运用大数据分析评价学生学习过程的研究

赖　欣　陈天利

（1泸州市龙天立国际小学，四川 泸州　646000；2大渡口区庹家坳小学，重庆　400082）

运用大数据分析评价学生学习过程的研究

赖欣1陈天利2

（1泸州市龙天立国际小学，四川 泸州646000；2大渡口区庹家坳小学，重庆400082）

利用大数据分析评价学生的学习主要是以评价学生的学习过程为主，评价学习结果为辅。对学生的学习过程进行分析评价就是收集学生在学习过程中产生的有价值的小数据，按照一定的目标抽取学生的各种学习行为特征，选择相应的分析评价方法，找出学生的学习问题、学习策略和方法、学生心理特质等问题，给予个性化的指导。

大数据；学生评价；学习

一、前言

大数据开启了一个全新的时代，是人们对信息化时代到来的一种广义论述，它强调基于海量数据技术的互联网信息技术的蓬勃发展与创新。而大数据时代下的教学学习评价体系成功地实现了对于传统学习评价体系的突破与创新。这就给我们以有益启示，通过研究大数据背景下现有小学英语学习评价体系的变化状况，能够为我们着力建立并完善新型学习评价体系提供重要的借鉴思路。

首先，大数据背景下，传统的小学英语培养目标已经发生了变化，这就要求我们应当重新设置新的科学培养目标。21世纪是信息技术飞速发展的时代，同时也是人才需求不断上涨的时代。而我国在教育发展纲要等相关文件中明确指出，当前我国的教育依然存在较多的问题。在教学培养目标方面依然沿袭较为落后的理念与思维方法。在传统的小学英语培养目标中，由于受到应试教育的深远影响，老师在培养目标的设置上更多地体现出强调提高学生的应试能力，着力优化其解题能力，从而帮助学生在考试中获得更高的分数的特点。而大数据背景下的新型人才培养发展战略，则强调应当培养具有一定技能水平和专业素质的人才。这一要求落实到小学英语的教学过程中，就突出体现为强调做好学生的英语素质教育工作。不仅要让学生掌握英语相关的基础性知识，同时还应当对英文的文化背景、语言特色有一定程度的认识和理解。因此，在构建新型小学英语学习评价体系时，应当注意重新设置培养目标的问题。

其次，大数据背景下，传统的小学英语学习方式已经发生了变化，这就要求我们应当积极探索有效的英语教学方法。信息技术的不断发展、深化，对人们的生活造成了极其深远的影响。而大数据理念的推行和传播实际上就已经意味着传统意义上地区教育资源不平衡的问题已经得到了极大的改善，丰富的教育资源能够通过网络信息技术在全世界范围内予以有效应用。但一个问题也随之而来，那就是如果要对这些丰富的教学资源予以合理的应用，那在教学活动中具体应采用何种教学方式？事实上，传统的小学英语教学主要是依靠教师个人的言传身教，偶尔借助录音、卡片等传统传播媒介进行英语教学。而大数据背景下的小学英语学习方式已经发生了天翻地覆的变化。多媒体教师的兴建、专业化视听设备的配备、完善的师资力量，加之社会上不同类型的英语培训辅导机构，当前的小学英语学习方式不断呈现出多元化辐射式发展的显著特征。基于上述认识，在构建新型小学英语学习评价体系时，我们应当注意，由于学习方式已经产生了极大的变化，因此在相关学习评价的标准参数问题上，也应进行相应的调整。具体来说，传统意义上的小学英语学习评价体系主要是依据考试数据和学生的平时表现。其中，学生的平时表现具有较大的主观性，这就对评价结果的准确性和可靠性产生了一定的消极影响。而大数据背景下的新型英语学习评价体系，成功实现了对于考试数据和学生平时表现的量化处理。具体体现为：第一，依据不同的学生建立不同的评分标准。如果小学英语在课程设置上有着明显的丰富化发展趋势，包括课堂教学、多媒体视听教学、网络教学等多种教学方式，而在对学生的学习情况予以评价时，针对不同的教学方式，着力构建不同的评价标准与体系，就能对学生在参与每一类教学活动时的实际表现情况予以客观评价。第二，实现考试数据评价体系的优化处理。学生的考试成绩并不再被认定为学生学习效果的唯一评价标准，而是采用“考试成绩+平时成绩”的模式来予以综合评价。一般来说，平时成绩占总体的30%，考试成绩占总体的70%。通过这种评价方式，一方面，能够更全面地反映学生的英语学习情况；另一方面，让学生充分了解课程学习的重要性之后，能够有效激发他们参与课程互动与英语学习的积极性，帮助学生不断培养自身的英语学习专业素养。

二、大数据分析支持下的学习评价需要实时记录学生的学习过程

大数据支持下的学习评价以学生学习过程评价为主，这就需要实时记录学生在学习过程中所产生的各种数据，通过学生对学习内容的完成情况、学习过程中使用的策略和方法、学习用时、测试成绩等的各项数据分析，及时地了解学生的学习掌握情况，才能及时进行相应的指导。

三、大数据分析支持下的学习评价目的是为了给学生提供针对性的指导

传统的学习评价忽视了评价学生的学习过程，以评价学生的学习结果为主，而利用评价学生学习结果的方式来评价学生对知识的掌握情况只能做到对学生整体的评价，而不能具体清楚地了解每个学生的情况。信息技术辅助下的学习是学生进行自主控制学习过程的一种活动，教师不再简单地扮演传统的传授知识的角色，而成为信息技术学习环境下学生的指导者和辅助者。教师借助大数据分析支持下的学习评价来发现学生的问题，根据每个学生的不同情况再给予个性化的指导。

四、大数据分析支持下的学习评价以形成性评价为主

传统的学习评价将学生的考试成绩和排名情况作为学习评价的结果，这样的评价方式只注重了利用学生学习的量化结果来考查学生，而没有全面地去评价学生。如果学生平时学习很好，但是由于一些其他的因素而没有考出好成绩，如考试时生病，这样利用学生的成绩来评价学生并不能说明什么。大数据分析支持下的学习评价目的是给学生提供个性化的指导，教师从学生的多方面着手对学生进行评价。例如，个人喜欢的学习方式、学习时间等，根据学生的特点，有针对性地对学生提供帮助和指导。这就需要去记录学生的整个学习过程，以形成性评价为主，详细分析学生的学习过程数据，评价学生的学习掌握情况，在评价中明白学生存在的问题，再给予针对性的指导。

评价是根据一定的标准和学习目标，对学生的学习状况作出判断的过程。包括学生的学习能力、心理特质等各方面的综合评价。学习分析下的中学生学习对学生传统的教育评价主要采用标准化的考试对学生的学习结果进行测量，但教师并不能全面地掌握学生在学习过程中的相关学习行为表现，如学习的进度、学习的习惯、知识的掌握程度，与同学和老师的交流讨论等。运用大数据思想，通过网络学习中记录的小数据分析能更全面地了解学生，结合各种学习行为数据与学习结果的分析能更全面地评价学生。此外，这种对学生学习过程的评价加快了学习分析的发展和应用。教师可以根据学生学习过程的相关数据，分析出学生的学习特征、知识达标程度等，预测下一步的教学内容，改进教学方式。并通过学生的反馈为学生制定相应的学习策略，实现个性化的指导，这些都是在传统课堂教学中不能实现的。

的评价有两个方面：一是为了给学生提供反馈；二是用作教学诊断。其评价是以教学目标为基础，利用计算机记录的中学生做题的小数据实现学习分析，找出学生的问题，通过计算机的学习环境帮助学生提高学习能力。同时，在学生进行练习时，对学生的知识学习情况、学习的态度、学习的策略、学习的习惯、学习的时间等进行评估和判断，通过学生之间的相互比较进行评价。找出学生实际存在的问题，更有利于教师对不同的学生进行针对性的指导，调整相应的教学内容，制定下一步教学计划，从而提高学生的学习效果。对于学生自身来说，也能让他们明白自己的问题所在，并可以根据评价的结果去调整自己的行为和思想，进一步学习没有掌握的知识，提高解题的能力，改变解题的策略等。

［1］ 张鹏高，罗兰.基于大数据的教育决策支持［J］.中国教育信息化，2014（19）：3-5.

［2］ 卜彩丽，魏晗晗，鲁军，黄春华.博客对大学生学习影响的社会网络分析［J］.西北成人教育学院学报，2014（02）：28-31.

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1674-8883（2016）17-0309-01