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大数据小评价

发布时间:2018-08-02 01:06:15 文章来源:未来智库    
    关键词:互联网+ 大数据 小学数学 评价
    小学数学教育大数据来源于数学教育活动过程中所采集的一切相关数据,通过数据统计分析等技术手段,推动数学教育优化实施,培养学生的数学核心素养,有利于对学生过去、现在、未来的数学学习发展价值进行更合理的学习评估和指导。
    一、收集点滴反馈数据,汇聚数据汪洋大海
    数学是研究数量关系和空间形式的科学,数学中的很多数据都是源于对客观现象抽象概括。小学阶段的数学学生评价,可以通过大数据这一现代教育“显微镜”,让一变十,十变百,百变千,从海量数据中进行深入研究,试图寻找前所未知、富有价值的信息。
    大数据可以形成数学发展性评价,注重过程的价值。“互联网+”下越来越多的学生开始通过智能学习终端进行学习,无需强制学生通过问卷等形式作出反馈,就可以及时、有效地收集和获取有关每个学生的学习情况。在大数据支撑下,学生个体的学习行�槭�据可以被全程数据化记录。例如在“互联网+”的一起作业平台上,开始答题的时间、在每道题目上所停留的时间以及学生经过几次修改才得出结果、每一道题目的个人正确率和整体正确率、错误题目能够在订正的时候收集学生错误原因;在苏州部分课后,已经可以收到这样一份课堂行为监测报告:“本节数学课,1号学生回答2次,第1组学生总共回答7次,师生使用pad互动3次,第3个知识点学生掌握最好正确率为100%,同桌合作共2次……”将这些数据汇集起来,可重现学生课堂思维活动,符合多维度评价的要求,有利于精确、有效、科学地进行学生发展性数学课堂评价。[1]
    大数据还可以让评价更及时、更易接受、更长期和系统化,让评价激励学生学习。随着“互联网+”教育的不断推进,数学学生评价让学生爱上评价,让评价伴随数学学习,也就是要求评价满足激励性和长期性。传统的学生评价花时间、不及时、无法传播、无连续性,而大数据下的云评价--班级优化大师,可以借力“互联网+”对小学阶段学生进行数学评价。动态、长期的教育大数据让评价和教学遵循教育教学规律和学生发展规律,掌握数据“大浪潮”里“浪里淘沙”的大数据分析能力,这也成为信息化时代教师的“新基本功”。[2]
    二、终结平均学习时代,创建个性播放列表
    传统教育类似于工业化流水线生产:学生们上同样的课、使用完全一样的教材、做同样的练习题。课堂教学设计和评价考虑的是处于虚构的平均水平学生,同时损害了位于正态分布曲线两侧的
    学生。
    “互联网+”下的大数据时代,可以让小学数学评价由“一个标准适合少数人”向“一个标准适合一个人”转变,这就是评价的个性化。小学数学个性化评价可以从数学的10 个核心素养来评价;还可以注重对学生学习过程中情感、态度和价值观的评价;还可以基于多元智能理论来个性化评价等等。正是教育评价的大数据,才能够让个别隐性问题直观化。在学习过程中,位于正态分布曲线一侧的学困生有些问题可能会遇到的,在班级学生人数较多的情况下,这些问题很容易被忽视,但在大数据的数据统计下,学生的参照数量较大,这些个别问题就有可能凸显,让关注到的正态分布所占人数更多,才能有助于学生评价的个性化实施。
    个性化学习非常重要的一个特征就是其动态性。“互联网+”下大数据可以收集一系列数据(如学生在学习过程的哪个知识点上遇到了困难,学生采用了怎样的学习策略来突破这个困难,方法是否有效,最终学习结果怎样等信息),经过数据挖掘和分析出学习者的学习风格、特点以及现状。数学学习内容可以随着数据的更新变化、分析而进行个性化的学习资源推送。例如某位学生在大数据下,平时学生在二年级的《数据的收集与整理(一)》这一单元的错题会自动纳入错题集,然后分析自动生成类似问题呈现给学生,于是每一位学生就拥有个性化的“播放列表”。
    三、提高概率预测精度,进入教学时光机器
    数学学生评价的价值不仅仅是评定学生数学学习的过程和结果,更是可以帮助改善学与教,帮助做出更科学的教学决策。眺望其他领域,亚马逊的推送消息和谷歌翻译,都有基于大数据分析概率预测的备选推荐。传统教学中,对于学生评价和基于评价下的学习策略和建议都是凭借主观判断选择;在大数据时代,特别对于复杂教育问题的研究,必须依赖现实的丰富大数据,才能让评价和决策有理可依。
    “互联网+”下基于大数据对小学数学评价的预警性确保学生评价的及时和价值。小学数学评价的预警性是指当学生的数学学习行为数据发生显著的变化时,通过大数据分析等方式可以给出预警,分析不同情况学习对于优化学生学习的概率,进而对学生的数学学习活动和评价进行适当干预,帮助及时解决问题。在传统的教育情境中,教师对学生数学学习状态的了解具有滞后性,也可能因为不清楚原因导致措施不当。在大数据下,可以把学生的成长模型和学习档案建立起来,可以对学生的学习过程进行预测。例如,在苏教版二年级安排了一节数学实践活动课《有趣的七巧板》,在经过智能平台下对于学生自我完成任务的数据分析,发现学生对于七巧板的组成认识较好,可是对于其中几类三角形的认识不够。数学评价的预警性得出推送关于组成的相关视频介绍有70%可以帮助学生理解;部分学生对于七巧板称为“益智板”缺乏认识,可以推送一款APP就有83%可以帮助学生感知。
    大数据从个别评价到全面评价,让数据成为汪洋大海。又借助大数据进行分析,有机会接近学生的真实学习情况,让评价变“小”(即个性化),可以以概率预测的形式落实到具体的每一个学生。“互联网+”下的小学数学学生评价能发现数据背后的学生,这才是大数据时代学生评价的魅力。
    参考文献
    [1]维克托・迈尔-舍恩伯格,肯尼思・库克耶.与大数据同行[M].华东师范大学出版社,2015.
    [2]李勇.大数据时代下信息化与小学数学学科的融合[J].青苹果,2017(8).
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