基于大数据教学测评系统应用现状与策略——以广州市花都区为例

骆应灯

(广州市花都区教育局，广东 广州 510800)

一、引言

在基础教育领域，如何快速、有效地对考试成绩进行统计与分析，并有针对性地推送学习资源来助力精准个性化学习是各界极为关注的重要议题。学习大数据具有规模大(Volume)、数据类型多(Variety)、处理速度高(Velocity)、高质量(Veracity)的特征[1]，通过分析学习大数据，有助于印证和解释学生群体、个体有价值的教育教学规律，从而为群体层面和个体层面的教学干预提供科学依据。

在此背景下，花都区从2019年开始开展了大数据测评系统应用的试点，并在广州市花都区七所高中学校推广应用大数据教学测评系统。为深入了解大数据教学测评系统的应用情况，总结经验，梳理问题和需求。采用问卷调查法，对广州市花都区大数据教学测评系统试点校的教师、学生进行了深度的调研，并针对发现的问题总结应对策略，以期推动大数据教学测评系统深入应用，助力精准个性化学习。

二、大数据教学测评系统应用的现状

(一)研究样本

本次调查共回收教师有效问卷472份，其中，男教师比例29.45%，女教师比例70.55%，41—50岁教师比例最高，占比达到43.64%，31—40岁教师比例为31.57%，居于第二位。在学历方面，本科比例最高，占比为88.14%，硕士11.44%(见表1)。从教师所教学科分布来看，各学科比例较为均衡，说明所调查的数据能够覆盖各个学科。

表1 有效样本基本特征

回收学生有效问卷2421份，其中，男生比例为46.55%，女生比例为53.45%，男女比例为0.87∶1，13-15岁学生比例为25.65%，16-18岁学生比例74.35%，高一学生比例为51.32%，高二学生比例为45.5%，高三学生比例3.18%(见表1)。

(二)教师数据分析

1.大数据教学测评系统应用现状

在大数据教学测评系统使用频率方面，月考占比最高为52.75%，接下来是期中考占比为19.92%，然后依次是基本不用(10.17%)，周考9.11%，期末考8.05%(见图1)。从整体来看，大数据教学测评系统得到了较为广泛的应用，但同时仍然有10.17%的教师基本不用，进一步深入挖掘不使用的原因，并有针对性地进行干预是值得关注的重要问题。

图1 大数据教学测评系统使用频率

对于教师常用功能，成绩分析占比最高为81.99%，然后依次是阅卷82.20%、学生知识点掌握情况60.59%、班级共性错题52.54%、组卷51.69%、试卷讲评49.79%(见图2)。从调查数据来看，教师能将大数据教学测评系统应用于测试组卷、成绩分析、知识讲解等方面，测评系统在教学中得到了一定程度的应用。

依托大数据教学测评系统完成试卷阅卷与分析之后，教师会查看和应用哪些数据是真正发挥系统实效，实现个性化、精准化教学的关键。关于这一问题，数据分析显示教师经常查看的数据包括成绩单86.23%、试卷分析82.20%、学情总览81.57%、班级知识点掌握情况66.53%、试卷讲评61.23%、共性错题60.17%、成绩趋势图56.78%(见图3)，说明教师较为关注班级层面学习成绩变化，在应用统计数据有针对性地进行教学调整与改进方面仍然有待加强。

对教学帮助最大的功能包括成绩分析83.26%、阅卷69.49%、学生知识点掌握情况61.02%、班级共性错题59.11%、试卷讲评53.18%、组卷50.42%(见图4)。大数据教学测评系统能够实现快速阅卷，自动统计学习成绩，智能分析学习薄弱情况，从而为查漏补缺提供支持。在调研过程中发现，受限于系统功能以及教师应用水平，在教学中，教师拿到班级数据后更多还是凭借教学经验，如何进一步发挥数据作用，助力精准教学仍值得关注。

关于“在哪些环节使用大数据教学测评系统”这一问题，教师普遍在课中试卷讲评环节使用(76.48%)，教师会根据学生成绩分析结果在课堂上有针对性地讲解，而在课前学情分析使用上占比为47.46%，课后作业情况分析占比46.61%，则相对较低。

2.教师对大数据教学测评系统态度

对于大数据教学测评系统的评价，认为“非常好”的比例为16.53%，“好”的比例为62.92%，二者共计79.45%，说明超过七成教师对大数据教学测评系统持有积极的态度，认为系统对教育教学具有积极的帮助作用。在具体帮助层面，教师认为系统助力精准教学评价(49.58%)，帮助教师快速找到优质教学资源(26.48%)，但教师认为系统在提高教学质量(13.56%)、促进教学模式创新(10.38%)方面的帮助不大(见图5)。

关于“大数据教学测评系统对您试卷分析是否有帮助”这一问题，63.14%的教师认为有帮助，22.25%的教师认为非常有帮助。由此发现，教师普遍认为应用大数据教学测评系统有助于开展试卷分析，提升试卷分析的效率，节省改卷、分析试卷的时间。关于“大数据系统对您分析学生学习情况作用如何”这一问题，66.53%的教师选择“有帮助”，17.58%教师选择“非常有帮助”(见图6)，说明教师认为大数据教学测评系统在分析学生学习情况方面提供了较大的帮助。

(三)学生数据分析

1.学生大数据教学测评系统应用现状

在使用大数据教学测评系统频率方面，经常使用的比例为12.23%，偶尔使用比例为65.34%，说明从学生角度来看，大数据系统使用频率较低。在经常使用的功能方面，成绩报告占比最高，为78.85%，说明学生普遍会查看学习成绩分析报告，了解学习成绩情况，而在错题本、练习中心、智学网校等三项功能使用方面占比均为三成左右(见图7)，说明学生较为关注学习成绩结果，但对应用系统进一步查漏补缺、改进学习方面则使用较少。

图2 教师常用的功能

图3 教师常用数据情况

图4 教学帮助最大的功能

图5 大数据教学测评系统作用

图6 大数据教学测评系统为学生学习成绩提升的作用

图7 学生常用的功能

图8 大数据教学测评系统的作用

关于“您通常应用大数据教学测平系统主要做什么”这一问题，调查数据显示，学生主要用来查成绩(79.72%)，然后依次是看错题(39.90%)、做练习(35.48%)、看视频学习(31.23%)、考试(25.98%)、其他(10.86%)(见图8)。从数据结果来看，学生使用大数据教学测评系统主要用于查成绩，如何进一步引导学生深入应用系统相关功能，支持学生开展自主学习、个性化学习是值得关注的问题。

在大数据教学测评系统使用环节方面，64.6%的学生会在考试后使用，这也与学生多使用系统查询学习成绩、获取测试结果的情况相吻合。在复习和自学时使用的占比均为三成左右，说明在使用系统相关资源开展学习方面，学生使用率较低。

2.学生对大数据教学测评系统态度

从学生对大数据教学测评系统的评价来看，认为“非常好”以及“好”的学生比例达到了64.07%，说明大部分学生对大数据教学测评系统持有较为积极的态度。关于是否对学习有帮助时，接近五成的学生选择“非常有帮助”和“有帮助”，学生普遍较为认同大数据教学系统在学习方面提供的支持，但同时认为一般的学生比例达到了四成左右，未来则需进一步关注学生应用。

关于对学习有帮助的功能方面，学生普遍认为成绩报告(74.85%)对学习帮助最大，然后依次是错题本(43.37%)、练习中心(39.20%)、智学网校(31.76%)(见图9)，说明在学习中，学生较为认可成绩报告。

图9 对学习有帮助的功能

三、基于大数据教学测评系统的应用策略

(一)理念先行：建立大数据教学应用的科学认知

祝智庭等人认为，建立师生对大数据的科学认知既是实现大数据教学应用不容忽视的要素[2]，也是用起来、用得好的基础。在区域层面，可通过统筹规划、分步行动提升师生对大数据教学应用的认知，具体包括：第一，从区域层面制定大数据教学应用的规划，建立“初步应用—深度应用—创新应用”分步骤的推进计划，并通过多种手段积极宣传；第二，面向全区师生，不定期开展大数据应用讲座，将大数据应用的理念、方法、工具介绍给师生，从理念层面改变师生认知；第三，组织教师参访大数据教学应用优质学校，深入课堂一线，通过实地走访了解大数据教学测评系统应用实况；第四，区域层面组织大数据教学测评系统应用优质案例展示活动，以展促用，以展促教，加快教师思想观念的转变；第五，在大数据系统应用初级阶段，协同教育信息化企业提供精细化、手把手的技术支持服务，帮助师生解决大数据系统应用的“最初一公里”。

(二)分类分层：建设大数据教学测评系统应用案例资源库

建立教学案例资源库，不仅有助于刚接触大数据测评应用系统的“新手”通过模仿快速掌握应用方法，而且能够推动“骨干”教师不断探索大数据教学测评系统应用于教学的创新策略和方法。在建立区域大数据教学测评系统应用案例资源库时，要关注不同学校、教师、学生的差异，采用分层分类策略进行建设，将案例分为基础型、提高型和创新型，同时通过教学应用和探索来动态更新资源库，提高师生主动探索的积极性。在建设过程中还应当关注：第一，以师生应用需求为导向，采用问卷调查、访谈交流等方式，了解师生教与学的需求，建立面向不同需求的案例资源库；第二，应用案例资源库不仅可以面向区域内的师生开放，而且可以面向区域外师生使用。因此，在建设资源库时可以适当使用区域外可以借鉴的案例和资源，注重资源的可拓展性并且定期更新完善，保证应用案例的前沿性和稳定性。

(三)协同发展：组建区域教研共同体助力精准教研

共同体是指具有相同理念，围绕教育教学过程中存在的问题，借助多元化的资源、工具、方式进行专题研修活动，以发展专业能力的团体。大数据测评系统应用于教育教学不仅要应用于课堂教学，而且要应用在教师 “教、练、考、评、补” 研修等环节。第一，建立跨学科的教研共同体，通过专家引领、同伴互助、个人反思等方式，围绕提升教学质量开展大数据测评系统应用的教研活动[3]，也可以设计大数据测评系统教学应用教学比赛活动，通过说课、议课、评课等方式开展深度的教研活动；第二，要加强教研共同体的示范引领作用，真正推动各个学校、各位教师透过现实困惑，真正研究和解决教学问题，提升自身的信息素养和专业能力，增强区域教研的内在影响力和外向扩展力。

(四)校企协同：校企合作推动教学测评系统可持续应用

大数据教学测评系统的建设和应用需要长期持续的资金投入，只是依靠学校投入是远远无法满足的。因此，建议可以采用校企合作方式。教育信息化企业发挥技术优势，提供技术与产品支持[4]，学校采购企业的系统和服务支持个性化学习，学校教师和学生在使用系统过程中生成的资源和对系统建设的优化意见可以反馈给企业，帮助企业不断优化自身产品。通过学校的试点应用和示范推广也能助力企业的发展。建立校企合作基地要注意：第一，要以大数据教学测评系统应用为切入点开展合作；第二，可以利用大数据教学测评系统对合作的过程进行跟进，促使双方及时调整以保证合作顺利；第三，要对合作成果进行总结和评估，以保证“既助力学校教育教学，又帮助企业实现利益最大化”。

四、结语

采用问卷和访谈对广州市花都区七所大数据教学测评系统试点校开展调查，发现师生能有效应用大数据教学测评系统，并且对系统持有较为积极的态度，但同时发现师生应用理念有待更新、教学应用程度不深、系统应用的可持续性有待加强，并从理念先行、分类分层、协同发展、校企协同等四个方面提出了相关策略。未来，将进一步探索上述策略在实践中的应用，以期推动大数据教学测评系统深度融入教学，助力实现精准个性化教学。