搭建大数据评价“云梯”助力整本书阅读力建构

2023-12-29 09:39汤美林浙江省杭州市萧山区第三高级中学
教学月刊(中学版) 2023年34期
关键词:云梯整本书媒介

汤美林|浙江省杭州市萧山区第三高级中学

整本书阅读对传统的语文教学提出了挑战。教师需要思考如何基于学生不熟悉整本书内容的学情,充分利用有限的课堂时间,以“点”带“面”地撬动整本书宏大而丰富的内容。学生需要解决如何通过整本书阅读形成正确的价值观、必备品格和关键能力这一问题,并以有效的评价反馈指导阅读实践。双教学主体面临的问题共同指向整本书阅读是否真实发生,学生能否真正提升整本书阅读力。大数据评价为提高整本书阅读质量,提升学生的整本书阅读力,提供了清晰、直观、可供参考的数据支撑。大数据评价是指通过收集学生阅读行为的大数据,包括学生在阅读平台上的阅读速度,提问、收获点赞与回帖数量,线上检测题完成速度与质量等,形成学生阅读行为的画像,进而对学生的阅读力作出较为精准评价的过程。下面,笔者以《乡土中国》整本书阅读为例,搭建大数据评价“云梯”,帮助学生建构整本书阅读力。

一、从“读”到“力”:指向核心素养的整本书阅读力目标要求

从整本书阅读到整本书阅读力的提升,需要一个评测过程。虽然阅读行为具有抽象、复杂且不断更替、变化的特征,使整本书阅读力很难测评,但阅读过程中个体的认知仍有一个可观察的过程,将这一过程显性化,进行阅读力测评设计,就能够实现阅读力的可测可评。

整本书阅读力测评设计的基础和前提是对阅读力的内涵有清晰准确的界定,然后以此确定指向核心素养的具体阅读力目标。《普通高中语文课程标准(2017 年版2020 年修订)》(以下简称“《课程标准》”)在“整本书阅读与研讨”学习任务群的“学习目标与内容”中,对整本书阅读目标有明确的要求。笔者利用认知诊断技术对其进行分类、分层,使整本书阅读力的内涵层次更加清晰,目标要求设定更加明确。

认知诊断是指对个体知识结构、认知过程或加工技能的评估诊断。人们一般用包含单向箭头与结点的概念图来表示学生的认知结构,用属性表示学生认知结构中的一些相关概念。用箭头连接各个属性,表示属性间的相互关系,这样的关系被称为“属性层级关系”。使用“属性层级关系”的好处是,可以将一个大目标分解成概念清楚、逻辑清晰的一连串小目标,明确规划路线,使接下来的设计能够更加符合学生的认知过程,从而达成更好的学习效果。笔者以此为基础,建构了整本书阅读力目标要求属性层级模型(如图1所示)。

图1 整本书阅读力目标要求属性层级模型

图1中整本书阅读力目标要求的具体含义可作如下理解:阅读习惯,指能够勾画、圈点、批注;阅读方法,指能够根据不同的阅读目的,综合运用精读、略读和浏览的方法阅读整本书;信息定位,指搜索和选择相关文本;整体把握,指能够概括作者的重要观点,解释关键概念;文本理解,指能够对文本进行整合、解释、分析、比较和推论;逻辑体系,指理清各篇章之间的内在联系及作者的写作思路,把握整本书的知识体系;语言建构,指探究语言特点;探究阅读,指能够利用目录、序跋、注释等,学习检索作者信息、作品背景、相关评价等资料,深入研读作家作品;思维提升,指联系个人经验和当下社会背景,深入理解并辩证评价作品;综合运用,指能够适应多媒介阅读,撰写全书梗概或提要、读书笔记与作品评价,通过口头或书面形式及其他媒介与他人分享。

二、以“云”促“力”:搭建大数据评价“云梯”,描绘整本书阅读力画像

(一)依据评价目标设计评价方式,设计“云评价”题型编制模型

美国教育学家威金斯和麦克泰格提出“逆向设计”理论,他们认为教学设计可以分为三个阶段:确定学习的预期结果;确定恰当的评估证据;设计相应的学习体验与教学[1]。这样的设计过程将评价与目标合而为一,能够最大程度上实现“学—教—评”的一致,使阅读评价紧扣学习目标,真正提升学生的整本书阅读力。

前文已经确定了整本书阅读力提升的具体目标,依据“逆向设计”理论,第二步是从预期的学习结果出发,确定学生达成该目标所对应的合理的证据,进而建构评价。

目前,针对整本书阅读力评价、适合大范围推广的软件或平台仍处于缺位状态,为保证本研究的实用性,笔者基于“智学网”等各常用大数据平台广泛具备的基础功能,设计了整本书阅读力“云评价”的题型编制模型(如表1所示)。

表1 整本书阅读力“云评价”题型编制模型

(二)依据评价方式设计评价任务,建构“云评价”测评体系

《课程标准》指出:“语文课程作为一门实践性课程,应着力在语文实践中培养学生的语言文字运用能力,增强学生学语文、用语文的自觉意识。”因此,教师在依据评价方式设计评价任务时需要做到两点:一方面,要立足学生本位,使学习活动不仅具备有效性,还兼具吸引力;另一方面,要善于建构能激发学生思维、自然且富有张力的情境,自然而然地把学生带入注重问题解决的阅读情境中去,切实训练其通过阅读解决问题的能力。

用“云评价”带动整本书阅读最大的特点就是打破了阅读教学时间和空间的限制,教师可以利用周末、假期等时间发起任务,从而给予学生更多时间和自由进行真实的阅读实践。在这一前提下,笔者结合整本书阅读力目标要求属性层级模型,为《乡土中国》整本书阅读设计核心任务——“学校将以‘乡土社会中的乡土观念对于现代社会是一种障碍还是一种补充’为辩题,举行一场辩论赛。请选择你的立场,完成一篇不少于800字的立论辩稿”,建构如表2所示的整本书阅读“云评价”测评体系。

表2 《乡土中国》整本书阅读“云评价”测评体系(部分)

学生通过“智学网”独立完成概括段意、思维导图填空或排序、辨析概念和句子含义等云评价任务,教师可依据阅读速度、完成速度、正确率等数据对学生的学习效果进行“云评价”。

(三)整合“云评价”生成数据,描绘个性化整本书阅读力画像

综合以上多元评价信息,即可生成学生的个性化整本书阅读力画像。阅读力画像是指对学生阅读速度、阅读深度、阅读效度等综合阅读能力的分析与建议[2],主要分为以下几个层面。

1.现象描述层面

现象描述层面的阅读力画像主要是反馈学生在具体阅读过程中的直观表现。例如学生在阅读《乡土中国》过程中阅读速度的快慢、选择题和填空题的答题正确率、“知识星球”学习社群中的点赞及回帖数量等。教师可以通过Excel 软件将数据导入并生成图表,由大数据直接呈现并反馈学生在阅读方法、内容掌握、阅读态度等层面存在的具体问题。

2.因果描述层面

因果描述层面的阅读力画像主要是指出学生阅读行为表现背后所蕴含的因果关系,从内隐的批判思维、逻辑建构、创新思维、语言建构能力等维度寻求学生阅读力结果不尽如人意的原因。以“模仿作者的论证逻辑,撰写立论辩稿”评价任务为例,教师可在线上将《“立论辩稿”PTA 评价量表》(如表3 所示)以腾讯文档的形式传送给学生,要求学生结合量表上的“评价标准分级描述”对其他学生的立论辩稿进行分项打分,然后将数据汇总并处理,生成阅读力分析雷达图(如图2所示),再告知学生其整本书阅读力存在哪些问题,给予学生深刻反馈。

表3 “立论辩稿”PTA评价量表

图2 某生“立论辩稿”评价任务阅读力分析雷达图

3.纠正拓展层面

纠正拓展层面的阅读力画像主要是基于学生整本书阅读力存在的具体问题、因果解释及其延伸整合后的结果,描述学生该往何种方向努力,并对个人或团体提出具体的建议。如对《乡土中国》阅读过程中“整体把握”能力不强的学生,教师要指导其学会抓住文本中的关键段、关键句和关键词,快速筛选出上下文中的有效字句和逻辑层次,从而精准概括内容。又如针对部分学生阅读过程中“思维深刻性”不足等问题,教师可以引导他们联结已有的生活经验或社会背景,进行质疑、追问,从而对文本有更深刻的理解和体悟。

三、依“云”润“读”:建构云端阅读生态圈,润养整本书综合阅读力

依托大数据平台的“云评价”,不仅能拓宽整本书阅读的时空界限,联合线上线下资源提升课堂效率,而且能让整本书阅读评价有迹可循并以评促读,还能在潜移默化之中建构阅读生态圈,润养学生的综合阅读力。

(一)从静态图文到动态影像,提升多媒介阅读力

随着互联网与数字技术的快速发展,以便捷多样的媒介终端和丰富多元的信息资讯为特点的多媒介环境深刻地影响着我们的阅读。《课程标准》中也特别加入了“跨媒介阅读与交流”这一学习任务群,凸显出多媒介阅读力的重要性。用大数据技术助推、评价整本书阅读正是关注并顺应了当下阅读的这种新趋势和新变化。例如学生在完成“利用多种媒介搜集作者信息、作品背景、相关评价等,制作助读手册”这一评价任务时,不仅可以阅读仅含文字或图表的纸质媒介,也可以阅读含文字、图表、声音、图像、动画在内的电子文本等多种媒介素材。不仅如此,在教师的指导下,学生还可以利用电子超链接技术将不同空间的文字、图片、声音、影像等联结起来,形成一个多元、立体、开放、动态的文本群。因此,这样的评价任务,评价的是学生的跨媒介信息搜索能力、多媒介信息认知能力、多媒介信息立场辨识能力等多媒介素养,提升的是学生理解、思考、运用不同媒介语言文字的多媒介阅读力。

(二)从单一文本到复杂群文,提升多文本阅读力

《课程标准》强调语文的实践性和工具性,阅读更应该如此——阅读力的提高不能只体现于简单的文本阅读,而应该突破“文本”这一围栏,走向现实生活,这就要求学生必须具备一定情境目标驱动下阅读和处理复杂多文本的能力。以PISA2018(国际学生评估项目)为例,半数以上阅读测试样题的设置都是围绕现实生活中常见的交流场景,建立多种信息来源的集合,以此来评判学生的能力。在这一方面,“云评价”具有先天的优势。以“针对辩论立场,搜索、研读相关学术资料,撰写立论辩稿”这一评价任务为例,学生经历了从对《乡土中国》这一单篇的、局部信息的理解开始,到阅读、理解、梳理筛选、辩证分析各种媒介上的大量文本,再到聚焦核心问题得出自己结论的阅读过程,最后通过表3中“能有效利用《乡土中国》中的相关概念和信息或其他学术资料作为论据”一项得到评价反馈。整个评价过程文本数量多、形式多元、信息庞杂,文本之间或高度关联或高度分散,极大地训练和提升了阅读主体的多文本阅读力。

(三)从权威取向到竞争语料,提升批判性阅读力

批判性思维在阅读中的重要性不言而喻,而在日常的阅读教学与评价中,学生面对的往往是出自名家或权威刊物的经典性语料。按此标准选出的语料,阅读价值固然高,但对批判性思维测试取向则未必有利。而对“云评价”而言,复杂繁多的网络信息,却提供了测试学生批判性阅读力的绝佳条件。以在“知识星球”学习社群中“针对相关问题发表看法与展开讨论”和“阅读同学发布的阅读批注或观点,判断后进行点评或发表看法”这两个评价任务为例,学生对同一问题发表的不同看法自然而然地构成了竞争性信息,与以往阅读“一边倒”式或“各自为政、自说自话”式语料的体验不同,由于聚焦同一问题的各方观点和依据的可信度旗鼓相当,辨析难度更大,因而对学生批判性思维形成的张力也会更强。同时,学生在评判完别人的评价再作出自己的评价时,就会自然地建构起一种“基于证据的阅读”,其立场和视界又会超越前面两个层次,从而进一步提升批判性阅读力。

综上,大数据时代给未来阅读带来了更多新的可能,让智能技术融入新的阅读范式,诊断并赋能阅读正成为新趋势。如何让大数据评价在整本书阅读中真正为“我”所用,真正回归“人”的本位,而不迷失于大数据,仍需要一线教师不断探索与实践。

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