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学情分析系统

文章来源:xingyou    时间:2018-02-25
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学情分析系统

针对不同用户群体报告分类
●区域联考报告
●学校/年级报告
●班级报告
●学科报告
●个人报告
深度和广度的数据挖掘
●学习水平结构分析
●教学目标达成度分析
●自我发展性分析
●教学有效性分析
●学业水平分析
●学生学业质量综合评价
教研水平分析
平均分、最高-最低-极差
命中率/贡献率、优生差率、标准差-差异系数
平均差、平均差系数、标准分-百分等级
命题质量分析
题目分析
命题解析
得分分布
发展性分析报告
●学校发展性分析
●班级发展性分析
●学科发展性分析
●学生个人发展性分析

"公平"和"效率"是人类社会发展的两个最基本的目标追求和价值选择,是矛盾的统一体,追求公平与效率的统一是我国社会主义教育的本质规定和内在要求。党的十九大报告中明确指出,努力让每个孩子都能享有公平而有质量的教育。将教育"公平"和"效率"问题提到了新的高度。也给教育系统提出了新的挑战:新时代的教育公平是"有质量"的公平。保证教育教学质量,促进教育优质均衡发展是地方政府的重要责任。教育质量监测是政府了解区域教育教学质量、推进区域教育均衡、特色发展的重要举措。十三五教育规划明确,在基础教育阶段"建立科学的教育质量评价体系"。
《国务院办公厅关于加快中西部教育发展的指导意见》要求各级政府:"开展督导监测督促各项措施落地见效"、"研究建立评价指标体系,依法开展专项督导,公开督导报告"。除全国范围的教育质量监测项目以外,北京、上海等发达地区率先建立起了常态化的教育质量监测体系。以上海为例,借鉴国际测评项目经验,引进"中小学生学业质量分析、反馈与指导系统",推进"绿色指标"评价机制改革。围绕"绿色指标"的教育实践取得了良好的成效,确保了上海教育优质、均衡、特色发展。总结发达地区教育质量监测工作的成功经验,改革取得显著成效的主要原因一是科学的教育数据分析技术,二是领先的循证教学理念。
一、数据分析技术
教育质量监测的主要形式是学业水平测验(考试)和相关因素问卷调查。对数据进行整理、挖掘,是教育质量监测的核心环节。数据分析的理论和技术,尤其是考试数据分析理论的重要性不言而喻。这也是一直以来困扰区域教育和学校管理者的问题。根据理论的发展阶段,以20世纪六、七十年代为界,考试数据的分析技术可以分为经典测量理论和现代测量理论两个阶段。经典测量理论以三率(优秀率、及格率、低分率)、三分(平均分、最高分最低分)为代表,具有简单、易得、易懂的优点。因此在区域教育质量监测、学校考试质量分析过程中得到了广泛应用。但经典测量理论"题目难度不稳定"、"原始分数不等距"、"题目难度与学生能力不可比"等缺点一直困扰着教育工作者。
题目难度不稳定"是指传统的难度计算方法所获得的题目难度受学生群体的水平影响很大。以选择题为例,题目难度即学生正答率。同一题目,在教育质量高的学校,难度为0.8,在教育质量差的学校难度可能变为0.3。教师无法判定题目是简单还是难。由于考试后的教学干预均基于数据分析结果制定,这一问题一直困扰着教师的教学与课程设计。
"原始分数不等距"给教学效果评估、教师绩效考核制造了困难。以绩效考核为例,两名教师一个学期前后两次测试,成绩都平均提高了10分。前一名教师的班级是从平均60分提高到70分;后一名教师的班级则从平均90分提高到100分。同为提高10分,显然后者的教学难度更大,该教师应得到更多的鼓励和认可。但如果基于原始分数开展教学效能考核,两者不存在差别。教育管理者往往采取增加权重、细化指标等方式,试图确保评价的公平性。但权重设置和指标选择过程受人为因素影响较大,影响了评价结果的客观性。
"题目难度与学生能力不可比"使得对学生学科能力的客观评价变得非常困难。经典测量理论框架下,题目难度以正确率/得分率表示,学生能力以得分表示。得分和正确率的计算相互独立,两个指标不可比。例如高考数学得分145分的学生,答错了一个选择题(5分),但人们很难明确其答错的原因是能力不足还是粗心大意。经典测量理论的这一特性使得任何基于原始分数的分析本质上都只是对学生作答现状的简单描述。但从能力培养、备战高考的角度,高考前所有的考试、练习都应以诊断为目的,发现教、学中的不足,查缺补漏。有经验的教师或许可以根据长期对学生的关注回答上述问题,但其所做的评价是经验性的、不可复制和推广的。这样的优秀教师不仅极为稀少,其个人精力也有限,无法为所有学生都做诊断分析。现代测评理论就是针对经典测量理论的几个缺陷而提出的。 Rasch模型是现代测评理论体系中最重要的模型之一。国家教育质量监测、北京的BEAQ项目、上海的绿色指标均以其为基础。ETS组织的托福、GRE等国际知名考试项目也使用 Rasch模型。
Rasch模型将学生的指标称为"能力",并且通过复杂的参数估计过程,同时估计题目的难度和学生能力。既然能力和难度是在同一个模型下,通过同一参数估计过程得到的,此时获得的 Rasch难度和 Rasch能力就具备可比(进行加减运算)的优点。这就解决了上述例子高考数学考试的问题:当学生 Rasch能力大于该题的 Rasch难度时,其更有可能答对这一题目。如果出现能力大于题目难度但作答错误,则可以认为学生答错该题目并非能力不及,而是其他因素,如粗心、答题时间不足等。这就更好的实现了考试的"诊断"目的,将学生能力不及答错和粗心大意答错的情况区分开来。基于这些数据,学生可以更有针对性的备考,暂时避开能力不及的题目,提高学习效率。 Rasch模型还解决了"分数不等距"问题。如果说原始分数的单位为"分",与之对应 Rasch分数的单位称为" Logit"。以高考语文考试为例,低水平学生和高水平学生之间同样相差10分,高水平的10分所体现出来的学科能力差异显然大于低水平的10分所体现出来的学科能力差异。这就是所谓的"补差容易、培优难"。 Rasch模型估计得到的学科能力如下表所示,同为10分分差,两名低分考生的 Rasch能力差仅为0.14两名高分考生的 Rasch能力差为0.89。 Rasch能力更符合实际情况。

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