摘要：【目的/意义】信息技术与互联网技术的飞速发展让教育行业进入了大数据时代。由于学习者在整个学习过程中的学习行为数据能够被记录下来,这种多源过程性数据为基于大数据的教育评价提供了新的可能。【方法/过程】本文从学习者行为特征视角出发,设计了多源过程性数据驱动的学习者综合评价模型。该模型利用流数据聚类算法对不断涌入的学习者数据进行处理,及时生成或更新学习者画像,然后基于学习者画像对学习者学习行为进行分析,构建学习者综合评价模型,以实现对学习者学习表现的实时反馈。【结果/结论】该模型可以对学习者的学习过程进行综合评价,及时的反馈有助于教学评价的开展,同时丰富现有的教学评价体系,为实现教学评价与优化教学的良性循环提供依据和参考方向。【创新/局限】本文提出了过程性数据驱动的对学习者动态综合评价模型,后续将基于研究模型开展实际应用研究。

摘要：计算机交互式评价以计算机模拟的形式呈现学科知识及其系统结构,并支持新颖的交互形式。评价学生的科学探究能力不仅需要创设丰富的任务情境,同时也要收集和分析学生的行为和作答数据。鉴于交互式评价与科学探究评价的契合性,文章基于以证据为中心(Evidence-Centered Design,ECD)的评价设计理念,解析了交互式科学探究评价的设计流程。首先,介绍了评价设计的理论基础--ECD框架。其次,结合科学探究评价的典型研究项目,以评价设计流程的任务分析、任务创设和数据分析为主线,总结了任务分析的领域信息来源、任务情境标准、任务创设的界面形式、学生作品和系统响应,以及数据分析中使用的多种数学模型。最后,讨论了交互式评价在评价的标准、实用性、非认知因素以及协同开发等方面应关注的问题和未来的发展方向,旨在丰富我国有关交互式评价开发的理论和实践研究。

摘要：根据教学设计理论,对'训练课堂+自主学习'的教学模式在四个方面进行设计:教学目标,教学策略,教学方法和教学评估。具体教学策略表现为课堂教学是训练式,主要训练听力和口语,通过各种课堂活动让学生展现英语口语能力,教师作为启发者和推动者,对活动参与效果进行打分,实现数据化;自主学习包含三个版块——网络平台、手机APP和第二课堂活动,教师通过搜集学习者的过程性数据实现对自主学习的监督和管理。教学评估包括形成性和终结性评估,其中形成性评估主要表现为数据驱动的过程性特点。