基于核心素养构建高中信息技术学业水平合格性考试质量分析框架

罗志卿 陈思雄

【摘 要】文章基于核心素养探索普通高中信息技术学科学业水平合格性考试质量分析框架主要包括考试情况分析、试题特点分析、学业质量分析、合理性建议四个部分。重点围绕题型结构、知识结构、能力结构、素养结构、情境素材等五个维度分析试题特点，从必备知识、关键能力、学科素养考查等三个角度开展学业质量分析。最后提出深入学校调研、加强学习交流等途径来完善分析框架。

【关键词】核心素养 质量分析框架 学业水平合格性考试 信息技术

【中图分类号】G40    【文献标识码】A  【文章编号】1002-3275（2023）22-32-04

高中学业水平合格性考试作为衡量高中毕业生在本学科是否达到合格要求的大规模参照性考试，要依照课程标准的核心素养测评框架开展考试命题和质量分析，实现教、学、评的统一。本研究主要分析高中信息技术学业水平考试试题（以下简称学考试题）是否符合《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》（以下简称课程标准）的要求，考试质量分析是否能有效地引导教学，为各级部门提供决策参考，为改进命题提供依据。通过调研，收集各地市、各学校对当前学考试题质量分析的意见及建议，对比现行评价体系，借鉴先实行合格性考试的省份的质量分析，依照课程标准构建基于核心素养的学业水平合格性考试质量分析框架。

一、信息技术学科核心素养的界定

（一）学科核心素养水平划分及其表现

课程标准全面凝练了学科核心素养，包括信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四个维度。每个维度学科核心素养的水平划分为预备级、水平1、水平2、水平3四个水平，明确学科核心素养的内涵及表现形式，如信息意识的具体表现为对信息的敏感度及对信息价值的判断力。

（二）学科核心素养与课程标准的关系

高中信息技术课程目标为全面提升全体高中学生的信息素养，课程标准明确了核心素养的维度、教材编写的依据、测评的依据。核心素养贯穿于课程标准中的知识内容、学业要求、学业质量水平等部分，核心素养是衡量课程目标、学生信息素养培养达成度的具体依据。

二、现行学业水平合格性考试评价体系分析

在实施新一轮课程改革前，部分省份的学考试题侧重基础知识、基本技能的考查，弱化解决问题能力的考查；注重知识识记、软件基本操作等单一知识点的考查，缺乏綜合性、开放性、情境性的试题，评分标准单一，未能较好地评价不同层次学生的能力水平。现行学业水平合格性考试评价体系存在一定的不足，主要体现为以下三个方面：

（一）评价体系指标不全面，核心素养未能较好地体现

现行评价体系指标主要为题型结构、知识结构分析，围绕课程结构、题型题组、知识内容分析，缺少能力结构、情境素材、素养结构分析。评价体系指标不够全面，未能较好地分析学科核心素养的达成情况。

（二）数据分析纵深度不够，问题成因分析不够具体

现行数据分析侧重于考生人数、平均分、各等第分数、优秀率、及格率等指标，对相关试题数据分析局限于应答数据的列举，缺乏横向和纵向的对比分析，未能较好地利用测量学相关知识开展分析，对问题成因分析不够具体。

（三）指导性建议不够明确，引导教学的效果不够明显

评价体系指标不全面，对问题及其成因的分析不够具体，导致对教育行政部门、学校、教师等群体提出的建议不够明确，未能较好地引起上述主体对考试的重视，引导教学的效果不够明显。

三、基于核心素养的学业水平合格性考试质量分析框架的构建

（一）框架构建的原则与依据

基于各级教育行政部门、学校、教师等不同主体对质量分析报告的需求，本着科学性、实用性、指导性、可操作性等原则，依照课程标准中核心素养测评框架的测评依据、测评试题的关键维度、核心素养的内涵及表现形式等内容，构建基于核心素养的学业水平合格性考试质量分析框架。

（二）核心素养在考试质量分析框架中的地位与作用

课程评价的目标主要包括判断学生的信息技术学科核心素养等级水平，引导信息技术课程教学转向发展学生的学科核心素养，提升信息技术课程的学习效果。核心素养贯穿于教学、测评的整个过程，测评围绕知识内容、情境、学业质量水平而命题，其目的是检测学生核心素养的水平。为此，试题评价必须围绕核心素养而开展，围绕核心素养构建质量分析框架，分析学生是否具备相关学科核心素养，是否达成课程目标。［1］

（三）基于核心素养的考试质量分析框架的具体构成

综合分析现行学业水平合格性考试评价体系的不足，在开展充分调查研究的基础上，依照课程标准核心素养测评框架的要求，探索基于核心素养的普通高中学业水平合格性考试质量分析框架，主要包括考试情况分析、试题特点分析、学业质量分析、合理性建议等内容。

1．考试情况分析

考试情况分析应该包括考生人数、考生分数、考试相关指标等。考生人数的基本分析包括报考人数、实考人数、缺考人数、合格人数等数据；考生分数的基本分析包括平均分、众数、中位数、下四分位数、上四分位数、最高分、最高分人数、最低分、最低分人数、满分人数、0分人数、合格分人数等；考试相关指标的基本分析包括试卷的试题难度、标准差、信度、效度等。省级质量分析一般要呈现省级、市级、县级、学校等区域的数据以及对比数据，通常以表格或者图形等方式呈现。数据的对比分析既要对各区域的数据进行横向比较，分析出各区域学业质量的差异，又要对近年考试数据进行纵向对比，分析出数据变化的规律及其原因。

2．试题特点分析

学考试题注重对学生基本知识技能和问题解决能力的考查，试题的关键维度包括学科素养、情境、知识等。试题特点分析将从题型结构、知识结构、能力结构、情境素材、素养结构五个方面进行，并将这五个方面作为一级分类，每个一级分类再细分为若干个二级分类。例如将题型结构的一级分类项目分为选择题、非选择题两个二级分类，分析字段主要有题号、满分、满分人数、平均分、得分率、难度、区分度、标准差等。为能够更直观地呈现统计数据，可以制订统一的分析表，对一级、二级分类项目进行相关数据统计，如表1所示。

第一，题型结构分析。当前大部分省份学考试题笔试时间为60分钟，试题满分为100分，各省的题型有所不同，如某省学考试题的题型分为单项选择题、非选择题两大类，单项选择题分值为70分，非选择题分值为30分。

基于数据统计表统计出相关数据，通过与样题对比，分析题型、小题数、均分、难度等是否与样题一致，区分度、标准差是否符合要求。

第二，知识结构分析。学考试题注重全面考查学生学习的广度和知识覆盖面，通过开展知识结构分析来检验试题所考查的知识覆盖面，围绕各内容主题对应的知识内容及其认知水平展开分析。将必修1、必修2的内容按照主题进行分类，分为数据与信息、数据处理与应用、算法与程序实现、信息社会特征、信息系统组成与应用、信息安全与责任等6个主题内容。参照表1制订分析表，统计各主题内容试题的分值及占比，对比分析试题中各主题内容与课程标准各主题内容的知识点占比的一致性，对比分析各主题内容的得分率、难度等相关数据。

在对知识内容进行分析的基础上，对各知识内容的认知水平进行分析，包括了解、理解、运用三个认知水平层次。分析各主题内容、整卷对应的认知水平层次的分值占比与课程标准的一致性，如是否存在理解层次试题比例偏高、应用层次试题比例偏低的情况。

第三，能力结构分析。学考试题主要考查学生的信息素养和在信息化环境下的学习能力，包括基本知识、基本技能、解决问题的能力三项学科能力。分类统计出各部分试题对应的能力结构，参照表1制订分析表，统计各能力结构模块对应的相关数据，分析各能力结构对应的试题、分值及占比。对试题各能力结构的数据进行客观分析，开展合理评价，进一步通过应答数据分析考生的能力水平，引导教师重视对信息技术基本知识、技能的教学，注重学生解决问题能力的培养。

第四，情境素材分析。学考试题的情境素材主要包括个人、公共、学科、人文等四个层面，为此将个人、公共、学科、人文作为情境素材分析的二级分类。首先厘清情境素材分类的内涵和实例，逐一分类统计各小题对应的情境素材类型。其次参照表1制订分析表，统计各情境素材结构模块对应的相关数据，分析各情境素材对应的试题、分值、占比等数据。最后针对得分率较低的试题，要深入分析其情境素材与试题的难易程度是否一致，即简单素材对应容易题，一般素材对应中等难度题，复杂素材对应较难题。还要分析试题的情境是否联系学生日常生活，是否能有效地引导考生应答。

第五，素养结构分析。学考试题主要体现信息技术学科核心素养，将四个核心素养维度作为分析的二级分类，明确学科核心素养水平划分的内涵与表现形式，理解各素养水平划分与描述。对照试题对应的知识、能力、情境考查的分析，参照素养水平划分与描述，分类统计各小题对应的核心素养维度及水平。参照表1制订分析表，统计各维度核心素养的相关数据，分析试题所考查的学科核心素养是否全面，四个素养维度对应的分值是否悬殊，同一素养维度的水平层次是否存在倾斜某个水平而忽略其他水平的考查。

3．学业质量分析

为更好地引导教学，应该根据应答数据开展必备知识、关键能力、学科素养考查的学业质量分析。学业质量分析包含基本情况分析、典型试题分析，必备知识、关键能力、学科素养考查的学业质量分析的结构、方法基本一致，现以必备知识考查的学业质量分析为例进行具体说明。

第一，基本情况分析。确定分类模块的一级分类、二级分类，制订对应试题得分统计表。为更好地分析各层次学生的学业质量水平，本文根据考生分数分布情况，参照等级性考试的划分标准，将考生的得分率划分为1～5档，统计各知识主题内容对应的题组的相关数据，分析各知识主题内容的得分情况，如某省学考试题必备知识对应题组及得分统计表（见表2）。

从表2数据可以看出，该省学生在数据处理与应用、信息社会特征、信息系统组成与应用模块的得分率较高，在数据与信息、算法与程序实现模块的得分率较低。在分析调研中发现数据与信息的试题偏难，且该省较多学校对算法与程序的教学不够重视，教学效果不明显。对此，建议教师要更重视算法与程序的教学，充分利用情境和实例来授课，利用算法与流程图分析问题，提升课堂效率。另外，命题者应进一步改进命题，降低数据与信息模块的试题难度。

第二，典型试题分析。此环节应选取2～3道较有代表性的试题进行分析，本文以某省学考试题第3题为例进行说明。

3.录制一段时长为10秒、量化位数为16位、采样频率为50kHz、未经压缩的单声道音频，则该音频所占的存储容量约为（  ）。

A. 1MB   B. 10MB   C. 16MB   D. 50MB

答案：A

各档次考生应答数据如表3所示。

选项选答率曲线如图1所示。

难度曲线图与区分度曲线图分别如图2、图3所示。

本题考查的知识为数据与信息中的数据编码的基本方式，内容要求为知道数据编码的基本方式，认知水平为了解层次，本题的设计难度应为容易题，难度应该在0.80以上。根据考生的应答数据，平均分为0.62分，实测难度为0.31，1档层次考生的平均得分仅为1.13分，难度为0.57，试题区分度较好。通过分析，大部分学生对数据编码的基本方式不了解，说明考生的实际水平与课程标准的要求存在较大的差距。

以此类推，完成必备知识2～3道试题的分析，完成关键能力、学科素养考查的学业质量分析的基本情况分析、典型试题分析。

4．合理性建议

对考试情况、试题特点、学业质量进行分析后，要对分析过程中发现的问题进行归纳、总结、提炼，找出共性的问题，如某区域学业水平不均衡、某知识模块得分率较低，等等。针对存在的问题，要通过纵向和横向的数据对比分析原因，探讨解决问题的办法。一是要向各级教育行政部门提出建议，加强教学指导及质量监控等工作，注重质量分析报告的发布及使用效果等；二是要向学校及教师提出建议，促使学校进一步重视学业水平考试，从学科发展和当前教育教学存在的问题等方面提出解決问题的措施，从更新教学理念、创新教学模式、探索新的教学方法等方面提出建议；三是要向命题团队提出改进命题的建议，反馈试题存在的不足及改进方法。

四、结论

（一）研究成果的应用与意义

在构建基于核心素养的学业水平合格性考试质量分析框架的基础上，将其应用于2022年某省信息技术学科学业水平合格性考试质量分析，根据分析框架科学准确、实事求是地展开分析，试题基本符合课程标准及样卷的要求。通过对比分析，发现教学存在的一些问题，并提出合理性建议，有效引起地方、学校对学业水平合格性考试的重视，在配足配齐专任教师、配备相关设备设施、开足课时的前提下，引导教师改进教学策略，提升教学质量。相关部门根据数据分析，有针对性地对薄弱学校开展实地调研、质量监测等工作。并通过分析试题的亮点和找出部分试题存在的问题，为改善及提升命题质量提供更多依据。

（二）研究的局限与展望

研究虽然取得一定的成效，但是也存在一些问题，需要进一步深入学校调研、加强学习交流，优化及完善质量分析报告。

1．深入学校调研，强化引导教学的功能

针对质量分析发现的问题，应进一步深入实地对相关学校开展办学历史、学生来源、教师队伍、设备设施等方面的调研，找出问题存在的原因，提出解决问题的意见及建议，进一步引起地方、学校、教师对学业水平合格性考试的重视，强化分析报告引导教学的功能。

2．加强学习交流，提升分析报告的质量

为提升分析报告质量和影响力，要进一步加强对课程标准、考试分析评价策略及方法的学习。同时，各地要加强合作交流，各省级考试部门要搭建平台，定期组织分析团队与先进行课程改革的省份开展交流活动，学习先进的经验做法，探讨优化的措施和办法，提升学考试题分析报告的质量及影响力。

【参考文献】

［1］钟建业．高中信息技术学业水平合格性考试的实践研究［J］．中国信息技术教育，2019（12）：18-20.