基于测评系统的诊断性评价和教学行为改进

摘 要 诊断性评价过程中，基于测评系统大数据进行教学评价分析和教学行为改进是有效教学的重要环节。要发挥诊断性评价对教学的反拨作用，一方面要科学设计评价量表（试题），另一方面要基于数据促进教师通过反思调整教学行为，对学生实施精准的个性化诊断，通过反馈帮助学生提升学习能力。

关键词 诊断性评价；数据分析；个性化反馈；教学行为改进

中图分类号 G633.41

文献标识码 A

文章编号 2095-5995（2022）04-0045-04

一、引言

《普通高中英语课程标准（2017年版）》（以下简称《课程标准》）指出，教师应处理好评价与教、学之间的关系，推动教、学、评一体化实施。^[1]学生日常学习的阶段性评价，亦是教学过程的重要组成部分，应充分发挥其诊断性评价功能，着重考查学生特定时段的学习成效，及时发现其存在的不足。教、学、评一致性的起点是对学生学情的诊断，教师需要通过诊断性评价来了解学生的学情，以便做出适当的教学调整。

随着信息技术在教育领域的普及和推广，测评系统被广泛运用于诊断性评价。基于大数据分析的测评系统是开展科学教学评价的工具，充分发挥该测评系统的评价功能，调动一线教师主动参与并改善教学行为，可以形成以测评数据为核心的“以评促学”模式。^[2]“双减”背景下，教师要在提高课堂教学效率、减轻学生作业负担上下功夫。然而，当前教师在解读和使用测评系统大数据时存在一些问题。例如，教师只关心评价的整体难度系数，只解读“平均分、优秀率、及格率和低分率”等基本指标，只关注学生的最高分或最低分，忽视诊断性评价所反映的学生学科能力情况、个体学习优势和劣势、教师教学行为上的问题以及学生后续学习行为改进等因素。因此，教师有必要研究如何利用测评系统的大数据分析结果，发挥诊断性评价对教学的反拨作用，促进教师反思和调整教学行为，通过对学生实施精准的个性化诊断，帮助学生提升学习能力。

二、基于测评系统的诊断性评价和数据采集策略

基于测评大数据实施精准教学，必须充分认识诊断性评价的目的和意义，研究诊断性评价的工具和功能。要获得反映学习真实情况的阶段性评价数据，笔者认为要做好以下三个方面。

（一）根据课标和教材，确定评价内容

诊断性评价用于课程教学的不同阶段，是依据课程教学目标来命题的标准参照性质的测试。学校教研组应该定期组织教师研究英语课程标准、年段教学目标、教材，明确重点、难点，为诊断性评价命题打下基础。

首先，教师要依据《课程标准》，了解英语学科能力表现指标体系模型，熟悉英语学科能力要素和能力框架，深入研习“学习理解、应用实践、迁移创新”等层级和“感知注意、记忆检索、提取概括、描述阐释、分析论证、整合运用、推理判断、批判评价、创造想象”等维度的具体内容。^[3]命题时，教师应将英语学科核心素养融入英语学科能力指标中，以测评来考查和诊断学生英语学科能力的发展情况。

其次，教师要学习课程分级目标，梳理年级教材结构，确定诊断性评价重点，明确考查范围和内容。以外研版英语教材九年级上册第一模块为例，阶段性教学内容和目标如表1所示。

（二）遵循命题原则，优化评价工具

诊断性评价要遵循命题原则，所命制的试题应符合语言测试学的基本理念和发展方向。命题内容应遵循适纲性、适度性（难度、梯度、区分度、信度和效度）、整体性和规范性原则。^[4]教师应熟悉命制试题的基本流程，在编制试题之前，教师应该通过集体备课的形式，结合阶段教学重难点和学科能力结构框架，拟订命题双向细目表，这有利于克服命题教师在选题、命题、组卷中的主观随意性，保证评价标准的准确性和一致性，控制命题工作的误差。

测试材料的选择是命制试题的一个重要环节，命题者可以从杂志、报刊、网络或语料库中选取素材，以保证命题的质量。命题教师所选取的语篇材料应与学生的生活和学习经验相关，具有真实性、时代性和教育性。^[5]

同时，教师要树立科学的命题理念。阶段性诊断评价要对教学和课程改革起到积极的导向作用，要发挥评价激励学生学习的作用。教师要精细把握试题的难度系数，优化评价工具，从而发挥诊断性评价监控教学过程和反馈教学信息的作用。

（三）科学管理测评，精准采集数据

为了保证诊断性评价的科学性和有效性，教师要确保评价工作的严谨性、客观性和公平性。在主观试题的网络阅卷过程中，要严格参照试题评分标准，统一要求，以双评、甚至三评的方式来降低评分误差。特别是对书面表达题的评分，阅卷教师应采用“内容要点、语法句型、语意结构、书写规范”的维度评分法，确保所采集数据的客观性和有效性。

三、基于测评系统的大数据分析和教学行为改进

陈明选等人构建了基于测评大数据的有效教学框架，其中包括精准把握学习起點、动态组织教学内容、灵活调整教学策略、个性化反馈和推荐个性化学习等重要环节。^[6]因此研读测评数据、梳理共性问题、聚焦疑点难点、精准分析反馈和个性化精准指导是评价之后教学行为改进的核心内容。

（一）研读数据，审视测评结果

诊断性评价后，测评系统会生成学科评价分析报告，该报告涵盖区域、校级、年级和班级的各项相关诊断数据。以Q系统为例，阅卷结束后教师可以获取区域层面的数据报告，得知学科的总体情况、各校之间的数据对比情况及各校在区域中的相对位置。此外，通过研读这些数据，教师还可对比上一个阶段并计算各校学科教学质量的增量情况，从而评判本次评价中学科总体目标和难度值的达成状况。

（二）对照分析，找到各班教学的共性问题

语言学家Hughes（2000）认为，测试是课堂教学的自然延伸，可以为教师和学生提供有用的信息，从而促进教与学。教师根据课程的特定教学目标检测学生的掌握情况，从而有效地制定下一步的教学方案。^[7]通过测评系统，教师可以快速获得全面的诊断性评价的分析数据，从而精准地找到当前阶段教学的共性问题，发现各班乃至各校学生学习上的短板及问题。

（三）聚焦能力，找到学生学习难点和疑点

结合测评系统数据，教师可以梳理教学班级的得分明细表，诊断并发现学生的学科能力缺陷，然后进行试卷评讲课的教学设计，这样就可以做到有的放矢。以S校1班（30人）为例，测评系统自动显示需重点分析的第23小题。在平台上双击该栏目，即可进入该小题的讲评页面，页面显示班级第23小题得分率为40%，12人正确，14人选A，4人选B。该题考查的知识点为“完形填空——辨析形容词last”，对应的学科能力要素为“分析论证——能根据语篇所承载的信息，比较、分析、判断人物或事物之间的关系”。考查点所在的语境和具体语句如下：

由此可以推断，学生在阅读过程中捕捉前后段落中的关联事件和线索的能力较弱（“which wasthree times the value of”是前一段落中所提到的最后一次报价）。教师应重视该小题所反映的学生能力缺陷并积极采取对应的教学改进措施。

（四） 分析反馈数据，优化教学策略

在试卷讲评和分析过程中，教师要让学生了解命题的意图和考点分布，使学生逐步建立结构化的认知。同时，教师需根据评价反馈，通过同类型练习题、变式训练来提高学生运用所学知识解决问题的能力。例如，37和41小题为S校1班学生阅读理解板块的焦点问题，1/3的学生在“提炼作者写作意图”和“提炼文本标题”两个能力维度上存在缺陷（见表2）。

教学策略1——精准分析问题。教师首先要分析学生答题中的困难是在题干、选项的语句理解方面，还是在对全篇文章的整体把握方面。从诊断结果（10人选择C项）来看，学生主要是因“以偏概全”而判断错误。所以教师应帮助学生提升文章主旨概括能力，帮助学生从全文视角和作者立场提升对文章的整体理解能力。

教学策略2——同类题匹配训练。上述分析之后，教师可同步推送类似的阅读题，并以单篇单题的形式进行快速检阅（如图1）。目的是让学生能够以“全文视角和作者立场”来推断分析作者写作意图。

此外，课后巩固练习需捆绑该专项训练，要求学生进行对应的答题分析和反思，促进其形成推理判断力。

（五）注重个体分析，实施精准指导

诊断性评价的反馈过程中应积极鼓励学生参与评价，把测试反馈变为学生自我反思和总结的良机。结合测评数据，学生可以更清晰地了解个人学科能力发展情况。以Q系统为例，评价后学生可以收到个体成绩分析报告。S校1班学生H英语学科成绩处于班级中等水平，其个人知识掌握情况分析表清晰地显示了学生H 当前阶段英语学习的关键问题（见表3）。显然，教师在数据分析的支持下，可以设计并实施精准的、个性化的辅导方案为：加强H学生的听力训练，特别是涉及辨析对话中的人物及关系的听力材料的听力训练；帮助学生熟悉主动语态和被动语态的语法知识并能够判断和运用；提升H学生的语句分析能力，对其着重补充有关宾语从句的连接词和主从句构成的相关训练。

显然，结合诊断性评价数据所分析的辅导策略和教学方向是明确精准的，它有利于教师改进后续教学行为，帮助学生优化学习方法，提升学习能力。

另外，结合个人知识掌握状况雷达图（见图2），学生能够更清晰地认识当前个人的学科学习优势和劣势，反思个人能力塌陷维度，找准下一阶段突破、整改的方向，最终获得能力的全面提升。

四、基于测评系统的诊断性评价和教学应注意的问题

诊断性评价是学生英语学习过程中不可或缺的环节，可以使学校、教师及时了解英语课程标准的执行情况，促进教师改进教学行为，提高教育教学水平，也可以为学生提供自我反思和改进学习的方向。

（一）教学评价量表设计要科学合理，以获得精准的教学反馈

在教学评价中，评价目标和标准的确定、评价内容和方式的选择、评价方案的实施等均应以促进学生的英语学科核心素养发展为指向，应符合学生的心理和认知发展特征。^[8]测评系统具有较强的数据分析功能，教师要充分发挥其诊断评价作用，前提是能设计出科学的评价量表——试题。因此，学校要组织教师对课程标准和教材进行深入研究，同时提高教师的命题素养和命题能力，让教师能够命制高质量的试题。

（二）教、学、评一致性要贯穿整个教学过程，形成合力

基于测评系统大数据的“教、学、评”需要有学情分析的数据，基于学情分析开展教學设计，制定以提升学生学科核心素养为重心的教学目标，设计以教学目标为依据的教学活动和教学评价，才能有效达成教、学、评一致性。^[9]有了测评系统的支持，教、学、评工作才能形成更为一致的合力，形成良性循环。

五、结语

教学是一门综合性的艺术，基于测评系统大数据进行教学评价分析和教学行为改进是有效教学的重要环节。在大数据的支持下，教师的试题评讲应改变“逐题讲解、就题论题、一讲到底”的做法，不断改进教学行为，充分发挥教学评价的诊断、激励、强化功能。同时，学生是学习的主体，也是评价的主体。教师要引导学生分析诊断性评价系统的相关图表和数据信息，帮助他们发现自己所获得的进步和存在的不足，促进他们通过反思优化学习方法，提升学习能力。

（黄雪祥，衢州市柯城区石梁镇中学，浙江 衢州 324000）

参考文献：

[1][8] 中华人民共和国教育部.普通高中英语课程标准（2017年版）[M].北京：人民教育出版社，2018：77-83.

[2] 胡闵爱.基于信息化测评系统的“以评促学”模式的实践和研究[J].教育传播与技术，2020（3）：66-70.

[3][9] 陈新忠，张艳萍.大数据下中学英语教学评一致性的实践[J].教学与管理，2021（25）：65-68.

[4] 鲁子问，夏谷鸣，詹先君.英语试题设计方法与策略[M].北京：现代教育出版社，2011：22-23.

[5] 马建锋.初中英语阶段测试中的问题诊断及建议[J].中小学外语教学（中学篇），2015（11）：43-48.

[6] 陈明选，耿楠.测评大数据支持下的有效教学研究[J].远程教育杂志，2019（3）：95-102.

[7] 董亚男.重视诊断性测试 促进教学反拨作用[J].中小学英语教学与研究，2016（10）：56-60.

责任编辑：毛盼盼