大數據背景下高校外語教師測試與評價素養(yǎng)的發(fā)展研究

尹亮宇

（南京交通職業(yè)技術學院 基礎教學部，江蘇 南京 211188）

科學技術的高速發(fā)展促進了教育技術的變革，而教育大數據為學校變革帶來了契機。無論是從宏觀角度改變教育模式，還是具體到某一學科的發(fā)展，“大數據”技術的應用，都將成為一個新的研究熱點。大數據和教育相交集的領域主要體現(xiàn)在教學課堂的及時反饋、電子自動生成檔案以記錄學生的成長、個性化學習智能數據處理、教師發(fā)展與測評、智慧校園教育管理等方面。其中教師測評素養(yǎng)是教師自身發(fā)展的核心要素之一，而大數據運用又賦予其新的內涵，因此在大數據時代，外語教師應當緊跟時代步伐，掌握基于大數據的測評方式，才能不斷實現(xiàn)自我專業(yè)的突破與提升。

1 大數據、數據分析與外語教師測評素養(yǎng)的聯(lián)系

教育領域的大數據在概念上有廣義與狹義之分。廣義的大數據一般指人類在教育活動中的行為數據，而狹義的大數據是指通過大規(guī)模且長時間測量、記錄、存儲、統(tǒng)計、分析所獲得的海量數據，主要來源于學生管理系統(tǒng)、在線學習平臺和教學管理平臺[1]。對外語教學而言，一部分數據主要是源于各施教單位內部信息系統(tǒng)所生成的數據；另外一部分數據來源于教學所需要的各類信息比如文本、音頻、視頻以及QQ、微信、微博等數據。

數據分析，又稱為知識發(fā)現(xiàn)，是指為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程[2]。這一過程通常由準備數據、尋找規(guī)律和揭示規(guī)律3個階段組成。如果能夠對眾多教學數據進行分析，進而發(fā)現(xiàn)學生群體的興趣和學習規(guī)律，就可以預測到未來教學的可能性。

隨著智能教學系統(tǒng)在學校的廣泛應用，一線教師能日漸接觸教學過程中出現(xiàn)的不同來源的各種教育數據。同時，學習者在學習活動過程中，與學習資源、平臺的交互構成了學習數據鏈，為智能測評提供了數據源。在語言測評方面，以計算機為載體的人工智能測評方式日趨普遍。比如金艷等指出：未來的研發(fā)應更加充分運用人工智能技術和測量技術，推行計算機化語言測試，改進測試任務設計，為測試提供更真實的語境[3]。在成績分析階段，計算機更是不可或缺，可以為考試組織者提供諸如試卷信度、效度、難度、區(qū)分度以及評分的描述性統(tǒng)計數據等。顯然，外語教師測評能力的發(fā)展離不開以計算機分析和自然語言處理技術為基礎的有力支撐，因此，其測評素養(yǎng)內涵除了包含其應具備的測試與評價的素質以外，還應當包含其對教育大數據的應用和處理能力。

2 大數據背景下高校外語教師測評素養(yǎng)發(fā)展的現(xiàn)狀

本文以“測評素養(yǎng)”“評價素養(yǎng)”為主題，并含“外語”詞頻，以2022年3月為截止日期，在中國知網平臺進行文件搜索，共找到71篇相關文獻，并通過計量可視化分析檢索結果發(fā)現(xiàn)，外語測評素養(yǎng)研究趨勢持續(xù)快速上漲，逐漸成為研究熱點。國外不少知名學者比如努南和雷尼漢（Noonan&Renihan）把語言測評素養(yǎng)（language assessment literacy）直接界定為個體和群體所擁有的關于評價過程、替代性方法及其運用的知識、理解和技能水平[4]。Inbar-Lourie認為，語言教師測評素養(yǎng)應包含“評價什么”“如何評價”“為何如此評價”三個方面[5]。我國學者已經在理論框架和體系構建方面取得了一定的研究成果，如林敦來和髙淼[6]、林敦來和武尊民[7]、許悅婷[8]等的研究。但是在這些研究中，結合人工智能大數據進行實證的研究少之又少，僅有少部分研究者結合大數據，分析了外語教師在測評素養(yǎng)發(fā)展過程中遇到的一些困境。呂生祿[9]指出教師測評素養(yǎng)的缺失表現(xiàn)在評價技能不足，比如獲取、反饋、處理信息的能力不理想。王松麗[10]指出了數據素養(yǎng)在提高評價素養(yǎng)過程中的重要性。李艷、劉淑君[11]通過大量的數據分析對比研究指出：教師數據素養(yǎng)能力評價是測評的中心環(huán)節(jié)，直接決定測試的有效性。糾其原因，主要存在：國內教師數據素養(yǎng)方面的研究起步較晚；教育大數據處于不斷的發(fā)展變化中，類似研究尚處于早期階段；但是最重要的原因在于教師本身的數據素養(yǎng)欠缺。對大多數中國教師而言，挖掘和利用教學場景出現(xiàn)的教育數據是巨大的挑戰(zhàn)[12]。如何在龐大的教學數據源中采集有用的信息，更是對信息技術處理能力較弱的外語教師需要學習和掌握的一項核心技能。

3 大數據對外語教師測評素養(yǎng)的提升作用

3.1 文本數據鏈能夠大幅度提高學習者語言測評內容的準確性和有效性

現(xiàn)代大數據技術的應用價值之一在于幫助外語教師提高選題、命題水平以及測試背后所要求的能力，進而幫助測試實現(xiàn)三大標準：準確反映學生的語言能力；對教學要有積極的反撥作用；省時省力[13]。學習者在測評過程中，既包括客觀題，也包括以文本為交互內容的主觀題作答數據。以計算機為媒介的語言處理技術，基本能夠實現(xiàn)對包括語義、句法、詞義的分析以及語音等識別，能夠提取與內容符合的相關信息。隨著混合式學習成為常態(tài)，在線測評文本數據逐漸成為分析的主要內容和形式之一，因此，整合線上線下測試數據，可以提高測試文本的時效和精準性。

3.2 教育大數據與測評分析之間的相互融合使得外語教師對學習評價從經驗判斷走向數據驅動

目前對學生的形成性評價比較常見的做法：將單詞聽寫、口語測試、課堂表現(xiàn)、作業(yè)評定等方式納入平時成績考核系統(tǒng)，此外有的外語教師會借助APP讓學生自評、互評等。形成性評價對教學有顯著和積極的作用，但在實際教學中仍存在若干問題：缺乏測評的技術支撐，數據不足；內容欠缺，很大程度上形成性評價最終以分數體現(xiàn)，而非對學習過程評定；缺乏實時互動與反饋；教師主觀意識較強，經驗性居多。通過問卷星對137名大一學生的調查發(fā)現(xiàn)，越來越多的學生希望破除唯分數論的評價方式，由分數的終結性評價轉向重視過程的形成性評價（見表1）。

表1 形成性評價選項調查

調查數據顯示，學生最希望將課程的參與度與作業(yè)的完成情況作為測評的重點，學習資料的查看、紀律是學生認為比較重要的測評項目。大數據的優(yōu)勢在于將這些以往難以統(tǒng)計的指標變得清晰可見，因而這種新型解決問題的思維方式——數據驅動決策的教學理念漸漸得到廣泛認可。

3.3 大數據促進教師的自我反思

反思性教學是教師專業(yè)發(fā)展的重要途徑之一。教師在教學過程中反思、回顧，提煉教學經驗，是促進教師 “對所學的專業(yè)知識和積累的經驗知識進行循環(huán)實踐的最有效方式”[14]。在外語學科領域具有代表性的是徐錦芬等學者首次運用反思量表大規(guī)模地對我國一千多名英語教師進行的教學反思現(xiàn)狀調查，并發(fā)現(xiàn)外語教師的反思水平一般。由于授課任務繁重，教師對課堂規(guī)范反思較多，對教學實踐反思最少[15]。部分外語教師的反思通過自省、課后筆記（日記）、同行觀察等方法實現(xiàn)。類似自我監(jiān)督模式，雖然簡單易于實現(xiàn)，但是缺乏反饋信息的時效。在教育大數據和學習分析支持下，智能測評以無與倫比的技術優(yōu)勢為教學提供差異評價，刺激反思生成。因此部分教師嘗試利用網絡環(huán)境開展教學反思，能夠聚焦于學習者、學習結果和整個學習過程，并及時修改教學策略，所以普遍認為借助教育大數據能夠促進教師教研能力的發(fā)展與測評經驗的積累。

4 大數據背景下，外語教師提高測評素養(yǎng)的建議

4.1 加強對數據思維本質的理解，積極培養(yǎng)數據思維

數據思維是一種根據數據來進行思考的邏輯思維。數字媒體、互聯(lián)網媒體、手機媒體等多種新媒體模式大大突破了人們傳統(tǒng)認知的局限性，并帶來了思維方式的巨大變革。其中，大數據認知思維的特點之一就是掌握個性化的信息比如個性化教育[16]。教師可以通過廣泛地收集學生各類學習數據，進行梳理，有針對性地施教，進而促進教育決策的合理性。此外，教師還應當樹立和養(yǎng)成自我學習和更新測試理論知識、技能的意識，并嘗試去做基于計算機測試的數據實踐研究，才能更有效地利用測試數據為自身的課程教學與專業(yè)服務。因此，用數據思維看待教育，對預測未來的工作方式具有非凡的意義。只有積極培養(yǎng)數據思維，保持對數據的敏感性，多看、多練，才能理解數據的本質，并從數據中挖掘價值。于此同時，與測評直接相關的數據素養(yǎng)是伴隨外語教師執(zhí)教生涯的重要組成部分，外語教師只有成為培養(yǎng)自己測評素養(yǎng)的指導員，才能把基于課堂的評測當成學習之地，不斷積累測評經驗。

4.2 全面提升處理和分析數據的能力

第一，積極獲取數據。目前外語教學開展所依托的平臺為教師提供了大量的學生學習測試數據、行為數據以及自身的教學行為數據，外語教師應當對這些數據進行歸納整理。數據獲取看似簡單，但是它需要外語教師對問題進行分析，即轉化成數據問題來解決，如數據分析的角度、類別、范圍等。在界定了具體問題后，再進行數據采集。第二，學會處理、分析數據。數據的處理需要掌握有效率的工具，比如Excel的高端技能基本操作、函數公式、數據透視表、VBA程序開發(fā)等。分析數據往往需要各類統(tǒng)計分析模型，如聚類、分類、預測模型等。因此，熟練掌握一些統(tǒng)計分析工具十分有益，如統(tǒng)計分析軟件、SPSS Statistics、SPSS Modeler（偏數據挖掘）等，不涉及編程，簡單易學。外語教師對收集的數據可以使用SPSS、EXCEL等數據處理軟件進行檢索、加工、轉變等，將數據以折線圖、柱狀圖、雷達圖等形式展現(xiàn)，使數據分析結果一目了然，直接發(fā)現(xiàn)教學的問題，并判斷學情。此外，各類BI工具如Tableau、PowerBI、FineBI，對于處理好的數據可自由地進行可視化分析，帶來理想的分析效果。目前，隨著技術的逐代更新，很多數據分析工具已經涵蓋了可視化部分，只需要把數據結果進行有效的呈現(xiàn)即可。因此，外語教師可以多補充數理統(tǒng)計知識，學習R、Python語言，學習常用的挖掘模型，助力英語教學。

4.3 構建新型 “大數據+外語教學”應用模式

首先，借助大數據時代下的智能互動平臺，建立以提高學生自主探究學習能力為目的的線上線下教學融合模式。教師通過課前、課中、課后任務的發(fā)布，拓展學習空間，打造以培養(yǎng)自主學習能力目標的第二課堂；并在智能化教學平臺上實施測試、作業(yè)批閱、教學輔導等具體行為；積極推行數字資源的共建共享，實現(xiàn)對外語教學管理、學生綜合發(fā)展評價的精準指導。與此同時，學生通過在線學習、提交作業(yè)、完成線上任務、查看學習資源庫學習資料等活動提高英語學習質量與數量。其次，建立量化考核指標。教學任務量化，學習任務量化，將行為、問題、成績等通過可量化的數據進行呈現(xiàn)，并按照信息化、全員化、可視化、準確化等四維標準展開教師評價、同學互評、自我評價，提升評價的科學性和客觀性。最后，作為提高外語教育質量的重要措施之一，為深化結果運用，外語教師應對學生評價結果進行數據挖掘分析，并充分利用大數據發(fā)揮學生對教學評測滿意度調查的導向和督促作用，積極打造以網絡平臺為載體，個人研修、小組研修、集體研修三個層次互相支持、相互促進的教學團隊，實現(xiàn)外語管理、教學水平的綜合提高。

4.4 充分發(fā)揮大數據在教學測評中的杠桿作用，促進教學反思

測試作為課堂教學的一種延伸，在評估學生的英語水平、知識掌握程度、學業(yè)進步情況等方面具有不可替代的作用。利用測試的數據作為調整教學方法的一種杠桿，糾正不合適的教學法，扶持效果好的教學法，對教師提高教學質量具有莫大的指導意義。在大數據時代，借助智能平臺可以迅速快捷地發(fā)布各種測試，尤其是提高單項測試的比例，比如語法、聽力、作文等，通過自動批改與教師批改相結合，對測試結果進行數據挖掘分析，精準掌握學情，加強對學生外語學習的個性化指導，高效達成學習的目標。此外，學生也應及時利用大數據對自我學習狀況實施自我監(jiān)督作用。在測試實踐結束后，應當開展以數據為基礎的反思教學活動，比如反思測試的依據、目標、內容、題型及評分標準、分數的意義，以便于今后合理使用測試的結果；反思測試結果對學生的學習作用，尤其大型水平測試的社會影響和教學后效，進而提高測試對英語教學的反撥作用；反思測評素材的使用是否可以用來作為評價的依據以及其成效性等。其主要做法體現(xiàn)在以下幾個方面：針對測評的結果探尋教學評估的依據；通過測評審視自身的教學理念；不斷調整教學方向；提高測評效果的方法；保證反思的不斷循環(huán)?？偠灾?，大數據對測評素養(yǎng)的促進作用體現(xiàn)在建立一個通過測評，獲得各項數據，進而實施精準教學，復測反饋，繼而修正，最終實現(xiàn)有效測評的目的。

5 結語

大數據已經被廣泛地用以語言教學、學習以及測試，并在語言信息處理和語言學習中發(fā)揮了重要的作用。但是由于學科背景和專業(yè)發(fā)展的局限性，廣大外語教師對大數據的理解、接收和應用呈現(xiàn)出相對滯后的局面。未來隨著科學技術的進一步發(fā)展和完善，大數據在外語教學的方方面面勢必會獲得突破。如何更好地利用大數據分析處理教學問題、提升數據素養(yǎng)、支持自身職業(yè)的發(fā)展成為外語教師今后研究的一個重要方向。