大數據下的教學質量評測體系的構建

一、選題背景及原因：

大數據時代對教育發展來説既是機遇也是挑戰。對於中學教學質量評價而言，以大數據為依託可以收集更多的數據材料作為評價的依據，但與此同時，這也為從體量巨大的數據材料中找到準確、有效的信息增加了難度。在大數據背景下，只有將“以學生為中心”和“以數據為依託”作為學校教學質量評價的價值引領和技術支持，逐步構建具有全過程、多層級、雙功能特徵的評價體系，才能實現由大數據帶來的學習變革。為了實現這一目標，學校要實現常態化地收集數據、多樣化地應用數據、制度化地管理數據，逐步形成具有廣泛性和可操作的評價體系。

二、選題意義和價值：

基於大數據的教學質量評測是教育進入信息時代的必然選擇，在大數據背景下，通過技術與教育的深度融合，本着精準教學的理念，以學生為中心，以數據為中心創造生態化的學習環境，優化教學過程，讓學生獲得適合自身的個性化學習體驗，充分提高學生的自主學習能力和創造性，使課堂具有吸引力，從而實現課堂的高效化。建構基於大數據的精準教學模式主要從以下四個方面進行：教學目標制定精準化，教學內容安排精準化，教學過程設計精準化，教學評價體系精準化，進而做出精準的教學決策，使教與學行為可量化，可評估，可調控。

1、大數據使得教學質量評測數據更為精準可行

教學管理系統、自主學習系統、慕課、微課以及學習社交平台等的廣泛應用，促進了教育數據的海量增長，並預示着教育大數據時代的來臨。教育大數據使得學習行為、學習狀態、學習結果等各類教育信息成為可捕捉、可量化、可傳遞的數字存在。平板電腦、智能手機、各種傳感器、可穿戴式設備、射頻識別、標籤等皆可成為數據自動採集器並被應用於教學的各個環節，使智慧校園、智慧課堂即將成為現實，這使得精準教學測量數據更為精準可行：一方面，大數據及其依賴的各類智能系統既可以實現學習表現自動化測量、記錄及結果可視化呈現，也可以提高數據採樣頻率，進而提升精準教學的流暢度；另一方面，大數據的海量數據處理能力，可以讓精準教學擺脱規模的束縛，實現從簡單少量的國小課程拓展到所有不同類型的課程、從面向班級的實驗教學拓展到面向全校的普及教學。

2 大數據使得精準教學能夠兼顧學生的個性化發展

在大數據環境下，學生的學習行為過程考察和個性化發展均成為可能。這是因為，學生在學習過程中的各類行為狀態都可以轉化為相應的數據記錄，成為學習表現的分析要素。換句話説，在傳統教學環境下，精準教學過度強調學習行為結果的分析，並根據結果分析來干預學習行為；而在大數據環境下，精準學習不再完全依賴於結果分析，還要考量學習行為的過程等其它要素——通過採集學生在學習行為過程中產生的各類狀態信息，形成反映學習情況的數據源，隨後利用各種數學建模方法和大數據處理技術對數據源進行測量、分析與比較，並根據此結果對學生的學習行為及其學習表現進行評估和干預，可以預測學生未來的學習表現趨勢，也可以為個別學生量身定製更為有效的干預方法和改進措施，以保障學生的個性化發展。

3大數據使得精準教學環境更為開放高效

大數據的多樣性、異構性決定了其不隸屬於某一個獨立的系統組織——在教育領域，大數據是跨學科專業、跨平台、跨組織的開放跨界資源，它是各類服務於教育教學工作的信息系統集成互動的產物；學校、企業、教師、學生乃至家長和社會公眾，都可成為教育大數據的生產者和應用者。在此背景下，精準教學的主體不再限於教師和學生，教師也不再是精準教學的唯一主導者，故以學生為主體、多元參與的精準教學成為可能——學生為自己量身定做教學方案、測量數據，家長快速、全面地掌握學生的學習表現數據，教育管理者根據相關數據更好地組織教育資源、制定教育改革的方向和措施，從而使得精準教學無縫嵌入整個教育教學體系之中。此外，在傳統教學環境下，精準教學從數據測量、記錄到結果分析需要一定的時間，特別是當數據量大的時候，時間消耗很大；而大數據的實時性，使得精準教學各類數據從生成到結果分析可以瞬間完成，故大大節約了時間成本。

三、本課題的研究目標與主要研究內容

研究的目標：本課題研究採取理論分析與實踐調查研究結合的方式，以大數據下教育評價發展為背景，以課程標準實施與學科素養評價的關係為基本思路，構建基於課程標準的學科素養評價問題研究框架，探索學生學業質量作業考試評價實踐模式，構建基於大數據的學科測評新體系、測評平台運行機制和大數據驅動中國小教學改革的運行機制，為基礎教育教學學科素養評價改革實踐提供支持及實施策略。

1.以大數據學科素養評價發展變革為基本思路，探討中國小學科測評的理論與實踐問題，構建基於課程標準的學生學業質量測評的實踐模式。

2.以基於課程標準的學科核心素養評價工具——《大數據學科質量測評》實踐為基礎，分學段學科收集學科素養評價的測評數據，通過數據採集與分析，形成基於大數據的學科測評新體系，完善大數據學科質量測評題庫優化系統和學科質量測評平台運行機制。

3.通過數據分析與課題研究，打造我省學科質量測評實踐與研究隊伍，完善測評信息反饋機制和大數據驅動中國小教學改革的運行機制，為基礎教育教學學科素養評價改革實踐提供支持及實施策略。

4.探索和構建相關數據採集、識別、分析、交換等標準體系，為基礎教育質量監測和評價的大數據應用提供標準依據。

5. 培養教師的數據意識，提高數據分析與應用能力，以測評促師生髮展、促教學質量提升。

研究的內容：

研究內容

參照研究目標，以大數據下學科測評實踐為背景，按照理論建構、測評實踐與專題研究的總體框架，開展學科測評的理論與實踐問題研究。主要研究內容包括：

1、大數據下學科素養測評模式建構研究

對大數據、學科素養、學科測評等核心概念進行界定，明確課題研究重點與難點。在分析大數據與教育變革關係的基礎上，通過對教育評價與教學方式、學習方式、課程內容與校園文化等要素的關係研究，探討教育評價及素養評價發展的基本趨勢，探索以落實學科核心素養為目標的學科質量保障體系。通過對大數據發展、基礎教育課程改革與學科素養評價研究，探索與實踐基於“核心素養”，體現教學目標、教學實施、教學評價一致性的學業成績評價機制，構建基於課程標準的學科素養評價問題研究的理論框架。探討中國小學科測評的理論與實踐問題，構建基於課程標準的學生學業質量測評的實踐模式。

2、大數據學科質量測評實踐研究

各省轄市、省直管縣（市）電教部門和數字教材樣本校以基於課程標準的學科核心素養評價工具——《大數據學科質量測評》實踐為基礎，結合課程標準要求、學科教學實際和文件要求，分學科學段組建子課題研究小組，依據不同學科的特點，分學段學科，開展大數據學科質量測評實踐的專題研究。本課題實施的學科核心素養評價工具包括大數據學科質量測評國小測評和中學測評兩個部分。在研究過程中，各單位要及時總結實施與測評過程中的問題，形成本地本校學科測評的操作模式，為完善測評工具和大數據學科質量測評題庫優化的提供實踐經驗。

3、大數據學科質量測評的數據收集與分析研究

課題參單位要按照課題研究要求，在完成學科質量測評的基礎上，由專人負責，做好測評信息數據的收集與整理，分學段學科收集學科素養評價的測評數據，及時將測評數據信息掃描上傳系統。

通過開展大數據測評作用機理與價值的研究。如大數據測評在改進教學、個性化學習和促進區域教學質量均衡發展的途徑（方法、作用、價值等）研究，構建大數據學科質量測評的數據收集與分析的實踐模式。結合數據收集情況，採用大數據分析的方式，開展測評改進專題研究，通過數據採集與分析，形成基於大數據的學科測評新體系，探索大數據驅動中國小教學改革的運行機制。

從大數據與學校教育發展的趨勢出發，結合課程標準對不同學科的知識與能力等素養要求，在大數據分析的基礎上，運用大數據學科質量測評工具，提出學科教學改革和學科測評修訂、完善的意見建議，為完善大數據學科質量測評平台運行機制奠定基礎。

4、大數據學科質量測評的隊伍建設與信息反饋機制研究

課題參與單位要通過數據分析與課題研究，探索評價隊伍建設機制，打造我省學科質量測評實踐研究隊伍，為工作開展提供智力支持。結合課題研究進程和文件要求，形成完善大數據學科質量測評隊伍建設與測評信息反饋機制，為測評信息的及時反饋和處理提供保障。

5.大數據學科質量測評的數據標準和規範研究

通過課題研究，探索進一步改進完善學科質量測評標準，構建統一的學科質量測評的數據採集、識別、存儲、提取、分析、表達、交換標準，進而形成基於大數據的學科質量測評規範體系。

四、本課題的研究思路、研究方法和實施步驟

（一）、研究思路和方法方法

根據研究內容，採取理論研究和實踐分析相結合、問題研究與對策研究相結合、宏觀視野與地方特色相結合的方式開展研究。遵循“研究與工作推進相結合，研究與同步培訓相結合、研究與輻射推廣相結合”的原則，將研究、工作、培訓、輻射推廣融為一體。具體研究方法包括：

1文獻法：課題組將收集整合有關大數據與教育發展、學科素養評價等的研究文獻，包括著作、報刊論文、碩博論文等，進行認真地分析和研究，構建研究的理論基礎。收集整合有關大數據與教育發展、學科素養評價的研究文獻，站在研究領域前沿，在國內外宏觀背景和世界教育改革發展的大格局中，分析學科素養評價的基本趨勢，審視、研究、解決具有基於課程標準的學科素養評價實施與實踐問題。

2.數據統計分析：統計實驗學校學科測評數據，採用大數據分析方式，對測評與教學改革、學業成績及學生素養提升的問題進行研究。

3.調查法：選取具有典型性、代表性的學校進行實地調研，通過問卷調查法、訪談法、案例分析等設計研究方案，發現存在問題，剖析原因，研究對策。

（4）行動研究法：對促進核心素養的課堂教學評價方案進行探索、實踐、研究、證實、檢驗，選取具有引領價值的學科素養評價實踐個案，開展不同學科質量測評的比較研究，探討評價變革與發展的基本趨勢，進而提出適應評價改革的實踐思路。

（二）實施步驟

課題研究計劃從2022年4月開始，2023年9月結題。分為前期準備、研究啟動、課題實施與成果提煉總結四階段。研究的具體過程：

1（課題準備階段（2022年4月—2022年6月）

此階段主要任務包括制定課題研究方案、組建研究團隊等。

（1）組織課題小組成員研製課題研究方案，為課題研究工作推進提供指導依據。

（2）課題參與人員與學校信息技術人員和智學網工作人員一對一結對，便於採集數據樣本。

（3）課題參與市縣及學校要結合實際確定研究課題，制定課題研究實踐及大數據信息採集計劃方案，為研究工作啟動提供保障。

2課題啟動階段（2022年7月—2022年9月）

（1）召開課題啟動與培訓會。對課題參與市縣負責人進行課題實施培訓，瞭解課題研究的具體任務和要求。

（2）課題參與市縣及學校面向參與測評學校負責人、教師及大數據管理員開展相關培訓，重點是“核心素養”引領下的各學科測評實施與數據採集處理的具體要求。

（3）課題參與市縣及學校做好有關條件準備，為課題測評和數據上傳工作提供保障。

3課題實施與數據分析階段（2022年10月——2023年4月）

（1）根據教學進度，做好大數據學科質量測評實施工作。及時總結工作經驗，並將測評結果用於教育教學改革實踐，探索通過大數據測評提高教育教學質量的實踐模式。

（2）做好學科測評數據的採集及應用工作。指定專人，做好大數據學業測評大數據的採集及應用工作，及時將學生學科測評數據掃描上傳系統。

（3）開展大數據學科質量測評與教學改革的研究工作。各子課題研究小組，研究細化各學科質量測評與學科教學目標落實的策略方法，探索實踐基於“核心素養”學業成績評價機制，形成基於課程標準的學科素養評價流程與模式。開展“學科核心素養”下的教學目標、學生訓練體系、學科技能測試評價、考試命題設、教學過程設計與實施的研究與實踐。

（4）做好學科質量測評系統完善和數據分析工作。在數據採集和分析過程中，逐步完善大數據雲平台各項功能，做好對各項數據的採集、建模、分析等處理，為學科測評系統的完善和課題研究成果提供數據支撐，也為利用大數據進行教育資源的公平配置和個性化供給，推進教育發展與改革提供實踐保障。

4．成果提煉與結項（2023年5月—2023年8月）

（1）總結提煉研究成果。結合學科核心素養評價工具（大數據學科質量測評）使用與問題研究，通過對各地使用測評情況的大數據分析，形成課題研究報告及課題研究系列成果。

（2）推廣輻射研究成果，宣傳、解讀課題研究成果及成果推廣。

五、研究成果

本課題的主要成果包括：

1.課題研究報告《大數據下教學質量測評研究方案》

2.大數據學科質量測評平台運行機制

3.大數據學科質量測評題庫優化系統

4.大數據驅動教學改革的運行機制

5.大數據學科質量測評隊伍建設與信息反饋機制