“绿色指标”背景下小学语文教与研的思考 论文.docx

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“绿色指标”背景下小学语文教与研的思考

摘要:小学生学业质量绿色指标评价项目切实改变小学生学业评价和呈现方式,改变单纯用考试分数呈现学生学业状况的做法,实现对小学生学业成绩的全面评估分析。它基于学业评价系统和大数据分析,对学生学业成绩的评价和反馈方式的变革。利用小学生学业评价系统,市级和各县区能了解总体情况和知识模块表现、能力层级表现等。学校和老师从年级到班级到个人、从总评到各模块情况、错题统计等等,甚至每个学生的详尽的分析报告,可以充分体现出大数据在教学上的应用价值;帮助学校和老师透过大量的数据分析发现教学中存在的问题,改进课堂教学,促进教育实践更加精准、更加专业、更加科学。

关键词:正确的评价观念,深入的数据分析,变革教学的方式

引言:无论是学业评价还是绿色评价,评价的结果一直以来都被老师们高度关注。

传统的教育评价以考试成绩作为评价依据,注重结果评价,使一些老师认为“评价”、“考试”是与素质教育相反的词语。其实,问题可能出在采用的教育评价并不科学。我们的评价应是多元化、人性化,坚持对学生进行客观分析、理性评价。

如何充分发挥绿色指标的诊断与改进功能?如何发挥它的导向价值?

当我们拿到这些数据、图表、报告等,如何准确认识绿色评价,分析评价的结果,进而反思修正管理模式或教学行为?我们需要梳理正确的评价观念,进行深入的数据分析,进而变革教学方式,跳出评价看评价,深入评价研评价,回归评价用评价。

一、跳出评价看评价

教育质量评价改革的关键首先是理念,其次才是技术和方法。我们如何评价教育质量,本质上与我们拥有什么样的儿童观、人才观、教育质量观密切相关。

如果全社会认为教育的目的就是提高学生的考试成绩,那么即使引进最先进的评测方法,也无法实现评价改革的目标。因此,只有充分认识教育的价值何在,并达成共识,才能形成评价改革的基础。

聚焦“评价改革”这个核心词,从全球教育发展趋势来看:联合国教科文组织2018年发布的《教育2030行动框架》提出了全球教育发展的目标,即确保全纳、公平、有质量的教育,增进全民终身学习机会;联合国教科文组织出版的《反思教育:向“全球共同利益”的理念转变?》指出在新的时代背景下,我们必须保持对可持续发展的核心关切。

从国家教育发展规划层面来看:在十九大报告中,提出要发展素质教育,加强思想道德建设,培育和践行社会主义核心价值观,推动构建人类命运共同体;《关于深化教育体制机制改革的意见》中,提出培养关键能力,改变美育薄弱局面,切实加强和改进体育,加强心理健康教育,培养合作能力,引导学生学会自我管理,建立以学生发展为本的新型教学关系,要切实减轻学生过重课外负担,严格按照课程标准开展教学,改进教学方式和学习方式,改革学生评价方式,要着力解决义务教育城乡发展不协调的问题。

评价指标是引领正确的教育方向,评价的目的是为了诊断和改进。绿色评价从关注全面发展到关注终生发展,从关注平等的教育到关注适合的教育,从关注双基(基础知识、基本技能)到关注关键能力,从关注学校教育管理到关注学校专业领导,从线下测评到线上、线下测评相结合。它坚持目标导向与问题解决相结合,坚持地方特色与融通中外相结合,坚持方向引领与实践创新相结合。

二、深入评价研评价

我们可以从学业水平、身心健康、品德行为、学校认同、学业负担、教师课程领导力、校长课程领导力、教育公平这八个维度来进行全面的分析和思考。

不同的层面,我们从评价结果中都能得到大量的信息。这就需要我们进行深入的数据分析,深入评价研评价。

1.区域教育管理部门:各级教育主管部门从《小学生学业质量绿色指标评价项目学业质量分析报告》中,可以对区域内的数据进行科学分析,以各类图表进行直观地显示。

例如:标准分数分布图是由蓝色矩形和黄色曲线两部分构成,显示全市四年级学生在本次测试中语文学业表现呈现状态分布。

图1标准分数分布图图2成绩差异系数对比图

成绩差异系数对比图:差异系数越小,说明该县(市)区学生学业水平离散程度越小;差异系数越大,说明该县(市)区学生学业水平离散程度越大。

知识模块间成绩对比雷达图可以看出知识模块间学业水平差异、均衡性发展水平等情况。

图3知识模块间成绩对比雷达图图4高阶思维能力T分数对比图

教师对高阶思维能力情况都很重视,其主要包括知识迁移与综合运用能力,预测、观察和解释能力,推理能力,问题解决能力,批判性思维和创造性思维能力等。通过高阶思维能力T分数对比图可以分析出全区域和各县区在高阶思维能力上的水平情况。

单科培优情况:单科重点生培优率:表示群体重点生在某一科目上的得分与总体重点生相比,处于什么样的水平。值越大表示该群体重点生在该科目上,成绩相对总体来说越好。后进生转化率:表示群体单科非待合格的考生占总体单科非待合格考生的比例值越大,表示该群体在单科上,相对总体来说后进生越少。

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