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大数据时代下教育教学检测和评价活动研究

2022-04-29吴巧红朱培源

客联 2022年2期
关键词:教学评价智能化大数据

吴巧红 朱培源

摘 要:大数据时代下,信息技术发展让教育教学产生巨大的变化,不仅改变教育观念,丰富了教育资源,慕课、微课、腾讯课堂等教学成为重要的教学方式。教师可利用互联网的丰富教学资源库增添授课内容,吸引学生的学习兴趣。另外学生的学习也不再局限于课堂,可利用互联网自主学习所需内容。在此背景下,教育评价的数据更加多元化和海量化,为了更好的为教育提供有效的数据支持,大数据时代应建立持续动态化、师生交互化、多元化和智能数据化的教学评价模式。

关键词:大数据、教学评价、智能化

一、引言

在大数据技术快速发展和疫情影响下,教育部印发《教育信息化2.0行动计划》,提出在教学和管理方面要全面应用人工智能,加快教学方法的变革,推动教育的发展。为了更好地适应新的教育变革,2020年国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》,提出需创新评价工具,应用AI、大数据等技术,探索实行教育全过程纵向评价和德智体美劳全面发展横向评价[1]。加快大数据技术的发展,研究大数据与教育评价领域的深度融合,是推动我国智慧教育的重要方法。

教育教学检测和评价是促进教育教学发展的重要方式,其对了解教师教学质量、学生学习情况、制定教学管理决策等起到重要的作用。传统的教育环境下,通常采用问卷调查、课堂行为观察、考试等方式进行检测。这些方法需要花费很长时间,而且可能存在数据采集不及时、数据整合难、数据不准确、连续性不强等问题,导致过程性评价难以实施。但教育教学是一个连续的动态过程,需要对教学全过程的数据进行全面采集,才能确保对教学质量做出公正、全面、科学的评价。大数据的应用将能很好的解决当前教育评价存在的问题。

二、大数据时代背景下,教育教学检测和评价的特点

教学评价有利促进教学的发展,在大数据时代,信息技术与教育教学深度融合,对当前的教学评价提出了新的、更高的要求。对此,大数据时代下教学评价应该具备以下几个特征:

(一)持续动态化。教学评价应是持续、动态的评价整个教学活动,而不是以单元考试或期末考试进行结果检测。在大数据时代,利用人工智能,可对教学的各环节持续动态、全面的收集和分析语音、图像、视频、空间、行为数据,全方位监测师生课堂的轨迹,实现教学全过程检测和动态反馈。而且利用人工智能,产生的数据具有不可更改性、真实性,数据量大,数据采集和分析快且全面,使教学评价能做到客观、真实、科学,逐渐提高教师教学能力,实现教学效果和学习效果的提升。

(二)师生交互化。在大数据时代,利用信息技术及网络化,可建立教师、学生及教学内容相融通的平台,实现师生和教学内容多重交互。通过平台学生能积极广泛的参与教学活动,实现对学习和知识的探索,形成个性化学习,促进师生开展实质性评价。同时,互联网使得师生互动更加便捷生动,师生之间踊跃的互动参与、积极的情感表达有利于形成一个开放的评价与反馈渠道,实现教与学师生共同完成的教学评价。另外师生交互化也有助于教学评价持续性、动态的全过程,提高教学评价信息的全面、客观、准确和有效性。

(三)多元化。信息技术的快速发展,教学评价理念不断更新,教学评价呈多元化发展。多元性主要体现在评价的主体、方式多元化、内容等方面。网络化使得评价的主体不在局限于校内的教学督导、学院领导、教师、同事、学生,还可是校外的行业专家或学生家长,实现收集不同价值取向的多元教学监测数据,形成全面、公正、多视角的教学评價。评价方式可采用专家点评、教师互评与自评、学生互评和自评、督导和领导的监评,这样可以获取更加全面的评价数据。评价内容是教学评价的重要组成部分,对于不同的学科和评价主体,其内容的侧重点应有所区别,如分析教师的语言与行为类型,应监测学生课堂中的注意力、活跃度、情绪状态等。

(四)智能化。在大数据教学环境和智能化教学资源的应用下,现有的教学评价方法已不能承载数据量大、种类繁多的评价数据,也不能准确的分析结构复杂、信息庞大的数据。利用大数据及人工智能等技术,智能化评价采用构建科学有效的评价模型、利用互联网和终端数据采集将教学活动各环节的碎片化数据整合,对数据进行科学的储存、整理和管理,多维度分析教学过程及学习情况等信息[2],借助大数据能算法深度挖掘隐藏在数据背后的价值及深层关系,为使用者提供数据驱动的证据支持,形成科学、智能化的评价结果,满足大数据时代教学评价使用者的需求。

三、大数据时代下,教育教学检测和评价的体系构建

(一)终结性评价与形成性评价相结合。终结性评价主要是以单元测试或期末考试为评价内容,关注点在学生的学习结果,对于学生的兴趣、情感和状态重视程度不够的,该方式易形成片面评价。而形成性评价关心的是教学过程,并学生为中心,评价方法多样,主要采用观察日记、问卷调查、师生座谈会、留言讨论、学习档案等多种形式。在大数据时代,通过信息技术可以对学生的学习过程进行检测,全过程掌握学生的动态。教师能及时发现学生存在的学习问题,反馈给学生,让学生及时掌握其学习情况,并调整学习方法,实现学生有效的学习管理,形成自主学习方式,这将利于形成性评价的实行。为了适应大数据教学,应采用形成性评价和终结性评价相结合,不仅有利于提高教师教学,也有利于提高学生的学习,促进评价体系的真实完整性。

(二)定量评价与定性评价相结合。定量评价主要是应用数学模型,对教学各环节中的行为及教学成果进行精准的记录,分析出各种行为的深层次关系和规律。但定量评价在使用模型时,将师生的个性情感和行为赋值为数字,再进行计算,其可能会导致片面或行云流水的评价。定性评价则强调教学成果和教育目标的一致性,注重教学全过程的调查,评价更加注重实质性的内容。采用定性评价,能对教学活动进行全面、直观的描述与记录,提高评价结果的客观真实性。在大数据时代下,大数据丰富多样的信息形式如数字统计、文字描述、课堂教学音频、视频图片、师生交流邮件、讨论区留言等使得二者相融合提供了必要的条件。

(三)建立统一的教学评价系统。科学的教学评价有利于提高教学秩序,推动优良学风的建设。当前有很多学校的教学评价,存在多渠道收集评价数据的现象,学生的评价数据、督导的评价数据、教师的评价数据来源于不同的平台,甚至存在督导和教师的评价使用纸质填写,需人工收集和整理数据。多渠道采集评价数据工作烦琐、效率不高,且易出错。面对不同来源的海量的评价数据,需建立一个统一的教学评价系统,不同的评价主体通过浏览器登录系统,依据不同身份的权限完成教学评价活动。平台系统可智能化的收集、整理、计算、汇总、分析、诊断评价数据,并以可视化的形式反馈给使用者。使用者可根据自己的需求,利用评价结果,如教师可依据教学评价结果不断改进教学方法,提高教学效果。

四、总结

教学评价是检测学生学习成果,反馈教师教学效果,提高教学质量的有效方法。在大数据时代,教育教学环境和教学手段发生了新的变化,传统的教育评价体系已不适用新的教学模式。为了更好的适应当前的教学环境,新的教育评价体应采用终结性评价与形成性评价相结合、定量评价与定性评价相结合、并建立统一的评价系统,这样才能客观、真实的评价教学效果,引导教师提高创新意识,不断提升教育教学水平,促进师生的协同发展。

参考文献:

[1]吴立宝,曹雅楠,曹一鸣.人工智能赋能课堂教学评价改革与技术实现的框架构建[J].中国电化教育,2021(05):94-101.

[2]刘炜,林文娟.“互联网+”时代大学英语教学评价新生态的建构[J].考试与评价(大学英语教研版),2020(03):80-83.DOI:10.16830/j.cnki.22-1387/g4.2020.03.016.

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