“斤斤计较入木三分”学会让数据说话

鲁志远

摘要：学会让数据说话，提高考试分析的质量，不仅是教师的重要基本功之一，也是教师学会反思的有效措施。

关键词：数据整理;质量分析;关注重点

中图分类号：G633.91文献标识码：A文章编号：1992-7711（2019）05-126-2

考试是学校对教师教学阶段性工作给予的诊断评价。从某种意义上讲，考试只是获得数据的手段，重要的却是考试之后数据的整理、分析，发现数据所折射的规律，挖掘数据所隐含的问题，从而探求问题解决之道。考试质量分析的主体不同，其目的就不同，其呈现的数据、分析的内容以及得出的结论也就差异很大。笔者下面谈谈如何对考试的数据进行整理、分析和解读。

一、考试分析要规范

质量分析的一般方法与要求如下：

1.数据整理。数据包括全息数据和抽样数据。生物教师所教班级数较多，有时需要对试卷进行抽样。试卷抽样是从总体所包含的全部个体中随机抽出部分样本，用以估计总体情况的一种方法，一般有简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。阅卷结束，教师获得相关数据是零乱的，要对一些数据进行整理。数据整理包括数据分布和集中趋势分析。数据分布包括顺序排列表（将所有个体成绩按高低顺序排列，可以大致了解个体成绩在总体中的位置）、频数分布表（通常所说的分数段分布、优分率、合格率以及低分率）和频数直方图。集中趋势分析比较常用的有（1）单科平均分。（2）难度。指试卷（题）的难易程度，一般用试卷（题）的得分率（P）来表示，P值在0—1之间，数值越大，试卷（题）越容易。有关考试难度水平估计如下：

（3）区分度。指试题对不同学生知识水平和能力要求的鉴别程度。如果一个题目的测试结果使水平高的得高分，而水平低的得低分，说明该试题的区分度很高。一般来讲，区分度达03的题目可以接受，为好题目，达04为优秀。

2.数据的解读。数据的解读包括两个层面：试卷质量的分析和学生学习质量的分析。

试卷的质量分析要把握四个维度：（1）试卷的知识与能力，如：知识点的覆盖面，重难点把握，是否符合课程标准和考纲要求等;（2）结构与题型，试卷结构与题型的合理性，是否符合高考或学业水平测试方向;（3）试卷的立意与创新;（4）典型题目分析，好题好的理由，差题不好在哪里。试卷质量分析有利于提高教师的命题能力，从而提高试卷质量，同时，试卷（题）的难度分析对教师试卷讲评有很大的指导作用，提高试卷讲评的针对性和实效性。

学生学习质量的分析。（1）反映班级学生总体学习状况。“一分三率”（均分、优分率、合格率、低分率）、分数段以及与兄弟学校、同类型班级之间的比较能大概反映学生学习的总体水平。（2）推进率反映班级学生阶段性学习成果的变化趋势，总体上是进步还是退步。

3.解读的运用。试题得分率一方面反映了试题难度，同时也反映班级学生对知识点的掌握程度。得分率低于70%，往往反映的就是班级近1/3学生知识缺失的共性问题，就需要我们对知识点进行查漏补缺，对错误认知进行纠错纠偏，强化更正。数据解读更重要的用途在于促进教师进行全面的教学反思，总结优势，查找不足。问题查找越精准，措施才可能更得力。班级是整体的，学生却是有个性差异的个体。数据客观反映的普遍性问题是由学造成的，还是由教造成的，还是兼而有之？是课堂没有交代清楚，还是课后没有落实到位？是知识缺失，还是习惯缺位？是方法不当，还是兼顾欠妥？只有当措施落实到具体的学生个体，普遍的问题才会得到有效解决。

有了基本规范，有了一般方法和要求，考试质量分析就有了很强的可操作性。

二、考试分析要关注重点，呈现特色

我对“分析”的理解是，“分”就是数据，“析”就是要“入木三分”、“斤斤计较”。“斤斤计较”要求数据要真实客观，不仅要考试诚信，阅卷严格、赋分公正，还要抽样科学，计算精确，比对合理，只有这样才能反映真实问题。所谓“入木三分”就是揭示規律、反映问题要深刻。不同星级的学校，生源质量不同，不同的年段，学科教学要求也不同，因此，考试分析关注的重点就不同，呈现出不同的特色。高一年级生物关注双基落实、知识点过关和习惯培养;高二生物面临学业水平测试，质量分析比较注重合格率、合格临界生比率;高考模拟考试分析比较关注分数段人群、学科匹配度等。学生答题造成失分的原因分析对考后的知识查漏补缺以及考试习惯培养无疑是大有裨益的。考试分析还要与班级、学科阶段性小目标结合。高中三年学业目标是由每个阶段的小目标组成的，通过一个个小目标的达成逐步实现学业大目标。班级类型不同、年度阶段不同，阶段性小目标差异较大。这种差异往往体现在考前对班级学科（包括特殊学生个体）的考试预期上，反映在考试重点数据的呈现上，更反映在问题分析与措施跟进上。为了使后期课堂教学和课后辅导更有针对性，考试质量分析有时还要有浓厚的个性化色彩，如：高考有效人群的数据对比分析，特殊学生的成绩跟踪分析等。

三、考试分析要关注整体效益，兼顾班级团队

毫不讳言，过程性考试的目的之一是服务于高考。高考本科达线率，甚或一本达线率是衡量一所学校教学质量的重要指标。提高班级高考成绩，是三年整体战，是不同学科协同作战的结果。这就要求教师在质量分析、总结得失时站在团队的角度思考问题。一是过程性考试可以分析相对学科贡献率。相对学科贡献率=学科实际贡献率/学科应有贡献率，学科应有贡献值是单一学科满分除以所有参考学科满分之和，学科实际贡献率是学科均分除以考试学科总分。相对学科贡献率小于1，说明学科成绩相对薄弱，大于1，则说明学科有优势。分析相对学科贡献率，让教师在今后的工作中既能意识到“一花独放不是春”，又能有效避免短板效应。二是关注学科匹配率。分析总分优秀的学生，生物学科是否拖后腿，生物学科优秀的学生其它学科成绩如何，为班级整体管理、改进课堂教学以及课后辅导提供决策依据。三是加强不同学科间考试分析的交流。我的优势是什么，我有什么不足，我的改进措施在哪里，如何落实，需要班级或年级组等解决问题的意见和建议，只有加强交流，班集体、年级组才能统筹兼顾，措施才能落到实处，才能发挥团队一加一大于二的效应。

教师的考试质量分析是微观层面的，措施往往指向教师个体和部分学生群体，指向明确，所以针对性要强，简单易操作，作用点比较偏向教学。而备课组、教研组、年级组，乃至于学校以及区域性的宏观分析，措施则要更偏向于管理。无论是微观分析，还是宏观分析，都要让数据说话。对数据要“斤斤计较”，看问题要“入木三分”。