基于小学生数学能力提升的大数据测评探索

游利瑛 陈晶

摘 要：学习测评是教学中的重要环节，在學习系统中起到很重要的反馈作用，其内容及方式影响着教师教育教学和学生个体成长。但是长期以来，学习测评重结果而轻过程。随着互联网信息技术的普及和发展，大数据测评改变了已往的测评方式，各类教育学习App和数据处理软件，可以对学生的数学能力进行高效测评，教师可以观察个体的能力雷达图，进行精准纠错和指导，从而提升小学生数学能力，提高教育教学质量。

关键词：能力提升;大数据测评;小学

小学生的综合数学认知能力与综合数学的认知水平是紧密地相连的，一定的数学能力认知水平将直接地预示着其相应的综合数学能力。传统上，我们将小学生的综合数学能力分为数学观察的能力、数学运算的能力、数学记忆分析的能力、数学逻辑思维的能力及综合数学运用空间想象的能力等。同一入学年龄的不同学生，其数学的能力也是有巨大差异的，学生在综合数学认知能力上的巨大差异将直接地影响着学习的积极性和综合数学能力及学习效果。

数学测评是数学课程学习的内容，也是数学教学的要求，在学习系统中起到很重要的导向、诊断、激励和反馈作用。以往的教学测评体系，重结果轻过程，重知识轻能力，测评方法也主要通过笔纸来进行，命题、印卷、答题、批改、统计、分析等许多环节耗时耗力，不易反馈学生群体及个体的数学能力及核心素养指标。

随着移动互联网信息技术的普及和发展，大数据基于移动互联网等信息技术的发展应运而生，大数据的测评进一步改变了目前已有的测评标准体系，教师和学生可以充分利用先进的互联网信息技术高效地采集数据，通过数据雷达曲线图，了解每一个群体的综合学习能力样态变化分布，并针对每个群体学生的综合数学能力特点进行针对性的数据评测，精准分析、精确指导，这对于学生的数学能力提升大有裨益。

一、 大数据能力测评的功能特征

大数据的智能测评不仅能对被测学生的学习成绩和学习速度信息进行分析，它还能深入分析各校、各班的数据，诊断学生的学和教师的教所存在的问题，提出有针对性的改进建议，促进被测学校、班级教学质量的提升。

（一）收集学习成绩信息

被测学生基本的成绩信息是教师教学中较为重要和关注的基本信息，也是学生与家长较为关注和希望及时获得的反馈信息，学生成绩信息主要包括总分、细分、均分、排名等。对于区域或全校测评来说，平台会提供平均分、标准差、及格率、优秀率、满分率、区分度、难易度等。这些功能信息可帮助教师、学生及时了解情况，反映问题，为教学的诊断、激励、分析、反馈和改进等提供数据支持。

（二）分析答题情况信息

大数据测评系统（如小盒科技）具有上百万小学数学题库，通过后台可以进行区域学生学习数据的评测调研，对每一道题进行学习力维度的标签化之后组建成一套学习力调研试题进行全区域范围内发送。如一年级的准备课“数一数”，系统测评题除了有读题功能、显示答案、答题情况分析外，还能显示全国、本地所有学生在本题答题中知识点的正确率情况（如图1所示），知识点的正确率可以反映学生在某个知识点上的实际掌握情况，这有助于我们教师能更准确地发现学生知识的薄弱点，从而有针对性地去弥补其不足。测评系统亦可对学生提交的作业信息进行批改、统计（客观题由系统自动判分，主观题拍照上传后再判分），通过数据对比它能准确地描绘出学生的知识图谱和能力模型，帮助教师进行教学翻转、个性化教学。

（三）掌握测试过程信息

过程信息主要指学生在多次测评过程中的知识点、总分、排名、正确率等波动与变化情况。大数据测评通常以知识点折射曲线图的形式来具体呈现。此类测评信息由被测学生在单次大数据分析与测评的结果组成，它能最大程度地反映出学生在学习过程中的能力水平。虽然大数据测评多用于反映总结性学习评价，但在一个教学时期内开展多次测评，能对学生的学习过程与其学习变化情况做出更为准确的分析和描述，从而帮助教师准确把握学生的学习状态，及时调整教学进度与教学方法。

二、 大数据能力测评的实践方法

大数据测评指标的科学定位在整个评价体系中是十分重要的，教育进展评估（NAEP）、小盒科技通常从数学运算能力、解决问题能力、空间图形能力、数据分析能力、数学思考能力（即逻辑推理和创新能力）作为考核的五大基础能力。基于考虑数学表达是作为数学核心素养的外显目标，测评时也将学生的数学表达能力纳入测评进行考核。这样的测评方式能够反映出学生个体的综合素养，有以往单一的成绩评价无法比拟的优势。

（一）五大基础能力测评

大数据能力测评一般分两类：分数制和等级制。分数制的测评便于统计和数据处理，等级制适合分析学生的总体分布情况。通常情况下教师是将这两种测评方式进行结合，一个学期分几次对学生数学能力进行分数制测评，最后再将这几次测评结果计算平均值。例如：运算能力方面如果测评三次，学生A测评结果90、80、73，那么期末运算能力的得分就是（90+80+73）÷3≈81，再按百分比折算，运算能力分就为8.1分。测评方式可借助“小盒科技”App测评方式展开，每次测评难度等级可逐次递增，（如表所示）。

同样，数学能力部分中空间图形、解决问题、数据分析、数学思考均可用这种测评形式展开。

（二）数学表达能力测评

数学表达能力的测评教师可以采用录微课评分的形式。现在有些孩子比较内敛，不太愿意在别人面前表达，录微课恰恰可以避免许多不必要的麻烦。学生通过从数据测评题库中选取题目来拍摄微视频。评分的方式先由教师测评，再由学生互评，互评也可以通过点赞形式来完成。最后的分数=教师测评分值×50%+点赞数。教师还可以将优秀的微视频制作成美篇，上传至美篇公众号“码书微课堂”中，这样的方式，不仅可以完成能力测评，还能将优秀的作品保留，制成码书经典习题，可谓一举多得。

三、 大数据能力测评的干预和建议

学生的数学能力通过大数据测评体现出来的是一种学习水平，教师通过大数据测评分析，建立学生常模，这里的“常模”是指测评中的能力雷达图，当能力雷达图建成后，只需将雷达图中个人能力和班级的平均能力进行对比，就能够了解学生哪方面能力之不足，对应的加以干预，做到有的放矢（如图2所示）。

大数据测评后，系统会生成极为全面的分析报告，如小盒科技进行的某地区小学生运算能力在线测评，其《小学生运算能力在线测评研究报告》的项目有师生参与状况、正确率分布状况、答题效率分布状况、答题用时分布状况、答题成绩提升水平状况、作答次数分布状况、知识点答题正确率状况、总结与建议等，内容翔实、图文并茂。又如科大讯飞受某地区主管局委托，对该地区的小学生数学能力进行大数据测评。其数据平台的分析报告有测试基本信息、测试性质和意图、测试实际情况、试卷答题分析等项目。报告中的试题分析对学生数学能力水平的提高很有帮助，报告中提出的五点改进建议：“研究课标、夯实四基、强化四能;加强阅读、从做数学、到讲数学;强调动手、重视计算、细节入手;问题导向、注重过程、真题训练;知识建构、领悟思想、培养能力”针对性强，对教师后续的教学具有很好的指导性意义。

参考文献：

[1]刘凯峰，吕效国.数学学习情感评价指标体系的构想[J].高等函授学报（自然科学版），2009，22（3）：67-68.

[2]张迪，王瑞霖，杜宵丰.NAEP2013数学测评分析框架及试题特点分析[J].教育测量与评价，2018（3）.

[3]郁斌.给评价增添人性美：刍议小学数学教学中对学习过程的评价[J].教育实践与研究，2005（9）：42-43.

[4]许建琦.深度学习能力测评（下）：提升方式方法[EB/OL].今日头条，2018-07-10.

作者简介：游利瑛，福建省福州市，福州教育研究院;

陈晶，福建省福州市，福州晋安区第三中心小学。