极课大数据系统在教学评价中的应用

丁明虎

摘 要：互联网+教育、大数据技术在教育领域的应用越来越广泛，因此，大数据的有效采集更为重要。分析了教学过程中传统数据与大数据的区别，并以极课大数据平台为例，介绍了在教学评价过程中如何采集与应用大数据，不仅对学生个体及班级整体数据进行分析，还能有针对性地出具相关的诊断报告、个性化错题集等，来指导教师及学生个性化学习，从而让教学更具针对性，达到提高教学效率的目的。

关键词：互联网+教育；大数据技术；极课大数据；个性化学习；教学评价

当我们还没有来得及弄清什么是信息化数字化的时候，大数据时代已然来临。互联网+教育、大数据、云计算等已成为近年来教育流行的关键词之一，各行各业特别是教育界都已经意识到它的重要性与未来发展的潜能，谁能率先收集、挖掘并利用大数据，谁就将抢占未来教育的先机。

现代大数据是在平常学习过程中实时采集，这类大数据在教育中的应用有其最重大的意义，更能“让我们走进每一个学生的真实世界”。而且这样的大数据不仅能真实地帮助我们分析群体状况，而且能分析到更微观、个体化的学生在课堂中的参与度与达成度，有利于调整我们的教育行为，实现“以学生为本”的个性化教育。

教育过程中的大数据挖掘与利用，潜力巨大。如何在教学过程中采集大数据，并进行大数据分析，根据大数据分析来指导或调整我们的教学策略，已成为我校的重要课题之一。我们试图通过学生每一次的练习、测试或评价，不仅仅从卷面总分进行统计与分析，还需通过技术手段，耐心地统计与分析每一大题的得分，每一小题的得分，每一题选择了什么选项，花费了多少时间，甚至是学生在分析解题过程中的每一个细节，在练习过程中学生是否修改过选项、做题的顺序是否有跳跃，审题过程中是否存在潜在的困难、复核试卷所花费的时间长短，纠错过程中涂改了哪些题目等等。这些信息的价值远比试卷的卷面总价值要大得多。如何采集这些数据？极课大数据系统就是较好的实用平台之一。

我校自2014年开始试用极课大数据系统，目前已在数学、语文、英语、物理、化学、生物、政治等学科试用。极课系统能支持海量题库在线组卷，也能支持自编新题进行平时测试与大型考试，在不改变老师常规阅卷方式的前提下，实现大数据的收集与分析。可实现根据学生作答结果形成集高频错题集、薄弱知识点、错因分析、成绩变化曲线、学生层次分析等学情分析，个性化制定提高学生成绩的学习方案，真正实现个性化学习的需求。极课大数据致力于提高教学效率、减轻学生的学业负担，实现将大数据、云计算与我们的教学过程相融合，根据课堂练习、段考评价等有针对性地提供学生的个性化作业与辅导，能减轻教师的工作量，为每一个学生建立起符合学生个性化需求的网络服务。

极课大数据系统基本要求不高，只要一台阅卷仪和一台能上网的电脑。数据采集步骤也不复杂，共分三步：

第一步试卷制作。我们可以从自带的资源库现场编制试卷，也可以将编写好的Word電子稿直接导入，系统会为每份试卷或作业纸生成相应的二维，便于系统在扫描时认别。自动生成的答题卷或作业纸中会在每小题或大题中增加定位点及老师打分的评价栏。答题卷或作业纸印刷后学生可与正常的试卷一样进行练习或答题，只是增加一个张贴学生个人信息的二维码过程。选择题与正常的涂卡方式一样，用2B铅笔正常涂写。

第二步阅卷。阅卷分两步，第一步老师手工阅卷，第二步机器扫描结分。答题结束后，老师与平常批阅作业方式一样，可以给予必要的批注等，其中增加一项工作，就是根据实际答题情况，在相应的得分评价栏用红笔做相应的标识。标识的方式可以是|—‖/●√×等，可以是加分，也可以是减分，如果涂写出错，可以重新在正确的位置加重涂写，极课系统通过程序设定的图像算法，以笔墨较重的为准进行智能化判断。老师手工阅卷结束后，即可以班级为单位进行扫描结分。扫描读卷速度很快，一般以50张/分钟进行边扫描阅卷边进行图像识别分析。如果出现学生涂写错误计算机系统会报警，人工进行干预识别。

第三步数据分析。扫描结束后，所有的学生作业图像版及分析采集的数据，全部在极课系统中进行分类存贮，并上传到云平台上，在同一时段内不管你在单位还是在家里，都可以通过网络登陆到极课系统上。可以是手机APP，也可以是PC客户端，可以是微信学生端，也可以数据下载后在QQ群内进行交流分析。极课系统带有自主的智能识别及多维数据分析系统，可以极大地方便老师进行数据统计与质量分析，可以查出一类得分率较高的题号题型及答错学生的具体情况，甚至能调出每一位错题的原图，有利于分析学生错误所在。

使用极课大数据系统采集数据，至少有以下几方面的优势：

1.速度更快捷。平时我校基本上都是选择题一张卡，非选择题一张纸。卡与纸分别进行电脑扫描阅卷与手工批阅结分。有时因为个别学生涂卡有误无法识别时，需要从众多的卡片中找出相应的学生答题卡，再进行手工批阅，然后再将两者对应并相加，再进行统计。最终也只能统计到总分，如果要累积到各小题和大题，花费的时间则更长。通过多次试用，可以在老师不改变正常阅卷方式的前提下，又能在批阅过程中了解整体情况，对学生作业进行个别批注，批阅结束后五分钟内就能出结果，所以说批阅的速度明显更快了。（以“溴、碘的提取”作业为例，扫描后系统反馈的信息如图所示，图一：班级分数段分布图——总体了解班级情况。图二：从全年级采集数据，得出各小题的难易度、区分度和得分率，了解学生对知识点的总体掌握情况，指导后续阶段的学习并改进老师的出题质量。图三：各班级的小题得分详情，有助于老师改进教学。图四：具体题目的班级解答情况，并可以知道具体是哪些学生选择的某个选项，指导教师课堂教学和对学生的个别辅导。）

2.数据更准确。每次的作业或测试的原始数据都不断积累，并保存下来，经过分析就会得到每位学生不同时期、不同学习内容、不同知识点的学习情况，可以使数据更准确。

3.分析更全面。有效地利用这些信息，教师对自己的教和学生的学都会有更加科学的认识。教师可以通过大数据分析发现自己在教学中的不足，及时反馈，加强辅导，并在今后的教学过程中加以改进。学生通过大数据分析，随时调出自己答题情况并与全班同学进行比较，发现自己的某些知识点的不足，加强训练，反馈纠正，查漏补缺。

4.保存更真实。所有的原题，每个学生每次训练的试卷，每次的质量分析整体情况与个体评价，每一小题的解答过程原样等，都保存在数据库中，可以在今后分析与纠正，甚至整理成错题集，供其他学生平时参考。

5.个性化更强。通过长期的大数据积累，学生在大型考试或复习时，就可以把平时每次测试的错误点进行整理列出，形成个性化的复习或学习方案，在复习或考试的过程中保证平时做对的试题继续做对，平时做错的试题不再出错。

6.指导更得力。教师能够看到每一小题的正确率，甚至能查看每个选项都有哪些学生选择了。对某些特定的知识点，能同时了解到班级整体情况与学生个体情况，在课堂讲解时更有针对性。对年级分析来说，不仅能比较不同层次的班级答题情况，也能比較不同教师所教班级的知识点教学情况，让教师对自己的教学效果有更清晰的评价，正确指导我们的教学。

7.管理更高效。通过大数据分析，可以分析每一位学生从高一入学到高三比较的整体情况，也有利于帮助学校在教学督导方面有针对性地督查或指导老师在教学过程存在的薄弱环节，有利于青年教师的培养与成长，也有利于学科组内老师相互学习，听课研课，共同提升。

大数据的应用不仅适合平时的学科测评与分析，在教学过程中也能得到充分的体现。有人统计：一名学生从小学入学到大学毕业，各类可供分析的量化数据基本容量不会超过1MB，其中包括个人与家庭基本信息，学校与教师相关评价，各阶段的考试成绩，身高体重等生理素质数据，借书信息及银行保险及医疗信息等。而大数据的分析则完全是另一种层面的技术。例如，在一节45分钟普通课堂中，一个学生所产生的全息数据约有5-10GB，而其中可归类、标签，并进行分析的量化数据约有50-80MB，这相当于传统数据领域中积累几万年的数据量总和。数据量越来越大，而分析则越来越复杂。我们不仅需要运用云计算技术，甚至需要采用Mathematica、Matlab、Maple等各类软件来进行处理，并实现数据可视化。这需要专业知识及专业人才来处理，包括现代数学或计算机工程领域，需要极强的专业知识及个人的天赋与灵感。我相信在不久的将来，将会有更多的有效方式来进行大数据的采集、分析与应用，并对我们的教育教学提供更有效的指导与信息反馈。

参考文献：

[1]蓝富华，余丽.教师应重视学习方法的传授[J].卫生职业教育，2008（9）.

[2]郭红远，陈静.让大数据走进我们的教育[J].新课程， 2015（4）.