教学评价模型的创新建构和应用

周家清 余斌

摘要：在科技和互联网高速发展的今天，利用计算机软件设置程序和建构模型来进行教学评价已经成为一种趋势，同时也非常的便利。软件的开发、设置必须和一个具有生命力的数学模型结合，才会有许多意想不到的收获。本文从建构和完善模型出发，整合和分析海量数据，最终找到提高学习效率的有效策略。

关键词：建构模型   创新   教学评价   应用

什么是模型？《美国国家科学教育标准》中的表述是：“模型是与真实物体、单一事件或一类事物对应的而且具有解释力的试探性体系或结构。”关于模型的形式或种类，不同论著中的说法有所不同。人教版高中生物必修一中提到了三种模型，即物理模型、概念模型和数学模型。建模是核心素养下集科学思维和科学探究于一体的教学重难点，同时对教学评价有重要意义。

一、教学评价模型的创新建构

教学评价是日常教学过程中不可或缺的重要环节，是教师了解教学过程、调控教和学的行为、提高教学质量的重要手段。评价以学生发展为本，以课程内容、学业质量标准为依据，聚焦学科核心素养，促进教师的教和学生的学。根据评价内容和对象的不同，教学评价方法也应该多样，例如：学生成长记录、实验报告、小论文、作业等可以作为衡量学习态度和能力的依据;课堂行为观察关注学生在课堂上的师生互动、自主学习，以及同伴合作中的行为表现、参与热情、情感体验和探究、思考的过程等;还有实践与应用检测、作业练习测验、阶段性纸笔检测等。

教学评价是多方面的，这里笔者想从教师和家长比较关心的教学成绩这方面探究一二。开展课题研究，在研究教学评价设置的创新数学模型中，借助计算机和相关研究机构的协助，可以将“教学成绩”这一模块分成成绩分析、试卷分析和学生成绩三个板块。其中成绩分析研究包含班级成绩对比、学业等级分布、成绩分段对比、临界生对比、优秀生学困生对比等栏目。建构的新模型中，保留了传统教学评价中的一些重要指标，比如考试的平均分、优秀率、合格率、低分率、标准差，以及试卷分析的难度系数、难度比例、信度和区分度等指标。该模型也有一些创新栏目，比如成绩分段对比、学业等级分布、临界生对比、知识点分析和学情组卷（含子目录的“错题训练”“薄弱项训练”等拓展练习），等等。

二、“知识点分析”和“学情组卷”的应用

班级成绩对比中显示的平均分、优秀率、合格率、低分率和标准差，是教学评价的传统指标，它们可以详细地说明同一层次的班级与上一次考试比较进步或后退的状况。试卷分析时，通过难度系数、难度比例、信度和区分度等指标可以测定试卷命制的质量。难度系数是指试题的难易程度，它是衡量试题质量的一个重要参数，它和区分度共同影响并决定试卷的鉴别性。一般认为，试题的难度系数在0.3～0.7之间比较合适，整份试卷的平均难度最好在0.5左右，高于0.7和低于0.3的试题不能太多。在高考中难题、中等题、容易题的比例一般为2∶5∶3。通常来说，中等难度的试题区分度较大。一般认为，区分度高于0.3，试题便可以接受， 区分度为0.4更好。信度是指测得结果的一致性或稳定性，当信度≥0.70时，测验可用于团体间的比较，当信度≥0.85时，测验可用于个体之间的比较。

大题分析是指对试卷中主观题的分析，小题分析是指对试卷中客观题的分析，两者都是通过对分值、难度、区分度、平均得分和得分率来进行比较的。知识点分析则是从另一个层面进行评价，从而了解不同个体、班级、学校对课本重难知识点的掌握情况。以南昌一中2019—2020年度上学期高三年级第一次月考生物试卷为例，本次考试数据：难度为0.55，试题难、中、易比例为0.6∶7.6∶1.8，信度为0.72，区分度为0.33。

根据模型中的数据，可以明显发现学生具有共性的薄弱知识点所在。最薄弱项为“诱变育种”，年级得分率为22.34%，其次为“人体的体温调节”和“信息传递在生态系统中的作用”等知识点，也得分较低。然而，创新栏目“学情组卷”中子目录的“错题训练”“薄弱项训练”等拓展练习生成的针对性新试卷，就可以帮助学生及时纠错，重回正轨。由于该模型掌握学情准确，训练及时又到位，久而久之学生的生物学素养自然就与日俱增。在平时教学实践中如果教师有新的感悟，还可以继续添加子目錄的新栏目。

三、“成绩分段对比”和“临界生对比”的应用

根据上级主管部门下达给学校的高考一本、二本人数指标，我们可以定出每一学科的达标有效分。以2020届南昌市高三调研（摸底）测试为例，假设高等院校在南昌市录取理科一本一万人，将理科总分前一万名的六科成绩算出平均分，即为该学科的一本有效分。二本有效分计算方法相同。模型“成绩分段对比”中各班各分数段的人数和比例的显示，可以提供一本分数段和二本分数段的主要帮扶区间或具体同学，工作思路清晰可见。与此同时，我们还要关注学科达标有效分附近的临界生。“临界生对比”中的那些临界生就是我们要抓紧辅助的对象。我们可以对每个临界生的卷面答题记录即“作答详情”进行分析，然后进行个性化辅导，帮助他们建立个性化错题本，对症下药，以使之更上一层楼，完成或超过上级下达的高考指标。当然，还可以将优秀生、学困生“结对子”绑在一起深入交流，提高学困生学习效率。

在科技和互联网高速发展的今天，利用计算机软件设置程序和建构模型来进行教学评价已经成为一种趋势，同时也非常的便利。一个富有想象力的软件设置和一个具有生命力的数学模型结合，也许会碰撞出许多意想不到的收获。因此，从建构和完善模型出发，到海量数据整合和分析， 最后一定能够找到提高学习效率的有效策略。没有做不到，只有想不到。希望广大教育工作者在高科技的引领下不断改革和创新，让课程经常闪烁智慧的火花。

参考文献：

[1]余自强.生物学教育中的模型和模型方法[J].生物学教学，2004，29（4）.

[2]杨佩娟.生物教学模型的建构与教育价值[J].生物学教学，2006，31（9）.

[3]赵占良.人教版高中生物课标教材中的科学方法体系[J].中学生物教学，2007（3）.

（作者单位：江西省南昌市第一中学朝阳校区）