刷题越多成绩是否越好?“数字画像”:“弱相关”
在7月10日闭幕的2021年世界人工智能大会上,上海发布教育数字化转型七大任务,“通过大数据驱动综合评价的改革”为其中之一。记者从7月10日召开的相关发布会上获悉,经过3年努力,由上海市电化教育馆牵头的“基于学生画像的综合素质评价行动”已经初见成果。
图说:上海发布教育数字化转型七大任务 受访者供图
除了25所试点学校之外,未来,越来越多的上海中小学生也将拥有一张由身心健康、作业、阅读、生涯规划、研究性学习等不同方面维度构成的“数字画像”。这一研究还将与上海市基础教育大数据联合创新实验室协同推进,构筑上海基础教育数据治理体系。
图说:未来,越来越多上海中小学生将拥有“数字画像” 受访者供图(下同)
目标:让家长和老师更清晰“看见”孩子
课题负责人,上海市电化教育馆馆长、宝山区教育局局长张治介绍,长期以来,大规模班级授课制与学生个性化需求之间的矛盾、学生差异化发展与“唯分数论”之间的矛盾,制约着我国教育发展。
目前,上海启用了综合素质评价信息管理系统,客观记录学生成长信息。“数字画像对于个性化教学指导,对于未来的教育治理的精准科学,对于人才选拔,将会有更大帮助。”张治强调,这些数字画像,不仅应用于招生,更应记录孩子的成长,供家长和老师更清晰地“看见”孩子。比如,学生的体质健康画像由健康行为、身体姿势、医学指标、心理健康、身体素质等要素构成。试点学校、顾村中学校长李海平介绍,正是在建立数字模型的过程中,通过3D扫描,一名学生的脊柱侧弯现象被及时发现,此外,大数据分析表明,该校的近视眼发病率随年级呈上升趋势,因此,学校在校园内为各班开辟了责任田,为学生增加户外活动时间。
发现:刷题多少和学习成绩“弱相关”
以最受关注的学生作业情况为例,上海市电化教育馆规划研究部夏冬杰博士介绍,根据全市8个区9所小学7965名1-5年级学生在疫情期间的在线作业完成情况,课题组开展了子课题“基于作业学习行为数据的学习特征画像构建”研究,从作业的参与度、坚持度、专注度、学术挑战意愿、自我调控能力等维度进行记录和考量。孩子在一鼓作气完成所有作业后再休息,还是磨磨蹭蹭做一会玩一会?完成一道题平均用时多少,是否始终能保持高效?面对难题是退缩还是继续?老师发布的长期任务是分阶段按时完成还是集中赶工?通过大数据记录,孩子们依据学习习惯和学习品质的不同,被分为四种类型。
“一类学习者在各项指标上均表现优秀,但在难题上投入的时间较短,在督促其保持良好学习习惯的同时,可以适当增加一些挑战性学习项目,激发其学习兴趣和潜力;对于各项指标均低于整体平均水平、学业成绩也最低的学习者,则需要老师和家长特别关注。”夏冬杰介绍,一个有意思的发现是,调查显示,作业时长、作业完成次数等指标与学业成绩呈“弱相关”,这说明并不是题刷得越多,成绩就能提升;相反,作业积极性、作业效率、挑战难题的意愿和反思性等学习品质方面的指标与学业成绩呈现“强相关”,说明提升学业成绩的核心在于提升学习者的学习品质等非学业方面的素质。这些结论为学校进行“减负增效”提供了有力的数据支持和方向指引。
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