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基于学习测评数据的精准教学探索实践

（精准教学视野下基于学习测评数据的教学关键问题诊断）

【内容摘要】精准教学的本质是“以测辅学”。本文通过提升考试分数数据的科学解释程度，挖掘考试数据中承载的多元信息，主要从考试的数据入手，通过对数据的“靶向统计”把脉师生优劣、“靶向纠错”诊断关键问题、“靶向研修”实施精准策略、“靶向积累”构建靶疗资源。深挖数据，实施基于学习测评数据的精准问题诊断，开展精准教学。

【关键词】考试数据；关键问题；靶向纠错

测量是评价的基础，评价是对测量结果赋予教学意义的阐述。在学习评价理念经历由“对学习的评价”向“为了学习的评价”转变的同时，在新型测量理论指导下，评价取向也相应的逐渐由笼统测验分数评判转向精准个性化诊断。然而在现实中，教学者仍然主要关注学习者总分、班级平均分等，无法区分获得同一分数的不同学习者的不同学习细节信息，因为他们必然拥有不同的学习状态和认知结构等等，导致基于学习测评数据的精准教学这一设想无法实现。因此，测评数据与精准教学密不可分，无数据不精准，精准教学的本质便是“以测辅学”，实现的核心机理包括测量阶段的“以测识学”、记录环节的“以绘视学”和决策过程“以评辅学”。

随着教育测评、学习分析技术的普及和应用，提高考试分数数据的可解释性，挖掘考试数据中承载的多元信息成为当前教育考试标准的重要内容。笔者在近两年，通过每次大型考试后的大数据分析，挖掘学生考试数据背后的学科关键问题，有效的诊断教和学，开展了基于测评数据的精准教学实践探索。通过长时间实践经验的积累，构建出基于学习测评数据的精准教学策略流程如下：

图1基于学习测评数据的精准教学策略流程图

在此流程图的基础上，充分挖掘学生呈现出的直观数据背后隐藏的关键问题，溯源教师的教学行为和学生的学习行为，为实施精准策略奠基。

理数据：靶向统计——把脉师生优劣

每次考试结束，若是阅卷系统，直接从系统中调取，略整理就是自己想要的数据；若手工阅卷，则需要利用Excel或Word等基本软件进行数据处理。经过第一次的计算公式编辑尝试后，以后的数据处理都可借助第一次的模板。

指标量化-得分率与难度系数

多维数据中，教师需要将自己想要对比研究的各个指标进行量化处理。例如数据库中除了班级的平均值、优秀率、合格率以外，还可以重点关注或自己计算每道题的班级得分率和学生个人得分率，以及自己所任教的平行班级之间，每道题的得分率均差。难度系数则需要教师进行提前预估计，然后与实际的难度系数进行对比分析。

精准统计-亮点难点个性化点

基本数据以外，教师需要进行更加精准的统计，数据中重点突出学生的亮点、亮题、难点、难题。例如总分优秀但个别题目得分低于班级平均水平的同学和对应试题；还有总分较弱但个别题目得分却高于班级平均水平的同学和对应试题。这些都是教师值得研究的数据。这些个性化的亮点或弱点，可以挖掘出每个学生的知识漏洞及特殊解题技巧。

析数据：靶向纠错——诊断关键问题

在数据分析的基础上，教师需要进行靶向纠错，分析诊断学生数据背后的关键问题，并追溯自己的教学行为和学生的学习行为。

图3靶向纠错-诊断关键问题

图3靶向纠错-诊断关键问题

析知识-科学概念内隐性

科学概念的考察早已不再是直问直答的形式，经常会隐藏在题目创设的具体情境中，对学生来说有一定难度。例如饱和溶液、不饱和溶液、溶解度、溶质质量分数、影响物质溶解度大小的因素、蒸发结晶、冷却热饱和溶液结晶等基本概念，学生可能单个已熟知，但综合起来，得分率却与老师预估相差很大。

【2022八上期中】如图所示为蒸发氯化钠溶液的过程，其中①→②→③为恒温蒸发过程，③→④为升温蒸发过程，②溶液恰好为饱和状态。分析实验过程，判断下列说法正确的是

A.①→②过程中，氯化钠质量分数保持不变

B.②→③过程中，氯化钠的溶解度不断增大

C.③→④过程中，水的质量分数不断增大

D.②→④过程中，氯化钠的质量分数先不变后增大

某教师

预估难度系数

实际难度系数

得分率

各选项分布

A班

0.7

0.5

0.46

A2人B22人C0人D21人

B班

0.60

A3人B13人C2人D27人

学生

交流

经过学生的个别谈话和询问，获悉学生对于“恒温蒸发”和“升温蒸发”对对“溶质质量分数”和“溶解度”的理解出现模糊和偏差。而日常在基本概念默写或提问时学生并没有明显表现出概念不理解的现象。数据呈现出了学生的知识死角和漏洞。

析方法-科学表达严谨性

科学学科的考察中，实验探究题的文字描述和表达最能考察学生的能力。思维不缜密，表述不严谨，都会直接影响到得分数据。因此对于考试后实验探究题的得分数据，教师一定要认真分析，并查阅学生的原卷，真正找到错因，进行简要的归类，分析讲评试卷时，可呈现不同的错误或不