数字化课程环境构建：基于数据的学习评价与激励

学生在利用网络互动教学平台开展数字化学习的过程中，平台记录、积累了大量的学习数据，例如学习时长、错题所属知识点、题型、难度、错题原因等，教师不仅可以全面检测学生群体学习情况，还可以快速分析出单个学生学习的变化，并能有效指导教学，提升教学的针对性和有效性，同时这也为学生学习生涯指导提供了依据。

课堂上对学生学习起点的把握和作业评价的及时反馈一直是个难题。数字化平台下即时反馈评价应用，使学生评价从群体评价转向针对性指导。即时反馈评价应用能将学生的学习过程转化为有效数据，当这些数据累积到一定程度，通过关联、分析和判断，就会产生动态的学习证据，从而为学生进一步的学习提供强有力的支持，帮助教师真正实现因学而导。

［案例3-17］ 高中物理“节点分析法简化电路”基于数字化平台的后台数据分析开展评价

教师在教授“节点分析法简化电路”时布置一道练习题，通过对小题得分率的分析，判断所选习题难度是否匹配教学目标，如图3-41 所示。

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图3-41　高中物理“节点分析法简化电路”通过后台数据开展分析

教师预先设置的满分是35 分，16 个学生答题之后平均得分为28.4 分，不难算出做对的人数为28.4×16/35=13（人），说明本题难度能够匹配大部分学生的个性化学习结果，并且有一定的区分度，是一道比较合适的练习题。如果得分率过低说明题目难度过高，超过了大部分学生个性化学习所能达到的效果，又或者得分率过高说明题目过于简单，没有区分度，学生可能不需要进行深入的个性化学习就能求解。这两种情况可以找新题替换。

教师还可以通过对学生答题成绩汇总的分析，评价实时教学效果。这些数据有助于判断这节微课对全部学生掌握相应知识点是否起到作用，判断所选的题目是不是有针对性，知识点是否需要调整教法。学生答题成绩汇总反映出不同学生的学习效果。这些数据自动按成绩排列，教师可以重点关注成绩靠后的学生，对他们进行进一步分析或者锁定他们，引导其进行适合自身特点的个性化学习，观察实验效果。在进一步分析学生学习薄弱点的时候，也可以借助数字化互动教学平台的后台数据，本题中16 个学生答题之后平均得分为28.4 分，说明本题还有3 个学生答错了，他们还没有掌握这个知识点，教师可以针对他们的情况，给出下一步个性化学习的指导意见。

互动化教学平台的反馈具有即时性。学生登录平台，对设计的问题进行回答，平台可以进行自动批阅、统计、推送帮助等，帮助教师即时得到答卷中每一题的具体数据分析。当学生完成问题并提交后，即时反馈平台马上自动判断、统计学生的答题情况，教师能立即看到哪些学生做对，哪些学生做错，并可以点击每位学生的姓名，打开该生的答案，展示该生的解题过程，了解思考方法，进而可以针对学生的不同错误点进行全班讨论和针对性讲评。这样，不仅可以实现学生前测的即时统计，还能以学生前测练习中的思维过程为资源有针对性地展开复习，有效处理好大班教学中集体讲评与个别辅导之间的关系，能极大地提高课堂效率。