基于数据分析的数字化课堂教学评价研究
本文探讨了现代信息技术对课堂教学评价的深远影响，指出传统评价方法的不足，并提出了基于互联网、云计算、大数据的新理念与方法。研究构建了“数据驱动决策”的课堂教学评价模型，研发了数字化课堂观察平台，将评价从经验性转向数据化、标准化、精准化。通过多元主体交互协同的评价体系，嵌入标准化评价量表与行为标准，实现了对教学过程的全面监测与分析。研究还强调了评价的可视化与智能化，为教师专业发展、学生学习支持和教育管理提供了新工具与新思路，推动了课堂教学评价的数字化转型。
摘要：在推动教育数字化转型的大背景下，深入探索课堂教学评价的新理念、新特征、新方法，以更精准的方式揭示课堂奥秘，更科学地制定课堂改进方案，是一项具有前瞻性的重要研究工作。传统课堂教学评价存在诸多问题，其数字化转型已成为时代发展的必然趋势。当前的课堂教学评价改革应立足于教师专业发展、学生素养提升，充分运用互联网、云计算、大数据、人工智能等现代信息技术，对经典教育评价理论进行改造，构建多元主体交互协同的课堂教学观察体系，研发数字化课堂教学观察大数据平台，从而构建“教—学—评—研—管”一体化机制与“数据驱动决策”课堂教学评价模型，使其具有网络化、可视化、数字化、精准化、智能化等新特点，并形成数据驱动的信息采集与决策咨询系统。
教育数字化转型工程旨在通过智能化手段推动教育体系的全面革新，构建高效、精准的课堂教学评价体系，为教师提供科学的课堂观察平台系统支持。基于在线评价系统的数据驱动决策平台，能够实时采集和分析教学效果数据，为教育管理者提供精准的决策支持。该平台系统通过整合多维度教学评价指标，为课堂观察提供标准化的评价基准，从而实现教学效果的全面优化和个性化提升。
课堂是学校教育的主要阵地，而课堂教学则是教师与学生在此主阵地中进行对话与协作的过程。课堂教学评价则是衡量和评估这一实然互动效果与应然设计目标之间的差距，并寻求缩小这种差距的改进措施。在互联网、云计算、大数据、人工智能等现代信息技术加速教育数字化转型的背景下，探索课堂教学评价的新理念、新特征、新方法，以更精准地揭示课堂奥秘，并更科学地制定课堂教学改进方案，这是一项具有前瞻性的研究工作。
一、对传统课堂教学评价的理性反思
当前，我国的课堂教学评价活动普遍采用“庭辩式”听评课活动，对教学过程及效果进行定性化的观察、诊断与建议，属于表现性评价方法的运用，包括采用观察法采集课堂中教与学的表现性行为信息，采用研讨法对观察的信息进行诊断并提出改进建议。这种评价方法的显著优点是简便易行，能够充分展现参与者的教学主张，不管是授课者还是听课者，都能结合自己观察到的信息与教学经验，评估教学理念、教学方法、教学过程中的得与失。但是，这种评价方法的缺点也显而易见，由于听评课活动是缺少标准的经验式观察与交流，对课堂教学质量的评估就鲜见客观的科学论证，因此很难建立起令人信服的评估结论。崔允漷曾指出，教师听评课的专业化程度不高，主要体现为“三无”：听课，无合作的任务，无明确的分工；评课，无证据的推论，基于假设的话语居多；听评课，无研究的实践，应付任务式的居多。[1]其后，崔允漷提出的课堂观察LICC 范式着力推进这一问题的解决，在全国形成了积极影响。
追溯传统课堂教学评价中信息采集与处理存有规范性缺失、评价过程缺乏系统性、评价解释不够精准等问题的根本原因，是传统教育评价模式难以适应现代课堂教学变革的需求，难以有效衡量现代课堂教学的育人价值。在长期的发展历程中，教育评价理论经历了“测量”至“描述”至“判断”至“建构”的四个主要发展阶段。当前普遍采用的课堂评价方法，主要沿袭了“描述”与“判断”两个历史时期的评价模式。
评价理论的“描述”始于20世纪30年代后期，其显著特征是“目标导向的评价模式”。该理论的开拓者是Ralph W. Tyler，他主张“评估的本质是考察教学计划和课程在多大程度上实现了教育目标”。[3]在此理论基础上，Benjamin Bloom提出了教育目标分类学，将课堂教学目标划分为六个认知层次：记忆、理解、运用、分析、综合和评价。这一理论体系为教学目标的制定提供了清晰的框架，具有较强的可操作性。然而，由于教学目标的制定具有明显的主观性，其定性的描述难以有效反映学生的学习过程和效果，导致对“教学目标是否实现”的判断多为经验性的直觉判断，不可避免地存在主观性和随意性。相比之下，评价理论的“判断”时期始于20世纪60年代后期，其核心理念是“以评价促进改进”。[4]这一评价模式深刻改变了课堂教学评价的思路，其基本逻辑是识别教与学过程中的优点、问题及改进建议。尽管这一思路在实践中仍被广泛应用，但缺乏有效的评价标准作为参照，导致评价结论多为经验性描述，其可靠性与有效性均受到一定限制。值得注意的是，传统评价理论还普遍存在评估者对评价结果不负责的问题，这进一步加剧了评价结论的随意性和不持续性，从而削弱了推动教学改进的动力，最终难以实现教学增值效果。
20世纪80年代以来，库巴（Egong Guba）与林肯（Y. S. Lincoln）所提出的“共同建构模式”被公认为第四代评价体系的典型代表，其核心在于强调评价过程中的协商与建构。我国新课程改革所倡导的发展性评价，主要建立在建构主义评价理论基础之上。当前，发展性评价理念与基于过程性论证的评价思路已获得广泛接受，可被定义为：“对课堂教学过程中教学目标、教学内容、教学环节、课堂环境以及师生活动等运行状态与成效进行定性与定量相结合的分析与评估，以促进教学行为的优化与教师、学生素养的提升。”[5]然而，发展性课堂教学评价理念在实践中的转化效果仍有待提升，在实际应用中普遍存在着评价者与评价对象脱节、评价手段与评价理念不匹配、评价路径与教学过程割裂、科学化测评工具开发不足等问题。[6]为解决上述问题，需要重构课堂教学评价理念，借助现代信息技术优化评价方式，通过分析课堂教学过程性数据为教学改进提供更加客观的依据。我国学者已就“课堂评价需重视信息技术支撑”提出了相关倡议。[7]当前，国家政策层面已明确提出利用信息技术建立评价平台的要求。例如，“要充分利用现代信息技术，构建教育质量综合评价数字化管理平台，开发评价工具，为开展评价、促进工作提供技术支撑”[8]；“要坚持科学有效，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价体系，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”[9]。然而，目前在教育各个环节中对评价资源平台、评价工具开发的研究十分薄弱，尤其是在开发成熟、操作简便的数字化课堂教学评价工具方面存在明显不足。
作为对时代需求的回应，本研究致力于分析互联网、云计算、大数据技术对重构课堂教学评价体系的意义，并探索将信息技术与教学评价过程深度融合的方法。研究重点解决以下关键问题：第一，构建基于'数据驱动决策'的评价模型，以弥补现有教学评价理论在适应现代信息技术支持下的师生发展需求方面的不足；第二，研发基于大数据的课堂观察平台，通过手机、平板、电脑等终端设备替代传统纸笔听课工具，解决教学评价工具开发中存在的空白；第三，实现学生、同行专家等多维度主体的线上与线下交互协作，有效克服评价者与评价对象之间时空限制的制约；第四，将多元化的课堂观察量表和行为标准整合到评价平台上，以弥补传统评课缺乏科学依据的缺陷；第五，更加便捷地获取教学过程中的行为信息，通过数据分析与可视化呈现，有效克服评价路径与教学过程脱节的问题。
数字化转型成为传统教学评价的必然方向，这一变革有望彻底摆脱传统课堂观察的局限，传统听评课活动将迎来一场"静悄悄的革命"。[10]
二、数字化课堂教学评价系统创新建构
本研究遵循理论研究与实证研究平行进行、定性评价与定量评价融合、评价活动与信息技术相融合的理念开展工作，对经典教育评价理论进行了系统性改造，持续深入开展基于互联网、云计算、大数据技术的课堂教学评价理念、内容、指标、标准、方法、工具等方面的研究工作；经过精心设计，构建了涵盖中小学15门学科的教学行为评价标准与课堂观察量表，并将其成功部署于云端，开发了适用于课堂教学的观察软件应用程序；系统性地构建了"数据驱动决策"的课堂教学评价模型，并将其创新性地发展为一个数据驱动的信息采集与决策咨询平台，开创了课堂教学评价的智能化、数据化的云时代，如图1所示。
图1 基于信息技术的“数据驱动决策”课堂教学评价模型
（一）评价理念关注人的发展，倡导“教—学—评—研—管”一体化新思路
在新时代的教育评价体系中，特别强调评价是教师与学生在教学过程中共同构建的过程，这一过程具有教—学—评高度一致性的特点。由此可知，评价的根本目标在于推动人的发展，促进智慧的生长，包括教师的专业成长与学生的素养提升。评价作为教学过程中的有机组成部分，其功能不可替代。在信息技术的支持下，评价数据库的建立与应用不仅实现了教学过程的可视化，还为教学研究与教学管理提供了实证依据，从而赋予评价系统更为丰富的功能。在此基础上，进一步增添了课堂行动研究与数据化管理两大功能模块。因此，基于互联网的"数据驱动决策"导向下的课堂教学评价系统，不仅实现了教—学—评一体化，更形成了教—学—评—研—管的完整体系。这一系统是多元主体之间相互学习、共同进步的互动平台，不仅继承了发展性评价所倡导的过程性、交互性、合作性、反思性等核心特征，更在与信息技术深度融合后，展现出网络化、可视化、数字化、精准化、智能化等新型特性，最终形成了具有时代特征的教育评价文化基因。
（二）评价内容突出教学行为，建立多元主体交互协同的课堂教学观察体系
如果将课堂教学这一复杂系统拆解为观念、行为、资源三个子系统，其中行为子系统最容易观察。当前，世界范围内的教学评价趋向于一种系统化的课堂行为观察模式，通过预先制定的观察协议，以描述性的方式捕捉教学行为的细微差异，并获取实证数据，常用于课堂实践研究、课程评估与教师发展评估[11]。本研究也将行为子系统作为重点，构建教与学并重的评价内容体系，并设计主题突出、可选的课堂观察量表，以取代传统经验式、流水帐式的听课记录表。构建多维度的评价内容体系，需要多元评价主体的协作与配合，评价过程实质上是学生、教师、管理者之间的交互协商，通过教学行为的评估，既考察观念价值，也考察资源应用效果，从而促使学生成为发现者、探索者与协作者，教师则成为指导者、质询者与品鉴者。如图2所示，在评价过程中，根据课例研究的需要，选取相应评价项目开展主题式研究。
图2 多元主体交互协同的课堂教学评价内容体系
（三）评价标准嵌入网络平台，提供评价教与学过程及成效的可操作性依据
评价标准模糊甚至缺失是传统课堂教学评价最显著的缺点之一，因此，本研究团队开发了一套包含15个学科、10个主题和55份课堂教学评价量表的系统。该系统中，每一份评价量表均设置了1级和2级指标，并对各项观察指标按照SOLO分类理论设计了5级评价标准。所有评价量表的指标与标准设计均聚焦于发现、协作和建构三个核心要素，体现了标准、教学与评价的一致性。这些评价量表及其标准设计为教师的课堂教学设计提供了基本依据，也为学生的精准学习提供了具体的参考指标。值得注意的是，所有评价量表及其配套的标准均嵌入至课堂观察平台中，且在教学流程中先行于教学设计，从而实现了评价从经验导向型向标准导向型的转变。
（四）评价手段走向信息互联，研发基于互联网的数字化课堂教学观察平台
基于"课堂观察+互联网+数据思维=科学的课堂教学评估"的评价思路，本研究利用普元SOA标准及J2EE开放技术平台，结合文字输入、语音识别、图像识别、视频捕获等功能，开发了一个集数据采集、数据存储、数据处理、查询检索、分析挖掘于一体的"数字化课堂教学观察平台"。该平台的系统架构主要由展示层、应用层、决策层、管理层等模块构成，如图3所示。在课堂观察过程中，研究者可利用软件平台中的观察表单，通过展示层和应用层采集教与学的行为表现信息与数据；通过开放的端口，接入部分MOOC平台、质量监测平台以及课堂教学视频，从而获取教学行为数据。此外，每节课的过程性小数据可形成课例电子档案，并逐步构建课堂教学大数据仓库。
图3 “多元交互式”课堂观察平台的主要功能
（五）评价路径融合教学全程，形成可视化的循环跟进式课堂行动研究范式
课堂教学评价应当被视为一个持续改进的动态过程。以"课例"为载体，以"问题解决"为核心，遵循"共研设计—课堂观察—协商研讨—行为反思—再设计"的路径，开展行动研究，如图4所示。其中，课堂观察形成了"四结合四诊断"的模式，即通过田野式观察与聚焦式观察相结合、直接观察与间接观察相结合、定性观察与定量观察相结合、结构观察与系统观察相结合的方式进行。课堂观察活动充分运用数字化平台采集信息，并基于可视化数据分析结果与课堂教学行为标准，识别优点与偏差性教学行为，探究问题产生的原因，制定矫正方案与措施，并在后续课堂中进行实践检验，持续优化教学行为。
图4 循环跟进式课堂行动研究路径
（六）评价解释强调增值评估，提供精准化数字化的课堂教学质量决策报告
以数字化课堂观察活动为基础的循环跟进行动研究，能够系统记录教师成长轨迹，并对课堂教学行为实施增值评价。图5展示了对一名初中语文教师连续三次讲授《变色龙》期间'语文专业表达行为'中'帮助知识构建'维度的观察指标变化趋势。从图5可以看出：教师在'板书运用恰当'和'活动指导到位'两项指标上均呈现显著提升趋势，前者从C级提升至A级，后者从D级提升至B级；在'原理讲解精准度'维度，前两次讲授的'原理讲解精准度'均为C级，第三次则显著提升至A级；而在'讲解精彩之处'维度，三次讲授均获得B级评价，这表明其讲解能力并非一蹴而就，提升难度较大；同时，'合理强调重点'指标缺失，反映出教学过程中对知识重点的突出程度仍待提升。
图5 某教师“语文专业表达行为之帮助知识构建”发展曲线
对课堂观察平台采集的课例研究数据进行系统化处理，通过数据分析技术实现数据清洗、统计分析和深入挖掘。采用上述技术手段，挖掘数据价值，生成可视化统计结果，为课堂教学决策提供支持。
数字化课堂观察平台提供的评估报告可划分为三类：第一类为针对单节课堂的小数据分析报告，第二类是整合所有课例信息的动态大数据分析报告，第三类是基于区域、学校及观察主题筛选信息的专项动态分析报告。所有评估报告基于数据分析技术，预测教学中的增效点，并形成可视化图表分析结果，为学生提供个性化学习反馈，为教师确立教学改进方向，为管理者生成课堂教学质量统计报表，从而将评价方式从单纯的分类结论性评价转向具有增值性的定性分析。
三、数字化课堂教学评价研究的实践思考
（一）揭示教育数字化对教学评价改革具有推动作用
基于互联网、云计算、大数据技术的数字化课堂教学评价，实现了教学评价与信息技术的深度融合，构建了集即时性评价、过程性评价、反思性评价、诊断性评价、结果性评价于一体的可视化课堂教学行为评价系统，为课堂教学行为改进及个性化深度学习提供了科学化的解决方案，推动课堂教学评价从“感性经验描述”向“数据驱动决策”转变。展望未来，课堂教学评价将发展为数据驱动的信息采集与决策咨询系统，同时呈现为数据驱动的个性化学习与精准化教学的可视化呈现模式。
（二）创建“互联网＋课堂教学评价”的参考范例
在互联网+教育的背景下，本研究将互联网技术与课堂教学评价相结合，基于大数据平台架构，构建了可调节的多维度课堂教学行为观察工具。研究者通过手机、平板和电脑等移动终端设备，采用行为编码技术，在听课过程中对"教"与"学"的表现性数据进行采集和记录。通过数据采集、存储、处理和分析等技术手段，结合后台计算与可视化处理技术，为教学评估提供了客观的量化依据。这一系统性方法不仅实现了课堂观察的科学性，还通过量化分析手段对教学偏差行为进行了精准识别和指导，将传统的主观性听评课模式转化为可量化的数据形式，从而实现了评价的定性和定量结合。实践表明，这种基于信息技术的在线观课模式具有良好的可行性和可复制性，为未来的教学评价体系探索提供了重要的实践范例。
（三）建立全国性的基础教育课堂教学大数据平台
在推进全国中小学数字化课堂教学观察活动过程中，借助课堂观察平台采集教与学的行为数据，能够构建我国基础教育课堂教学大数据，为国家教育信息化‘人人通’和教育大数据工程提供有力支持。该平台不仅有助于提升师生的数据思维能力，而且能够有效促进教育主管部、学校校长提升信息化领导力。
基于对课堂教学行为大数据的统计运算和分析，教育主管部门能够实时监控和动态分析各区域课堂教学的实际状况，掌握其间的差异性，从而为提升区域教育质量、破解区域教育不均衡问题提供数据支持和决策依据。例如，基于包含来自31个省（自治区、直辖市）的1万多种课例数据的数字化课堂观察平台，本研究将"课堂提问类型"与"学生正确有逻辑地回答"进行相关分析，发现课堂提问中"论证性问题"与"学生正确有逻辑地回答"呈显著正相关关系，而与"判断性问题"、"描述性问题"则呈负相关关系，这表明强化"论证性问题"的教学模式更有利于促进学生的认知能力和思维能力培养，如表1所示。
表1 “课堂提问类型”与学生“正确有逻辑地回答”的相关性
注：**表示在 0.01 级别（双尾），相关性显著
基于课堂教学观察数据库的构建，可对我国不同地区的课堂教学质量进行系统比较分析。例如，通过东部与中西部地区的区域比较分析发现，东部地区的低阶思维水平中，"判断性问题"和"描述性问题"的比例显著低于中西部地区，而中阶思维水平的"归纳性问题"略低于中西部地区，但"操作性问题"和高阶思维水平的"论证性问题"的比例则明显高于中西部地区，这表明东部地区的课堂提问更注重学生探究、推理、逻辑思考能力的培养。从图6的分析结果可以看出，这表明我国不同区域的教学质量存在显著的不均衡性问题。
图 6 我国东部地区与中西部地区“课堂提问类型”的比较
（四）转变课例研究方式，促进教师专业发展
毫无疑问，基于课例的行动研究是提升课堂教学质量和促进教师专业发展最为关键的研究方式。目前，广泛采用的课例研究属于质性研究范畴，其主要缺陷在于效率低下、精确度不足，对教师评价素养及教学质量的提升作用较为有限。相比之下，数字化的课堂教学评价体系则能够通过整合课堂教学行为标准和课例分析数据，准确识别教学行为的优势与不足，并据此提供具有针对性的改进建议。同时，该评价体系为研究结果的呈现提供了直观的可视化支持，从而显著提高了教师的评价素养，并有助于实现“教—学—评—研—管”理念的一致性落地。
本研究的核心价值在于发现与建构课堂教学评价的新理念与新方法。在大数据时代，教学、评价、管理的边界已经模糊，课堂教学评价必然从"用经验说话"转向"用数据分析、数据决策、数据创新"的云时代。