指向深度学习的高中信息技术课程 过程性评价研究

摘要：指向深度学习的高中信息技术教学改进是深化新课程改革的重要抓手，是落实新课程标准的实践途径。本文从深度学习视角探讨了高中信息技术课程过程性评价的基本特征和原则，设计了指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”立体化过程性评价策略，并结合深度学习案例的过程性评价分析了具体的实施路径，以期为指向深度学习的高中信息技术课程过程性评价提供新的视角和参考。

关键词：深度学习;高中信息技术;过程性评价;研究

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）10-0031-05

新一轮基础教育改革明确提出要发展过程性评价，将过程性评价作为学生学习评价的重要组成部分。指向深度学习教学倡导的持续性评价从关注知识与技能转向关注学生学业成就与能力，指出要从挑战性学习活动或任务来设计过程评价体系。指向深度学习的过程性评价是发挥新课程深度学习教学优势、提升新课程学习质量的有效途径，是实施高中信息技术教学评价的重要组成部分。

● 指向深度学习的高中信息技术新课程

《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》提出了立德树人的课程价值观，培养具备信息素养的公民目标;凝练出信息意识、计算思维、数学化与创新、信息社会责任的学科核心素养;提出了数据、算法、信息系统、信息社会的学科大概念，强调以学生学习为中心的教与学关系，通过问题解决提升全体学生的信息素养。

高中信息技术深度学习是在教师的引导下，通过将普通高中信息技术新课程教学内容进行单元主题结构化，学生围绕某个具体的挑战性项目学习主题，个人和小组成员全身心积极参与、体验成功、获得发展，全面提升学生的信息技术学科核心素养的有意义学习过程。它的核心特征是基于真实情境、基于项目、基于问题解决、提升高阶思维的学习。

● 指向深度学习的高中信息技术课程过程性评价

1.过程性评价的基本内涵

过程性评价是与终结性评价相对应的一种评价范式。笔者通过文献研究发现，过程性评价的观点集中在三个方面：第一是基于“过程性的观察为主”的评价，主要关注学习者的认知过程。第二是以学习者在获得知识与技能过程中的情感体验、价值观和态度变化为研究对象，主要采用“档案袋评价”或“表现性评价”的方法。第三是基于教学活动而评价的，认为过程性评价的对象是动态的，目的是及时反馈与调节来实现所确定的教学目的的评价。

过程性评价强调评价对学习过程和学习结果的重视，注重学生能力的培养和习得过程的评估与测量。过程性评价是面向学科核心素养的评价，是关注情境创设和学生学习的评价，是从问题解决中提升学生自身元认知的评价，是落实新课程标准的有效评价手段。

2.指向深度学习的过程性评价

指向深度学习的教学指向学生的学，让学习真实发生，明确了为什么学、学什么、怎么学的问题，同时也指向教师的教，让教更有深度，明确了为什么教、教什么、怎样教的问题。指向深度学习的过程性评价是依据单元学习目标，基于具体的挑战性学习任务或活动，结合整体单元教学项目跟踪的综合性评价，呈现方式可从评价内容、评价指标、评价方法和赋值方法等方面进行设计，评价内容可从兴趣态度、团队精神、问题意识、设计能力、表达表现、结果解释等方面进行设计，评价方法可从观察、对话、操作、练习、检测、问卷等方面进行设计。

3.指向深度学习的高中信息技术课程过程性评价

普通高中信息技术课程标准提出一般过程性评价可通过课堂观察、学习行为分析、作品评价、档案袋资料采集等方式，从知识、能力、情感等方面全面衡量学生的学习状况，是高中信息技术学业评价的依据。因此，指向深度学习的高中信息技术新课程过程性评价是根据新课程标准要求，结合实际教学情况和学业水平考试中的考查范围，运用与教学内容相适应的评价方法，综合多种方式立体地、全方位地围绕学生学习过程中的表现和情况，主要对学生的课堂观察、学习行为分析、作品评价、档案袋资料采集等行为进行知识、能力、情感的评价。

● 指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”立体化过程性评价策略

1.评价体系

课堂的评价离不开评价者对课堂的观察，只有对课堂进行不同方面的细致观察，才能对课堂进行全面的评价。笔者从过程性评价的目标、内容、任务、方式和工具等方面梳理高中信息技术新课程过程性评价的结构特征，设计了指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”立体化过程性评价体系（如图1）。“四体”是评价内容的课堂观察角度、学习行为分析角度、作品评价角度、档案袋资料采集角度，“三维”是学习目标的知识层面、能力层面、情感层面，每个角度对应三个层面，从而形成立体化的评价体系。

2.评价指标

依据“四体三维”立体化过程性评价体系，将“四体”设计为评价项目的主体指标，并同时设置不同的二级指标，结合指标说明，分别在每个指标下对应到“三维”层面，同时制订不同的权重和评价方式，形成指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”过程性评价指标调查问卷。

（1）课堂观察

课堂是学校教育的细胞，是课程的现场，是教学的舞台。笔者依据华东师范大学崔允漷教授提出的听评课要从“课堂观察”的问题、思维、范式等角度入手的相关理念，结合指向深度学习的高中信息技术教学的课堂分析，设立对应学生过程性评价的五个课堂观察二级指标，它们分别为提前进入课堂、明确观察任务、选择观察内容、主动影响教学、如实做好记录。

（2）学习行为分析

学生的学习行为是在课堂中进行呈现的，课堂是学生开展学习活动的中心，学生在课堂中的表现和成就直接影响着其自身的发展。笔者从观察学生学习行為分析的维度，设计了五个学习行为分析点，分别是准备、倾听、互动、自学、达成。

（3）作品评价

高中信息技术新课程教学倡导以项目式学习展开教学，而学生的学习结果也大多是以项目作品进行呈现。笔者根据多个全国性活动关于作品评价的要求，结合指向深度学习的过程性评价特征，设计了作品评价的五个二级指标，分别是内容、技术、艺术、创新、展示。

（4）档案袋资料采集

档案袋评价是学生学习的档案评价，同时也是学生学科成长记录袋的评价，根据信息技术学科特点，教师常采用不同的教学平台进行资料收集。笔者依据“全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0”档案袋资料采集的分析，结合指向深度学习的高中信息技术课程过程性评价特点，设立了档案袋资料采集的五个二级指标，分别为内容设计、内容呈现、实施思路、机制设计、技术支持。

笔者根据高中信息技术课程过程性评价内容的课堂观察、学习行为分析、作品评价、档案袋资料采集这四个角度，围绕学生学习目标的知识、能力、情感三个层面，编制了《高中信息技术“四体三维”过程性评价调查问卷表》（如下表）。问卷共设置二十道题，每个角度对应五个二级指标，采用李克特式5点量表计分法，从知识、能力、情感三个维度设置选项——5非常符合、4符合、3一般、2不符合、1非常不符合，同时设置自评、组评、师评。

● 指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”立体化过程性评价分析

1.分析原则

（1）导向深度学习教学功能

高中信息技术课程过程性评价是指向深度学习的学习过程，其最终的目的是要客观评估学生的学习过程与学习态度，力求全面、公平、公正地评价学生的学习过程，并能及时反馈给学生，同时根据不同的过程性评价分析结果调整教学策略，把握高中信息技术深度学习的教学改进过程，进而达到深度学习的教学目的。

（2）过程应公平公正

高中信息技术课程过程性评价应考虑全体学生的实际情况，及时制订并及时向学生公布。在高中信息技术课堂实施过程性评价时，尤其是在学生评价分析结果的功能意义上，要明确与学生平时成绩不存在关联，也不和终结性评价进行关联，尽量做到公正评价，公平评价，用评价的数据正确、客观地导向深度学习的教学过程。

（3）注重学科核心素养的提升

高中信息技术课程的评价是基于信息技术学科核心素养的评价，过程性评价也是面向全体学生、面向学科核心素养的评价。在实施高中信息技术课程过程性评价时，要多关注学生各种情境的变化，关注学生的学科思维变化，关注学生问题解决的变化，让学生从问题解决的过程和方法中达到对自身的元认知，进而提升学生学科核心素养。

（4）客观多维度地分析过程性评价数据

高中信息技术课程过程性评价是基于教学改进的评价。在指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”立体化过程性评价中，教师要从不同的角度按前后顺序来对单个学生、班级学生、年级学生进行评价结果数据的分析，进而对教学对象因材施教。同时，还要从评价内容的“四体”方面来分析“三维”，也可以从学习目标的“三维”层面来分析“四体”，从而对深度学习的教学策略、教学手段、教学环节进行修正，以适合学生的发展为核心，切实提升全体学生的信息素养。

2.分析实践

笔者在指向深度学习的高中信息技术课程教学中，设计了“校园小农田花圃栽种方案设计”“《对话未来的自己》作品设计与制作”两个单元主题教学案例。案例教学实施运用了Moodle平台、问卷星等过程性评价工具进行教学，在每个课时实施“四体三维”立体化过程性评价，根据立体化评价的结果数据，多维度、动态化地对数据进行分析和实践。

（1）具体维度的过程性评价数据分析

为了明确所在课时的过程性评价达成目标，教师可以选择课时的单一维度进行数据分析。如图2所示为案例一的第一课时课堂观察总体数据分析情况，可以看到学生主要集中在“符合”中，特别是知识达到了51.98%，而“很符合”的结果数据在知识、能力、情感方面分别为21.47%、20.34%、29.38%。

对单一维度的过程性评价结果的数据分析主要是对当前或刚实施完成的数据进行结果分析，这对于接下课时对应维度的教学导向、改进有很好的指导作用。例如，如果“学习行为分析”总体评价项目没有达到比较好的效果，就应该关注学生“学习行为分析”的动态变化，改进接下课时反馈和评价作用。同时，这类评价结果数据分析也可以细分到具体二级指标，同样导向接下课时的教与学的改进作用。

（2）课堂整体维度的过程性评价数据分析

在指向深度学习的高中信息技术课程教学实施中，教师还需要对课堂的整体维度进行评价的分析，如本课学生“知识”掌握怎么样？“能力”如何？“情感”表现程度如何？那么教师就可以数据集中的形式进行求和平均整合分析，得出课堂过程性评价中评价内容“四体”对学习目标“三维”的整体分析情况，帮助确定本节课所能达到的学习目标，呈现立体化评价效果。例如，“课堂观察”在“知识、能力、情感”三个层面的程度，如“能力”在“课堂观察、学习行为分析、作品评价、档案袋资料采集”四个角度的程度。上页图3为课堂整体维度的过程性评价数据分析示意图。

另外，教师也可以通过对整体深度学习单元教学案例进行分析，来衡量本单元案例全部课时的总体情况。

（3）学习对象对应维度的过程性评价数据分析

在指向深度学习的高中信息技术教学实施中，教师需要对学习对象对应不同评价维度进行评价数据分析，学习对象可以是某个学生、某个学习小组、某个班级、某个年级等，数据的结果可以是某个课时，也可以是系列若干个课时的趋势图，以便教师掌握指向深度学习的教学对象学习情况。

（4）不同维度的分类、交叉的过程性评价数据分析

根据过程性评价数据分析的主要功能，教师可以对评价内容“四体”与学习目标“三维”进行不同的分类、交叉分析，可以得知其不同的相关性和差异性。同样也可以细分到具体二级指标的结果分析，分析其不同细节、不同课时、不同单元、不同学生、不同学生小组、不同班级的差异性，有助于更加了解学生，了解教学情况。最后在完成整体模块的深度学习后导出数据，进行赋分，得出具体每个学生的过程性评价得分情况，导入到最终的过程性评价。

指向深度学习的高中信息技术课程“四体三维”立体化过程性评价整合了深度学习的教学理念和高中信息技术新课标的要求，让过程性评价回归于教与学的本身，让教师的教和学生的学都深度化，让学习真实发生，在问题的解决过程中提升学科思维和学科核心素养，把握学科本质，达到教、学、评的生态相长。

参考文献：

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作者简介：彭丽欧（1983.2—），男，汉族，硕士研究生，高中信息技术高级教师，研究方向为中小学信息技术学科教育教学、计算机教育应用。

本文系广州教育学会2020年教育科研课题“基于深度学习的高中信息技术新课程实施策略研究”（课题编号：1202030010）、广州市番禺区教育科学“十四五”规划课题“基于深度学习的高中信息技术过程性评价应用研究”（课题编号：2021-PY310）、廣州市教育研究院2021年度科研课题“素养导向的高中信息技术深度学习教学实施策略研究”的阶段性研究成果。