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学力值在初中教学管理中的应用
摘 要文章根据中学的教学管理实际情况,根据维果斯基的“最近发展区理论”,采用“大数据”的数据管理思想,较为系统地梳理了近年来学生学业成绩,并在传统的分析方法基础上,依托统计学中数据离散程度的度量工具———“标准偏差”,重新分析认识学生的成绩,在不断的数据挖掘过程中,用实际统计结果直接验证了一些教学经验、管理感觉、教育猜想,用分析数据变化的趋势较为准确地预测了教学质量和结果.研究方法及相关成果为教师、学生更加高效地掌握学习情况、为教学管理工作的科学性提供了更加完善的数据理论支撑.
关键词教学管理成绩分析学业质量学力偏差值学力值
1 初中教学管理面临的实际问题
1.1 面临的问题
我们作为一所公民办混合体制办学的普通完全中学,具有一定的办学自主权、机制体制灵活让很多公办学校羡慕,而同时,由此带来的一系列公办学校未曾遭遇的困难也是我们在办学过程中遇到的亟需解决的问题,这些问题在不同层面上制约着学校发展,其中有一些直接呈现在教学管理上：
（1）民办学校体制对在职优秀教师、优秀师范毕业生缺
乏吸引力,学校教师平均年龄不足35 岁,教学经验较为欠缺,师资力量较为薄弱,课堂教学的高要求与教师经验的积累程度不相适应.大量的中青年教师、班主任无法准确把握学生的学习能力情况,对考试成绩难以准确定位和正确认识,对学生发展情况缺乏精准的评估.
（2）考试考核缺乏横向比较,教学情况无法客观定位、
及时反馈.当地初中中考数据不公开,各行政区教育局仅组织公办学校进行统一考试,分析数据不公开,使得民办学校的初中几乎处于“闭门造车”状态.我们学校和其他学校到底差距有多大不清楚,优劣势在哪里不清楚,学校在全市初中校当中教学水平究竟如何也各说各有理.
（3）民办学校对教学质量考核评估必须精准,对于教学
问题的认识仅仅依靠经验感知、言语描述,加上传统的分析统计让管理部门、骨干教师难以有效统一教师群体的思想认识.教师任教班级上线人数（排名）减少,是教学出了问题还是其他班级进步更大了？上线人数（排名）增加,是教学效果提升的结果还是其它班级退步造成的？半期平均分95分,期末平均分90分,就一定是在退步吗？语文平均分110 分,数学平均分120分,一定意味着学生数学比语文好吗？……
这些问题看上去都可以回答,特别是有经验的骨干教师可以很好地解答,但传统的分析加上大量的语言分析让解答显得臃肿,逻辑的复杂性让普通教师难以理解掌握,特别当管理部门进行这样的分析解答的时候,非常容易造成教师的抵触,进而影响各种考评评估质量.
1.2 问题的分析
只有解决好上述的“经验认识不足”“效果定位不清”“成绩分析不够”这几个基本的教学管理问题,统一了教师的思想认识,才有可能进一步改进教学行为,提升教学质量,促进学校进一步发展.
问题的焦点都围绕着学校教学管理绕不过的“成绩”,成绩是学生、老师在中学阶段时刻都在生成的一项（几乎也是唯一一项）精确的数据资源,对这样一个重要的信息资源,我们很少进行“大数据”式的挖掘和利用.
对成绩的传统利用,因为每次试题难度影响,很难将多次考试、将不同年级、不同学科考试进行比较分析,除开中高考等权威考试的成绩外,大量平时的考试练习、半期、期末考试成绩随着学生的毕业而尘封,数据的利用显然是不符合现代化教育管理要求的.
对成绩的传统分析,局限于加减乘除运算,得到诸如“平均分”“排名”“上线情况”“优秀率”“得分率”“分数段”等传统的分析结果,这类结果虽然直观简洁,但数据相互间没有表达出显性的关联,大大提高了成绩分析解读的门槛.
成绩的纵向统计分析和横向整合缺乏一种有效途径工具.
1.3 问题的解决思路
解决问题的关键在于构建一个更加科学实用的数据理论体系来重新看待成绩,寻找一个更加有助于教学管理的数据分析工具来分析认识成绩,拓宽教学管理的眼界和思路.
在调研比较过程中,我们选择了日本大学招生使用的“学力偏差值①”（以下简称学力值）这样一个成绩统计公式作为分析工具,它的数学理论核心其实就是数据的正态分布这一概念.同我国以前部分省市高考中使用的“标准分”如出一辙,标准分的数据表达也有其不足之处,加之“标准分转化的专业壁垒以及由此带来的成绩理解上的困难,来自家长、中学和社会的消极反馈不断增多,质疑、反对的话语逐渐占据主流”②.但在欧洲部分国家,美国的托福、SAT,英联邦雅思的考试中,一直都在使用类似的偏差值进行成绩分析,足以证明其在教学管理中的科学性和实用性.我们使用学力值并不是想以此颠覆以往传统的分析模式,而是希望利用这个数学工具,从浩瀚的成绩中找到支撑教学管理政策的依据,去发现更多以往被忽略了的教学规律,为下一步更好地开展教学活动提供有益参考.
2 学力值的基本理论知识
2.1 原始分带来的几个问题
传统的原始分分析方式,存在着如下几个亟待解决的教学管理问题.
2.1.1 不同的前后考试成绩如何延续
这是学力值分析过程化首先需要解决的问题,不同的考试成绩如何科学地统一、比较、整合,一考不能定终身,我们的教育理念应该是用发展的眼光来帮助孩子成长.
2.1.2 不同出题人造成试题难度不同,从而对学生学业成绩产生影响
力求脱离单纯分数对评判的影响,59 分和60 分有质的区别,但学生水平并无本质差别,分数不再是命根,虽然我们基于成绩来评估学习,但是我们是以粗线条的眼光来看待学生层次,以充满无限可能的心态期待学生.
2.1.3 学生个体排名被动变化的问题
排名情况并未真实反映学生进步与否,我们倡导禁止排名,禁止的是用别人来定义自己,倡导的是以人为本的教育关切,引导教师真正从学生个体情况出发进行帮助,而不是掺杂他人影响的一种分析.
2.1.4 学科均衡问题的理论支撑
均衡发展才有全面发展,学科特色的差异不应该成为评价不公平的源头,学科的均衡比较是学生均衡全面发展的基础.
2.2 学力值计算方法
学力值等于（个人成绩- 平均成绩）÷全体成绩标准偏差×10+50
2.3 学力值表达含义
一位学生一次考试成绩（主要学科）的总分经过学力值公式转换后,一般来说将得到一个介于20～80 分之间的分数,这个分数就是学力偏差值,因为在实际使用中,直接用这个偏差值代表了学生考试水平,为了便于老师理解,我们直接称之为“学力值”.
学力值直接反应了个人成绩在考试中的顺位情况,但和传统的排名相比它将其他人成绩对本人排名的影响降到了最低,他人原始分数的变化并不会带来本人学力值的同幅度波动,这与传统排名模式是有很大区别的.从公式中可以看到平均分和参考人数似乎对最终值影响较大,而实际上,通过偏差的计算,学力值恰恰可以将参考人数和平均分（试题难度）对于个体情况的量化影响降低到最小,这点也正好弥补了传统分析方式的最大不足.
换句话说,学力值虽然也是用一个数值表达学生学习情况,但这个数值将分数、排名乃至于试题难度等影响对一个学生学习情况进行判断的因素都整合在了一起,把以往需要同时参考多项数据得出的结论用这样一个简单的数据表达了出来.学力值使得我们可以纵向地比较两次甚至多次考试的成绩,而不用担心试题难度、参考人数不同带来的原始成绩不可比；我们还类似地计算了各个学科的学力值,横向比较各个学科的水平,解决了以往学科相互之间难以比较、缺乏统一衡量尺度的问题.
2.4 学力值分析的工作思路
我们对每次考试成绩进行学力值转化,观察学生连续多次考试学力值变化情况,统计全班、全年级乃至全校学生的学习变化情况,研究学力值与全市中考分数的对应关系,分析校内考试成绩和区域教学水平差距,进而对日常教学行为有效性进行及时反馈和指导.整个分析工作思路如图1所示.
3 学力值的分析与应用
学力值的应用在国际上有着长期的实践经验,在我国虽然兴起过一段时期,但基本上应用仅仅局限于高中升学性考试这一个单一环节（目前在我国深圳等少数地方也将其用于初中升学性考试）.我们在研究与实践中发现,利用学力值在日常考试中进行成绩分析研究同样能得到很多极有价值的结论,并且对于师生的过程性评价也有很好的实践意义.
教育教学是一个较为漫长、复杂而又艰辛的过程,对于学生而言,这个过程又是充满个性化的活动.学力值的应用不是简单的对某一次考试进行的数学分析,而是可用于个学习过程的分析与反馈.利用这些分析结果,为维果斯基的认知发展理论中定义的学生“最近发展区”服务,努力提高学生发展水平,才是我们研究的目的宗旨所在.
3.1 学生学业情况分析
站在学力值的角度,教学管理有了一个新的视角去重新认识学生的考试成绩,有了很多的可能性去挖掘成绩背后大量的教育规律.
3.1.1 学生群体的分析与认识
传统的成绩分析可以按成绩高低将学生划分成若干层次,随着每次考试成绩的起伏、名次的变化,学生所属的层次可能也会随着发生改变,我们把这些经常发生层次改变的学生叫做“踩线生”.踩线生群体的工作也成了各个班级的教学工作重点,这部分人群的学业质量能否得到有效提高很大程度上决定了整个年级学生水平的质量高低.
虽然在最后的中考会对学生三年的学习做出一个终结性评价,但是初中学生在学习能力方面自然地处于一个急剧变化的年龄段,这个较为漫长的学习过程必须时刻都有来自老师的有效引导.有经验的班主任或者科任老师能告诉我们,学生在平时校内组织的考试总分要达到多少分,或者说排名前多少的才算是优秀层次的,这种经验型的划分学生层次其实仅仅对最优的学生而言比较客观准确,也是较为容易掌握的方法.而当学生成绩不是那么优秀的时候,情况就越来越复杂了,低于这个标准一点的还可以算作踩线生,低得再多一些的学生就变得无法准确定义其与优秀的差距是多大了,完全凭借老师的主观感觉在区分学生的层次.而经验相对不足的青年教师、班主任在这一方面就显得更加无所适从了.
因为学力值很好地规避了考试难度和参考人数的影响,于是我们将多个初中年级的学生历次考试成绩进行学力值转化,利用此类分析,可以在较短的时间内发现教师教学短板.七年级有两个班（班级层次不同）,算上入学考试,半年内进行了相关情况分析,对应两位学科教学经验丰富的骨干教师,通过其他数据包括课堂跟踪都看不出明显问题,但是其中一位老师对于某一层次段学生的教学作用不好,当我们试图给他指出来的时候,他主动承认自己在这段水平学生的教学管理等方面有问题.
图2 展示了某个年级6、7 班的数学连续十次考试的学力值变化曲线,每条线代表了一位学生.从这种类似图像上可以很容易地看到7 班整体在第6 次考试的时候大面积的发生了学力值下降.老师可以根据这次情况,反推回去,研究一下相应内容是否因为教学问题造成了大量学生单次考试出现问题.
而且,如果我们把多个年级的数据通过学力值联系在一起分析的时候,很多问题都会变得显而易见.
图3 分别展示了七年级、八年级学生某一次考试的总分学力值分布情况,从左往右学力值逐渐减少,相应的区域大小即为对应学力值的人数分布多少情况.
通过图示可以清晰地看到每个层次学生数量的对比情况,特别当这样的图示将多次考试的学力值累积叠加后,更容易看到体的情况和变化的趋势.
在随后的统计中,绘制了近几年每一届在七年级和八年级同期考试的学力值分布情况,结果和图示非常类似,每一届学生个体会有一些差异,师资力量也有区别,但当我们透过学力值观察可见体学业水平差别并不大,各个层次的学生比例基本相当,表现出近几年初中教学质量较为稳定,这也符合办学规律和我校实际情况.其中从2012年开始每届初中学生规模较之前扩大了90 人左右,而通过学力值图示可以容易地看到,扩招的人数主要增加在了中段,左侧优生的绝对数量增长很少,甚至比例还有略微下降的情况,这和以往老师们对优生群体的感觉是比较一致的,而同学校管理层面的认知是有一定出入的.从某种意义上讲,这样的一组图示对学校招生质量、教学质量都是一种很直观的描述.
而在以往,我们通过原始成绩进行这样的描图比较,由于每次考试难度不一样,平均分差别大小直接会等比例的影响图像的差距变化,相应的结果得不到各方理解和认同.
另一方面,类似总分学力值的分析方法,将单科成绩进行了相应的转化和描图.此时,对应学科的学生学习情况分布一目了然.我们发现英语学科整体呈现出来了一种“高进低出”的现象,以前老师们对于英语学科教学问题总是纠缠于学科特点,反复强调各种外界客观因素,大家在传统数据分析基础上沉溺于言语争执,教学管理部门的政策思路无法贯彻执行.随着老师对学力值的理解和相关分析比较的深入,特别是类似图3 的学科学力值分布情况图让各层面对于实际情况的认知迅速统一,教研组长、备课组长、骨干教师主动请缨领衔,从教材整合到课程研发,从青年教师帮带到中老年教师的督促,自发生成了一系列创新举措.
3.1.2 学科均衡性分析与认识
整体的情况分析对管理部门是非常有用的,但要解决整体的问题还必须从个体入手,个体问题其实就是成绩问题.只要考试还存在,考试成绩就是学生、老师无法回避的问题.成绩虽说越高越好,但我们的大多数学生首先要解决的问题是如何达到中考录取分数线.而在日常教学过程中,做好学科均衡是公认的最直接有效的途径,研究学生的学科均衡性问题也显得尤为重要.
通过学力值我们不仅可以看到每位学生学科强弱,甚至于对于强弱程度都进行了量化的表达,这在以往的传统分析中是不太容易做到的,学力值的引入对于指导老师调整工作策略是非常有效的一种参考.表1 展示了几位总分几乎一致的学生近十次考试平均学力值的情况.
表1 分别选取了学科均衡以及有偏科的学生数据予以展示,学力值达到53 分的学生基本上可算作优生,因此偏科的情况大都集中于某一个学科,个别会有两门学科相对较弱,同时,这部分学生一般都存在优势学科.
当我们连续跟踪学科学力值的变化后,就可以看到老师的补偏工作效果如何.有的学生在老师的引导下,偏科情况会逐步改善；有的学生会出现偏科问题解决了一科,原来优势学科又掉下去的情况；还有的学生偏科没有解决,优势学科却越来越强等等情况各不相同,这也是实际教学工作异常复杂,造成教学经验不足的教师难以有效提升学生薄弱学科的原因之一.
3.1.3 学生发展情况分析与认识
在上述学生均衡性的分析基础上,还需要着重研究学生的发展情况.这需要长期跟踪学生成绩学力值变化,利用excel 的图表功能绘制了图4 两位老师所教两个班的英语学力值变化趋势图.
每条线代表了班上一位学生的英语学力值变化,从图中可以看到下面一个班的英语绝大部分学生学力值呈上升趋势（线条呈向上延伸的趋势）,表明教师的教学效果是比较好的,仅有最下方几个学生的学力值线没有出现这种上升态势.而另一个班相比较而言线条变化趋势基本上是水平的,表明其英语水平基本处于一个维持状态,提升不明显.而如果我们通过传统成绩分析,无论平均分、排名情况还是高分段比例,下面这个班一直处于年级倒数第二,老师和学生的努力与成果很难被发现,甚至于还会因为排位靠后被批评.学力值的发展性评价功能较一般的成绩分数比较更加符合实际需求.
我们在毕业的学生中对于那些中考未能上线的学生回溯了三年的成绩学力值,发现这部分学生大体有两种情况.
一种是从始至终学力值都距离中考要求有较大距离的学生；另一种是每次考试水平不一,在线上线下不断浮动的学生.这部分学生起伏大,学习能力很不稳定.同时我们对最终中考上线的学生进行了类似的学力值趋势绘图,发现除了大多数学生的图像呈现的是一种急速上升的态势.两相比较发现学力值情况波动较大的学生最终成绩水平均难以达到中考要求.
3.1.4 不同年级学生情况比较分析与认识
我们把历届学生学力值发展情况进行统计分析发现,不论学生成绩水平如何,在三年的学习过程中均呈现明显的规律性的变化趋势.学生的分化（剧烈变化）主要集中在三个时间点,一个是七年级下期（具体就是3 月份）,一个是八年级下期（具体也是3 月份）,还有一个是中考前九年级下期（具体时间是2 月份）.学生的学力值在这三个时间点前后会有较为突然的波动（或突然稳定的）状态,特别对于中间层次的学生,有的在这几个时间点就发展向上成为了优生群体,而有的则一蹶不振落在了后半段.
传统意识上学生在八年级分化的规律性虽然也存在,但时间提前到了七年级下,这对于我们的教育教学工作具有很强的指导意义和现实价值.同时,八年级的分化点在以前并未得到教学管理的足够重视和充分的认识,班主任和老师们在这个时间节点前也缺乏对学生心理上的前置引导工作.而备考前最后几个月的时间点也几乎决定了学生最后的水平高低.随着问题的明确,时间的确定,教育教学部门相关的工作部署均提前进行,力求更好地把握时间点,帮助学生平稳过渡,有效提升学力水平.
3.2 学校教学质量与全市（各区域）的定位分析及应用
学力值除了在校内进行分析而外,还有一个重要方面就是用于与全市或者各个区域的数据进行融合分析.
3.2.1 在各区统一调考分析中的应用
通过各种渠道,我校主动参与了各区的统一调考,利用公布给我们的有限数据进行学力值分析.通过分析可以看到我校入口生源的劣势在于高端学生数量的不足,这点是老师们公认的情况,通过学力值得到了清晰直观的准确证明.而我校的优势在于极差的学生也很少,这一点在使用学力值对比前很难得到大家的一致认可.同时可以看到我校的发展潜力在于大量的中段学生,他们距离高端群体仅“一步之遥”,因此教学管理部门也提出调整教学工作思路,改变以往“抓两头,促中间”的教学思路,转而将教学重点落在如何围绕中段学生的学习来设计老师的教学.
类似的,还可以进行和其他学校的学科对比,从中也能找到自我的差距和优势.根据不同年级分析结果,教学部门要求该年级每个老师都要制定针对性极强、分层指导落实的目标计划和具体措施.从班主任和科任教师的层面提出了不同的要求.如：班主任指导学生制定阶段考试成绩目标,科任老师教学标高的分层,作业的分层布置等.同时,教学处制定了“偏科学生辅导手册”,统一要求从初一到初三每个班认真落实,每月由教学处专人检查和通报.为确保年级整体成绩的提高起到了非常重要的作用.
3.2.2 在中考分析中的应用
在对位中考分析中,主要使用学力值进行了结果预测.
利用以往成绩的统计结合各区中考数据,将平时考试成绩学力值的48 分和53 分定义为了中考的普高线和重点线,并以此指导平时的考试要求.
跟踪并记录了最近连续三届学生在初中阶段各类考试的学力值情况,将学生每次考试的总分学力值进行平均累记,作为中考前的学力水平估计,并以此预测中考成绩,结果如表2.
预测的方法简单,预测的结果数据对于整体而言准确率较高,结合中考前最后冲刺阶段的各项实际工作措施,还能看到,最后三个月的时间学生的改变和发展空间是巨大的,有学力值在前期较高（在48～53 分）的最后三个月因为各种因素影响,最终学力值下滑很大.也有不少前期学力值在43 分附近徘徊的,最终中考能达到50 分（普高线）水平.
而平时学力值超过55 分的,中考极少会出现落到普高线以下的情况.这些规律来源于多年数据的统计,对于老师在平时教学中对学生进行有效把控和引导是很有意义的.
4 下一步工作及展望
学力值在教学管理与评价中的引入,让教师、学生从自身教学实际、从自身阶段发展的全新视角,更加科学全面地看待成绩,从而更加科学有效地引导师生共同发展.
随着工作的不断深入推进与研究,学力值的应用范围与成绩数据的挖掘需求越来越宽泛,目前的工作模式和质量远远满足不了老师和学校的实际需求.为了进一步提升教学质量,着力解决课堂教学有效性,反促教师队伍健康成长,力图为学校发展提供不竭动力,我们搭建了大数据分析平台；将教学工作和数据分析精确到个人,数据挖掘做到量身,科学的评估每一位学生的学习情况,及时向老师、学生和家长反馈阶段性学习成效,为学生发展提供阶梯性的目标指引；进一步强化教师教学工作的过程化管理力度,实时反馈教学效果,将数据结果与实际教学行为相结合,帮助老师找到最合适的教学手段和教育途径.同时,为更加科学地评价教师教学工作提供可操作的数据基础支撑.
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