文献类型：期刊文章

作　　者：张治[1,2] 戚业国[1]

Zhang Zhi Qi Yeguo(Faculty of Education East China Normal University, Shanghai 200062 ,Shanghai Educational Technology Center Shanghai 200086)

机构地区：[1]华东师范大学教育学部,上海200062 [2]上海市电化教育馆,上海200086

出　　处：《中国电化教育》

年　　份：2017

期　　号：9

起止页码：69-77

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSSCI、CSSCI2017_2018、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：普通高中综合素质评价成为当下教育综合改革的突破口。传统的教育测评建立在以考试为核心的教学行为基础上,难以客观、公正地评估学生学习成效和发展潜质,大数据技术为全面记录学生的学习行为和结果数据提供了可能。结合数据分析技术和学习科学的发展,该文以上海市综合素质评价改革的行动为背景,尝试构建一个基于大数据技术的多源多维综合素质评价模型。该模型能综合考虑多源数据的汇聚与整合,试图将学生客观信息的采集范围扩大至课堂内外、正式和非正式学习环境、线下和线上学习、学习活动和生活表现等多个视角,获取能映射学生综合素质相关的数据,形成系统、完备的学生成长大数据。整合并标准化能够反映学生综合素质的多源数据,建立学习分析模型,开展大数据分析对学生综合素质进行多维度、全方位的评价,形成基于大数据的学生个体和群体的综合素质数字画像。模型在多个维度提供价值判断和结果输出,从而为学习改进和学习环境的改善,为学生发展和人才的分类遴选提供依据。该模型将为正在蓬勃开展的普通高中综合素质评价改革提供可资借鉴的解决思路。

关 键 词：大数据 综合素质评价 评价模型  学习分析  数字画像  

分 类 号：G434[教育学类]