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技术应用丨智能阅卷与大数据分析,助力教学创新

作者:何曼 来源:在线学习 阅读:388

随着教育信息化的迅速发展,教育数据已成为一个研究热点,教育的形式、内容和渠道正在加速变化和转型。以智能阅卷系统考试大数据为基础进行的数据分析,正在成为推动教育系统创新与变革的新动能。

文/《在线学习》撰稿人 何曼

技术应用丨智能阅卷与大数据分析,助力教学创新

国家开放大学智能阅卷大数据

信息技术正在快速渗透至各行各业,促发新一轮产业变革,同时,信息技术突破的利益也快速扩散到各个领域。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》明确指出:“信息技术对教育发展具有革命性影响,必须予以高度重视”。伴随“互联网+”与教育的不断深入融合,信息化教育的内涵愈加丰富、研究愈加深入、质量不断提升,教育教学系统的形态正在发生转变。当前,在教育领域,探索将先进技术应用于网络阅卷,以更好地实现对阅卷过程的质量监控和考试成绩的定量分析,成为院校、培训机构等有考试需求的组织的一项重要研究课题。

智能高效的阅卷系统成为现实需求

化解阅卷压力,让工作更轻松更高效,一直是教育行业关注并思考的问题。在网络技术飞速发展的今天,通过技术手段简化阅卷流程、提高工作效率,已经成为教育行业进行考务改革、降低阅卷压力的主要途径。开发和运行智能高效的阅卷系统,既是教育界的普遍呼声,更是有效减轻教师工作负担、解放教师生产力、提升教育教学效率的现实需要。

基于此,泛在智能阅卷系统应运而生。“它不仅有别于传统的人工阅卷,也有别于以往的电子阅卷系统。”国家数字化学习资源中心、国开泛在(北京)教育科技有限公司负责人单从凯表示,智能阅卷主要是以信息技术为基础,确保考试的公平性与评卷的快捷性,其采用的阅卷方式是:客观题由系统根据考生填涂信息自动给分,主观题目由教师在计算机网络上对电子图像评分,由计算机直接给出总分及一些数据分析。该系统首先在国家开放大学试点应用。

国家开放大学以现代信息技术为支撑,面向社会成员提供学历与非学历继续教育服务,每年服务四五百万名高等学历继续教育在校生,并组织6次统一的纸笔考试。据悉,这6次考试的阅卷工作主要靠人工完成,各分部需要组织各分校、教学点的大批教师到分部所在地集中阅卷,人力物力投入巨大。与此同时,对于每次考试都产生巨大的数据沉淀,缺乏有效的挖掘分析,只是对各分部、各教学点、各科目的通过率与实考率进行了简单的统计分析,一些有关教学评价与教学质量的总结也是基于这些一般性的统计结果做出的,比较粗放。“智能阅卷系统可以解决这些问题。”据单从凯介绍,采用智能阅卷系统,教师不需要统一集中阅卷,只需在有网络的地方,登陆网页,进入系统,看电子图片,手动操作鼠标就可评卷。阅卷完成后,最终的得分、排名及各种数据的统计,不再需要人工处理,阅卷系统会快速生成需要的数据。在完成客观和主观问题的评阅后,软件系统将自动综合得分,包括单个科目主、客观题的详细得分和全部科目的总分。

为个性化教学提供精准大数据支持

以往的电子阅卷系统,虽然从一定程度上改善了传统人工阅卷的不足,但也存在智能化不足、系统架构老旧、系统有安全隐患、系统兼容性及扩展性不足等问题,无法适应当前互联网大数据大发展的时代,更没有办法适应类似国开体系这种多层级面向全国办学点的考试或者其他大规模的统一考试。

“泛在智能阅卷系统是基于图像识别、互联网、云计算与大数据分析的智能阅卷系统,不仅适用于各院校/机构的阅卷,也能解决多层级、跨学校的智能阅卷难题,从而实现阅卷过程全流程监管、阅卷全方位支撑、成绩自动分类分级汇总。”在单从凯看来,在常规教学中,网络阅卷的应用仍处于起步阶段,许多学校和教师只关注网络阅卷系统简单方便的功能,只使用网络阅卷系统生成的一小部分数据,仅利用总分、平均分、分数段、各项排名等数据,并没有对答题原始数据、系统生成的数据进行深入挖掘。而泛在智能阅卷系统的优势并不仅仅是节省人工、提升效率,它更大的效用是对考试数据的采集、汇总、统计和分析。包括考试大数据在内的教育大数据,和以此为基础进行的数据分析,正在成为推动教育系统创新与变革的新动能。

泛在智能阅卷系统产品总监吕英娜进一步介绍,该系统提供核心的测评自动化技术与专业的数据分析技术,从管理者、授课教师、学生等多种角色的实际需求出发,呈现考试分数背后的意义,为教学管理者、教师、学生,提供基于互联网的系列考试服务与成绩数据分析、诊断与评价服务,自动生成详细的分析报告,从而解决教育信息隐形化、决策粗放化、资源缺失等难题,提高教学质量与综合竞争力。

具体而言,其优势特点体现在三个方面。一是智能阅卷,便捷高效。系统简单易用,即学即用,可实现高速扫描,批量上传,客观题自动评分,教师在家、在校皆可阅卷。二是全程监控,数据加密。可扫描进度、异常情况多层次监控,阅卷进度、在线阅卷人员多维度呈现,以及考试数据、阅卷数据的安全保密。三是数据分析,辅助决策。可进行考试基本情况分析(包括实考率,通过率等),基于考试成绩评估学校的整体实力,进行试卷质量分析、知识点掌握情况分析等。

单从凯认为,智能阅卷带来的变化集中体现在教师、学生、学校等三个层面。

对教师来说,可以帮助他们科学分析学生的薄弱科目与薄弱知识点,给予个性化干预与指导,帮助学生全面发展;能以班级、以学校为单位进行统计和归类分析,便于及时调整教学计划,使教学更有针对性;能帮助教师梳理教学知识体系,依据教学成果诊断报告,进行自我反思,有效提升教研精准度,促进他们的专业发展。

对学生来说,考试数据的采集、记录和分析,为每个学生绘制了一份成长轨迹图,使学生的学习状态可视化。学生可以及时了解自身学习水平、知识疏漏与进阶方向,为改善学习和激发学习潜力提供建议。

对学校来说,可以全面提高考试管理信息化水平;有助于实现从单一考试评价向多元评价转变,完善教学质量评价体系,实现教育决策精准化;有助于提高教学质量与教学水平。

可见,随着教育信息化的迅速发展,教育数据已成为一个研究热点,教育的形式、内容和渠道正在加速变化和转型。

考试大数据分析为教育系统赋能

“以智能阅卷为基础的考试大数据分析,是新基建在教育领域的具体应用,是对教育系统的增值赋能,对实现‘创优提质’‘提质培优’的目标有巨大推动作用。”单从凯表示。

当今的教学无论是方式、内容还是质量的要求,都与传统教学有很大不同。特别是对教学质量的统计分析与跟踪监测需要,传统的人工方式显然难以满足,大量的数据处理与分析工作必须依靠现代信息技术才能有效完成。由此可见,要实现教学管理信息化,必须具备教学管理所需数据的自动采集与统计分析手段。智能阅卷系统因此成为人们实现这一目标的有效手段,因为它不但可以实现传统阅卷方式下的所有功能,还可以方便地进行包括各科考试知识点在内的数据的全面分析。

“国家开放大学教务部与数字化学习资源中心合作开展的智能阅卷服务试点结果就是很好的例证。”吕英娜透露,目前,该系统已于2019年秋季学期期末考试期间在北京、河北、山东、安徽、辽宁等5个分部进行了试点应用,完成了17个考试科目共102312份试卷的批阅工作,整个阅卷工作的人工投入减少了约50%~60%,阅卷时间缩短了约30%~50%。

与此同时,试点满意调查结果显示,试点机构中83.33%的教师对本次阅卷表示满意,91.67%希望在今后的考试阅卷中继续使用该系统。

部分教师对本次阅卷工作提出了改进意见。比如,对于试点中暴露出来的答题卡填涂不规范、考号出现重复、答题卡质量不合格等问题,建议加强考前的考试内容培训和答题培训,规范答题卡作答要求和标准;建议阅卷系统中自动提供电子答案,以供进行更便利的评阅。对此,相关负责人表示,他们将通过制订标准,明确规范,考试前对监考教师和考生分别进行培训,加强答题卡质量检测三方面举措对应用方案进行优化。

从泛在智能阅卷系统应用案例来看,在人工智能、大数据技术的加持下,该智能阅卷系统既能够充分发挥人工智能的高效率、高准确度和高可靠性的特点,又能够利用人机结合的方式全面加强对评分过程的数据分析和监管,有效保证了评卷质量。

分析认为,除了各院校和机构的学习过程测试与课程考试,在学业水平考试、自学考试及社会化考试等相对低利害的考试中,也可以考虑采用这一阅卷系统。这种人机结合的智能阅卷组织管理模式,或将成为未来考试阅卷智能化应用的发展方向。

来源:《在线学习》杂志2021年10月刊(总第75期)

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