教育大数据环境下区域高中教学质量检测的探索研究

[摘 要] 在教育大数据环境下进行区域高中教学质量检测的探索，不仅意味着关于教学质量的检测有了新的手段，同时也意味着教学质量检测会面临着更新的结果. 区域高中教学质量检测思路可以是：先借助大数据对区域内数学教学的相应数据进行分析，充分发挥数据的验证功能与预测功能;然后借助这些结果优化后续的高中教学质量检测，从而实现大数据分析与区域高中教学质量检测的完整闭环. 在方式优化上可以遵循这样的思路：通过整合具体教学内容或考试要点，利用大数据技术处理区域内学生关于相应内容与考点的答题情况，然后围绕多个要素进行统计与分析;根据统计与分析的结果，判断学生在解决问题时所经历的思维过程，并据此提出相应的教学质量检测建议和教学改进建议.

[关键词] 高中数学;教育大数据;区域;教学质量;检测

基金项目：池州市教育科学研究课题“教育大数据环境下区域高中教学质量检测的探索研究”（JK2023046）.

作者简介：胡胜宏（1976—），本科学历，中学高级教师，从事高中数学教学与研究工作. 曾获池州市首届骨干教师、池州市第三届教坛新星、池州市先进教育工作者、胡胜宏名校长工作室主持人等称号.

新高考的到来，意味着关于高中教学质量的检测面临着新的课题. 教学质量的检测本质上是一种评价. 评价作为教育的“指挥棒”，具有观念引导、问题诊断、路径纠偏和指导改进等重要作用，直接影响甚至决定着教师如何育学生、学校如何办教育、政府如何管教育、社会如何评教育[1]. 在综合考虑这些影响因素的同时，还必须重视教学质量检测对学生学习的重要性，特别是对于一线教师来说，将教学质量检测与具体学科教学相结合，由于其直接相关性，往往能更显著地体现其意义. 当然，一线教师若能拓宽视野，超越日常教学的局限，将目光投向更广阔的学科领域，不仅能够显著扩展自身的教学视野，还能深化对教学质量及其检测机制的理解.

当前社会正处于信息时代，人工智能和大数据的兴起构建了一个关于教育的大数据环境. 在教育大数据环境下进行区域高中教学质量检测的探索，不仅意味着关于教学质量的检测有了新的手段，同时也意味着教学质量检测会面临着更新的结果. 这自然表明教学理念和教学策略必须相应地进行调整. 下面以人教A版高中数学教材的运用为例，谈谈笔者在本课题研究中的浅显收获.

教育大数据环境创新区域高中教学质量检测的思路

纵观教学手段的发展，不难发现，信息技术的每一次变革，都能在教育领域找到其相应的应用. 对于一线教师来说，教学质量检测是一个既熟悉又陌生的领域：说其熟悉，是因为教学质量检测伴随着日常教学，特别是由学校层面组织的考试，实际上构成了教学质量检测的关键部分;说其陌生，是因为教学质量检测往往依赖于经验，通常仅依据学生的分数及其初步处理的结果，例如最高分、最低分、平均分、优秀率等数据进行. 随着算法时代的到来，量化分析教育质量已成为评价教育质量的关键技术. 通过利用面向教育的大数据，并构建相应的环境背景，对高中教学质量进行检测成了一个有效的途径. 当然，这也是一个新生事物，在研究与实践的过程中难免会遇到各种问题. 例如，许多研究专注于构建和反思教育质量的量化方法，较少涉及针对方法论的完整思考与建构. 面对这样的情形，在教育大数据环境下，要想有效创新区域高中教学质量检测思路，关键在于，在评价过程中，通过分析质量概念的确定性、数量性、比较性以及可分解性特征，探讨对教学质量进行量化分析的可能性. 同时，作为以“为人发展”而存在的评价活动，未来教学质量量化方法论应基于教育立场从“由人”评价向“为人”评价转变，并在此基础上对其实现路径进行人本性重构[2].

对于高中数学学科教学而言，这也就意味着相关的研究要做两个基础性的工作：一是要借助大数据创造出可以服务于区域高中教学质量检测的环境;二是要在教育大环境背景下，面向高中数学教学质量的检测形成新的思路. 在实践和研究的过程中，一旦这两个基础性工作得以完成，相应的区域高中教学质量检测的思路可以是：先借助大数据对区域内数学教学的相应数据进行分析，充分发挥数据的验证功能与预测功能，既关注大数据处理过程中展现出来的宏观规律，同时也关注不同层次学生所展现出来的数学学习能力;然后借助这些结果优化后续的高中教学质量检测，从而实现大数据分析与区域高中教学质量检测的完整闭环.

例如，在一项信度较高的考试结束后，收集特定区域的数学质量检测数据. 通过分析整体平均分、各学校平均分、各班级平均分，以及最高分和尖子生（通常指前5%的学生）的平均分等指标，得出相应的数据结果. 在可能的情况下，将这些数据与先前的数据进行对比，以评估检测内容与学生能力的匹配程度，即检测工具的有效性. 这样，我们就能对区域学生的答题情况和检测工具有一个准确的理解. 实践表明，将此类数据处理结果以及得出来的结论运用于后续的教学质量检测，对于检测工具的优化以及日常教学的改进具有积极影响.

教育大数据环境优化区域高中教学质量检测的方式

在优化区域高中教学质量检测的过程中，选择大数据与数学学科作为研究对象具有其独特的优势：首先，大数据原本是信息技术领域的专业术语，通常指的是那些无法在限定时间内使用传统软件工具捕捉、管理和处理的数据集合. 对大数据的分析和处理，需要采用新的处理模式，以便赋予其更强大的决策支持、洞察力和流程优化能力，从而应对海量、高速增长和多样化的信息资产. 通常认为，大数据具有大量、高速、多样、低价值密度、真实性等特点[3]. 其次，数学是一门基础学科，它有效反映着学生的学习兴趣、智力水平、能力和学习品质等多个方面. 对一定区域内数学学科的教学质量进行检测与方法优化，具有重要的代表意义. 当教师以研究者的身份来面对这一课题时，很重要的一个抓手就是借助教育大数据，来营造出区域高中教学质量检测的新环境，然后在此基础上优化教学质量检测的方式.

通过实践研究可以发现，教育大数据环境下高中数学教学质量的检测，在方式优化上可以遵循这样的思路：通过整合具体教学内容或考试要点，利用大数据技术处理区域内学生关于相应内容与考点的答题情况，然后围绕整体平均分、各学校平均分、各班级平均分，以及最高分和尖子生的平均分等诸多要素进行统计与分析;根据统计与分析的结果，判断学生在解决问题时所经历的思维过程，并据此提出相应的教学质量检测建议和教学改进建议.

例如，记S为数列{a}的前n项和，设“甲：{a}为等差数列”“乙：

为等差数列”，则（ ）

A. 甲是乙的充分条件但不是必要条件

B. 甲是乙的必要条件但不是充分条件

C. 甲是乙的充要条件

D. 甲既不是乙的充分条件也不是乙的必要条件

该题目的核心考点在于数列的函数特性，旨在考察学生在解答过程中能否运用恰当的策略，即利用等差数列与一次函数及二次函数之间的联系来求解问题. 借助大数据对特定区域内学生的得分情况进行分析，结果发现，对于排名前40%的学生，他们的答题正确率通常较高;而总分排名前5%的学生，其得分率几乎达到100%. 然而，对于其他学生，大数据分析显示的统计结果与预期的检测目标存在显著差异. 例如，部分学生无法通过逻辑推理来建立充分条件与必要条件的判断关系. 那么，为什么会出现这样的情形呢？在实践研究的过程中，针对部分学生个体实施了多种形式的调查研究. 研究结果显示，近20%的学生在将充分条件、必要条件与题目所提供的信息进行匹配时，出现了问题. 具体来说，学生在理解甲是乙的充分条件、必要条件还是充要条件时，其逻辑关系在思维中并不明确.

在这些发现的基础上，可以在设计新的测量工具时进行相应的优化. 例如，可以将问题设计成问答题或证明题的形式，引导学生去证明甲是乙的充要条件. 事实证明，当学生面临需要证明的结论时，他们更倾向于激活相关的知识，并构建更为严谨的逻辑推理链条. 当然，这里需要注意的另一个问题是，不同的测量工具在不同的时段往往起着不同的作用，上述例题出现在高考试卷中是合适的，而改编后的测量工具通常适用于学生刚刚学习等差数列之后，用以检验他们对等差数列概念的深入理解. 这样的结论是本课题研究的成果之一，其对教师的教学质量检测工具选择与优化有着长远的影响.

具体而言，当借助教育大数据对特定区域内高中数学教学质量检测进行深度研究之后，所获得的诸多见解通常能够让教师在后续的教学和研究活动中，在设计试卷的过程中，展现出更为明确的研究和检测工具意识. 在这一意识的推动下，教师通过反复进行教学质量和检测工具的研究与改进，能提高他们设计试题和试卷的专业能力. 因此，他们将从经验性的“出试卷”提升到专业性的“制定教学质量检测工具”. 这显然不仅仅是名称的差异，其所体现的是教师在教学质量检测过程中所展现的专业性，证明了对教学质量的检测正逐步从依赖经验转向专业化. 这对于专业的教学质量检测者以及一线教师而言，都具有深远的积极影响.

教育大数据环境完善区域高中教学质量检测的评价

教学质量检测是面向学生的，对于区域高中教学质量检测的研究很大程度上又是面向一线教师或专业研究者的，这里涉及评价问题. 显然，这里的评价就要超越科学取向的教育质量评价，就需要保持对教育目的的本原性追问，坚持以学生发展为根本立场[4]. 于是也就可以面向区域高中教学质量检测提出相应的问题：怎样的教学质量检测才是科学的？怎样的教学质量检测才能够体现从“由人”评价向“为人”评价的转变？回答这些问题本质上是对教学质量检测过程的审视. 区域高中教学质量的检测意味着大量的样本存在，要从中寻找到规律性，并且对日常教学产生积极的指导作用——仅凭传统的研究手段是不够的，大数据所发挥的支撑作用是不可替代的.

教育大数据环境不是一个抽象的概念，在具体运用大数据时，涉及大数据的采集与分析，而这离不开信息技术手段及其相应应用软件的支撑. 从专业的角度来看，可能还涉及一些平台架构的设计与搭建. 即便在数学学科领域，也需要集思广益，在一定范围内共同合作，以构建起教育大数据环境下的区域高中教学质量检测评价体系.

当然，从日常教学指导的角度来看，评价的着力点还应当放在数据的精准分析以及教学路径优化与学生管理优化上. 此处，教师可以教学地图为抓手，借助大数据研究的成果来精准把握班级的整体状况，进而明确针对不同学生的教学重点. 在对学生进行管理时，可以精细化管理为抓手，利用大数据研究的成果来构建明确的精细化管理策略，确保管理措施精准无误、落实到位. 如果能够将大数据研究的成果与具体的教学活动联系在一起，实际上就找到了面向教学实际的质量检测评价着力点. 经过笔者深入的研究与实践，发现制定学科教学地图和实施学生的精细管理，均能为教学质量检测提供有效的反馈机制，进而构建起一套完善的评价体系.

总体而言，面向高中数学学科的区域高中教学质量检测能够发挥以点带面的作用，使教师能够对教育大数据环境产生深刻的了解. 这种研究结合了理论与实践，不仅能够帮助教师在日常教学中运用专业的理论知识来增强实践智慧，而且对于培养学生的应试技能和面向未来的必备素养都具有重要的积极影响.

参考文献：

[1] 黄军山. 评价改革“四个转变”引导教育质量全面提升：基于湖南省长沙市教育质量综合评价改革实践[J]. 新课程评论，2023（12）：24-29.

[2] 唐懿滢，陈晓珊，谭维智. 从“由人”到“为人”：教育质量评价中质量量化方法论的本质回归与实现路径[J]. 现代教育技术，2023，33（10）：24-30.

[3] 杨超，王乐奕. 大数据背景下高中生环境教育及案例研究[J]. 环境教育，2023（5）：66-67.

[4] 杜明峰. 教育质量评价的科学取向及其伦理反思[J]. 教育发展研究，2022，42（6）：65-70+77.