基于数据的学情分析

黄慧/浙江省温州市实验中学副校长



基于数据的学情分析

黄慧/浙江省温州市实验中学副校长

以温州市实验中学为例

在教育教学管理中，对于数据的处理与应用，大多数学校还流于表面，难以做到“让数据说话”。如何采取有效策略，正确还原并放大数据分析的教学指导功能，从而促进教与学的改进，是当前学校教育教学管理现代化亟待解决的问题。为顺应教育评价改革大趋势，充分利用大数据，切实开展学习分析与诊断，从而指导和改善教与学的行为，我校在学情报告方面做了大量积极而有效的探索。

表1：六类学情报告单明细

数据分析：研发六类报告，呈现不同成效

对于考试数据，通常有平均分、标准差、合格率、优秀率等分析，少数也有涉及集中量、差异量和相关量等统计学术语。但总体而言，通过数据呈现的评价模式距离学校实际操作还有很大的差距。鉴于此，在确保数据揭示的科学性前提下，利用先进的计算机系统给出各种图形对数据进行形象的刻画，让数据“说简单易懂的话”，让一线教师在缺少教育测量与统计知识的情况下，能明白数据所揭示的现象。为此，我们在多维分析基础上，自主开发设计了六类报告单（见表1），通过数据挖掘、数据解释、数据建模等，对数据进行精细处理，实现个性化分析，让学习行为可视化。

让数据“说简单易懂的话”，让一线教师在缺少教育测量与统计知识的情况下，能明白数据所揭示的现象。

行政学情报告单：主要是让学校行政领导总体了解各校区、各班级、各学科的总体情况，从而发现教学异常点，有针对性地进行管理。

备课组学情报告单：通过考试数据的精细诊断，来发现学科教学中的优势和不足，有利于备课组开展基于实证数据支持的备课活动，切实改进学科教师的教学。

教师学情报告单：学科教师根据考试数据的精细诊断来发现知识教学中的优势和不足。

班级学情报告单：促使班主任全面了解班级情况，加强与各学科教师的交流。不仅包括任课教师的数据报告，还包括班级弱科与强科分析，班级各个层次的比例分析，总分变化趋势图。

学生学情报告单：包括成绩条、错题分析、自我反思等模块，帮助学生及时发现学习上存在的问题，找到有效的解决方法。

命题学情报告单：试题诊断指标有很多，如信度、效度、区分度和得分率，以及IRT（Item Response Theory，即项目反应理论）分析中的试卷特征曲线等。

数据运用：针对六类群体，提供不同策略

收集详实的考试数据，并对考试数据作统计分析，整理出不同功能的学情报告单，最重要的是要引起不同主体对数据背后隐含的教育信息的关注，从而以此来指导教育教学行为。

学校管理：总体反映，宏观把握。数据最直接也最直观，通过结果分析反馈，校领导可以宏观掌握学校教学工作总体情况，有利于趋向性、系统性地制定校本化的教学方针，避免盲目管理，最终实现学校健康发展。

备课行为：聚焦问题，分享智慧。聚焦“有效教学”，汇聚集体智慧， 备课组集体研究考试情况，诊断教学得失，明确提出改进措施。

学科教学：巧借数据，精细教学。学科教师要合理地运用考试结果，需要通过考试数据的分析，得出正确的评价意见，联系教学、反馈教学、反思教学和检讨教学，从中发现教学的长处及不足。

班级管理：科学管理，有的放矢。利用班级学情报告单，班主任协同任课教师，对全体学生进行分层分类，研究制定解决方案。

自主学习：自我诊断，改进行为。引导学生从关注分数到关注分数背后的原因、行为。通过分析明确哪些题错了再错、哪些知识点容易遗忘、哪些方法并未掌握，是哪些学习行为、方法和习惯导致的。

命题能力：及时诊断，研究提高。运用实测数据作分析，借助实测数据进行跟踪，通过掌控命题的难度和把握命题的质量，提高教师的命题能力。

XIN GONGLUE