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基于大数据的课堂教学评价方式的探索与实践

作者:朱力   来源:网站运维   发表时间:2015-05-04   流览量:次   字体:

 
 
作为上海市教师专业发展学校,迎园中学一直非常注重课堂教学的评价,但过去的教学评价主要是通过“听课、评课”来实现的,评课者主要还是依靠经验和观察进行评价,无法准确地掌握课堂内每一个学生学习成效,更谈不上进行量化的分析。
2013年年底,迎园中学和思来氏教育咨询有限公司合作进行“基于大数据的数学APP课程”项目开发,以学校六年级数学“比和比例”一章为例,全体数学教师和思来氏教育咨询公司研发基于IOS平台的自学应用程序和数学APP自学工具,该APP包含“个人数据”“知识框架”“检测与提高”“错题本”“你知道吗”和“视频”共6个模块,并进行了一场前所未有的课堂实验。参与本次“数学APP项目”自学研究项目的学生为迎园中学六年级10个班共401名学生,实验组采用APP自学方式自学2.5课时。对照组按照以往教学安排共授课4课时。实验组的学生在教师精心设计的自学应用程序上自主学习。实验结果结合了对照组和实验组学生的前、后测成绩,及实验组学生的学习过程性数据,探索以大数据的方式帮助教师提高课堂掌控与课堂效率,帮助学生有效诊断自身与帮助自身提高,以信息化的手段助力教育教学。
本次“数学APP项目”研究实验的最终目的是通过实验过程的大量数据回答授课教师在课堂中经常思考的几个问题:教师教授与学生自学到底会有怎样的差别?学生真的会自学吗?学生自学的边界在哪里?教师的作用体现在哪里?
由于数据庞大,本文仅以“学生自学效果分析数据”来分析参与实验的三类学生,根据他们的过程性学习数据,分析每个类型学生的学习方式,寻找学生高效的自学模式。
 
基于三类学生的数据分析
学生类型一,是原始成绩优异,自学效果佳。从此类学生过程性学习数据,我们可以发现以下几处差异:一是错题集使用平均时长高于实验组平均时长。学生在错题集中自学的方式有两种:重新做题;查看解析。类型一的学生能够在自学时充分利用工具所提供的学习优势,帮助自己快速地检测新知识掌握度并且进行答疑解惑。
二是检测与提高的使用时长略高。此项亦建立在类型一的学生习题正确率高的前提下,类型一的学生即使在习题正确的情况下,依然会选择进入“检测与提高”模块进行习题练习。通过习题训练巩固通过文本阅读习得的新知识点。
以上数据反映了习题练习时长与成绩显著相关。且学生在基础概念类习题上的耗时与成绩的相关系数略高于在综合习题上的耗时与成绩的相关系数。即在新授课后,及时地理解和消化新内容,更加有利于学生更好地掌握知识。以上相关性进一步验证了类型一学生在错题集和检测提高模块的相对使用时间长有利于成绩提高的自学策略。
学生类型二,是原始成绩优异,自学效果较差。从过程性数据的记录中我们也发现:一是视频浏览时间超过平均值。这类学生在缺乏督促的情况下,易自我放松,忽略自学本质。二是关注基础知识的时间过长或者过短。该类学生较缺乏时间管理能力,在安排自习时间时,如果不给予适当的指导,容易耗费时间于效果较低的学习策略。此类学生虽然目前学业成绩不错,却存在隐性危机,教师应特别关注。
学生类型三,是原始成绩较差自学效果佳。从过程性学习数据中可以发现:一是视频浏览形成兴趣驱动。类型三的学生也有部分在视频模块停留了相当长的时间,以成绩提升最多的CYA学生为例,他在视频模块的使用时长为2054秒,比实验组平均时长428秒高出了将近5倍,且该生4则视频的浏览次数共为10次,从他为每个视频的打分中可以发现,学生对该板块的喜爱程度非常高。和类型二学生不同的是,娱乐化的学习内容没有分散学生的学习注意力,而是激发了学生的学习兴趣,兴趣驱动使其自觉且自发地进行自学。对于这类学生,采取兴趣激励的措施能有效地激发学生的学习动力,提高学习成效。
二是灵活运用错题本。和类型一的学生相同的是,类型三的学生也能很好运用错题本提高自己的学习效率,这部分学生对于工具的理解能力高于其他同学,懂得利用工具提高自己的学习效率。
三是易受激励机制影响。类型三的学生中在个人数据界面停留时间差异较大,部分学生非常关注该板块,查看数据界面十分频繁,可能是为了了解自己的“掌握度”和“探索度”,从而更有针对性地进行自学。这部分学生成就动机水平较高,易受外部激励措施影响。
以上对学生学习方式的判定可以帮助教师实行学生分类,对不同学习风格的学生采取针对性的学习干预策略,在现有的条件下最大程度实现个别化教育,提升教学成效。
由于篇幅有限,笔者只能罗列一小组数据,但管中窥豹,该项目对于课堂教学评价最大的意义就在于:借助信息化工具从数据实证视角进行评价的功能,将“教”与“学”的真实面貌呈现于教育者面前。有了大数据,教师能够知道哪些知识点是学生已经掌握的,哪些是需要着重强调的,哪些是需要个别关注的;教师能够知道每个学生努力程度与目标达成状态;学生自己也能够知道自己离目标的距离以及目前在人群中处于的位置。
 
教育从“艺术”走向“科学”
简而言之,大数据的即时分析,让课堂每一个环节的成效,都通过量化的方式有所呈现。有了这些数据之后,“教”与“学”之间的关联,不是通过经验型的讨论来评判,而是可以通过实际的成效加以检验,这使得教师对“哪些是学生会的,哪些是学生可以自己学会”有了真实的掌控,这对于长期被视作“艺术”的教育而言,无疑是迈向“科学”的坚实一步。因此这样的基于大数据的课堂教学评价能在以下三个方面对教学起到积极的促进作用。
首先是对于教师专业发展的促进。随着大数据在教育领域中的不断深入应用,数据在教育教学中起到了越来越重要的作用。因此,能够读懂数据,根据数据来形成行之有效的策略成为了大数据时代对于教师来说必不可少的一项专业能力需求。数据深入的应用,能够帮助教师更全面地掌握课堂、了解学生,从而可以更加科学、有效地开展教学。
“迎园中学高效课堂三讲三不讲的策略”指的是:讲重点、讲难点、讲易错点;学生已经会的不讲、学生能够自己学会的不讲、学生怎么也学不会的不讲。以前很难做到,但今天教师借助APP工具能迅速知道学生知识点的掌握情况(包括群体情况和个体情况);了解各习题的难易程度;了解学生对于不同教学资源的感兴趣程度以及质量评价,帮助教师迎合学生心理,改变课堂氛围;判断哪些知识是讲授重点;判断哪些学生需要重点关注。
其次对于学生学习的促进。我们希望从发现学生,进而帮助学生两方面促进学生的学习。
发现学生,分析学生自学过程中的行为数据,发掘适合自学的学生群体。学生通过iPad自学时,所有产生的过程性学习数据都会被记录。对这些数据进行挖掘和分析学生的学习顺序、选题偏好、答题正确率、答题时长、阅读偏好、重复学习次数等,再综合学生的班级、性别、起始成绩等个人信息,可以发现不同类型学生的自学风格和自学规律,寻找到适合自学的学生。
帮助学生,分析适合自学群体的学习模式,探索高效的自学策略。通过数据解析不同类型学生的自学效果差异,探索学生自学的边界。综合自学时的过程性检测数据和自学后的阶段性考核成绩及学生的个人特质,挖掘高效的自学方式,引导不同类型的学生进行调整,提高自学效果,真正学会“学习”。
最后是对于学校教改的促进,在实验组学生自学的同时,对照组以常规授课模式进行上课,通过两种课堂的学习过程(课堂氛围、学生感受)和学习效果(学生短时成绩、长时成绩)之间的对比,学校也在探索怎样的教学方式,或者怎样搭配这两种教学方式能使教学体验和教学成效达到峰值。
此外,实验过程中大数据也反馈给学校一些意外的数据,例如在实验组进行自学时,学校安排了两个班级分别额外增加了教科书的阅读时间,用以发现文本阅读对学生自学的效用。实验结果却告诉我们,单纯增加文本阅读时间对成绩提升的边际效益非常低,甚至可以忽略不计。这就反映给学校语文教师团队一个新的问题:“我们的学生是否存在阅读素养的缺失?”在这个疑问的启发之下,学校展开了针对学习素养尤其是阅读素养的进一步研究,数学教师如何与语文教师联动共同提升学生阅读抽象文本的能力……
 
教师从“察言观色”到“真实评价”
通过上述基于大数据的数学课堂教学真实评价,迎中的数学教师们对大数据的研究有了真实的感受。过去总是在呼唤教师能够达到一种理想的境界——他们既能在课前做好万无一失的准备,对任何知识点都能深入浅出地讲解;也能随时敏锐地洞察学生即时生成的情况,并且巧妙地应对与引导。但尴尬的是,对于这两个要求,都无法准确地告诉教师,如何做才是正确的。不可否认的是,教师大多数时候都只是在凭经验进行教学——至于一个知识点究竟如何讲解,学生才更容易接受,他们缺乏足够的实证研究;学生的课堂即时表现如何,教师也只能依靠“察言观色”。至于这种观察有多少全面性,多大程度上是准确的,就恕难评估了。
今天,随着移动互联与大数据分析技术的发展,教师有望终结“一个人在教室中战斗”的状态。如果每一个学生手中都有一个终端,可以根据他们各自的进度提供教学的资源,学校就能够比较何种特性的教学资源准备才能达到事半功倍的效果,从而使学生具备更强的学习动力与能力;如果教师能够通过实时的数据分析发现哪些学生在学习的尝试中正面临困难,那即使在一个教师面对四、五十个学生的传统师生比模式下,个别化学习的实现也具备了可能性,而且,这种数据的汇总具有人力观察所无法企及的全面性。
作者:嘉定区迎园中学 祝郁 奚晓昕
来源:《上海教育》
 
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