摘要：测评大数据是基于测评活动获得的学习数据的集合,基于测评大数据分析的学习反馈是发挥大数据优势、提高学习效率的有效途径。本研究从测评大数据的视角探讨了大数据应用于学习反馈环节的机遇与挑战,对当前测评大数据的应用方式及问题进行了分析;从数据优势与教学经验有机结合的思路出发,建构了基于测评大数据分析的学习反馈系统框架,包括:反馈内容设计、反馈环境设计、反馈机制设计三个维度。研究认为:测评大数据为当前学习者状态分析和教学优化提供了更客观的数据支持,基于测评大数据的学习反馈分析与规律总结是教育大数据在基础教育领域的价值所在,把握学习状态是开展下一阶段学习的基础。

摘要：有效教学是一种教学理想,是"有效果""有效率""有效益"的教学。传统有效教学研究侧重于采用思辨性研究方法,基于研究者和教师的主观判断与教学经验进行研究,研究结果缺乏数据的支撑,教学是否有效很难证明。教育大数据为教学分析与诊断提供了客观的数据支持,为有效教学的实现提供了可测量可能。测评大数据是教育大数据的子集,它是学生在常态性练习作业和考试测评等活动中产生的过程性数据和结果性数据,具有常态化、易采集、结构化程度高的优势。测评大数据支持下的有效教学,力求体现个性化、精准性、效率性等特征,主要包括精准把握学习起点、个性化定制学习目标、动态组织教学内容、灵活调整教学策略、即时评价与个性化反馈、推荐个性化学习资源这六个环节。

摘要：学习测评是教学环节中的重要活动模块,对基于学生测评所产生的数据进行收集分析有助于挖掘学生真实的学习状态,明晰学生对知识点的掌握情况。以测评大数据为基础,以学生知识点综合掌握情况为研究内容,以贝叶斯网络为分析方法,通过节点权重分析及因果关系分析形成预警模型网络结构,在参数学习和条件概率分析的基础上形成面向知识点的学习预警模型。以某学校高一数学三次考试中的500条测评数据作为样本数据,采用5折交叉验证法对模型的有效性进行验证,采用因果推理和诊断推理对知识点预测结果进行仿真验证分析。研究结果表明,所构建的预警模型涵盖1个总目标层节点、5个指标层节点和20个数据层节点,通过调整模型中的节点能够有效观测不同条件下指标层和目标层知识点的掌握情况,并进行准确预警;通过灵敏度分析得出学习预警需要关注的核心节点,其影响程度从大到小依次为:核心知识点掌握情况>相关知识点掌握情况>各难度题目掌握情况;交叉使用主次指标排队分类法和专家打分法确定节点不同预警状态概率间的权重并以此计算判别值,按需调整其阈值以对学习者进行个性化类别划分与状态识别。