考试优胜模型及其在职教生中的运用研究
2014-12-11赵学群葛明星
赵学群,葛明星
(江苏联合职业技术学院连云港财经分院,江苏连云港 222003)
0 引言
教育、教育测量、考试(主要指中国大陆大规模型考试)、学生群体的分类性选择,理清这4 者的现实性联系意义很大。有观点认为:“考试和教育是2 个相互独立的子系统,虽联系甚密,但互无统属关系”。我们知道,如今大陆的大规模性考试的形式和内容指挥着教育方式及其内容。因此“绝大多数学生读高中的唯一目的是考大学,高考考什么就教什么,不考的就不教,也不学”。当今考试依然是传统考试,着重记忆,教条主义,不能体现创新思维。现今考试和创新能力的培养矛盾极深,统一化、程式化的考试模式,使教育考试本身应具备的多种功能逐步丧失或弱化,建议考试社会化。
21 世纪二三十年代,桑代克提出了教育测量学,现在我们以大规模考试作为教育测量的主流,之所以成为主流,是因为大规模选择性考试的主要功能是:分层学生,谁可以拥有更多、更佳的教育资源。考试必须体现国家意志。大规模考试有控制人、控制社会结构、控制社会思想和矛盾冲突的3 项功能。纵观国际发展趋势,教育考试大都走上了多元评价的道路。多元智能理论提出:“世界上并不存在谁聪明谁不聪明的问题,而是存在在哪一方面聪明以及怎样聪明的问题”,显然仅以传统考试方式来区分学生优劣是根本性误解。“用传统考试进行教育测量,其有效性和可靠性均存在着很大问题”“我国的考试制度、考试内容、考试方法已到达非改革不可的时候了”。
纵观上述研究,本文探究基于什么特质的学生能在考试中胜出,进而试图发现考试对于人才的选择和判别的局限性,建议关怀考试中弱势学生群,思考改革考试。
1 实验过程
根据社会现状,职校的学生来源主要是:初中升高中考试中总分成绩排在最后边的学生,数据显示这部分学生数学成绩不佳具有一般性,同时发现数学成绩高低和总分高低为正相关。
这里,本文选取江苏连云港某职校的4 个中职班级的部分学生为实验对象:在中10 会计与审计1 班、中10 会计与审计2班、中10 计算机应用班、中10 物流班中随机取实验学生89 人,其中,女生62 人,男生27 人。之所以选取这组对象,一是他们具有典型代表性,二是实验者熟悉实验学生类群(见图1)。
图1 实验学生89 人2010 年入学数学成绩降序分布矩形图
数学单科总分150。图1 显示:实验学生中最高分101,最低分7,成绩均值61.5(2010 年度连云港全市初升高数学成绩均值约为102.5),标准差19.7。很明显,从实验学生总体看,考试成绩低,并且数据集中,即成绩波动不大。
考生总分750,数学单科150。图2 可以看见:2 条曲线近乎平行,显然数学成绩较好者,总成绩也表现较高,数学的应试能力和应试总能力趋势基本一致。
图2 89 名实验学生数学成绩与总成绩降序排列比较图
2 数学考试优胜模型的提出
考试这里指现今中国大陆范围内社会大规模型选拔性考试,重点是高考和中考。本文分析影响考试成绩的各种因素,并找出主导因素,而进一步建立数学模型,尤其是数学考试成绩影响因素及其数学模型。
由考试成绩对考生进行了选择性分群,那么这种群分的主要因素是什么,或者说影响一个人考试能力的主要因素是什么,或者说考试成绩高的学生明显标志是什么,成绩低的学生明显标志是什么,就是我们这个模型所要显示的。而数学成绩和学生的考试总成绩为正相关,因此分析数学成绩优胜模型具有代表性。
我们建立数学考试优胜模型(百分制)如下:
其中,x,y,z 为函数自变量,μ,β1,β2,β3为参数。β1+β2+β3=1,β1>β2>β3,0≤β1≤1,0≤β2≤1,0≤β3≤1,0≤μ≤1,0≤x≤1,0≤y≤1,0≤z≤1。
μ 表示情感波动系数,遵从正态分布。凡是情绪抑制低迷的学生μ 偏低,凡情绪亢奋的学生μ 偏低,只有平和舒畅的情绪状态μ 可取1。β1经验值为0.5 左右,β2经验值为0.3 左右,β3经验值为0.2 左右。x 表示考生的综合记忆能力,这种能力是影响考试成绩高低的主导因素。可采用中国临床记忆量表(Clinical Memory Scale,简称CMS)进行评估。y表示逻辑推理能力,即以敏锐的思考分析、快捷的反应、迅速地掌握问题的核心,在最短时间内做出合理正确的选择。可采用瑞文标准推理测验(Raven’s Standard Progressive Matrices,简称SPM)进行评估。z 表示科学的应试训练程度,就是针对某一科目考试的范围、要求和历史的真题进行有效的训练,这里,一是要考生清晰命题学的本质,注意把握出题人的意图及其特点和局限性,理解阅卷人的心理动向,学会和这两者间的思维博弈;二是要进行严格的适当数量的考试模拟及考试技巧辅导。ω 是随机扰动项,-100≤ω≤20。即对考试有益的或者有害的意外或不可抗拒的干扰因素,例如考前意外眼睛损伤、头痛、腹泻等。M(x,y,z)表示数学考试成绩期望值。
由公式可以看出:考试的内在性征就是对已知知识的储存、整理、有序、快速再现能力的角逐。性格较平和自然、记忆力好、推理能力适中、有过科学考试训练的学生,考试成绩会高,符合选择趋向。注意,本文并未把勤奋程度加入数学模型,因为从宏观概率角度看,勤奋是学生的第一策略,所以这不是学生成绩优胜与否的主要因素。学习过程和考试过程中,并不能有情绪的大波动,情绪波动太大,成绩往下波动。因此平和的性情、适当的逻辑能力、超强的记忆能力和知识点的偶遇,是考试成绩突出的基本特征。同时,从上述模型可以看出,考试最大的局限性在于:难以体现学生的实践能力、创造能力和情感感染能力等,其中最大弱点在于难以显示一个人的创造能力。
可见,无论中考还是高考,由此为中心的中学教育,对学生智力选择的趋向性主要表现在:适当的逻辑能力和强的记忆能力培养和角逐以及模式化学习;忽视对人才主要特性——创造性和实践性的培养。
这里,我们选取职教学生作为实验对象,除了统计技术层次等因素外,发现深入分析这类学生的数学考试成绩不佳的成因很有意义。
3 2 个视角对模型的应用分析
我们由学生的思维状态、社会家庭影响2 个角度,分析实验学生的考试素质,然后运用数学考试优胜模型,得出其成绩的优胜与否。反之,我们也由其数学成绩的状态来追寻其思维的或者社会属性的原因,进而帮助其改善和进步。
3.1 思维状态方面
学生思维状态,指其长时间内(3 年以上)处于学习与思考能力的状态。这里,我们由人的感性思维与理性思维出发,由逻辑代数理论,从研究的角度把学生群分为64 类(或者64 种稳定状态)。形成推理为:一分为二,即人可以分为偏理性思维者和偏感性思维者,偏理性者记为1,偏感性者记为0,这是概分。二分为四,可记为11,10;01,00。11 表示非常理性,10 表示理性为主感性辅之,01 表示感性在先理性于后,00 表示非常感性。四分为八,可记为111,110,101,100;011,010,001,000。由此类推,分为64 个群为止,较为妥当。在此对64 群不逐一分析,仅举例如下:111111 群,理性思维强,适合学习哲学和数学等,该类人记忆力强,逻辑能力超强,应试能力未见群体性显著。000000 群,感性思维强,适合搞艺术例如美术、音乐、诗歌等,应试能力未见群体性显著。111000 群,感性和理性思维交泰,性情和顺,逻辑力强,记忆力超群,应试能力见普遍性突出。010001 群,感性和理性思维不谐,困于蒙昧混沌,逻辑思维迟钝,应试能力处于劣势。其他类群不再详述。
实验的89 名学生,所处思维状态不佳的具体情况如下:010001 群,思维不够明晰;约占28%;100111 群,无序,约占8%;010110 群和010010 群处于思维困惑,难以自修,约占9%;00011 群,明辨推理力弱,约占8%;001001 群,缺乏耐心,不能善始善终,约占12%;010011 群,学习不刻苦,约占21%;3%属于生理性脑损伤障碍等。所处上述状态的学生,主要表现为不能自已,感性在先,情绪起伏大,叛逆性强,不喜约束;理性逻辑能力思维弱;不够勤奋,这样累积性的循环发展,导致记忆力弱化,知识难以持续积累以及顺利再现。由数学考试优胜模型公式可知,数学成绩期望值较低。
3.2 社会家庭方面
指学生考试的成功与否(假定其他条件固定),必然依从他所处的社会、家庭因素的差异。而这些差异,会以各种外因的形式影响学生内在的学习以及考试能力。
宏观方面,例如:由于社会政治的变革、经济发展的不平衡等因素而阻碍或者促进考试成绩的变化。微观方面:一个班级班风不好,学生成绩多表现不佳;一个学生家庭经济过度贫困、家庭不和谐,学生成绩多不佳;家庭习惯不良,孩子成绩多不佳;父母的文化素质状况,学生早恋,学生偶遇社会不良风气伤害等,都会影响模型中的参数,增强或者减弱其应试能力。
对89 名实验学生逐一分析发现,影响他们数学考试成绩不佳的社会家庭因素主要表现在:家庭的经济困顿,约占18%;家庭离异单亲,或者爸爸妈妈因工作等长期分居,约占39%;教育的启蒙性不够的,约占25%;怕吃苦不勤奋的,约占21%;学习出现阶段性断裂,约占65%等。这些严重的问题造成学生:知识积累难以持续,情绪波动不稳,逻辑能力混沌未开,学习出现断层。诸类因素作用于数学考试优胜模型的参数,考试成绩难以优异。
4 结语
由数学考试优胜模型可以看到,考试成绩的高低主要取决于学生的逻辑推理能力、记忆能力(知识的积累和再现)、科学的考试训练程度以及平和的性情。数学模型还需要改进,须待进一步实证。
实验对象的89 位职教学生都是考试的弱者。对其原因的研究就有实践意义,分析出中肯的原因,因材施教,是职业教育的目标之一。
运用数学考试优胜模型对实验学生逐一分析发现:因为不良思维状态,形成数学考试成绩不佳的约占58%,其中3 位学生是脑伤害造成。由社会家庭看,约27%属于所处社会,家庭因素造成,以家庭不和谐、家庭经济贫困、教育启蒙未开为主。其他原因约占10%。当然,结果的形成常常是多原因交织,这里我们采取了主要因素分析的方法。
总之,本文提出的数学考试优胜模型,并从几个维度进行分析,试图有助于认识考试的本质和群分功能的利弊。
[1]廖平胜.考试学[M].武汉:华中科技大学出版社,1987.
[2]侯家龙,高艳.推进考试,改革促进素质教育[J].中国高教研究,2000(5):26-27.
[3]阳国亮.考试的社会功能及考试学[J].广西社会科学,2009(5):119-121.
[4]林培朗.创新能力培养与考试改革[J].中国教育学刊,2001(2):31-33.
[5]袁小鹏.论教育考试的社会化[J].湖北招生考试,2004(4):31-33.
[6]杨孝斌.论考试功能的泛化与异化[J].文史资料.2009(1):131-134.
[7]王兴亚.体现国家意志是考试的属性[J].湖北招生考试,2004(8):33-35.
[8]王后雄.全球视域下教育考试及其功能述评[J].学术前沿,2008(1):16-25.
[9]戴家干.从考试到评价[J].中国考试,2010(1):3-8.
[10]吴国华.考试学学科理论的认识与研究[J].教育科学,1998(3):23-27.
[11]梁好翠,黄岳俊.数学自我监控及学习动机对数学成绩影响机理的研究[J].数学教育学报,2011(1):58-60.
[12]庞清辉.职校涅槃[J].中国新闻周刊,2011(13):69-70.
[13]孙映逵,杨亦鸣.周易解读[M].合肥:安徽出版集团,黄山书社,2007.
[14]徐利志.数学方法论选讲[M].武汉:华中理工大学出版社,2000.
[15]董莉.高师院校本科生数学教学内容知识的调查与分析[J].重庆师范大学学报:自然科学版,2011(3):85-88.
[16]贺红.重庆市成教自考生应对方式与心理健康[J].重庆师范大学学报:自然科学版,2010(6):86-88.
[17]方勤华.数学教师数学知识的性质及对其大学数学教育的启示[J].西南师范大学学报:自然科学版,2010(3):269-273.
[18]王宜举.数学研究方法初探[J].重庆师范大学学报:自然科学版,2010(6):131-136.