基于大数据的高中政治线上教学效果诊断与优化策略.docxVIP

?

?

基于大数据的高中政治线上教学效果诊断与优化策略

?

?

卫齐

摘要：在新冠肺炎疫情的影响下，中小学纷纷开展了多种形式的网络教学，取得了一定的教学效果。在线上教学实践中，政治教师运用大数据分析技术对学情进行科学诊断，对教学质量进行客观评价，从而精准有效地选择教学策略，提高政治教学效率。政治教师可逐步改进以感觉和经验为基础的学习评价模式，探索建立以数据分析为基础的精细化、标准化学习效果诊断模式，從而进一步提升自身数据挖掘和分析能力，凸显评价和诊断在高中政治教学中的独特作用。

关键词：大数据;政治学科;学习效果诊断;教学优化;教学评价

2020年初，一场新冠肺炎疫情席卷全国。教育部在党中央的坚强领导下，组织多个课程平台，免费开放了覆盖小学、初中、高中、大学的多个学科和专业的在线课程，这不仅真正实现了“停课不停教，停课不停学”，也促使全国思政教师纷纷拿起手机和电脑，利用各种软件和平台与学生进行交流互动。特殊的时空环境让高中网络思政课从最初的可能变成了可行。

“全民网课”时代，我们更多是在实践层面探索如何让传统的思政课与互联网进行深度融合，而对如何客观评价网络授课的教学质量、如何精准把握学生线上学习的效果、如何有效选择精准的教学策略等话题探讨得较少。本文以丹东市第四中学的高中政治课网络教学实践为例，就如何在线应用大数据分析技术进行学情诊断，提高教学的有效性、评价的科学性等问题进行描述和阐释，以期对高中政治教学有所助益。

一、基于大数据的线上政治课教学效果总体样本分析

我们以高三年级四个文科班（6班、9班、13班、15班）的学生为研究总体样本，以样本学生在疫情期间政治网课后的某次在线测试成绩为数据样本，按照“汇总数据—整理数据—分析数据—形成解决方案”的思路研制了政治学科学生学习效果的大数据诊断系统，暨通过大数据和具体量表分多个维度对学习效果进行系统分析的模式（下简称大数据分析），具体包括以下两个方面。

（一）从班级视角生成多层面数据资源

我们将样本班级的政治考试成绩录入到诊断系统中，生成了传统的平均分数据（见图1），这也是教学效果的常规评价模式。

为了更好地掌握各班级及格人数情况，我们研制了班级各分数段得分人数等级分布图（见图2）。图2横坐标代表学校和各班级，纵坐标代表人数百分比;其中得分率高于60%（满分100分，则超过60分）的学生人数用深色阴影表示，位于柱的上方，反之用浅色阴影表示，位于柱的下方。柱内部标注的数字代表各部分具体学生人数。如2017级6班得分率超过60%的具体人数是28人，未超过的人数是15人，以此还可以看出其他三个班级超过60分的人数分别是11人、4人和5人，全体超过60分的总人数为48人。

如何进一步掌握每个班级中各段分数的分布情况？我们认为，利用盒式图进行分析比较合适。盒式图，也称箱须图（box-and-whiskerplot），是描述数据分布情况的一种方法，该图主要利用矩形图来表示数据的平均水平、离散程度和分布状态，我们依照数据生成盒式图（见图3）后，可以清晰地看到每个班级中各段成绩的分布情况，方便我们对于总体数据的对比。

盒式图最上面的短线上的数字代表约有5%的学生得分高于此线对应的分数，最下面的短线下的数字代表表示约有5%的学生得分低于此线对应的分数。以6班为例，全班前5%的学生成绩高于77.2分，后5%的学生成绩低于42.6分，前后两端的成绩分布均高于学校平均水平。方框上边线、中间线和下边线对应的分值对应表示约有25%、50%和75%的学生得分高于此线对应的分值。

借助大数据分析，我们能够清晰地看到样本班级在此次政治测试中的平均值，成绩等级分布比较及班级成绩分布等多项数据，这种逐层细化的多层数据分析模式进一步增强了数据分析的种类和样式，不仅改变了以往单纯以平均分排序的传统评价模式，也利于在疫情停课期间各学校、各班级了解学生整体的学习效果。

（二）从知识视角拓展多维度数据资源

线上教学受师生交流缺乏、教学手段单一、教学质量参差不齐等因素影响，其教学效果无法清晰地呈现。如何弥补线上教学的弊端，多维度拓展每次考试中的数据资源，尽量让考试分数能够呈现更多的内容，我们进行了以下探索。

在横向维度，我们根据教学内容设置了知识点考核双向细目表，以此为依据命制试题。命制的试题不仅要标注分值，还要备注其考察的知识点。这样，待阅卷结束后，我们不仅得到了考试成绩，还了解了学生知识点的掌握情况，即知识点横向分析表（见表1）。

表1中的数值代表对应该班级在每个知识点上的得分率，得分率低于60%用红色表示（阴影部分），其中得分率越低，则说明这部分知识学生掌握得不到位，利用表1也可以横向比较同一个知识点不同班级学生的掌握情况。

在纵向维度我们可以进一步研究一个班级内部学生的每个知识点的掌握情况，即目标的达成度（见图