数据驱动的校本命题：管理路径、研修支持和实施策略

吴加涛 董文起

摘    要：学校可利用大数据优化校本命题管理。数据驱动的校本命题可采用“命题能力培训→组建核心小组→确定检测方案→制订命题计划→命制试卷初稿→磨题磨卷制卷→实施考试→考后评估评审→基于数据的校本教研”这一路径。它有助于使教、考、评趋于一致，最终提升教育教学质量，建设一个教学共长、师生共行的学校生态圈。

关键词：命题管理;数据驱动;校本教研

在基础教育领域，利用大数据提升教育治理水平，推进教育教学质量，已成为必然趋势。学校应优化校本命题管理整体行动，并基于“关注数据、分析数据、应用数据”的意识，鼓励教研组深入挖掘监测数据背后的故事，准确预测教学发展的趋势，精准利用数据促进校本命题的发展，完善命题管理，以不断促进教师的专业发展，从而让数据为教学决策、学习优化、教学提升服务，最终达成提升教育教学质量的目的。

一、基于数据的校本命题管理路径

无论是区域性的学业质量检测，还是学校的教学质量反馈，都需要及时分析学生的学习结果。这是准确诊断教学成效、提高教育教学质量的重要环节。在数据引领下，学校可进行规范的命题管理，其流程如图1：

鉴于“实施考试”较为简单，而“基于数据的校本教研”将在本文第二部分讨论，所以此处主要要对基本流程中的其他环节进行阐述。

（一）命题能力培训

2018年1月颁布的《中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》，明确指出“转变培训方式，推动信息技术与教师培训的有机融合，实行线上线下相结合的混合式研修”。利用网络优势，通过数据分析持续向教师进行精准推荐学习，可以促进教师个性化和精准化的专业发展。而目前，教师普遍存在凭经验命题，命题缺乏规范性、科学性、针对性和创新性等问题。

在每个学期的开学初和期末专题复习之前，学校应组织专家和骨干教师对全员及命题者进行培训。交流的形式有现场培训、在线在流，交流的对象有全员教师及命题研究小组。首先，从学校层面分析前一年度的命题情况及考后数据，指出命题及教学上主要存在的问题。其次，从备课组及个人层面分析不同学科、教师的具体情况，将分析结果预先在线上与培训专家进行交流，让专家根据数据对教师进行精准培训。再次，每次大型测试前，命题小组根据课程标准、前几年的考后数据进行分析，接着请校内的骨干教师、专家进行面对面或在线指导。同时，还可邀请参加省、市、县命题研究班的教师分享命题经验，以及邀请专家进学校传授命题技术。通过请进来、走出去、强自主等培训，教师能够学习命题方法，掌握命题技术与规范，从而学会科学命题。

（二）组建核心小组

要更好地发挥评价导向功能，研究符合课程理念、校本化课程标准的命题方式，让考试真正发挥评价所具有的促进学生核心素养提升的功能，离不开对命题进行深入的研究。但命题研究不能仅仅靠教师的个人单打独斗，而是需要学科内教师间的协作与沟通，也需要不同学科教师间的交流与合作。因此，学校应成立命题研究核心小组，加强命题骨干教师的培养，从而引领全体教师命题能力的提升。命题研究小组成员由各学科在命题方面有一定探索和积累的3～5名教师组成，负责相关学科的调研、考试等命题研究或指导工作，并在命题研究核心小组主导下形成适合学生发展的试题库、校本作业等，以真正实现减负提质。

（三）确定检测方案

命题工作重在管理，管理的核心在于针对教学需要，始终以最小的投入或资源消耗来确保命题质量的提升。如在校长亲自督导下，由教学副校长主管，教务处、教科室具体负责，成立学校命题核心小组，指导、审核学校的命题校本研修各项工作。具体操作如下：

首先，教科室制订各学期的检测时间、难度值、区分度等要求。然后，备课组确定检测的范围、命题小组（2～3人，组长由校命题核心小组成员担任）的主命题人及主审卷人。

（四）制订命题计划

随着技术的进步，大多数教师能熟练应用一些统计软件，且比较重视“用数据说话”，也都会应用教育统计和测量的专业知识，进行更加细化的学情分析。首先，备课组要对本年段学生的前几次成绩进行分析，关注试题的难 度值、区分度等指标，为命题提供依据。然后，对课程标准开展解读，在准确把握课程学业评价标准的基础上，制订备课组命题活动计划。

（五）命制试卷初稿

试题命制主要有两个过程：命题教师根据内容编制双向细目表，再根据双向细目表和任务分工，初步编制符合要求的试题。

在编制双向细目表时，教师要通过对比以前的试题数据，估测试题的难度值、区分度，并通过阅读课程标准、教材等，明确试题的知识点、能力点、难易度、出处等。

根据双向细目表，命题组初步编制符合要求的试题。命题组需要做的是在海量的数据中进行挑选、处理、整合、修改等，第一时间通过数据转化成有效命题。命题组教师分工协作编制试题，再在组长协调下按照命题蓝图的设想组成试卷初稿。

（六）磨题磨卷制卷

备课组对试题进行讨论。首先，由命题小组谈命题思路，并对个别试题进行详细的说明;然后，备课组成员尤其是主审教师进行磨题磨卷，并讨论试卷的难度、区分度等。讨论后，命题组根据讨论的结果修改试卷，填写分数预估表，调整双向细目表。经过几轮的磨题磨卷，命题组最终完成组卷。

制卷员将原始成卷的试题按网上阅卷（云阅卷）版面格式制成标准试卷;审卷教師对标准试卷再次进行全面审查和研磨，最后定稿。

（七）考后评估评审

教育正在经历深刻的变革：教育模式从“依靠经验”向“依靠数据”转变;教师的关注视角从“宏观群体”向“微观个体”转变……大数据技术让教育者真正读懂学生，实现“互联网+教育=个性化智慧教育”。应用“云阅卷”的考后大数据进行考后评估评审可以优化命题管理，提升命题质量。

考后评估评审主要有：考后数据分析;考试过程评估;试卷质量评比。首先，教师、教研组、年段及学校要根据考后数据分析学习情况，除了知识点的掌握外，还要重点关注分析、评价、创造的能力，这是学生核心素养提升的核心。然后，教科室组织教研组长对命题过程进行评估，从方案制订、计划、命题、磨卷、制卷、考试等方面，填写评估调查表。接着，结合“云阅卷”的试卷质量分析数据，聘请评价专家对试卷质量进行评价，确定优秀试卷，提升教师参与命题的积极性。

数据驱动的校本命题，其整体实施路径是：开展命题、说题、析题、磨题、评审评价，改进命题流程、提升命题质量，促进教师对课程标准的进一步把握，更加科学地处理教学内容，并为下一轮的命题做好准备，形成一个闭环。

二、基于数据的校本命题研修支持

（一）搭建命题研修平台，明确校本命题的方向性

评价是课程改革实施的重要环节，评价的主要目的是全面了解学生学习的过程和结果，激励学生学习，以及改善教师的教学，以提高教学质量。考试作为教学评价的重要环节之一，其试卷质量直接影响着评价的科学性、有效性。但是，在作业设置和检测这一重要环节上，教师普遍存在采取简单的“拿来主义”情况，即从网上下载、商家购买等，练习缺乏针对性和有效性，结果导致教、学、评出现严重脱节。

大数据技术所提供的科学依据，能够有效支持教育的精准供给。利用智学网、温州云阅卷平台、校园网等提供的数据，让学校、年段、教研组、备课组及教师个人深入挖掘数据背后的故事，预测教学发展趋势，精准命题。学校以提升教育教学质量为目的，以校本研修为支架，搭建命题研修平台，深入研究基于数据驱动的校本命题研修。即引入学业质量监测大数据分析平台、“互联网+”及其他的信息技术手段，对整个命题进行有效监控。同时，利用监测平台搭建命题评比平台，让全员深入研究命题。

完善命题管理，可以让每位教师都能基于数据进行分析，反思自己的课堂教学，提升命题质量，从而实施精准的课堂教学。

（二）开展说题析题行动，理解校本命题的科学性

说题是一种有效的教与学的途径，也是一种促进教师发展和学生学习的有效途径，是命题研修活动中最重要的一环。但很多教师没有说题析题习惯，即便有部分学科开展说题行动，也是教师凭借自己的教学经验来命题和说题，容易导致主观认识和主观判断占主导。说题时的重难点往往缺乏科学依据。这是一种典型的“经验模式”。在大数据时代，对数据从不同角度进行分析，能更直观地反映出学情。因此，基于数据的说题析题行动，能让说题有据可依，让命题更具科学性。

基于数据的说题，侧重于将数据分析作为说题的依据。说题前，教师要进行一系列的准备：分析试题的得分率、难度值、区分度等;研究学科知识结构与分类，试题的来源、考查的目的、考查的知识点等。说题时，教师要根据数据，说命题立意，指明试题是从哪一能力层级立意的，说明所考查的知识能力、试题的难易程度等。还要分析试题是怎样体现课程标准要求的，试题所要考查的知识点是属于线性知识还是属于非线性知识等。整个过程不再是凭经验在说题，而是有数据的支撑。这让说题更具方向性和科学性。

学校经过近两年的实践，提高了教师数据分析、解题说题的能力，提升了教师的教育理论修养，也使集体的智慧得以充分发挥。同时，说评双方围绕着共同的课题形成共识，达到了取长补短、优势互补的目的，营造了较好的教研氛围。

（三）打造磨题的流程，领悟校本命题的意义性

数据的重要价值在于能给我们提供宝贵的信息，以更好地指导命题研究工作。命题时，教师对数据的收集和分析是关键，它使教师能及时掌握学生学习及教育教学前沿的动态变化，第一时间实现命题的有效性。

试题需要反复打磨，磨题可以提高教师编制试题、编制试卷的能力。磨题时，如果没有数据的支撑，那么磨题就成为无源之水。在磨题的整个过程中，数据分析至关重要。首先，在磨题前，教师要了解学生的基本情况，对学生前期的考试数据进行分析，查阅相近难度、相似题型试题的得分率、区分度等。这让命题和磨题的研修活动更有科学性和方向性。在磨题中，参与磨题的教师要预先阅读题目，查阅相关的数据，预设题目的难度值。再利用相关的数据，对题目进行有目的的分析研究。磨题后，命题者需要对教师提出的建议进行进一步思考，并结合前几年考试的数据及试题的要求，再对题目进行更换或修改。在整个磨题的过程中，数据的引领使得命题更有方向性和科学性，并起到“减负增效”的作用，从而促进教学有效性的提高。

三、基于数据的校本命题实施策略

（一）以单元为主题的校本试题命制

以单元为主题的校本试题命制工作的基本流程如图2：

开学初，备课组长把每个单元的命题任务分解给备课组的成员。教师制订命题计划表，提交备课组讨论。审核后，教师进行自主命题。命题教师将单元检测卷、评分标准及参考答案、双向细目表提交备课组组长，再交由命题核心小组审核，最后上交学校统一印制。检测后，备课组组织试题品鉴活动，对单元试卷在规范性、科学性、难度值设置的准确度、区分度、效度等方面进行评价，并对考试的数据进行分析，形成书面报告，反馈到每位教师，以指导其改进课堂教学。

（二）以阶段性检测为主题的试卷命制

阶段性检测是由学校统一组织进行命题，其基本工作流程如图3：

阶段性检测主要有期中、期末两次检测。学校制订阶段性检测的命题方案，由备课组确定命题小组和主审卷人;命题小组向教科室提交命题计划表，经审核后命题组根据计划表命制试卷初稿;学校统一组织以备课组为单位进行审卷、磨卷，并在交流讨论后修改试卷，再上传试卷、参考答案、双向细目表等，由学校统一印刷管理，然后上传智学网或温州云阅卷平台组织网络阅卷。考后，备课组组织试卷品鉴活动，即从教师个人、备课进行分析，并依据数据形成书面报告。所有活动材料最后汇总，并提交到教科室以供校际交流和存档。

在命题时，学校强调要突出学科学业考试要求的重难点，紧扣核心知识点和易混淆点，精心编制试题，以提高复习效率。考试后，学校注重对考试数据进行细致的分析，并依据数据形成书面报告，为各学科的教学改进提供重要的依据。

四、基于数据的校本命题管理思考

将数据应用在日常的命题和考试研究中，也常常决定着能不能实现精准教学。学校以数据驱动校本命题的管理，为备课组研制各类试卷服务，从很大程度上提高了教師的命题能力、数据分析能力和课堂教学水平，使教、考、评趋于一致，最终提升了教育教学质量，并建构了一个教学共长、师生共行的学校生态圈（如图4）。

从整体上来说，基于数据的校本命制管理流程基本上形成一个质量控制的闭环，具有自我检查、监督和改进的功能。但其也存在诸多不足，主要有：有些流程在科学性方面需要推敲，有些流程需要进一步规范，以便科学合理的做法能得到遵循，也方便流程前后的衔接和跨部门之间的交接。