间、次数、关键词等进行记录，最终形成系统化的过程性教学反馈报告，将其作为过程性教学评价的标准;基于过程性教学评价的目的是帮助学生及时发现自己在学习中存在的不足，并加以改正，教育平台还应设置阶段性的问卷调查，引导学生对自己的改进效果进行反思，最终促使学生在有效的反馈中及时发觉自身在学习中存在的不足，并进行针对性的改进[4]。

三、结语

综上所述，教学评价作为教学体系中最为重要的组成部分，在很大程度上影响了课堂教学质量。尤其是在新课程改革背景下，过程性教学评价模式应运而生，更加关注学生学习过程中的表现，适应了学生的全面发展。因此，高中教师在优化教学评价时，必须立足于当前高中过程性教学评价存在的诸多问题，利用信息平台收集和挖掘数据，并围绕数据分析丰富过程性教学评价形式、完善过程性评价内容、完善过程性评价标准、改善过程性评价反馈机制等，不断提升过程性评价的有效性。

参考文献：

[1] 慈兆泓.基于云学档的PVI形成性评价模式的构建[J].哈尔滨学院学报，2021（7）：137.

[2] 秦建增，黎莉，毛燕娜，等.基于大数据和形成性评价理论的课后即时评学评教系统研发与应用[J].中华医学教育探索杂志，2018（3）：254.

[3] 张治.大数据背景下普通高中综合素质评价研究[D].华东师范大学，2017.

[4] 王祖霖.大数据时代学生评价变革研究[D].湖南大学，2016.