体育课堂评价“数据化”误区与对策

陈哲

摘 要：通过对体育课堂教学“数据化”出现的“以数据代替检验”“只见个性化数据，不见个性化教学”“公开数据对比，暴露个人隐私”“智能数据知其然，不知所以然”四大常见误区的分析及梳理，结合自身的教学实践经验，提出了相应的解决对策。在充分肯定“数据化”教学先进性的同时，对“数据化”教学合理性进行了探讨，给广大一线体育教师提供一定的参考。

关键词：体育课堂;数据化;误区;对策

中图分类号：G807

文献标识码：A

DOI：10.3969/j.issn.1006-1487.2021.06.003

“大数据时代”让原本靠“望、闻、问、切”的体育课堂，有了实时数据呈现的可能，甚至可以精准到每一位学生的实时心率、心率曲线、练习时间、讲解互动时间、运动强度曲线、运动密度曲线、负荷指数等个性化数据，以前一切课堂追求的指标，突然间跃然纸上，让一线教师有些应接不暇。《国家教育事业发展“十三五”规划》提出要建立科学的评价体系，充分发挥教育评价对科学育人的导向作用[1]。如何分析处理应用这些数据，让数据对课堂评价起到正确的引导，避免陷入为了数据而数据的误区，是教师需要思考的首要问题。结合自己的课堂实践，对体育课堂上常见误区进行分析和总结，提出解决策略，供广大体育教师参考。

1 误区一：以数据代替经验

过往，教师掌握的课堂评价数据更多的是学生测试项目的成绩和与之对应的分数，科技产品的应用使教师可以便捷地获得大量有关的实时数据，一线体育教师怎么使用这些数据来达成有效评价的目的，让这些数据支撑课堂评价指标体系，促进学生健康发展，需要我们精心处理和科学分析。

主要表现：数据在手万事无忧。很多教师想当然地认为只要有海量的数据就可以提升课堂效率。诚然，数据让体育教师对课堂和学生诊断有所帮助，但数据的意义是选择教材和方法的指向性，对提升课堂效率并不具有决定性意义。对于一些传统课堂上的生理隐性指标，比如学生的身体和心理疾病，包括学生口头请假（疾病、例假）及学生运动体征（暴汗、脸红、气喘吁吁）等现象，以前教师只能根据经验来进行判断和预估。有了数据的支撑似乎对经验判断可以忽略，其实数据只是为教师判断及改进教学策略提供一定的参考，数据是教师对学生进行教学诊断的第一步，教师只有根据教学经验对数据进行综合分析，才能为接下来的学练方法和教学手段的选择提供真实科学的依据，从而提升课堂效率。另外，课堂教学在传授运动文化的过程中，更需要人文关怀和经验帮助，使学生能够从学练中感受关爱，提高认识，理解知识的意义。

应对策略：面对海量的大数据，首先，教师要做到全面分析、整理，对数据进行分类汇总，按照年级、班级对数据进行横向汇总，再依据数据性质和意义进行纵向指标汇总，包括生理数据、检测数据、测试数据、评价数据等。数据进行回归分析后，形成既能体现整体水平又能凸显每一名学生的个性化数据，这才是第一步。其次，對记录的学生生命成长手册数据进行即时数据反馈，让学生了解个人的生命成长，制订适合自己的初中三年成长计划。制订成长计划过程中，教师给予学生及时的指导，切实从每一位学生的需要入手，夯实课堂教学的根基，真正提升课堂效率。再次，数据的应用只能作为体育教学的参考，不能作为根本的证据支撑。教学中应当结合经验的判断，以培养人为根本目的。

2 误区二：只见个性化数据，不见个性化教学

评价是为了更高地促进学生进行有效学习，而不是对学生进行定性分析。每一堂课教师面对的是活生生的生命个体，通过表面数据的呈现，挖掘出每一位学生存在问题及其原因，制定与之相适应的学习目标和学习方法，促进学生发展，是每一位教师职责所在。

主要表现：“一刀切”追求简单粗暴有效。整齐划一的学练方法，几近严苛的教学常态，无趣反复的重复训练，在简单低质量的训练中，追求着高分低能，导致丧失兴趣。以往，教师尝试在课堂教学中分层教学，朝着每一位学生都得到发展的目标迈进了一步，但是离真正地让每一位学生都得到切实的发展，还有很长的路要走。现在大数据推动和深化了从“共性发展到个性发展”，教师可以通过各种技术手段获得每一位学生的实时数据、阶段性发展数据及成长曲线，可这也给教师提出了更高的要求，教师面对这些数据，如何做到在“班级授课制”下，真正兼顾到每一位学生，让每一位学生得到发展？如果数据只是摆出来看，拿出来讲，而不能对数据，特别是个性化数据进行分析、诊断，针对不同的个性差异采取不同的教学策略，数据就失去了精准教学的意义。

应对策略：过往教师的教学计划常把目标制定为百分之几的学生掌握，百分之几的学生了解，百分之几的学生运用，现在数据为教师把脉每一位同学的最近发展区，为精准制定每一位学生的学练目标提供了可能。以每一位学生为主体，指导学生制订自己的学习计划，从每个单元、每个课时、每一个练习目标开始，让成长记录册不再是一纸空谈。在每节课和每个单元学习后，充分利用数据进行精准的学习目标分析和修正，针对每一位学生的实际情况，以每一位学生为中心，踏实执行并记录数据，最后形成学生每学期、每学年的发展轨迹，真正地让每一位学生受益。学生的生命成长记录是动态发展的、即时的，记录学生三年体育学习的点点滴滴，用数据说话，让每一个学生都能在自己原有基础上获得最大程度的发展，数据的追踪意义就得了充分彰显。

3 误区三：公开数据对比暴露个人隐私

每一个生命个体都值得被尊重。这种“自动化”的评价数据是直接的、冰冷的、客观的、准确的。可是，当每一个个体的数据，直接暴露在“大庭广众”之下，尤其是比较敏感和特殊的数据，如何处理？如何做到让每一个生命个体得到尊重，得到积极引领，是教师不可逃避的现实问题。

主要表现：即时数据公开化无视学生获得感。诚然，公开的跳动在大屏幕上的数据、即时评价的确精准和有效，但是教师是否考虑到了那些我们眼中的“差生”呢？那些需要我们保护的孩子们，那些在大数据面前羞涩的，已经使出浑身解数的孩子们呢？过往课堂评价是阶段性评价和诊断性评价相结合，这种延时的评价没有反映学生当时的学习状态与学习效果，只能反映过去，通过过往统一的测评标准来衡量和评价每一位学生。这种评价形式不是教师理想中的即时评价。现在的大数据，为教师的即时评价带来了可能。但是这种公开的即时数据，如何保护学生个人隐私和维护学生尊严，既保护学生的个人隐私又能促进学生健康成长是值得重视的问题。

应对策略：适当公开大数据，不进行横向和纵向的数据对比分析，保护那些需要教师爱护的孩子们，比如：肥胖孩子的体重、矮小孩子的身高、色盲或者色弱孩子的情况、课堂的测试数据等。这些要求教师切实做到 “收-放”结合，建立学生健康成长记录本，进行数据个人化处理，班级成绩公布前百分之三十的学生成绩，不进行成绩排名和对比。只在成长记录本中记录个人成绩变化曲线和个人成绩分析。让可以激励学生发展的数据公开，涉及学生隐私和需要保护的数据进行隐秘处理，让每一位学生有尊严地成长。建议采用个体差异内的评价方式，即自己跟自己比。利用数据显示学生个体经过指导和强化练习之后的进步过程、进步的幅度作为评价的依据，激发每一个学生的学习热情。

4 误区四：对数据知其然，不知其所以然

李克强总理在《促进大数据发展行动纲要》中指出：“要加大大数据关键技术的研发、产业的发展以及人才培养的力度，深化大数据在各个行业的创新应用[2]”如何在课堂评价中，创新地用好这些数据，让学生更安全更有效地锻炼和成长，是需要思考、总结，發挥教育智慧的。

主要表现：为追求中考成绩盲目施加练习强度。有些急功近利的课堂出现了长跑猝死和学生应力性骨折的情况，这样的做法让人痛心。过往体育课堂上盲目追求成绩，常常让学生用手来测量心率，现在教师可以通过更多科技方法和手段对学生心率进行收集和整理，让体育课堂成为真正的数字化。如何运用每节课的数据让教师组织“高强度”练习，让“高风险教材”回归课堂，不再让1500米缺席，不再让铅球消失，不再让器械远离，用智能为我们的课堂保驾护航，不再让体育教师望“安全”生畏，为保安全苦苦挣扎，是我们利用数据的高级境界。人工智能固然有一定的科学性，但教学是人与人的交流，需要现场发现问题，分析问题，最后解决问题。更需要师生之间，学生之间的不断互动，不断思考讨论，及时调整优化学练方法。

应对策略：即时的监测数据要与测试的数据（体质健康测试、生理指标数据、每个单元测试数据）、学习过程中的技术评价数据相结合，形成一个综合的、系统的、可全面反映学生每学年、每学段、每一水平的成长，教师要对数据进行对比、处理和分析，让学生直观地看到自己所学技能的增多、身体素质的提升、生理指标的提升，让学生知其然，更知其所以然。让学生通过数据了解身体，了解哪些是身体发出的危险信号，遇到临界数据和特殊身体现象如何处理，才能更好地为每一位学生的发展护航，让学生在课堂以外的锻炼中也能保护自己，科学锻炼。教师要注意课堂安全设计、教材选用及场地器材配置，利用大数据进行合理监控和实施，切实保障每一位同学远离危险，健康成长。利用数据及时发现问题，根据数据分析问题产生的原因，找到解决问题的办法。

5 结语

体育课堂教学“数据化”有其优势所在，使教学过程更为精准，诊断更加科学，评价更有针对性。但是，过于依赖数据或看不到数据所不能解决的课堂教学问题，则适得其反。随着大数据、人工智能、区块链、云计算等技术的日趋成熟，新技术既可以作为教育内容，促进学校培养数智人才;也可以是传统教育的加速器，提高教学效率、减轻教师工作量，促进教师角色转变;还能嵌入学习系统，使自适应学习得以发生，实现因材施教。体育教师运用“数据化”教学更需要理性看待，不断优化。

参考文献：

[1] 周俊.以质量为核心推进职业教育持续发展——《国家教育事业发展“十三五”规划》解读[J].江苏教育，2018（44）：23-27.

[2]韩宏芳，邱梦飞.中国大数据产业相关政策盘点[J].中国邮政，2017（08）：10.