大数据下的试卷挖掘和命题要求

张籍

摘 要： 对于教育评价，我国教育目前大多是以诊断性测试作为教育评价的主要依据。它能够比较准确地反映学生一阶段内的学习情况，并以分数的形式呈现。但大数据时代下的试卷挖掘，能赋予试卷新的内涵。

关键词： 大数据 试卷挖掘 命题要求

一张不起眼的试卷，最多不过100道题。同样的成绩能代表同样的学业水平吗？除了知识点的掌握外，我们还能从中发现什么？一样丢掉10分，有的学生可能是基础性分数一分不丢，失分在综合题上，有的学生则可能从头到尾，全部失分在审题疏忽或者迷惑性选择题上。这就带来两种完全不同的诊断结果。前者是对多知识综合运用水平不足，后者是对精细阅读缺乏辨别。这就要求老师跳出分数乃至题目所考核的知识点的束缚，对试卷进行深度挖掘。

一

试卷挖掘是在挖掘什么？

首先，从纵向上分析。从学生自身单次单科来看，一次考试除了成绩外，我们还能读出什么？除了知识点的掌握外，学生理解、记忆、运用的水平，以及分析、评价、创造的能力才是分数之外的重点。对学生的能力关注，正是素质教育倡导的核心。我们暂且将这些能力作一个数值，以示区别。然后，从学生自身单科一段时间的考试来分析，静止的各能力水平数值会成为一组变化曲线。这条曲线除了表示能力的波动（或提高，或受影响）以外，还能和学生学习行为及日常行为结合，从而对学生学习的主要特征、学习行为特点、学习行为的影响因素及其所带来的学业结果进行分析。……