基于大数据的过程性评价探索--以汽车概论课程为例

基于大数据的过程性评价探索 --以汽车概论课程为例

陈丹丹

徐州机电技师学院，江苏省徐州市， 221131

【摘要】：信息技术为学生的学习评价提供了技术保障，过程性评价的优势得以彰显，使学习情况明晰化、援助指导个性化、教学反思深入化。本文探讨了汽车概论课程评价的变革，从大数据的视角对过程性评价的特征进行了分析，使评价贯穿于教学的各个环节，不仅评价学生学习成果，还评价学生学习实施过程，且评价的维度延伸到三个维度，评价主体由教师拓展到教师与学生甚至到企业，通过初步研究分析，可以将过程性评价利用大数据平台应用于汽车概论课程中，让学习可见，且未来可期。

【关键词】：大数据 过程性评价 课程

一．背景分析

汽车概论是汽车维修专业中的一门重要课程，传统的考核形式主要以期末考试成绩加平时成绩组成，过于重视静态的、可量化的学习结果，忽视动态的、难以量化的学习过程和效果，忽视了从学生的情感、态度、价值观和学习过程等方面的评价，评价主体单一，难以有效地调动和发展学生的学习积极性、主动性，也容易造成学生平时不学习，考前拼命，用强学强记来冲击考试关口，考完撒手的应付方式。

过程性评价是在教育、教学活动实施的过程中，为了解动态过程的效果，及时反馈信息及时调节，使教育教学不断完善，以便顺利达到预期的目的而进行的评价。教学的评价可由老师、学生、同学以及其他相关人员分别进行评价。这让教师重新思考汽车概论课程的考核方式。

由于过程性评价要求评价的多元性与科学性，如何做到评价过程的可视化与公平化成为教师和学生关注的重点。大数据与教学的相结合，碰撞出了新的火花，可视化的学习数据丰富了教学评价的内容，有效的利用竞争机制让学生直观的认识自己学习的不足，增强了师生间的即时交互，碎片化的学习方式提升了学习者的学习质量。

二、基于大数据的过程性评价应用

学生在汽车概论学习过程中表现出来的动机和情感态度，学生在学习过程中所采用的方式，都是一种动态的表现。然而，在现实的课堂中，观察、记录、评估工作却是困难重重。传统的观察、记录和评估的方式需要花费老师很多时间。教师在课堂上通常没有足够的时间及时完成观察情况的记录，需要在下课之后去进行补充。而在课后进行补充时，由于没有多媒体素材的支持，教师需要更多的时间去回忆学生课上的表现，而且可能还会遗漏重要的信息。个别时候教师没能及时完成每天的观察记录工作，累积到周末或者月末进行，则会造成更大的工作量和更低的工作效率。

过程性评价应该贯穿课程实施和学生的学习的全过程，在不排除原有终结性评价的同时，突出评价的发展性功能。不仅对学生学业成果的评价，更应注重对学生学习态度、学习方法、课堂表现等非智力因素的评价，注重评价主体的多元整合。在基于大数据的汽车概论课程应用中，借用云班课平台，学生整个课程学习过程中，整体表现如何，课前有没有预习，课堂任务有没有完成，课程活动有没有参加，课后有没有反思，有没有按时按质做作业，有没有帮助他人等等，都可以在大数据的帮助下一目了然。

在学习活动中，教师可以设置测试、讨论、答疑、小组任务、举手、抢答、选人、小组评价等丰富的课堂活动，基本上覆盖了课堂上常见的教学活动场景。学生参与活动后可以获得相应的“经验值”，教师根据经验值了解学生参与情况，还能够即时对学生进行点评增加额外奖励“经验值”，极大提高学生的参与积极性，提升了学生综合素养。采用云班课教学，大数据记载了学生的整个学习过程，并根据学生的学习情况给予相应的经验值，设置了多维度的过程评价。如学生在学习发动机基础知识时，参加课前预习、观看视频、课堂抢答、小组讨论等活动可得到相应的经验值，学生可在手机上随时了解自己的学习状况及其他同学的状况，经过一个学期的观察，大部分学生会比较同学之间经验值的差异，思考产生的原因，对经验值是关注的。特别是学期末复习阶段，学生利用云班课练习做题，为了名列前茅，很多同学都力争在满分的情况下，以最快的时间完成测试。

三、基于大数据的过程性评价特点

（一）反映动态过程

学习的质量不仅反映在学习的效果上也反映在学习的过程中，评价不仅应关注学习的效果，还应关注学习的情态动机和方式过程。学生在课堂过程中课堂纪律的遵守，课堂活动的参与，课堂学习的态度都是一种动态的表现，终结性的评价方式难以测量，而在大数据的平台中，可以将这些资料整合，运算生成各阶段成绩，可以以分数形式也可以以等级形式呈现，由过程性评价形成的最终成绩即刻产生，形象深刻的反应评价结果。

（二）及时反馈修正

过程性评价是在教师和学生教与学的过程中同时进行的评价，能及时地反映学生学习的情况，发现存在的问题和不足，能帮助学生查漏补缺，指导教师了解学生学习效果，及时改进教学策略和方法。

基于数据平台的过程性评价不仅是对学习结果进行判断，还对学习的过程有明显的反馈，指导学生学习过程的不断修正。这种可视化的评价结果在大数据处理下及时展示，随时随地让学生了解自己的排名，及时反馈及时修正教与学。

（三）全面发挥评价功能

基于大数据的过程性评价可以通过学习端每个学生学习过程中的表现去判断每位学生的学习质量和水平，遵循了多元智能理论，使评价的维度更为全面，评价的内容更为全面，评价的理念更为全面。

（四）方式方法灵活多样

过程性评价的方式方法没有过分讲求规范和精确，在开放的学习平台中，可以通过多种形式体现学生学的过程，可以通过讨论、调研、投票、头脑风暴等等方式，让学生充分展示自己的才能。

（五）过程性资料可持续发展

教师在使用平台进行教学的同时，还希望可以将这份数据保存和共享，当后来的教师继续课程资源开发或者备课准备时候，可以作为学习目标难度、学生接受程度的一个参考，便于之后的教学可以有的放矢，更加有效！教师也会意识到自己努力的结果，以及微小的进步，眼光不再只聚集在学生分数上，而更致力于一点一滴坚持以及学习方法和习惯的培养，引导学生在学习的过程中寻找到自己的“病根”。

四、结论

过程性评价促进教师教学方式和学生学习方式的转变，在课堂实施过程中能同时对学生学习的效果和过程进行有效评价。通过过程性评价，师生积极反思，调整教学行为和学习方式，更好地发挥评价的诊断、激励、导向、调控功能，促学习品质的提升。希望有更多更好的过程性评价的工具和方法用于课堂。

参考文献：

[1] 梁迎丽,刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J].中国电化教育,2018.03.

[2] 马秀文,刘文祎.人工智能与教育融合引发教育新变革研究.第16届教育技术国际论坛暨首届智慧教育国际研讨会,2017.11.

[3] 高姝睿.人工智能在教育领域的应用研究. 软件导刊（教育技术）,2017.01.

作者简介 ：陈丹丹         籍贯：江苏徐州       学历：本科      研究方向：汽车维修    邮编：221600  单位：徐州机电技师学院