了得網管理_未來教師的測評數據處理與分析

編輯推薦

本書是中國教科院未來學校實驗室研究成果，由教學測量與評價教研員蔣德仁團隊編寫，它基於面向未來的教育需求，能夠幫助中小學教師快速掌握教育數據測評分析的基本要領，讓中小學教師在教學中成為應用教育數據的高手。

內容簡介

數據素養必將成為未來教師核心素養的重要組成部分。本書根據《深化新時代教育評價改革總體方案》精神，參照《中國未來教師能力框架》關於未來教師“數據分析與運用能力”的基本要求編寫。本書共四章，以教育數據收集、數據處理、數據分析、數據應用為核心內容，結合教育測評中常見的數據，設置了“問題驅動”“數據解讀”“原理簡析”“應用啟示”“拓展延伸”等欄目。本書關注零起點、體現多層次、突出可操作、力求形像化，幫助廣大中小學教師走出教育測評分析報告的數據迷宮，基於數據改進教育教學，共享教育數據的無窮魅力。
本書配有數字資源，掃描封面上的二維碼，就可獲得書中用到的數據庫，方便教師更好地使用本書。

作者簡介

王素，中國教育科學研究院國際與比較教育研究所所長，研究員，中國教育科學研究院未來學校實驗室主任，中國教育科學研究院STEM教育研究中心主任。主要研究領域涉及實證的國際教育政策比較研究、未來學校研究、中小學STEM教育研究、青少年科學素養監測研究、學校建築與學習空間研究等。
蔣德仁，杭州市上城區教育評估與監測中心教研員，高級教師，九三學社社員。中華教育改進社副秘書長，中國教育學會教育統計與測量分會理事，中國教育智庫聯盟教育測量與評價研究中心特聘專家，長三角基礎教育考試評價學科專家，浙江省教育現代化研究與評價中心兼職研究員，曾多年擔任中學校長。主要專著有《國際學生評價（PISA）概說》《國際學生能力評量計劃概論》《科學實驗》《科學遊戲》等。具有SPSS數據分析工程師（高級）執業資格證書。

序
章教師應如何迎接數據時代的挑戰 1
模塊一數據素養與教師有關嗎 1
專題 1 教育大數據將何去何從 1
專題 2 未來教師應具備哪些數據素養 4
模塊二數據從哪裡來 7
專題 1 你熟悉數據大家庭成員嗎 7
專題 2 怎麼得到需要的數據 9
專題 3 收集到的數據可以直接使用嗎 11
模塊三數據分析到底有多神秘 15
專題 1 數據分析能做什麼 15
專題 2 數據分析怎麼做 17
專題 3 數據分析怎麼學 19
專題 4 如何識破數據謊言 22序
章教師應如何迎接數據時代的挑戰 1
模塊一數據素養與教師有關嗎 1
專題 1 教育大數據將何去何從 1
專題 2 未來教師應具備哪些數據素養 4
模塊二數據從哪裡來 7
專題 1 你熟悉數據大家庭成員嗎 7
專題 2 怎麼得到需要的數據 9
專題 3 收集到的數據可以直接使用嗎 11
模塊三數據分析到底有多神秘 15
專題 1 數據分析能做什麼 15
專題 2 數據分析怎麼做 17
專題 3 數據分析怎麼學 19
專題 4 如何識破數據謊言 22
模塊四你會使用哪些數據分析軟件 25
專題 1 Excel 25
專題 2 SPSS 26
專題 3 AMOS 28
專題 4 ConQuest 29
專題 5 HLM 30
專題 6 Python 30
模塊二如何檢驗題目的質量 31
第二章怎樣走出成績分析報告的數據迷宮 31
模塊一如何借助成績數據分析進行教學診斷 31
專題1 平均分隨時適用嗎 31
專題2 平均分相同的兩個班水平一樣嗎 35
專題3 從不同分數段學生的分布可以看出什麼玄機 40
專題4 如何解讀不同學業水平學生的成績分布 49
專題5 如何根據考試結果數據快速尋找教學優勢與短板 54
專題6 數學是 85分，語文是 80分，數學成績比語文成績好嗎 59
專題7 與上次測試相比，你的成績超出預期了嗎 68
專題8 如何推斷前測與後測成績顯著進步 73
專題9 如何推斷男生和女生成績是否存在顯著差異 77
專題 10 一個年級多個班級的成績 82
模塊二如何檢驗題目的質量 87
專題 1 題目得分率曲線隱藏著什麼玄機 87
專題 2 為什麼有的題目優秀生得分率卻不如中等生 92
專題 3 開放性題目以“采分點”評分的利與弊 99
第三章如何揭開問卷調查報告數據背後的秘密 104
模塊一怎樣讀懂問卷調查報告的數據 104
專題 1如何快速計算問卷各個選項的占比 104
專題 2怎麼合成問卷結果的指標指數 109
專題 3同一次調查中不同群體的指標指數有差異嗎 111
專題 4教師的教學水平與經濟收入有關嗎 122
專題 5師生關繫指數提升10個百分點，學業水平提升多少 130
專題 6學校要提升教學質量，應優先考慮哪些因素 137
專題 7家庭社會經濟地位對學生學業成績到底有多重要 144
專題 8在教師的專業成長過程中，是自身努力重要還是學校培養重要 149
專題 9教師講得好等於學生學得好嗎 156
模塊二如何檢驗問卷（量表）的質量 164
專題 1如何判斷問卷（量表）收集的數據是否可靠 164
專題 2如何判斷問卷（量表）包含幾個維度 168
專題 3如何判斷問卷（量表）能否收集到想要的信息 178
第四章教育測評數據分析典型案例 183
模塊一成績分析報告案例 183
2020學年學期 ××區九年級語文學業水平抽測分析報告 183
模塊二問卷調查報告案例 193
初中學生學習品質及其影響因素調查報告 193
模塊三問卷編制與質量檢驗報告案例 206
“初中學生自主學習品質調查問卷”的編制 210

前言

隨著信息化時代的到來，教育大數據在課堂教育、校園管理、在線教育、教育評價等領域得到廣泛應用。在這樣的時代背景下，教師的數據素養日漸成為教師專業發展的重要內容，也成為未來教師的技能。
教師數據素養是大數據技術與教育領域深度融合發展的時代要求，是加快數據驅動教學改進的關鍵所在。相較於傳統的經驗型教師，那些善於收集、分析和挖掘教育數據價值的教師，其教育教學行為將更加科學和高效。但如何挖掘隱藏在其中的豐富價值，將其轉化成有價值的知識，從而促進教學決策，改進教學實踐，完善自身專業發展，這是廣大基層教師面臨的重大挑戰。
中國教育科學研究院在《中國未來教師能力框架》中，建構了未來教師能力發展的等級標準，對教師數據分析與運用能力的表現性行為做了明確的界定。本書內容涵蓋其初級、中級和高級能力的基本要求，可以作為教師研修發展的支持資源。隨著信息化時代的到來，教育大數據在課堂教育、校園管理、在線教育、教育評價等領域得到廣泛應用。在這樣的時代背景下，教師的數據素養日漸成為教師專業發展的重要內容，也成為未來教師的技能。
教師數據素養是大數據技術與教育領域深度融合發展的時代要求，是加快數據驅動教學改進的關鍵所在。相較於傳統的經驗型教師，那些善於收集、分析和挖掘教育數據價值的教師，其教育教學行為將更加科學和高效。但如何挖掘隱藏在其中的豐富價值，將其轉化成有價值的知識，從而促進教學決策，改進教學實踐，完善自身專業發展，這是廣大基層教師面臨的重大挑戰。
中國教育科學研究院在《中國未來教師能力框架》中，建構了未來教師能力發展的等級標準，對教師數據分析與運用能力的表現性行為做了明確的界定。本書內容涵蓋其初級、中級和高級能力的基本要求，可以作為教師研修發展的支持資源。
數據科學的學習資源無處不在，但大多數的數據分析學習資源的門檻比較高，要麼是高深的統計學理論和復雜的統計學公式，要麼是專業的統計分析軟件，使得很多教師望而卻步。廣大教師迫切希望有一本淺顯易懂、簡單實用的教學測評數據分析技術的書籍，這便是本書的定位。兩位作者既是從事教育實踐和評價研究的一線教師，也是應用數據分析技術與日常教學評價活動的高手。他們深切懂得廣大教師的實際需求、工作困惑和專業成長，試圖以低門檻的簡明指導幫助普通教師理解和掌握數據分析技術。
本書是掌握數據分析技術的簡明讀本，突出了實用性、通俗性和拓展性三大基本特征。基於教師的工作實際，以問題和案例為導向，隨用隨學，幫助教師解決常見的數據分析問題，體現實用性；用貼近教師的日常語言話術，來解釋數據分析的原理與實操指導，便於教師理解與掌握，盡量避開復雜的統計學原理和公式，體現通俗性；本書既是教師數據分析的入門手冊，也為學有餘力的教師提供了能力進階的空間，具有拓展性。
本書首先對教師數據素養作概要性介紹，幫助教師建構起對數據素養的整體認識，為後面的學習提供一種簡單的認識論與方法論基礎（章）；再聚焦於學業成績分析領域常用的數據分析方法（第二章）和問卷調查中常用的數據分析方法（第三章），兩章內容所介紹的方法在某種程度上其運用原理與技術是通用的，但為便於廣大教師的學習理解，分在兩章中介紹；本書還提供了成績分析、問卷調查分析以及問卷編制與質量檢測三個完整的典型案例（第四章），教師可在實際數據分析中有所參考和借鋻，同時也可以用來檢驗第二、三章的學習效果。
本書主要運用 Excel、 SPSS和 AMOS等常用的統計數據分析工具。學習數據分析，需要技術引領和任務驅動，要把數據分析思維和分析工具運用到實際問題的解決過程中，不斷實踐，熟能生巧，就有望從數據小白進階到數據分析高手的水平。
張豐浙江省教育廳教研室副主任、研究員、博士生導師

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