基于计算机的科学素养评测云平台研究

2015-12-18 06:13夏小俊柏毅
计算机与网络 2015年22期
关键词:评测科学素养计算机

夏小俊 柏毅

(东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室,江苏南京 210096)

1 引言

在科学教育的诸多相关领域中,对学生科学素养的研究成为了现在最热门的话题之一。无论是对学生科学素养的培养,还是对学生科学素养的测评,都对各个国家的长期发展和民族素质的提高有着根本的意义。目前国际上的主流科学素养测评框架包括了美国国家教育评测中心推出的NAEP项目、国际教育成就评价协会推出的TIMSS项目、世界经济合作与发展组织(简称OECD)推出的PISA项目以及澳大利亚的NAP项目,而我国也在2007年颁布了《全民科学素质行动计划纲要》[1],为提高公民科学素质指出了宏观的发展方向。

最初的测评方案都是基于纸笔测试的,为了符合时代发展潮流,NAEP在2011年起引入了基于计算机情境的测试试题[2],PISA也在2012年首次尝试引入了基于计算机的问题解决测试[3]。这些试题往往通过计算机化的虚拟情境(如动画、声音和图片等)来贴近真实生活。这些虚拟化的情境经过精心设计之后,可供学生在计算机上进行自主的科学探究,采集并分析相关虚拟实验数据。但完整的科学素养评测还必须考虑到其实用性和操作性,仅仅使用计算机的虚拟情境和工具是不足够的。为了更好的评估学生的实际操作水平,本文将信息技术、网络技术和传感器技术等相结合构建评测方案,并构建相应的网络平台,为后续的数据分析及合作研究提供支持。

2 研究方法

2.1 科学素养评测方案设计

本文中设计素养评测方案的理论基础是ECD模型(Evidence-Centered Assessment Design)[4]。如图1所示,ECD模式通常分为5个自模式:学生模式、证据模式、任务模式、组合模式和呈现模式[5]。

图1 ECD 模型

以NAEP为例,从2003年起在评估方案中加入了富技术环境下的学生模式和证据模式[6],将要考察的能力重点分为探索能力、综合推理能力和计算机能力。与此类似的是,在本文的方案中针对不同的知识点,设计不同的能力评测要求,其中在探索能力部分特别增加了对传感器以及实验器材操作的考核要求。

如图2所示,本文的评测方案考虑了虚拟情境和实际动手操作的结合。首先在正式评测之前,学生会进行PISA2006科学素养样题的预评测,以用作实验数据的对比研究分析。正式评测开始之后,由计算机构建的任务情境会呈现在学生面前,学生根据任务提示进行对应的操作,如填写客观题、主观题答案以及选择合理的实验器材。在实验过程当中,传感器会将数据通过对应的数字化采集器传送到计算机窗口。实验结束之后,除了由计算机对客观题进行自动评分之外,还将由主试对主观题以及被试的操作能力进行综合评分。

图2 基于计算机和传感器的实验评测方案

2.2 科学素养评测数据库设计

在实验过程当中,所有的主客观评测数据都需要进行存储以备后续分析使用,因此需要对整个评测设计一套合理、灵活而健壮的数据库系统。根据前述的评测全过程要求,需要在数据库当中保存的数据包括:主试的相关信息、被试的人口学数据、PISA预评测试题内容、不同的具体评测方案内容以及被试所进行的预评测和实测的数据结果。

因为不同的评测方案涉及到的学科背景可能完全不同,所采用的ECD模型的设计思路也由很大的区别,因此必须对每个方案进行独立的数据表设计。一套完整的评测方案应该包括主观题(如问答题)、客观题(如选择题)以及数值填空题等基本题型,在数据库的设计中分别用对应的数据类型匹配即可。当被试开始评测时,从数据库当中读取对应的评测内容页面,并逐步完成评测表单的填写。

考虑到不可能所有的评分都由计算机自动完成(如传感器操作能力、实验中的科学探究能力等),在被试进行评测的过程中,主试应密切观察并适当纪录,在评测完成之后,通过主试专用的管理入口完成数据的添加补充。

2.3 构建科学素养评测云平台

在默认情况下,系统可以通过Web的方式进行远程访问,但一旦大规模展开评测之后就很可能会面临各种客观条件的影响。具体可能的限制因素包括:评测现场没有计算机或者数量有限、无Internet连接或者连接非常不稳定等,为了解决这些实际的问题,在系统中增加对移动客户端版本以及硬件接口的支持,并与Web系统一起构建起了科学素养评测的云平台。

如图3所示,在缺乏PC或者网络的情况下,基于安卓系统的平板电脑可充分代替计算机的作用。在这其中,有2个关键的技术问题:首先,平板电脑缺乏必要的硬件接口,因此在和数据采集器的通讯当中,使用了蓝牙协议进行数据的读取,从而保证了系统的便携性;其次,使用安卓平板进行的素养评测方案使用了JAVA+SQLite离线数据库的暂时寄存方式,而之前使用的WEB平台采用的是PHP+MYSQL的架构,因此当评测结束回到网络良好的状态时,可通过应用中预先编写的JDBC接口将平板中的评测数据自动迁移到服务器上,使得所有的数据始终保持在“云端”,从而避免了数据分散或丢失的麻烦。

图3 基于安卓客户端的便携式评测平台

2.4 数据结果分析示例

目前本平台已经被投入到了初步的实际评测工作当中,选择了某所本科院校的近200名大一学生(分别来自3个不同的专业),并进行了2种方案的交叉评测。

PISA问卷预评测的数据分析:对样本的测验得分制进行Shapiro-Wilk(w检验),其显著性得分Sig.为0.069(>0.05),满足正态性分布的要求;对学生性别、年龄、高中文理分科、户籍和是否独生子女5个变量进行独立样本t检验,其得分均不造成显著差异。因为我们的数据来源比较集中(均为同一学校的大一新生),出现这样的情况是正常的。

某实际评测方案(金属比热容的比较)的数据分析:在相关性分析当中,可得到如下的结果:①PISA问卷中的物质主题暨科学探究和科学解释部分的得分交集,与实验总得分在0.05水平上呈现正相关,这个分析可以证明本方案可以有效地评测学生有关物质系统的知识以及相关的科学探究能力;②PISA问卷中的物质主题暨科学探究和科学解释部分的得分交集,与实验部分的理论知识得分也在0.05水平上呈现正相关,这个分析可以证明本方案和PISA在评测学生的理论知识效果是吻合的;③实验理论题得分和实验操作题得分在0.05水平上呈现正相关,这也证明了本实验设计的内部一致性;④PISA问卷中的物质主题暨科学探究和科学解释部分的得分交集,与实验操作题得分并不呈现相关,这也充分证明了PISA评测对实际操作能力考察的不足。

综上所述,无论是平台采集到的实测数据进行的分析,还是与PISA预评测数据的结果进行的对比分析,都证实了该平台的可靠性和有效性。

3 结束语

科学素养的评测工作任重而道远,本文的工作也处于刚刚起步的阶段。在后续的工作当中,将逐步解决以下的几个问题:在Web平台上直接进行数据的阅读和处理工作,并可通过数据挖掘的手段发现潜在的数据联系;利用云计算技术,保障数据的安全性和完整性,为数据共享提供了可靠的技术支撑;面向更多人群(如中小学生)、更多主题(物质科学、生命科学、地球与空间科学和技术系统)、更多的应用场合(学校和科普活动)等进行科学的方案设计等。

针对学生科学素养的评测目前在国内仍然主要处于理论研究阶段,而如果想要真正地投入实践,除了需要对教育理论本身的研究,更多地需要的是充分的ICT技术力量的支持。本文在该领域当中做出了尝试性的工作,并取得了初步的有效成果,为进一步深入研究我国学生科学素养的情况打下了良好的基础。

[1]袁汝兵,吴 循.各省(市)公众科学素养调查综述[J].中国科技论坛,2007(5):98-100.

[2]West Ed.Technology and Engineering Literacy Framework for the 2014 National Assessment of Educational Progress(Pre-Publication Edition)[J].CiteSeerX,2014.

[3]黄 华.PISA2012 基于计算机的数学素养测评分析[J].上海教育科研,2015(2):20-23.

[4]Mislevy R J,Almond R G,Lukas J F.A brief introduction to evidence‐centered design[J].ETS Research Report Series,2003(1):19-29.

[5]冯翠典.“以证据为中心”的教育评价设计模式简介[J].上海教育科研,2012(8):12-16.

[6]Bennett R E,Persky H,Weiss A R,et al.Problem Solving in Technology-Rich Environments.A Report from the NAEP Technology-Based Assessment Project,Research and Development Series.NCES 2007-466[M].National Center for Education Statistics,2007.

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