伍学明

一名学生到底是怎样的学习状况，过去我们只能凭感觉判断，评价是模糊的。

刘老师在教学中有一次反思：她一直将自己认为实力相当的四位同学放在一起评价，但A同学每次都显得不如意，少不了老师的批评。后来，老师将他们的历次考试数据放在一起分析，从数据折线统计图发现，A同学的综合实力的确不如其他几位同学。而老师却经常让A同学与另外三位同学相互竞争，这无疑增加了他的压力，使他屡屡受挫。意识到这个问题后，老师迅即为他重新分组，制定新的学习方案，A同学有了更适合的学习环境，学习状态明显好了起来。

当信息技术深度融入课堂，数据记录着学生的学习行为，有了学习过程评价的工具，实施精准的课堂教学便成为可能。学校在八年级尝试采用学生移动终端和智学网平台，迈出可喜的一步。

课前让数据开口，课堂有的放矢。从智学网教师端，教师可以看到学生多维度的数据分析报表：学生成绩单、班级学情报告、作业逐题分析、试题详解、阶段变化等。当教师将课堂前置性作业布置以后，平台上就生成了学生学习的数据。以一节数学作业讲评课为例，教师可以看到每道题目的正确率、错题学生名单以及知识点分析；也可以直观地看出哪些知識点全班掌握得较好，哪些知识点是班级共同的薄弱项。以此确定全班需要讲解的题目和个别辅导的学生名单，开展数据驱动的滚动教学，进行二次讲解和个性化辅导，提高教学的针对性，避免教师面向全班重复讲解和统一布置作业，切实减轻学生学习负担。

课中行为数据记录，提升学生学习效能感。B同学成绩一直不错，但是老师发现他最近几项课堂行为数据异常：一是课堂参与互动不够，二是每天提交作业都在晚上11点以后。老师及时与他沟通并给予针对性的指导。

传统的课堂里面，教师管理着很多学生，实际上很难合理分配注意力，学生的参与度往往打了折扣。移动终端和教师端有若干互动功能，抢答、随机点人、屏幕推送、作业上传、点赞、互相批改、及时反馈等，这些不仅吸引着学生的注意力，也随时把学生的学习情况反馈给教师和学生自己，形成学习过程的证据档案，促使学生学习在线，提升学生学习效能感。

教师讲得精彩，但学生学得如何？这一直是传统课堂很难解决的教学评价问题。在使用移动终端的课堂上，每一个学习模块结束，教师推出限时练习，即时反馈，记录数据。每节课授课内容结束后，教师推送课堂巩固作业，对当堂学习内容进行课堂小测，学生及时了解自己的学习情况，自我评价，反思改进，形成完整的学习闭环。

课后数据积累，增值性评价与结果评价并重。刘老师是一名班主任，我们抽取她班上40名学生的学习数据发现，七年级上学期班级数学和英语的成绩波动较大，语文成绩相对平缓。于是，学校在教学管理中对该班数学和英语两个学科做了预警。大多数同学的成绩在七年级下学期期末考试后趋于稳定，没有大幅增长或下降；最令人欣喜的是，在八年级上学期期末到八年级下学期期中的这个阶段，学生的成绩呈现出大幅进步。数据成为教学过程管理的重要工具。

平台连续的数据积累，学习留痕，形成学生学习过程性评价档案。评价学生，依靠的不再是一个数字，而是一组数据。对于学生个体而言，学生学习效果好不好，不仅可以横向看结果，也可以纵向看进步。增值性评价，更能看到学生发展状态，是对学生个体更客观公正的评价。

不仅如此，教师教学行为也同样形成相应的数据。通过课堂行为分析系统，可以精准记录教师的课堂行为和情感表现并进行AI分析，包括教师讲授时长、学生活动时长、教师注意力分配、互动次数、语言情感、作业反馈等，形成对一节课的精准评价。每一学期，综合教师备课时长、调取资源次数、贡献资源次数、学生发展状态等，可以为每位教师的工作做一个精准画像。

课堂中信息技术的使用已成为日常，但是技术背后产生的数据往往被教师所忽视。挖掘数据的价值，赋能课堂评价，打通课堂改革的“最后一公里”，课堂将真正迎来一场革命。

责任编辑/杨万军