基于數據挖掘的高中語文試卷評析精準化教學研究

張晴悅

摘 要 大數據促進語文試卷講評方式更新，基于數據挖掘的高中語文試卷評析課應運而生。它具備由面面俱到到精準聚焦、由碎片分解到統整融匯、由定點分析到動態追蹤的鮮明特點。教學時，教師以聚焦學情診斷、關注課堂教學、檢驗評價得失的方式進行實踐，能夠為精準化教學提供動力。

關鍵詞 大數據? 高中語文? 試卷講評課

秉持信息采集與數據分析的理念，構建核心素養取向的“教、學、評”一體化設計體系是教育信息化的要求，也是語文課程改革的大勢所趨。我國自2018年提出《教育信息化2.0行動計劃》始，就發布了一系列推動智能信息技術與教育深度融合的條例，對語文考試分析及評價提出了新期許。進行基于信息技術的試卷分析，教師不僅能增強創新教育教學的能力，以此推動師生互動方式的變革，而且能更精準地定位學生的水平層次，促使其鞏固所學、查漏補缺、提升解題技能并逐漸搭建系統的知識網，提高學習效率。建構基于大數據的試卷評析方式，實現試卷分析課的準確化、高效化、個性化，將對提高此類課的教學效率、培育學生的核心素養起到重要作用。

一、探究：基于數據挖掘的試卷講評課的特點

21世紀的語文課程改革，大力倡導語文教育與信息技術的協同融合，著力提升教師積極運用新技術的實踐能力，探索將智能測評工具運用于課堂教學與評價診斷層面。近年來，各地教師積極探究、大膽實踐，已頗有成效，誕生了一批典型案例，在實操與理論上已呈現出突出特征。

1.教學內容：由面面俱到到精準聚焦

基于數據挖掘的試卷講評課之所以能夠從糾正錯誤、鞏固“雙基”的知識層面進階到提升學生語文關鍵能力的發展層面，最后落實到培養學生的學科素養的核心層面，關鍵就在于其對評價內容進行了深度的數據挖掘，并基于信息進行了嚴謹篩選，進而跳出了面面俱到的“大而全”模式，走向精準聚焦的“精而深”模式。這也是基于數據挖掘的試卷講評課與普通的乃至所謂的“小組合作式”試卷講評課的本質區別。

數據挖掘可以是利用數據平臺進行總體分析與個體的學情分析，可以是利用聚類算法進行專業的數理統計，也可以是人工參與到信息數據的整理工作中。盡管專家與教師對處理方式的工作效率有不同的看法，但在此類課的教與學的理念方面產生了共鳴：深挖成績數據，深挖證明材料，深挖學生盲點，深挖一切有助于精準化教學的信息，再整合信息匯總至核心能力點上。不難發現，“修訂版語文課程標準呈現出從追求全面覆蓋向選取典型內容轉型的趨勢”[1]，基于大數據的試卷講評課與之相適應，其更加強調憑借理性而客觀的數據信息判斷多數學生的知識誤區與知識盲點，在整體上進行答疑解惑，在極其有限的課堂時間內高效地解決普遍問題與整體困惑，再立足語文學科的育人行為來培養學生辯證思維和高階認知能力。

2.教學組織：由碎片分解到統整融匯

傳統試卷講評的教學設計與組織為了保證教與學的效果一致性，在教學內容的設置上呈現出精細化與序列化的特征。這種與經典課程理論相照應的“一卷到底”式的試卷講解課的優勢是能在教學目標、教學內容與教學實踐等相關環節之間形成環環相扣的教學線索，而劣勢在于窮盡細化的講解不僅使得知識點呈現碎片化與零散化的特點，還極易陷入新課標否定的知識點逐點解析的窠臼。隨著語文課程改革進入“深水區”，“核心素養取向的課程內容不再追求確定性的學科知識體系，轉而強調對學科觀念或概念的深度理解，主張促進學科內部、不同學科之間的有效整合”[2]。試卷講評課作為學科教學課程不可或缺的組成部分，是教學與考試評價體系的重要一環，講評的取向與質量牽動著課堂教學的取向與質量。如亦步亦趨地沿襲以往碎片化的試卷講評方式，長此以往，學生的學習效率將大打折扣，與對學生核心素養發展進行全面評估的方向也漸行漸遠。

踐行數據挖掘的試卷講評課應運而生。此類課通過大數據統整與分析，聚焦學生的原初認知，一改蜻蜓點水對答案或逐題講深講透的教學方式，基于對學生想法的深刻理解，體認學生的認知困境，將試卷講評的組織由“碎片分解”變為“統整融匯”，遵循“整體大于部分之和”的思維邏輯，重視對核心素養要求下考試評析形式的理性思考。這些思考的獲得需要教師充分挖掘數據彰顯的學生學習狀態的本質，其思考與實踐過程具有鮮明的關聯性，即要充分悉知數據表征與實際學情、實際學情與所學知識之間的互動關系，然后不斷應用于真實試卷講評課中，摸索并洞悉與之相匹配的組織方式。

3.教學方式：由定點分析到動態追蹤

質量分析是試卷評講的必備環節，準確客觀的質量分析包括對班級的整體考試情況、學生的個性化學習成果等內容的分析。于前者而言，充分進行數據分析，一方面，教師可以橫向對比班級與全年級的情況，掌握大體水平，又可以對比出班級與同班型的其他班級的情況，了解彼此差距；另一方面，縱向對比本班歷次的考試情況，分析進退步的狀態，教師可以綜合二者精準定位本班前一階段的學習動向，進而知不足而奮進，望遠山而力行，依據最近發展區為全班制定一個“踮起腳摘桃子”式的努力方向，實現班級的整體進步。

數據分析不僅可以助力班級教學由“定”到“動”，還可以對學生進行由“定”到“動”的差異化分析。細而察之，同一學生每次階段性測試的表現不盡相同，同等級的學生人數也并非固定，基于此，教師應充分重視并利用數據進行分析，盡力全面而真實地了解學生的動態情況，再依托數據觀察該班優生的情況，讓尖子生“吃得好”、中等生“吃得飽”、潛力生“吃得了”，促使他們在原有基礎上得到進一步提升。期間，結合綜合數據，實時調整教學策略是教師優化教學方式的不二法門。

二、實踐：踐行數據挖掘的試卷講評課的策略

核心素養取向的考試評價的設計和實施的舉措已經經過長期研究和實踐檢驗，基于數據挖掘和信息分析的試卷講評課自是其中的重要成果。相較于教師僅根據片面的學情數據主觀臆斷學生的學習情況，基于數據挖掘和信息分析的試卷講評課堅持以數據分析結果為導向，以語文核心素養為統領，關注學習評價背后蘊含的行為發生的根本動因及其影響作用，強調學生反饋與教師指導，旨在提高課堂教學效率，增強學生學習的動機。這也更加符合培育語文學科素養的內在邏輯。

1.聚焦學情診斷

精確診斷學情是實施教學的邏輯起點，為有效進行試卷講評與試題分析奠定了基礎。從教學設計層面看，基于大數據的考試評析圍繞信息資源展開，教師借助基于云計算的綜合教學平臺，將班級平均分與年級平均分、班級排名與年級排名、班級最高分與年級最高分等數據進行綜合對比，分析班級整體情況，再綜合考量學科分檔達線貢獻率，將學科整體成績進行班際分層對比，以“向外看”的視角切入學情進行分析。依循數據繪制“學科學業分層對比圖”，可協助教師從“向內看”的角度考察學情，了解不同分數層次的學生人數分布和相對差距，及時調整教學方向和路徑，進行落實分層教學，以此總體把握本班的學科學習狀況。

分析每位學生的成績情況、分數分布的具體位次以及本學科對考試總成績的影響，是精確診斷學情的必由之路。理性分析并判斷數據平臺中呈現的高頻錯誤點與重要知識點，會指引教師聚焦學生于測試中失誤的題目。這不僅將提高課堂時間的利用效率，減少不必要的重復學習和教學，還有助于教師開展針對性的指導。具體而言，根據大數據勾連得分率、難度、區分度等指標，以柱形圖的形式展現學生的疑點和難點，如文言基礎知識、詩歌鑒賞方法、語言文字運用等；繪制“試題得分率—區分度/難度坐標圖”，將學生掌握較好與掌握一般的題目完成情況可視化；利用智能閱卷系統對學生的歷次測試數據從歷史性角度進行縱向考察，依托“學生熱力圖”追蹤重點學生的學情動態等，以此細化對學生的教學管理，規劃出勾連舊知并導入新知的教學計劃；基于對學情的整體把握，把教學目標、教學資源、教學內容等教學設計的要素進行統籌；基于學情的總體性與特殊性兩個維度，整體設計和系統安排試卷講評課的課程方案。以上這些為優化試卷講評課的策略搭建了框架。

2.關注課堂教學

課堂講評包括精選錯題、生生辯題、師生解題、總結試題這四個環節。細而察之，其要求教師先選取典型考試題型與錯誤率高的代表性題目，再創設以學生為主的對話空間，促成學生爭鳴辯論，接著點撥指引，突破難題，最后歸納總結，分析本次考試的得失。

（1）精選錯題為試卷講評提供學習材料?！邦}題俱到”的講題方式易落入化簡為繁的泥沼，陷進講題表淺化的陷阱。選取頗具代表性的錯題應為第一要義。對于試卷講評課來說，教師的目的應是解決學生普遍存在的答題誤區與知識漏洞，幫助學生梳理解題思路、建構知識系統。若要達成這樣的目標，教師至少要挑選具有如下特點的錯題：復雜性，甚至是學生無從下筆的題目，如“撰寫文學短評的思路”；綜合性，需要發揮多方面能力才能作答的題目，如“梳理文章的論證特點”；迷惑性，看似簡單實則較難、失分率較高的題目，如“補寫句子”。

（2）生生辯題激發試卷講評課的活力。思考、探討、辯論有利于批判性思維的發展，有利于提升思維的邏輯性、嚴謹性、創造性。教師在講評試卷時，創設共時、多維的對話空間，為學生搭建思維摩擦和碰撞的爭鳴平臺，將鼓勵學生自由表達。學生可在互動之中提出問題、探究問題、辯論問題。雖然未必所有問題都能得到有效解決，但是學生質疑問題、敢于否定的思維得以鍛煉，課堂成為思辨的場所。教師還可有意識地“挑起學生的分歧”，引導學生從不同角度對同一道題進行思考，提升思維品質。

（3）師生解題突破試卷講評課的難點。高中語文試卷講評課想要實現預期效果，促進學生高階思維的發展，離不開師生合力對試卷展開技術性分析。學生在答同一題型時犯錯，不外乎其思維尚停留在記憶知識的低階思維層次，未能看破這一題型深層次的考察對象。師生互動講評時，教師便可針對學生在考試時出現的疑難問題，判斷失分原因，引導學生抓住該題的答題要點，最后展示正確答案，并梳理答題思路，以此突破試卷難點。

（4）總結試題即整理試卷講評課的收獲。教師可要求學生訂正錯題，從錯誤原因、錯誤試題、未掌握的知識點等方面寫出“考試分析”。教師要結合實際講評內容，引導學生自主歸納概括同類題的答題技巧，并積累錯題，多做多練，多思多悟。

3.檢驗評價得失

《普通高中語文標準（2017年版2020年修訂）》在課程評價中指出：“依據評價結果反思日常教學，優化教學內容，調整教學策略，完善教學過程，為學生語文學科核心素養的發展提供有力支持?！盵3]基于此，教師可以根據數據檢驗結果，分析教學中的培優、輔潛效果，瞄準學生知識的漏洞分層布置作業，并依據課上總結的答題策略及學生的表現進行課后訓練。比如，對于某一題的得分情況低于班級平均分的學生，教師可以設計一些相較容易的題目，分數高于班級平均分的學生可以嘗試更有難度的習題，名列前茅的學生則可以進一步完成高階練習題。

針對性的訓練是因材施教中不可小覷的重要部分。教師可以在大數據的基礎上對學生答題的錯誤原因進行診斷和分析，并在日常練習作業中找到同類題目進行有的放矢的培訓，在此過程中不斷積累答題技巧、答題術語，完善知識框架。

三、反思：明確數據挖掘的試卷講評課的優勢

在回應和破解試卷講評低效且無序化問題的過程中，基于數據挖掘的試卷講評課推動了教學精準化與高效化，諸多教師的反復實踐證明其可以取得扎扎實實的育人成效，亦為教學信息化工程的成功提供了有效證明。

1.數據處理，教學內容明確

基于數據挖掘的試卷講評課的實踐者關注數據信息，希望從數據中挖掘出學生的真實學習狀態，尤其是關于核心素養的發展。數據分析得越具體越有效，往往越能夠精準擊中學生的學習痛點和思維誤區，從而促進學生深入了解自身的問題，找準上一學習階段的問題所在并確定下一階段的學習目標。從依托大數據平臺進行信息化教學的案例，以及學生的講評反饋、考試分析手記等方面都可以鮮明地看出這方面的特點。通過處理全部學生的單獨分數、班級平均分、年級平均分等相關數據，教師了解了典型的錯誤思路，明晰了典型的知識漏洞，知曉了典型的答題邏輯與作答習慣，教學內容也就是在這個過程中得到梳理并確定的。

2.數據解讀，教學重點突出

無論是漫無目的的瀏覽，還是面面俱到、逐一深化式的全面覆蓋，抑或是浮光掠影、蜻蜓點水式的表層分析，都難以推動教學進步?；跀祿诰虻脑嚲碇v評課需要的是教師對數據進行點面結合、詳略得當的解讀，即從若干個數據中篩選出有價值的信息，再進行深入加工，依據數據顯示結果來瞄準教學增長點，確定教學的關鍵所在，喚醒學生沉睡的記憶，將其原有的學習體驗、學習沖突與試卷考察的內容相連接，使之幫助學生填充知識漏洞。

3.數據留存，教學效率提升

個性化的教學資源需要不斷積累與及時更新。隨著信息技術與教育教學深度融合，提升學校信息化建設與應用水平已然成為學校至關重要的發展驅動力，教師應能夠通過在線閱卷與職能講評系統來準確分析題目的質量，并根據學生的實際情況擇出適合學生的題目來構建該學科的題庫。留存往屆學生的考試數據，以學情診斷報告作為基礎進行組卷，并編入本校題庫中，為教師根據后來的學生情況編寫具有本校特點的學案提供了數據資源，減少了反復編寫試卷的勞動成本，節省了教學時間，真正提高了資源的使用率，搭建了資源共享的平臺，促進了高質量教學。

后喻時代，教師沒有理由不熱情擁抱信息技術給課堂教學及學生自學帶來的機遇。信息科技與教學深度融合的現狀也號召廣大教師培育大數據理念，基于數據分析來量體裁衣、對癥下藥、解決頑疾，促進教學精準化發展。挖掘數據背后的教學價值并付諸試卷講評中，是一條值得嘗試的路徑。

參考文獻

[1]李煜暉、鄭國民.核心素養視域下的中小學課堂教學變革[J]，教育研究，2018（2）：80-87.

[2]李煜暉、李 倩.核心素養取向的語文考試評價變革[J]，教育研究，2023（2）：79-87.

[3]中華人民共和國教育部.普通高中語文課程標準（2017年版2020年修訂）[S]，北京：人民教育出版社，2020：45.