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推进大数据技术与学生评价相融合

来源:中国数据分析行业网 | 时间:2021-03-12 | 作者:数据委

大数据技术是借助人工智能和互联网,通过对海量数据进行梳理分析以归纳特点、总结规律、研判趋势、指导实践、辅助决策的技术。当今社会各个行业几乎都在加快推进大数据技术的全面应用与融合发展。新形势下加速推进大数据技术与高中阶段学生评价机制的有效融合,有利于以科技赋能评价改革,更有利于以评价改革撬动高中教育高质量发展。

 

中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》明确指出,“创新评价工具,利用人工智能、大数据等现代信息技术,探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价”。这就要求基于大数据技术的学生评价必须借助互联网,全面拓展关于学生的数据信息来源,研发符合国家教育理念和区域教育实际的学生评价系统,并不断提升学生评价结果的科学性、专业性、客观性、时效性和针对性,推进评价结果转化,将评价结果应用于教学改革、教育管理、学生职业生涯规划等更为广泛的实践中。

 

拓展数据来源。“巧妇难为无米之炊”,每名高中生的各类数据信息是“数字化学生”评价机制的基础和关键,缺少了丰富的数据,学生评价就成为无源之水、无本之木。“大”是大数据技术最为显著的特征,在确保学生个人学籍信息、各类考试信息、教师评价信息等全面数字化的基础上,基于大数据技术的学生评价机制还要多方面、多层次、多角度、多维度、多阶段大量引入关于学生学习生活等各个方面的其他数据信息。

 

一是要拓展评价主体数据信息,颠覆以往学生评价主要依靠班主任和任课教师、评价场景主要集中在校内的做法,要充分借助发达的互联网和智能手机等移动终端,广泛引入家长、学生和学生所在社区等评价主体关于学生在多种情境中的各类评价数据信息或自评数据信息;二是要拓展评价客体数据信息,学生评价不能仅评价学生,还要将家长作为评价学生的参考数据;三是要拓展合作机构数据信息,构建覆盖小学、初中、高中、大学各个阶段和教学机构的学生数据信息一体化共享机制,建立持续更新并跟随学生终身的数字化学籍档案,同时要与医疗机构等其他服务行业合作共享关于学生的个人信用、身体素质、服务性消费等方面的数据信息,确保学生评价系统能够为学生描绘覆盖日常学习、生活全领域的动态画像。

 

研发评价系统。大数据评价系统本质上是基于人工智能的海量数据处理系统,能够对每名学生的各类数据信息进行高效处理分析,从而得出较为客观、科学的评价结果,达到因材施教、促进学生个性化发展的目的。

 

要建立符合自身的评价系统研发团队,这主要缘于高中学校作为区域性教育机构,在教学实际和学生特点等方面存在着较大差异,这就要求学校基于信息技术骨干教师建立和培养符合自身的学生评价系统研发团队,将本校的学生评价原则、评价理念、评价方法、评价特点等完美映射于学生评价系统中。此外,建立学生评价系统研发团队还能够根据内外形势的最新变化及时调整系统参数和升级系统功能,提升学生评价的机动性和时效性。

 

要提升学生评价系统的数据加工能力,与零售、通信等服务性行业的客户大数据评价系统不同,学生评价系统存在大量常规数据分析难以量化的指标,如学生的课堂表现、日常行为、业余爱好、个人品质、身体状况、心理特征等,这就要求学生评价系统在数据输入阶段能够将学生的各类非量化信息进行客观评级和相对量化,加工成人工智能可识别、可比对、可分析的数据信息。

 

要科学设定系统的评价标准,学生德智体美劳等各评价维度均要将结果性评价与过程性评价相结合,特别是要坚决改变用分数给学生贴标签的做法,还要为学生参加各类文体活动情况、日常劳动实践情况等设定科学的过程性评价标准,持续完善德智体美劳过程性评价和多元化评价。

 

强化结果运用。要充分借助基于大数据技术的学生评价结果全面、客观、科学、针对性强的优势,有效发挥评价结果在导向、鉴定、诊断、调控、改进等方面的积极作用,对症下药、量身打造,为每一名学生制订个性化的评价结果应用方案,提升学生综合素养,促进学生全面发展。一方面,要指导学生提升学习能力,根据大数据评价结果督导和推动学生逐渐形成符合自身行为偏好、认知结构、识记能力、所处学段的良好学习习惯和学习方法,提高教师教学、学生学习的实效。另一方面,要指导学生做好生涯规划,根据大数据评价结果帮助和引领学生充分依据自身的能力天赋、性格特征、兴趣爱好等条件,科学填报高考志愿和选择适合的职业方向,确保在未来顺利实现求学阶段向就业阶段的过渡。同时,还要指导学生强化心理素质,根据大数据评价结果培养和形成学生健康的生活方式、不懈的奋斗精神、较强的抗挫能力,能够积极有效应对高中学习生涯和未来人生道路上的各类挫折和突发状况。