基于大数据的高中政治线上教学效果诊断与优化策略

2020-11-19卫齐

辽宁教育 2020年21期

卫齐

（丹东市第四中学）

2020 年初，一场新冠肺炎疫情席卷全国。教育部在党中央的坚强领导下，组织多个课程平台，免费开放了覆盖小学、初中、高中、大学的多个学科和专业的在线课程，这不仅真正实现了“停课不停教，停课不停学”，也促使全国思政教师纷纷拿起手机和电脑，利用各种软件和平台与学生进行交流互动。特殊的时空环境让高中网络思政课从最初的可能变成了可行。

“全民网课”时代，我们更多是在实践层面探索如何让传统的思政课与互联网进行深度融合，而对如何客观评价网络授课的教学质量、如何精准把握学生线上学习的效果、如何有效选择精准的教学策略等话题探讨得较少。本文以丹东市第四中学的高中政治课网络教学实践为例，就如何在线应用大数据分析技术进行学情诊断，提高教学的有效性、评价的科学性等问题进行描述和阐释，以期对高中政治教学有所助益。

一、基于大数据的线上政治课教学效果总体样本分析

我们以高三年级四个文科班（6 班、9 班、13 班、15班）的学生为研究总体样本，以样本学生在疫情期间政治网课后的某次在线测试成绩为数据样本，按照“汇总数据—整理数据—分析数据—形成解决方案”的思路研制了政治学科学生学习效果的大数据诊断系统，暨通过大数据和具体量表分多个维度对学习效果进行系统分析的模式（下简称大数据分析），具体包括以下两个方面。

（一）从班级视角生成多层面数据资源

我们将样本班级的政治考试成绩录入到诊断系统中，生成了传统的平均分数据（见图1），这也是教学效果的常规评价模式。

图1 班级平均分比较

为了更好地掌握各班级及格人数情况，我们研制了班级各分数段得分人数等级分布图（见图2）。图2 横坐标代表学校和各班级，纵坐标代表人数百分比；其中得分率高于60%（满分100 分，则超过60分）的学生人数用深色阴影表示，位于柱的上方，反之用浅色阴影表示，位于柱的下方。柱内部标注的数字代表各部分具体学生人数。如2017 级6 班得分率超过60%的具体人数是28 人，未超过的人数是15人，以此还可以看出其他三个班级超过60 分的人数分别是 11 人、4 人和 5 人，全体超过 60 分的总人数为48人。

图2 班级得分人数等级分布

如何进一步掌握每个班级中各段分数的分布情况？我们认为，利用盒式图进行分析比较合适。盒式图，也称箱须图（box-and-whisker plot），是描述数据分布情况的一种方法，该图主要利用矩形图来表示数据的平均水平、离散程度和分布状态，我们依照数据生成盒式图（见图3）后，可以清晰地看到每个班级中各段成绩的分布情况，方便我们对于总体数据的对比。

图3 班级成绩分布

盒式图最上面的短线上的数字代表约有5%的学生得分高于此线对应的分数，最下面的短线下的数字代表表示约有5%的学生得分低于此线对应的分数。以6 班为例，全班前5%的学生成绩高于77.2分，后5%的学生成绩低于42.6 分，前后两端的成绩分布均高于学校平均水平。方框上边线、中间线和下边线对应的分值对应表示约有25%、50%和75%的学生得分高于此线对应的分值。

借助大数据分析，我们能够清晰地看到样本班级在此次政治测试中的平均值，成绩等级分布比较及班级成绩分布等多项数据，这种逐层细化的多层数据分析模式进一步增强了数据分析的种类和样式，不仅改变了以往单纯以平均分排序的传统评价模式，也利于在疫情停课期间各学校、各班级了解学生整体的学习效果。

（二）从知识视角拓展多维度数据资源

线上教学受师生交流缺乏、教学手段单一、教学质量参差不齐等因素影响，其教学效果无法清晰地呈现。如何弥补线上教学的弊端，多维度拓展每次考试中的数据资源，尽量让考试分数能够呈现更多的内容，我们进行了以下探索。

在横向维度，我们根据教学内容设置了知识点考核双向细目表，以此为依据命制试题。命制的试题不仅要标注分值，还要备注其考察的知识点。这样，待阅卷结束后，我们不仅得到了考试成绩，还了解了学生知识点的掌握情况，即知识点横向分析表（见表1）。

表1 知识点横向分析（年级维度）

表1 中的数值代表对应该班级在每个知识点上的得分率，得分率低于60%用红色表示（阴影部分），其中得分率越低，则说明这部分知识学生掌握得不到位，利用表1 也可以横向比较同一个知识点不同班级学生的掌握情况。

在纵向维度我们可以进一步研究一个班级内部学生的每个知识点的掌握情况，即目标的达成度（见图4），图4 的第一列是我们依据双向细目表列出的本次测试考查的教学目标，第二列表示测试后的实际目标达成度，即各目标得分率，第三列表示此次测试中对应知识点学生实际平均得分和总分。我们可以将各目标呈现顺序按完成情况率从低到高排列，越前面的目标是完成度越低的，得分率低于60%的目标可以斜线显示，得分率高于60%的可以用浅色阴影表示。如图4 中该班级学生在“收入分配”这个知识点从记忆、理解到分析这几个层面掌握的都不到位，需要教师在线授课过程中再次进行讲解。

图4 知识点纵向分析（班级维度）

二、基于大数据的线上政治课教学效果个体样本分析

大数据分析支持的教学评价理论来自于精准教学（用大数和智能技术所开展的因材施教）理论，学生个体在知识和能力方面的薄弱点就需要我们利用数据进行分析。针对学生个体样本，我们从题型、知识、能力三个视角生成数据，进行分析。

（一）从题型视角关注解题方法的选取

对不同题型的得分情况进行分析，是评价教学效果的逻辑起点。常规的题型分析只是分析各部分题型的分值，而大数据分析模式则引导学生从孤立、零散的数据中发现问题，寻找解决方法。如表2 为金XX 同学不同测试题型与班级、学校得分率的比较，金同学非选择题部分得分率为0.57，非选择题满分为40分，其得分为40⋆57%=22.8分，教师应以此为依据找到其失分的原因和存在的问题，并引导学生及时改正。

表2 个体样本题型比较得分率

（二）从知识视角关注知识体系的完整

检测教学效果的一个重要环节就是考察学生的知识体系是否完整，而考查学生知识体系的完整程度是通过常规教学手段难以实现的，需要借助大数据来完成，如可以利用雷达图了解学生各个知识点的得分情况。（见图5）

图5 个体样本知识点得分率比较

图5 中越接近圆边缘的部分就是学生知识点掌握越达标的地方，而凹进去的部分则说明这部分知识学生掌握得还不到位。如金XX 同学对企业强强联合、企业与劳动者、价格变动的影响、货币的基本职能等知识点掌握得比较熟练；但是对个人收入分配、社会主义市场经济等知识点的掌握还未达标，需要进一步增强。

（三）从能力视角关注核心素养的落地

依据布鲁姆的认知层次理论，我们可以在试卷中将每个知识点对应的核心能力进行标注，并利用气泡图（见下页图6）进行呈现。图6 中纵向代表的是对应的知识点，横向代表的是每个知识点对学生的能力要求，对应能力目标的得分率情况用气泡大小来表示，气泡越大，得分率越大。深色气泡代表学生完成了能力要求，浅色气泡代表学生这部分能力掌握还未达标。如图6 代表该同学对于市场配置资源这部分知识在理解、分析及评价方面能力基本达标，而对于企业经营这个知识点在分析和应用方面的能力还尚未达标，这需要教师有针对性地进行专项提升训练。

图6 个体样本知识点掌握情况气泡图

三、基于大数据的政治学科线上教学优化策略

（一）让可视化的数据“活”起来

通过大数据分析技术，教师可以为每位学生在线生成精确的学情诊断报告。学生根据报告不仅可以查询自己的考试成绩，还能看到知识与能力方面存在的问题及原因，得到教师的指导建议。单次的大数据分析可以帮助学生了解知识掌握情况，而多次的数据积累就可以帮助学生了解学科知识链条的衔接度和连续度。

尤其是高中政治学科知识点以教材为独立单元，单次考试的内容不可能覆盖所有考点。通过大数据技术，我们可以将学生在线学习的多次考试数据进行技术整合，对错误率较高的试题进行归因分析，并在知识链条中进行标注，通过个性化查缺补漏，切实做到对标整改。

（二）让可量化的数据“动”起来

大数据分析的最大优势是问题指向清，生成速度快，精确的诊断报告使知识点、能力点等各项素养指标得以量化，改变了传统以来政治教学效果只能简单依靠分数和经验的片面呈现模式。

教师可以根据诊断报告反映出的各种问题迅速制定精准的教学策略，对教学内容、方法、思路进行反思；对教学目标的确定、教学方法的选取进行修正；对教学环节的设计、实施进行研判。教师在教学实践中，还可以依据个性诊断报告为学生生成电子错题本，实行“同错同题，同错不同题”精准推送，并根据每个学生的差异制定个性化作业，让学生在疫情期间进行整理和回顾，切实做到有的放矢。