利用大数据优化高中教学评价：问题检视、价值意蕴与实践路径

摘要：大数据赋能高中教学评价，推动传统教育评价向数据支持的精准化方向发展。大数据使高中教学评价在成绩分析、教学反馈、教学改进等多方面精准推动，科学施策进行有效教学干预，促进学校教学评价从“唯分数”“唯知识”“唯升学率”的实践误区中走出来。学校可以将教学评价体系与校本心理测评体系、学生综合素质评价体系整合为学生综合评价体系，并通过构建灵活的评价机制及评价保障体系等，实现大数据与高中教学评价相融合。

关键词：大数据；教学评价；评价体系；评价机制

2021年12月，教育部印发《普通高中学校办学质量评价指南》（以下简称《指南》），对普通高中学校办学质量评价提出了新的要求和具体标准。《指南》作为普通高中高质量发展的路标，推动普通高中逐步建立与“五育融合”相适应的培养体系、管理体系和评价体系。丹东市第四中学（以下简称“学校”）围绕《指南》的基本要求，充分利用大数据赋能教育教学，对原有教育评价体系进行专业化改造，并构建以学生发展为旨趣的综合评价体系，以及多方参与的评价机制和评价保障体系，打造具有校本特色的学习评价方式。

一、问题检视：传统教学评价存在的实践误区

（一）以分数为中心的教学评价导致方向偏移

以分数为中心的教学评价模式依靠其直观、简便的数字化呈现方式在传统高中教学评价模式中占据重要地位。其基于分数视角的简单教学评价方式，误导教师、家长、学生仅关注与己相关的分数、名次，形成了只要分数高、成绩好、名次靠前即可的评价观；不过，难以通過孤立的数值完整反映整个教育教学过程中教师的创新点、学生的增长点、教学的生成点。“唯分数”的评价模式容易导致学校走向“重结果、轻过程”的误区。

（二）以知识为中心的教学评价导致双向增负

在知识为本位逐步向素养本位转变的过程中，以课时为基本单位，以知识点掌握情况作为评判教学质量的评价模式仍具有一定市场。这就导致教师在教学中更加关注与学科知识、碎片化技能相关的显性内容，并通过机械性反复训练强化学生对学科知识的掌握。机械记忆、刷题训练、滚动测试在无形中增加了教师和学生的负担。“唯知识”的评价模式容易导致学校走向“重技巧、轻素养”的误区。

（三）以升学为中心的教学评价导致价值失序

升学率作为教育行政部门评价高中办学质量水平的一项指标有其合理性，而“唯升学率”的评价导向会导致学校围绕升学考试组织教学，与考试升学无关的学科如音乐、体育、美术等学科处于被弱化的边缘地位，人为地形成“五育”的分离。单一定向的升学模式，使学生家长轻视职业教育，盲目追求高学历，难以使资质禀赋不同的学生各得其所。同时，以升学为中心的教学，其关注的视角是“率”的提升而非“人”的发展，违规招生、违规补课、掐尖拔尖等现象层出不穷，导致学校走向“重局部、轻全面”的误区。

二、价值意蕴：大数据融入教学评价的三个价值取向

高中教学中的大数据主要是指利用相关硬件、软件等终端设备对教学中的数据和信息进行处理、优化，支持课堂教学、教学诊断、学业评价等综合性功能。智慧教育专家杨现民教授认为，大数据具有“3V”的特点，即高速性（Velocity）、准确性（Veracity）和规模性（Volume）。引入大数据，充分发挥其由表及里、追因溯源、覆盖全程的重要功能，对于提高评价时效、提升评价精度、实施全面评价具有重要意义。

（一）高效性——提高评价时效

当前，利用大数据技术对学生的学习成绩进行分析、汇总已较为普遍。尤其是在考试结束后的批改过程中，选择题部分在学生提交结果后，成绩可以自动生成；而主观类试题需要教师网上批改，虽然不能通过“一键生成”的方式形成数据，但这种“匿名批改”的方式较之传统批改方式更透明、更公平，缩短了教师批改的时间，减轻了教师工作负担。大数据后台可以根据教师教学的需求偏好，按照教师要求对数据进行分析比较，生成若干数据和表格，提高了评价效率。教师还可以通过专用软件建立与家长、学生之间的关联，通过“一键发送”的方式，将数据以点对点的方式实时发送给学生及家长，家长、学生也可以将意见、观点反馈给教师，节省了双向互动的时间成本。

（二）准确性——提高评价精度

利用软件对大量数据进行挖掘和分析，阐释数据背后的隐含关系与价值，是推动精准评价和精准教学的前提条件。传统评价模式主要通过考试分数、成绩排名等数值进行经验性教学评价，而利用现代信息技术以数为据、精准诊断、靶向改进，不仅可以对学生的学习行为、学习状态及学习结果进行观察分析，甚至可以对学生的动态学习过程、隐性发展过程等通过相关方法和技术进行测量，生成有效数据，以此作为教学评价的依据。大数据独具的开放性特征，使学校、教师、家长、学生均可以成为教学评价的主体，从数据出发进行逆向思维不失为推动精准教学的一种可行方案。学校、教师精准整合教育资源，精准设计教学活动，学生及时调整学习方法，家长全面精准掌握学生学习行为，以精准教学评价赋能精准教学，进行靶向干预。

（三）规模性——实施全面评价

数量不断增加的评价项目、日益复杂的操作要求与教师有限的时间和精力之间的矛盾日渐凸显，完成繁重教学与管理任务后再进行系统全面的评价，对于高中教师而言是一件耗费精力的工作。利用大数据进行教学评价，教师可以随时利用手机、电脑进行记录，对学生学习的全过程进行监控，在线即可完成大量数据和信息处理工作，为实现包含全体学生和覆盖教学过程的形成性评价和终结性评价提供了可能。教师按照事先确定好的标准进行评价，这样评价结果不仅不受学生数量变化及个体差异化学习状态的影响，还能有效地减少教师在评价中的主观、片面，使评价结果更客观、更全面。

三、实践路径：利用大数据优化评价的三个举措

（一）创建以学生全面发展为旨趣的评价体系

通常情况下，仅凭个别指标是难以实现对学生进行全面评价的。所以，学校打破了各部门以自身权限为考量的评价模式，将教学决策、教学改进、学生管理等分散多元的评价内容进行了重整，以中国学生发展核心素养和学校“润心”发展理念为引领，在原有的学生综合素质评价的基础上，依托大数据创设了教学评价体系和校本心理测评体系，三个模块交叉融合，共同汇聚成了以学生全面发展为旨趣的校本综合评价体系，实现了对学生的知识、心理、能力等多方面的有效评价（见图1）。

1.完善学科教学评价体系

学校在“必由学”教学诊断系统的基础上，对教师的所有教学行为数据进行采集、建模和分析，形成了涵盖备课、教学、批改、答疑、测试等环节的多维教学评价体系。基于课程标准，教师在课前、课中、课后将教学目标嵌入其中，通过后台的统计分析，利用雷达图、箱线图、散点图、气泡图等多种图表精准反馈各环节中学生目标达成的程度，通过对数据进行时间序列分析、归类分析，形成对于学生学习力的可视化诊断。教师根据数据可以有效甄别出表现优秀或异常的学生，有针对性地为学生推送个性化作业跟进练习，帮助学生整理电子错题本，利用数据评价促进学生自我调节学习，提升学习动力，推动了教与学的持续改进。

2.形成校本心理测评体系

发展性教学评价作为形成性评价，其注重教学过程，强调评价内容的多元化与综合化，以发展作为评价的目的，以学生的综合发展作为根本出发点。基于发展性教学评价要在学生发展的全过程给予关注的要求，学校教务处、德育处、心理咨询中心、信息技术中心等部门根据学生心理发展目标，创设了“润心成长”校本心理测评体系，从学生的能力、情绪、人际、性格、学习等五个方面设置问题，编制量表，形成问卷，生成数据。一方面，数据具有指向性，教师可以根据数据所反映的学生个性需求制定契合的教学方案，如面对抗挫折能力一般的学生，多采用鼓励教育，当学生遇到难度较大的知识时，教师要减少对学生的批评，给予耐心细致讲解，做到因材施教。另一方面，数据具有预测性，教师可以根据各项目中的数据反馈情况形成教学决策支持系统，教师利用数据可以在较短的时间内了解学生心理方面潜在的特质，有效规避学生心中的“易燃点”“易爆点”，采取有效的方式进行教育教学，做到未雨绸缪。

3.创新综合素质评价体系

基于“目标、管理、评价一致性”的导向，学校建立了大数据分析技术指导下的有效学生管理模式与学生综合素质评价体系相对接。将学生每周在校的纪律、卫生、品行等方面的表现情况进行汇总，对学生参加党团活动、社区服务、职业体验、研学旅行等实践活动进行记录，最终录入学生综合素质评价体系中，家长通过手机便可进行查看，随时了解学生在校的表现。学校利用网络将教师、学生、家长连接成新的社群中，随着各项数据的逐渐累积，家长可以据此了解孩子在自我教育、自我管理方面的增值评价，并指导家长建立起学科成绩变化与心理波动、行为习惯及情感态度之间的内在关联，对学生形成综合性的评价内容。

（二）形成以多方共同参与为内核的评价机制

1.学生自评，推动深度发展

建构主义是高中课堂改革的理论基础，其目的是帮助教师从知识的灌输走向意义的建构，帮助学生从被动地接受走向主动的学习。因此，建构主义教学理论认为，评价课堂教学的效果首先不是看教师教得如何，而是应当关注学生学得如何。学生作为学习的主体，对学习效果进行自评既是其权利，也是其义务。教师在完成既定教学任务后，不仅可以通过布置作业来检测学生知识理解和掌握情况，还可以通过学生自我评价来帮助学生形成深刻理解。在高中数学函数课教学结束后，教师可以让同学们自我追问“我学到了什么？”“它的变式是什么？”“与它相关的知识有哪些？”“学到的内容能解决哪些实际问题？”以这条思维链来评价学生掌握情况，有助于学生形成高阶思维。教师对学生课堂中提出的问题进行甄别、收集、整理，分类并录入系统中，尤其是其中的一些经典案例可以汇编成册，在未来教学中给下届学生进行分享、完善，实现代际传递。学校开展了“同题不同届”“同题不同班”的教学诊断活动，并利用大数据对历届学生的解题速度、解题方法、正误率等方面进行比对分析，學生通过自我评价了解其在整体样本中的位次，进而在学习思维、创新能力及意志品质方面寻求突破。

2.教师互评，推动教学改进

课堂观察作为课堂教育评价的有效措施，需要同行对于授课教师在课堂教学的总体设计、目标确定、素材选择、节奏把控等方面进行分析，以此来体会并评价授课教师的课程观与教学观。学校利用大数据技术融入课堂观察，以分钟为单位将整节课划分为情境导入、课堂讲解、重难突破、课堂小结等环节，组织评课教师逐个环节回放视频并进行分析评价，对授课教师在时间把控、语言逻辑、知识讲解等方面进行量化分析，并录入系统中，以学年为单位生成教学反馈报告。学校还利用具有大数据采集技术的摄像头，对课堂中学生站起坐下、教师行动轨迹、学生坐姿变化等“信号”进行捕捉和识别，组织教师对数据进行评议，精准识别授课教师教学过程中的提问偏好和关注热点，推动教学改进。

3.引入他评，汇聚育人合力

综合评价体系具有开放的时空性，不仅教师、学生可以成为评价主体，家长及第三方专家也可以对教学过程给予评价。除了教学开放周、教学开放月邀请家长走进学校外，在线上教学期间，学校将所有线上课程进行公开，将各班级“钉钉课堂”号码进行公布，主动邀请家长、教研员及教育行政人员听课、巡课，并根据后台数据提供的信息向听课人员在线发送统一格式的评价量表，对听课内容进行匿名评价，征求家长及社会对于学校教学改进的意见和建议。线下教学期间，由于学生住校，家长难以了解学生在校学习情况，学校利用大数据教学反馈系统，将学生每日作业上交、完成情况，课上听讲状态，日常行为表现等情况发送给家长，同时也征集家长对学校教育教学的意见和建议，汇聚家校联动的育人合力。

（三）构建以提升质量为取向的评价保障体系

提升教育教学质量是大数据支持下的教学评价的中心目标，为了充分发挥教学评价的导向和预测作用，学校需要对评价结果的应用给予保障。因此，学校在构建综合评价体系、形成灵活评价机制的基础上，又构建了以突出提升教学质量为基本取向的评价保障体系。

1.落实评价结果应用

随着新高考改革的推进，综合素质评价已成为高校录取的重要依据，受到社会各界的广泛关注。学校利用大数据，将学生学业评价体系、校本心理测评体系与综合素质评价体系进行融合，由此汇聚成学生高中在读期间完整的电子档案库，涵盖了学生的考试评价、心理成长评价及社会实践活动评价，这些数据既可以作为学生评先评优的重要依据，也为学生的升学就业提供全面且客观的参考依据。

2.建立评价反馈机制

利用大数据手段，以日、周、月、学期、年为单位向家长及时反馈学生在校学业情况，反馈报告中不仅有学生的成绩变化、名次分布等数值，还有反映出学生的知识、能力、素养方面的问题，并关联其心理、身体、在校表现等方面的数据，深度了解学生“同分不同质”“同质不同分”的原因，提供给家长、学生具有个性化的诊断性建议。

3.加强评价反馈保护

目前，学校在大数据使用方面已经形成了“数据生成—数据挖掘—数据分析—数据反馈”的闭环模式，尤其是在学生选课走班、教师调换阶段，教师可以通过翻阅学生电子档案，了解学生的学习态度、学习能力、学习成绩、性格特点和综合表现等方面信息，便于因材施教。但是，数据中智育、德育、心理等内容涉及学生隐私，所以学校在信息反馈方面加强了层级管理，查询学生档案需要逐层上报，学生也只能看到本人信息，有效防止了学生因为比对成绩而带来的压力。学生、家长对于学校教育教学的评价均利用大数据手段采取匿名反馈机制，促进学生和家长表达真实意见和建议。

总之，基于大数据的高中教学评价作为当前高中教学评价中的重要手段，对于研究、推动高中教学评价方式改革具有积极的导向作用。在方法论层面，除了文中提到的完善评价机制、构建保障体系等措施之外，还需要进一步整合相关教学信息和资源，引入信息化管理手段，加强数据库建设，形成各校教育教学全样本、全过程、全周期的数据库；更需要综合利用好评价结果，进一步开发基于大数据的教学新模式，运用科学、精准的评价来推动普通高中优质特色发展。

参考文献：

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［2］卫齐.基于大数据的高中政治线上教学效果诊断与优化策略［J］.辽宁教育，2020（21）.

［3］杨平.发展性教学评价理念下应用型院校课堂教学质量评价的现存问题与出路［J］.教育与职业，2019（1）.

（责任编辑：赵昆伦）