基于数据的学习诊断与指导

黄慧/浙江省温州市实验中学副校长

基于数据的学习诊断与指导

黄慧/浙江省温州市实验中学副校长

在教育教学评价活动中，我们已积累了丰富的数据资源。随着大数据时代的到来，强有力的信息技术支持，让看似简单的数据折射出丰富的现象，让教与学的行为可视化，为教与学的诊断、改进、指导提供真实的依据，这都将不只是畅想。我们于2010年开始研究“基于数据的学习分析”，通过数据采集、数据建模、数据解释，改革学业评价，改进教学过程与学校教学管理，促进学校品质的提升和师生的健康发展。

研发面向不同对象的六种直观可视化学情报告单和相对应的应用路径

大数据提供了海量的数据，如何在海量的数据中筛选有效的数据成了一道新难题，而且数据统计和解读专业性过强，各种阅卷公司提供的报告单成了教师读不懂也不想读的“天书”。所以，有必要将数据通俗化，在确保数据揭示的科学性的前提下，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，我们将“数据驱动教学改进”的理念落实到了学校日常的教学管理中，组建数据分析团队，建立学情研究系统，挖掘学业评价的数据。我们根据不同的定位和功能筛选相应指标，探索针对学校考试所涉及的不同群体：校行政人员、学科教研员（教师）、班主任、命题人员、家长和学生，针对性的各群体测试数据反馈模板在多维分析基础上，自主开发设计了六类报告单，通过数据挖掘、数据解释、数据建模，对数据进行精细处理，使之直观呈现一目了然，有很强的可读性和实用性。

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。在数据分析报告结果的基础上，各类主体借助专项诊断指标，和数据团队一起分析、解释、跟踪数据，提炼出六类学习诊断、分析指导的运用策略，为每类群体开展学习诊断与分析提供更为针对性的路径，从而实现学情研究、增值评价、异常点分析、补偿性教学等策略改进管理，促进教学质量的发展。

构建基于诊断的多维度学习指导课程

数据评价不是唯一的评价手段，它的背后还有许多关乎文化、环境、个性等无形因素，仅仅用数字“说”数字，无异于数据的“独裁”，我们的核心是利用数据并拓宽它运用的深度与广度，去提高和改进学习的过程。

基于学情的研判，我们发现学生存在一系列学习习惯与方法不当的问题，为了引导学生更好地学，2013年9月，经班主任、任课老师、学生多方讨论，学校出台了《学生学习基本规范》，除了共通性的学习规范，还结合学科特点确立具有学科特色的具体要求，形成共识。两年间，我们从培养习惯入手，提升学习品质，做了很多的尝试和努力，初步形成了“学会学习”的指导课程（表1、表2）。

表1　“学会学习”的指导课程目标表

表2　“学会学习”的指导课程策略表

形成校本化的学习诊断和指导系统

数据分析具有很强的专业性，基于学校评价体系开展数据分析难度较大，很多地方都采用技术外包的方式来解决。但我们发现在自主研发各种指标、策略的过程中，数据分析和学校的教育教学各项工作有机地融合在一起，管理、教研、课改和评价相辅相成，良性增长，这是技术外包无法达成的教育品质提升的成效。我们在实践中从校本实际问题需求出发，确定校本维度，引入前沿理念和方法，借助最通用简便的Excel技术，制定核心指标，实验并论证各指标的科学性和可行性，形成基于校情的、有范式、能变通的学校层面的学习诊断和指导系统。

引导教师、学生和家长改变对纸笔测试的关注视角：从分数高低的比较转向学习诊断的指导

通过学情“诊断书”代替传统分数成绩单的实践运用，学生、家长和教师不再盯着每次纸笔测试分数的高低、排名，而是关注学情研究的具体薄弱点和行为的改进点，从关注昨天学习成效的评价，转向指向明天的学习发展策略。

如学生小昕的学情“诊断书”是这样的：

“小昕在此次科学期中考试中，做错的6道题目涉及的知识点分别是食盐的用途、化学反应中生成物的判断、设计、生成物和反应物的计算、测量和运用图像模型等。这些全部一目了然地列在学情报告单上，她在‘失分原因’分析栏中，填写了原因，主要有审题不仔细、考虑不周、图表没看懂等并分析了应该努力改进的几个方面。”

小昕的妈妈周女士在各科的学情报告单上签字，并陪着女儿一起订正错误……学情报告单能够还原考试对教与学的指导功能，并在一定程度上缓解很多家长盯着分数看的状况，引导家长正视孩子遇到的具体问题。

提升了教师的评价素养：从对数据抵触转向主动创造性地使用数据

数据评价具有揭示优点和缺点、失败和成功的能力，很多教师在一开始回避数据，对数据分析有着一定的抵触情绪。随着我们实证研究的推进，大家开始达成共识，“21世纪的学习模式就是提倡利用技术收集学生学习过程中的数据，以便多层面评价学生成绩，为改善教和学提供有力的依据”。数据的魅力使得教师的数据挖掘、分析、解释等运用能力大为提升，不满足于我们提供的现成报告单，对我们的数据团队开始提倡各种具有独创性的数据挖掘建模方式，比如九年级数学备课组提出要挖掘不同层次群体学生在不同题目上的得分差异比，据此数据分析出不同层次学生在不同类型题目上的优势和劣势。王利平老师自发对学校的自主学习课堂模式进行数据采集和解释对学校提出“按学生学习特点分类走班”的课堂变革建议。

发展了学生学习的自我管理能力：从被动的学习者转型为自觉、自主、自立，能够监控和管理自我的独立学习者

我们得到越来越多的数据，但仍有一些东西在学校里并没有改变——我们对孩子的教育方式没有改变。用工业化的生产模式来教育孩子，这是荒谬的，因为每个孩子都是独特的，他们有自己的需求，有自己的期许、希望，深入开展学习分析研究，在数据挖掘、数据建模、数据解释中，发现数据背后的深层信息，并将所捕捉到的这些信息转化成为一个全新的视角，给每个学生提供个性化的教学内容、教学服务以及教学方式，真正促进学生学习自我管理能力的提高，最终实现促进有效学习的目的。