基于智慧教育背景下大数据支持的学习过程精准评价

     基于智慧教育背景下大数据支持的学习过程精准 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载                   一、案例背景现阶段，教育信息化研究中智慧教育变为全新的热点题，很多学校依照本身的教育信息化发展，利用智慧教育背景下大数据支持的教育云平台，从理论逐渐转向实践，并落实到课程教学中，针对初中生的个性化学习实施了更进一步的研究，通过智慧教育下的精准评价与个性化学习应用研究，实施个性化教学研究与平台应用研究，以此协助学生提升学习成绩以及核心素养。传统的学习评价关注知识的外在价值，评价多以学生参与学习的某个时间段为参照对学生进行总结性评价，评价维度局限于对纯粹客观知识的掌握。科学课程是一门改革创新力度很大的新课程，需要从提高每一个学生的科学素养出发，建立评价多元、评价内容全面、评价方式多样的与科学课程相配套的评价体系。如何有效地实施学习过程性评价，评价工具发挥着重要作用。信息技术的发展，特别是智慧教育的兴起，大数据全样本采集及高效的数据处理能力为实现学习过程资源的收集、存储与分析，进而通过对学习过程的个性化评价与推荐，促进学生学习过程评价的完善提供了技术支持。因此，智慧教育环境下构建基于大数据的个性化、精准评价模式，对促进学生的全方位发展、激发课堂生命活力具有重要意义。大数据支持下的智慧教育是科技与教育相互融合发展的新型教学技术，在教学中对学生注意力与学习动机学习兴趣有极大刺激，充分运用了大数据技术，对于学生课堂学过程有良好的跟踪，并且能够对学生的学习反馈进行科学全面准确的统计和分析，充分满足了学习过程评价的评价维度需要。二、基于大数据的学习过程评价教学案例分析本案例基于大数据应用科学学习过程评价的特征分析，以某某教育旗下的“智通云”教育云为平台，构建八年级学生的“基于错题大数据的个性化错题库”“学生行为评价排行榜”学习过程评价应用模式，并分析大数据技术应用于学习过程评价面临的挑战。（一）基于大数据的学习过程评价模式框架基于大数据的学习过程评价模式分为教师端与学生端两个端口，以云作业为平台，基于答题卡、作业卷、错题库三个功能，最终构建关于个性化错题库及学生行为排行榜评价两种应用模式。首先教师端在总体库里选择适合学生学情同时满足知识点要求的题目，大数据已经将其他人做过的题目错误率进行分析显示出来，相应的知识点也进行了标注，方便教师进行选择；然后将题目发放至学生端，学生端做题之后系统会将错题整合至云作业后台，同时学生在做题过程中及做题后的相关行为都会被记录下来，最终会将所有学生的学习过程涵盖的数据整合构成大数据：在错题库中，大数据技术通过处理分析将学生学习过程大数据分类为不同题型、不同难度、不同错误率三大方面在教师端呈现；学生个人错题情况展现后，教师可根据学生的错误率选定知识点，最终通过大数据形成每个学生相对应的练习或者试卷，因材施教，实现每个学生个性化的错题库；数据库中相应也会根据学生成绩形成班级成绩趋势，教师可根据数据图表判断学情；学生在做题过程中及做题后的相关行为都会被记录下来，形成优秀榜、进步榜、小黑屋等学生行为排行榜，最终实现学习过程评价。（二）基于大数据的个性化错题库基于大数据的个性化错题库主要分三步骤进行：错题获取、错题分析、错题可视化呈现。错题获取：以云作业为平台，以课前、课中、课后为时间线，教师依据学校本身特点以及学生学情，选择与课本知识点相关联的题目上传至学生数据库。错题统计分析及可视化呈现：个性化错题过程评价模式以所带班级为单位，将学生错题数据统计为题型、难度和错误率等方面数据内容。错题个性化智能推送：可视化数据图表呈现后，教师根据错误率可以进行微课录制以及制定个性化针对每个学生的错题集。同时，大数据针对学生个人错误率情况智能化的推送相关漏洞知识点的错题，真正实现了专为学生定制学习的功能。学生行为评价排行榜学生作业提交之后，客观题系统会自动批改，主观题系统会短暂地跳出答案让学生自批形成一个自批分数，待教师端重新批改主观题，可能会形成一个和学生自批分数不同的分数，这一过程中学生的各种学习行为也会被记录下来，如上交情况、提交时间、作业时长、总分、有无作弊或者乱做行为（系统根据时长和错误率而定），教师端批改发送之后，学生端可以进行订正，系统也会将订正情况记录下来，这一系列学生行为会形成优秀榜、进步榜和小黑屋（缺交、乱做、乱校对）等学生行为排行榜，将学生一系列行为转化为数据，从多维度对学生学习效果进行评价，而不仅限于知识的掌握情况，更多的是对学生的学习习惯、学习思维、 学习方法 学习方法和学习习惯的培养大学生学习方法学习方法总结89语言文字研究三年级学生学习方法 和学习态度进行考量。基于大数据的学习过程评价模式应用过程以浙教版八年级上册科学《溶质的质量分数》为例，首先教师选择符合教学重难点的比如物质的溶解性、溶解度、饱和和不饱和溶液以及稀溶液和浓溶液的区别和联系、溶质的质量分数的计算、溶液的配制、溶液稀释和浓缩问题等等，发送作业给学生端，学生完成后系统进行错题统计，包括题型、难度、错误率等，错题分析呈现，最后依据每个人的错题推送给每位学生，题量有多有少，知识点也各不相同，有的是饱和和不饱和溶液与浓稀溶液之间的异同点还没分清，有的是溶解度还不会应用，更多的是溶液稀释问题计算还不懂，这样一方面督促学生及时查漏补缺，一方面教师也更清晰全面地认识了学情，分析学情背后自身教学的原因，调整教学 计划 项目进度计划表范例计划下载计划下载计划下载课程教学计划下载 ，从改进问题出发，对学生进行有针对性的教学。比如溶液稀释问题计算，对学生作业结果进行分析后，认识到学生的学情表现为：能理解溶液稀释前后溶质的质量不变，会利用溶质质量分数的变形公式进行溶质质量的计算，但是认识不到溶液稀释前后密度会随着质量分数的变化而变化，要利用质量=密度*体积来进行稀释前后溶液质量的计算,通过查看各小题的错误率，教师会及时对错误率较高的题目进行微课录制，学生端能接收到并及时地查漏补缺，并且针对这样的学情，教师从学习目标的制定、教学过程的实施、作业 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 等角度对自己的教学进行反思，认识到自己在《溶质的质量分数》教学中目标设计和教学过程方面都存在可以改进的地方，对学生来说可能刚开始学溶液质量分数计算需要慢慢从一般的计算再通过一定习题课的讲解到稀释问题再到稀释前后溶液密度变化的问题，学生的理解消化需要一定的过程，从易到难慢慢来。最后系统通过统计学生作业中行为和作业后行为，形成班级优秀榜、进步榜和“小黑屋”，可以了解有同学最近一段时间作业情况呈进步态势，有同学呈退步态势，有同学有乱做现象等等，教师找到相关同学谈话，因材施教，督促其改正相应的问题，以促其长远发展，同时对进步的同学及时鼓励夸奖，起到班级表率作用。真正实现以学生为主体的评价 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 。评价为教学服务，亦即评价为学生发展服务。学生的发展是一个长期的会变化的过程，为了促进学生更全面的发展，既要通过现阶段大数据下的行为评价排行情况了解学生发展的现状，同时也要掌握学生发展的趋势。学生是一个个不同的个体，所以评价也尊重并体现了个体的差异性。四、基于大数据的学习过程评价模式应用成效首先，智慧教育下构建基于大数据的精准评价体系实现了评价纬度的多重性，不仅仅只注重应试科目的评价，而是侧重学生的发展，把发展作为出发点，促进学生情感态度价值观的全面和谐发展；其次，实现了学习的高效互动，高效反馈，不仅能让学生及时认识到自己的问题，同时教师也能适当调整到自己的教学目标和进步，对于精准教学的实现无疑是锦上添花；大数据将学生的各种学习行为由原本不宜量化的指标转化成数据评价，各种学习行为的直观性呈现，简化了教师对学习行为的评价方式；最后，基于大数据的学习过程评价模式应用下来之后，学生对于《溶质的质量分数》这一块的内容理解得更透彻，将错题库里相关错题进行推送之后的作业，学生的成绩也比没有应用这种评价模式之前要好很多，说明这种评价模式是能够促进学生的发展的。五、大数据技术背景下学习评价面临挑战第一，大数据背景下数据繁杂，就内容而言，有的有关于“知识与技能”“过程与方法”“情感态度与价值观”，有的有关于学习成绩、学习习惯、学习行为等方面，还有的有关于过程、结果等等，大数据的这些内容也体现了对于学生学习评价需要更全面，以学生为主体，视学生为一个多维数据源的存在提出了挑战。第二，学习评价是面向全体学生的，这也是学生评价公平性的基础，同时也是教育大数据总体性的更高诉求，借助于教育大数据，要让个性化教育更加普及，让每个学生的潜能得到最大程度的开发，这也给当代智慧教育提出了更高的要求。第三，智慧教育背景下，每位学习者都是一个数据源，都能通过数据被解构，这就很容易造成过分注重技术的提升以及数据的开发倾向，反而忽视了数据背后每位学生的发展变化，本末倒置。技术为人类使用，最终是要回到学生为主体的发展上，关注数据背后的学生，才是大数据时代学习评价的意义所在。第四，由于学习方式本身的多样性以及地区差异性，导致数据采集困难重重，城乡发展不平衡，导致很多地区没有条件使用以pad为媒介的智慧教育系统，也就无法为教育数据的采集提供基础数据，所以要注意数据采集方面的均衡发展，这还有很长一段路要走。第五，虽然现在是信息时代，各种大数据在广泛流通，但也不是所有的内容都可以数据化，不能过分依赖数据化，同时，你所接触到的大数据也不一定是最真实的，基于虚假的数据对学生进行不够真实客观的评价，这不仅会影响学生的个人发展，甚至影响整个学习评价的氛围。第六，云作业只能记录学生在平台上的操作过程，当学生未应用电子书包进行学习时，此阶段的学习过程无法得以呈现，有很大的局限性，同时排行榜学习过程评价标准过于标准化，还不够灵活，不利于教师根据班级学情进行调整优化。第五，目前学校里科学和英语学科使用比较频繁，教学效率提升也较明显。其他学科的使用相对较少，尤其是语文学科，对于其他学科将如何高效地应用pad为媒介的智慧教育系统有待探究，同时对于Pad的管理较难把握。为保证学生所接触环境的健康，因此对学生的开放时间和范围需要进一步探究，其次，Pad本身为电子产品，由于屏幕辐射可能会对学习者的视力产生一定的影响，这些都是亟待改善的问题。第七，智慧教育对学校信息化坏境的构建提出较高标准，同时对教师的信息素养也会有较高要求。如何提升学校管理者和教师对于智慧教育的理论理解和实践应用能力，也是需要多加强的地方，教师要具备大概念理念，这也对信息化时代教师队伍素质提出了更高的要求。第八，大数据下的学习评价，通过教育数据挖掘和学习分析所作出的预测和推荐，将会大大增加学生活动的透明性，会带来一系列的社会伦理道德问题，学生在这个过程中会失去控制自身学习数据的权利。第九，学生总是处于不断的成长变化和发展中，但是之前搜集的学生数据确实一成不变的，现在的教育数据保存得更久，这就需要教师要谨慎对待过去的数据，客观公正地从现在的数据判断目前的学生情况，如果拘泥于过去的数据，会消灭学生发展的无限可能性，这也会和大数据评价的初衷背道而驰，不利用学生的发展。第十，教育数据发展规划还不够完善，这是一个大的系统工程，还有待国家政府再去完善，市场力量和社会力量都亟需加强。 -全文完-