测评大数据支持下的高中生物答题障碍分析

摘 要：高中生物科学教学中的练习题、测试题是培养学生问题解决能力的重要载体，常态化的测评大数据能够有效地支持高中生物答题障碍分析，从而更好地培养学生的生物学问题解决能力。

关键词：测评大数据;答题障碍;高中生物

一、 答题障碍的原因与分析价值

问题解决是一项基本的人类活动，R·M·加涅在《学习的条件》中将其作为学习的最高形式，问题解决也已成为当前教学实践中不可或缺的组成成分。

（一）答题障碍的产生原因

基于教学现实，高中生物学科问题解决主要指的是各种层面的生物练习题、测试题的解答，包括选择题与非选择题的解答。认知心理学认为，问题解决的一个完整的过程包括：理解与表征问题、设计方案、执行方案和评价结果，受不同因素的制约，当学生在问题解决的某一阶段出现错误时，就会遇到答题障碍。

问题表征说明问题在头脑中是如何呈现、如何表现出来的。虽然高中生物学问题解决符合一般问题解决模式，但问题表征所占时间较长，说明问题表征是问题解决的中心环节，对问题的解决具有极其重要的作用。许多答题障碍不在于解决问题的策略不当，而是在关于问题性质的认知表征的建立上存在问题，因此分析学生对生物学问题的表征是了解学生答题障碍的重要途径。问题表征需要解题者根据自己的知识经验感知问题外部特征，揭示问题的内在实质，这一过程受各自内外因素影响，如专门知识、学习风格等。根据问题表征过程与实践需要，本文对答题障碍归因为：

（二）答题障碍的分析价值

优化学生的认知结构，从而强化学生能力的培养是形成核心素养的重要内涵。学生在问题解决过程中表现的不同障碍，正是认知结构中需要优化的环节的具体展现。因此，进行答题障碍分析是实施精准教学的需要，有利于教学决策从主观推测走向实证分析，优化教学目标设定和教学策略选择。通过答题障碍的分析，还可以培养学生的元认知能力，让学生在问题解决过程中获得成就感。

二、 测评大数据的来源与局限性

测评大数据是基于测评活动获得的学习数据的集合。金生鈜在智能化教育测评的思想实验中，说明了数据化测评未来发展的可能性，“以数据为本的教育测评的大数据化趋势已经明显”。但受限于技术发展水平、智能设备的普及情况和教育评价现实，广义的大数据还难以深入到日常教育活动，而常态化的练习与测试为过程性学习数据的采集提供了可能。

（一）测评大数据的来源

周测、月考和期中期末考试是常态化的教学活动，也是测评大数据的主要来源。以智学网、极课大数据平台等为代表的教育大数据分析平台，为常态化、智能化的数据采集与分析提供了可能。当前已有平台主要借助标签技术，采集、分析试题特征和学生的答题情况。

从试题特征看，主要有试题的题型、试题考查的知识点和难度系数等。从学生的答题情况看，主要有得分与得分率、个体总分与排名、班级平均分与排名等。值得一提的是，阶段性的班级学情分析与学生个体知识点掌握情况分析功能也逐渐完善，测评数据的挖掘逐渐深入，对教与学的反思更具指导意义。

（二）测评大数据的局限

基于已有平台采集的测评大数据使得学习评价更加及时、精准，但由于技术和应用条件限制，测评大数据也存在明显的不足。一方面，测评大数据能够提供基本的成绩信息和知识点信息，也采用了可视化方法方便老师了解相关信息，但关于答题障碍的原因信息就相对比较匮乏，能了解答题障碍的结果，却基本无法指出答题障碍的原因;另一方面，通过为试题标注考查的知识点以判断知识点的掌握情况，忽略了试题本身的能力水平要求，侧重知识评价而忽视能力评价，使得阶段性的知识点掌握情况分析的准确性有所不足，制约了其实际的运用价值;再次，高中生物试题通常为选择题与非选择题，测评大数据对客观题的分析较为详细，可以了解到对学生的强干扰选项，但对非选择题的分析就相对不足，仅能反映试题的得分情况，而答题的具体情况就相对较少。

三、 测评大数据支持答题障碍分析

测评大数据由于其智能化的特点，能够极大地提高分析学生答题障碍的效率，同时由于测评大数据存在的局限性，其使用过程中还需结合教师的工作经验。

（一）支持障碍统计，全面分析答题障碍

目前，基于试题的错误率高低确定需要讲评的试题，是测评大数据在教学实践中最基本，但也是重要的利用方法，试题的错误率能够帮助老师较为客观地确定学生的学习障碍，从而使得课堂教学更有针对性，提高课堂效率的同时也能够让学生认同课堂的价值，让大多数学生能够在问题的解构中获得成长。

在通过测评大数据了解到学生普遍的答题障碍后，还可以基于答题障碍归因，进一步统计分析学生的高频错题答题障碍原因，从而使得测评大数据的利用更加深入，更加接近学生答题障碍的真实原因，为教学设计与问题解决提供全面、深刻的数据信息。另外，学生进行答题障碍归因的过程，也是促进学生进行反思的过程，有利于培养学生的元认知能力。统计表格设计如下：

学生基于答题障碍归因，在相应一二级障碍处以写“正”字方式记录障碍频次，相对方便直观。与基于教师推测的标签技术相比，该方法效率相对较低，且没有可视化方法支持，但来自学生的自评数据会更加符合真实情况。

（二）支持精准面批，直接了解答题障碍

面批是以答题结果为中心的师生面对面交流以达到作业批改目的的教学行为。面批是中小学老师普遍采用的教学反馈策略，不仅可以较好地进行因材施教，而且有助于增强师生交流，拉近师生情感距离。数据化的外显行为结果描述丰富复杂的人类思维与情感，事实上，任何答题障碍归因模型都简化了答题障碍分析，使得这一过程中的信息必然会有损失，只有在面对面的交流过程中，让学生通过语言表达直接暴露其表征问题的过程，才能真正了解学生的答题障碍。

目前高中一个教学班的生数较多，而且每位老师通常需承担多个班的教学任务，这使得面批难以大面积实施。在测评大数据的支持下，教师能够更加高效地了解测评结果，区分哪些问题是普遍存在的，哪些学生存在共性的答题障碍，从而可以有针对性地筛选面批对象和面批试题，提高面批的针对性和效率，也从而能够在面批过程中了解学生答题障碍的真实原因。

（三）支持障碍分析，精准推测答题障碍

教育大数据作为推动教育信息化的外生力量，正使得教学决策从经验向实证方向发展，从哲学分析向数据说话方向转变，但问题解决过程是复杂内隐的信息加工过程，无论是选择题还是非选择题的测评大数据，通常只能说明测评结果，而不能从个体和班级的层面说明导致這一结果的原因。因此，需要从测评大数据出发，结合教学经验对答题障碍进行分析。如：

下列有关细胞的叙述，错误的是（ ）

A. 蓝藻细胞的DNA分子为环状，复制时以一条链为模板

B. 吞噬细胞的溶酶体中含多种水解酶，有非特异性免疫作用

C. 洋葱鳞片叶表皮细胞的细胞液渗透压低于外界溶液时，会渗透失水

D. 人体成骨细胞每分裂一次，染色体的端粒DNA序列会缩短一截

本题实测难度系数为0.6，强干扰选择为B项和D项。根据班情分析，学生能够识记并理解溶酶体中含有多种水解酶、吞噬细胞能够参与非特异性免疫，推测学生没有理解吞噬细胞参与非特异性免疫的机理，因而没有建立溶酶体与非特异性免疫的关系;D项的成骨细胞对学生而言是陌生的，由于练习中使学生强化了“能够分裂的细胞核DNA才能复制”的观念，使得学生在人体成骨细胞是否能够分裂上过于纠结，同时由于端粒学说位于教材的小字部分，对于其具体的机理学生不甚了解，从而导致答题障碍。而正选项“复制时以一条链为模板”相比平时练习，少了“只”字，对学生的提醒不足，从而受干扰选项影响，导致本题的答错率较高。

测评大数据使得答题障碍的分析更具针对性，更接近学生答题障碍的真实情况。

参考文献：

[1]汪安圣.思维心理学[M].华东师范大学出版社，1992：58-71，98-112.

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[3]贺迎飞.高中生生物学问题表征的理论与实践研究[D].华东师范大学，2008.5.

[4]金生鈜.大数据教育测评的规训隐忧——对教育工具化的哲学审视[J].教育研究，2019（8）.

作者简介：

吴进强，福建省泉州市，泉州第一中学。