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【大数据 | 学习分析】如何评价学校的教学质量与人才的综合素质?

 

 

教育已进入数据时代,大数据除了能记录每个学生的学习轨迹,会怎样评价学校教学质量和人才的综合潜质?

近日,在ATA与南京大学共同主办的“第十一届考试理论与测评技术国际研讨会”上,ATA董事长兼CEO马肖风表示,作为独立第三方考试测评服务机构,ATA始终致力于推动中国考试理论与测评技术的不断创新和可持续发展,其公平、准确、高效的考试服务和运营能力得到全国高校的普遍支持和认同。

此外,ATA首席测评官,ATA测评研究院院长刘颖,ACT K12亚洲国际市场总监David Yi等嘉宾分别对大数据背景下的人才招聘和评估发表了自己的看法。

刘颖:大数据帮助高校更好去选拔人才

在“数据+教育”平行论坛上,ATA首席测评官、ATA测评研究院院长刘颖阐述了关于高校如何利用大数据,从“招分”转变到“招生”的观点

刘颖谈到,从小学、中学到大学,学业的过程像是跑“马拉松”。在这一过程中,仅靠考试对人才选拔预测的效果偏弱。高考从某种程度上来说很难测试出学生进入大学后面临全新的环境能不能适应,以及未来发展的学习潜能、学习动力等。

刘颖从三个方面阐述了高考成绩可以证明过往的学习成就,但是无法准确预测学生未来个体的发展。

首先,刘颖谈到,作为一种选拔机制来说,高考目前更倡导公平性,考试内容趋于简单化。刘颖说,在九十年代的时候高考的平均难度系数大概是0.4到0.5,难度属性较高,但现如今高考的平均难度系数大概已经下降到0.7,各学科更侧重基础知识的考察。从某种程度上来说,高考已很难测试出学生进入大学后面临学习模式和环境的新变化。

其次,高考成绩和大学学业表现关联性不强。刘颖说,清华大学近期做了一个研究,把学生的高考成绩和他大一的学业成绩,以及大四毕业时候的学业成绩做了一个追踪研究。研究的结果是高考成绩和大一的学业成绩之间已经不相关。但是大一的学业成绩和大四毕业时的学业成绩却有比较高的相关度。可见高考本身只能证明一个学生高中阶段的学业水平,对于预测未来进入高校以后的学业成就相对缺乏。

第三,中国学生更擅长解答高考固有题型,大学阶段缺乏批判,创新思维。 刘颖展示了2015年全球的PISA数据,2015年上海考区取得了全球第一名的成绩。但经过深入研究后发现,PISA测试中,中国学生最擅长的是完成熟悉的、常规的、记忆性的学科知识类的题型,对于需要创造性、批判性的题目则不擅长。而在亚洲其他国家,如韩国、新加坡考生的考试能力则更均衡一些。

刘颖总结道,通过这些例证不难看出,如果只依赖现有高考这种更多考察常规学科基础知识类的考试机制选拔人才的话,很难挑出具备批判思维,创新能力的人才。而批判思维和创新能力却又恰恰是大学阶段最重要的学习能力。

未来决定人才精准评测的因素有哪些?

基于数百位学生的跟踪记录分析以及大量资料查阅和高校调研,刘颖称有三个因素影响学生大学阶段学业成就。

第一个是学生的学习潜能。学习潜能是学生进一步深造、进一步学习的潜在能力,也就是学生可持续发展的能力。学习潜能主要测评要素是学生的学科素养。刘颖说,高考更多的是考察学生学科的基本知识和技能的掌握水平,而学科素养更多的是强调学生在未来专业方向所需要的基础学科的灵活应用的能力,也就是运用所学的知识,灵活的去解决问题的能力。

第二个影响学生大学阶段学业成就的因素是学生的学习动力,也就是学生的学习动机、学习兴趣。无数研究证明学习动力和学业成绩有正相关作用。一个学生对哪一个学科领域感兴趣,他本身的兴趣点和能力点相结合才可能使他的学业成就更高。刘颖举例说,ATA研究证明,一个员工无论供职哪家企业,从事什么工作,与他工作绩效关联度最高的因素是这个员工的成就动机。员工的成就动机越高则工作绩效越高。同样,学业成就也一样,一个学生学习动力越高,学业成就则可能越好。刘颖建议高校招生办负责人在高校人才选拔中引入问卷调查等方式去测评学生学习动力的兴趣点在什么方向,从而帮助学生更好地选择专业。

第三个影响因素是学生的适应性,也就是学生从高中到大学,进入到一个全新的环境,去主动适应新环境的能力。刘颖现场读了几则网络上有关大学生厌学、自杀的社会新闻后说,从这些社会新闻标题不难看出,学生进入高校这个全新的环境,有各种各样难适应的问题,继而厌学或退学。刘颖称,越是重点高校的学生成就欲望越强,不能接受失败,一旦遇到挫折会有极强的挫败感。有的学生不能尽快从高中单纯、封闭的求学环境走出来,尽快适应大学社会型环境,无法及时客服心理障碍,从而导致自杀,他杀等悲剧发生。不过可喜的是,目前国内很多高校在招生的时候已经有相关的心理测试、批判性思维测试等多种评价方法,开始关注学生的心理素质,承受能力以及他对新环境的适应能力,这是正确的方向。

通过大数据处理对考试成绩做实时分析

ACTK12亚洲国际市场总监David Yi首先谈了他对大数据的理解。David Yi幽默地称,大数据简单说就是很“大”的数据。目前大数据在全世界各个领域,比如医学、航天、金融已经广泛、较深度的应用,如今全球两天内产生、使用到的大数据比人类过去十年得到的所有数据综合起来还要多几倍。不过,相较于其他行业,全球教育行业在大数据的应用方面整体速度偏慢。ACT在教育大数据方面的探索和应用也可以说才刚开始实践。

David Yi阐述,ACT在利用大数据对学生测评方面在努力做三件事情:

第一件事是通过学生学习数据的处理让教育定制化,个性化。David Yi说,一个班级有的学生喜欢在线远程视频学习,有的学生喜欢线下接受老师一对一辅导,ACT试图依据每个学生不同的学习方式来设计相应的,定制化的测试学习效果模式。

第二件事,ACT在尝试不是通过一次特定的测试,而是在学生日常不知情的学习状态下进行多次相应知识获取程度测试。即实现不是考试的考试,同时又能获取有效的测评效果。当一个学生使用手机、平板电脑搜索和ACT有关的考题,新闻信息时,相应的大数据就会产生。ACT会通过各种渠道得到相关有效数据,为考生画像。

第三件事,ACT试图做教育大数据整合及筛选。当一个学生来考ACT时候,ACT时已经有其相关学科的日常学习数据。当他考试一结束,可以通过综合数据分析处理,即时得到该考生个性化学情分析报告。

 

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