基于数据分析，搭建共生评价模式

1．与学习内容相联系的多元评价方式

评价的意义在于“了解学生、帮助学生、激励学生”。以书面练习和阶段检测为主的传统评价方式往往只对学生作出单一的以分数表现为主的量化评价，并不能很好地实现评价的全部意义。根据多元智能理论，每位学生的九项智能表现并不一致，在学习评价中，教师也应寻求多种途径来使学生找到适合自己的方式完成学习成果的展示。“后在线教学时代”，教师可以对评价方式从内容和形式两个维度分别进行探索。

（1）评价内容横向丰富，从听说读写全面衡量语篇学习。对于小学英语来说，学生对于语言的兴趣和勇于口头表达的能力在学习的启蒙阶段尤其重要。我们的评价方式上更应给予体现及重视。语篇教学承载了较为全面的语言学习目标，我们对于学习的检测也应更加全方位。后在线时代的技术支持，为学生听、说、读、写的全面语言实践提供了可能。人机对话可以高精度地进行语音识别，多个平台可以对书面作业进行扫描校对，另外，各类听力阅读题以各种游戏的形式变得充满吸引力。学生对于在线作业的接受度已经远高于传统作业，学生反馈是更加有趣，更加容易。

（2）评价方式纵向发展，以树型结构实现信息化舞台。在线评价的舞台已经非常丰富，但这些平台都相对独立，数据不能分享或累积。作为一个持续进行的形成性评价模型，光有这些舞台还是远远不够的。这就需要教师作出选择和整合。将合适的平台集中起来，建立适合学生的树型模型，避免每次评价的随机和游离。如下图呈现，针对每一项评价内容，教师将整合到的平台加以推荐运用，然后为每次在线作业的优秀作品加分，记录在整合平台内。这样就形成多平台的综合评价系统，作业形式丰富多样，最后还是能成为学生完整的形成性评价中的一个组成部分。

2．基于数据分析的精准化评价与指导

在线评价较为明显的特点是学习平台引入了数据分析技术。与传统的分数化评价不同，大数据分析能将各种知识难点及每位学生的掌握程度量化呈现。比如教师可以选择应用平台，在每次的在线训练后，后台大数据分析便会产生一个班极的作业整体分析报告和学生个人的作业分析报告。同时，系统还能轻松查询班级中的高频错误和学生个人的高频错误。教师能通过这些数据，可以直观地了解到学生对于知识点的掌握情况。在观察到高频的错误时，教师可以针对性地进行线上或线下的讲解，帮助学生突破难点，掌握知识。同时，在下一次的作业布置时，也可以选择这类的高频错题，在检查学习效果的同时帮助学生继续巩固难点，精讲简练，实现对每位学生精准而有效的辅导。

3．突出主体参与性的评价角色转换

（1）适应个别化学习的自我评价。对于语篇学习的多维化目标，每个学生需要的在线补充也不尽相同。“后在线教学时代”，开放的网络资源将在很大程度上支持个性化学习模式。个性化学习在很大程度上依赖于学生的自主学习能力。对于小学高年级的学生来说，基本具备了学习的自觉性，不再那么迫切地需要外部反馈来激励学习。对于这部分的学生，我们应该鼓励他们进行个性化的在线学习，并帮助他们建立自我评价的依据，培养其在在线学习中的自我发展，直至建立真正的动力和长期有效的学习方法。

（2）适应合作化学习的同伴评价。对于低年级小学生来说，合作学习更利于他们进行思维的碰撞，进而帮助彼此用多重的观念来理解知识，思考问题。如在语篇学习中，我们可以建立在线微信小组，让组内的成员分别进行语篇朗读交流，然后再通过听别人的朗读进行点评。这样的同伴互评能很好地让学生关注到语音细节，并在讨论中得到改进。

（3）适应非结构性学习的开放性评价。在线学习的环境是非结构化的，这与我们的现实生活相似。而教育的最终目的也是要让学生成为一个主动的探索者和学习者。语用的实现正是依赖于真实的生活。我们应当鼓励学生到在线学习环境中去实践语言的真实交际功能。学生在查阅资料、完成项目化学习时，成果即是开放性评价的一种表现形式。将自己的学习成果公布在社交平台上时，开放的留言区则也能成为一种社会化的评价。非结构化的学习环境，也决定了评价形式的非结构化。正是这种开放的评价模式，让学生得到了真正的成长。

后在线时代已经来临，我们培养的，正是“后在线教学时代”的学习者。作为教师，应及时转变观念，敢于尝试，善于总结，为新时代的教育事业累积经验，探索前路。