在推进教育数字化转型过程中，我们利用大数据、人工智能等技术，局部优化甚至是重新构建教育的业务流程，从而实现教育从目标到评价方法的转变。在目标方面，普通高中和义务教育两个新课标中更为关注对学生核心素养的培养，强调学生在学习之后能做什么、能解决什么问题。这一变化，要求教育评价要以更适合的指标和方法来反映学生核心素养的发展情况。
作为教师，在学生学习过程中可以明显发现，如果学生的一项技能用得越流利，学生越有可能频繁使用这项技能，越有可能将这项技能应用于解决新问题，并且越有可能和其他技能整合成为更加复杂的技能。这些特征的表现，符合学生核心素养培养的本质要求。同时，与传统测验得分的教育评价相比，参考流畅度的评价能更加准确地衡量学生学习表现的敏捷性和稳定性，捕捉学生处理实际问题的灵活度和效率。简言之，流畅度数据反映的不仅是学生知识的掌握情况，更反映出了运用知识解决问题的能力情况。
使用流畅度完善学生评价，需要收集3类数据：学生正确表现的行为、错误表现的行为以及每个行为所用的时间。当前，依托大数据、人工智能等技术，学生的行为表现和所用时间可以被自动监测和分析，如课堂教学中的智慧点阵笔，可以采集学生的书写印记，分析流畅度背后隐含的思维过程。
如何利用流畅度的数据分析，从而提升教学成效与育人质量？针对这个问题，需要从教学3个要素出发，即学生、教师和教学内容。如果流畅度的测评数据显示，学生中仅少数流畅度不高，可初步考虑问题出自学生本身，需要对他们进行针对性辅导；如果流畅度的测评数据显示，大部分学生出现了流畅度不高的情况，可以优先考虑教学内容难度是否合适，经过再次教学后，学生的流畅度水平没有明显的提升，大概率是教师教学方式方法需要调整。
针对以流畅度为核心的数据分析，在课堂教学中教师可以采取以下教学策略：
一是个性化教学可采用合作学习模式。当流畅度的测评数据显示，少数学生出现学习困难时，可优先考虑该模式。将没有问题的学生和具有不同问题的学生组成一队，并让组员轮流作为“小导师”，指导其他学生学习并掌握知识点。在担任“小导师”的过程中，学生可以充分发挥自身能动性，通过合作探究的方式实现知识的获取。在合作学习中，教师需要引导学生制定小组学习要求，如设立监督员或记录员等角色，制定责任承包、轮流发言、AI随机提问等规则，避免学生在合作学习中“搭便车”。此外，教师还需要准备多个微课资源、学习资料包等供学生自由学习，也需要及时提供具有启发性的提示，从而确保学习阶段性任务的顺利完成。
二是内容推荐可采用人机协同方式。当流畅度的测评数据显示，大部分学生遇到了学习挑战时，教师需及时利用人工智能等技术为学生提供更合适的学习内容。在人机协同教学模式下，教师需要重点做好内容审核工作。一是提供的学习资料包中是否有合适的配套数字工具和活动，便于学生开展学习；二是推荐的后续学习资源是否利于学生流畅度与目标流畅度差距的缩小。在审核过程中，教师需要发挥主动性，及时调整资源的针对性和适切性。特别是，对于完全自动生成的内容，教师应额外审核内容的科学性以及是否存在歧视、偏见或其他伦理道德问题。
三是根据学情灵活调整教学模式，如采用情境化、弹性化、跨学科等教学方式。授课中教学内容调整后，如果流畅度水平没有明显的提升，可进一步将教学方式向以下3个方向转变。
“情境化”教学。教师利用视频、动画创设观察式情境，运用电子游戏、智慧屏创设交互式情境，使用VR/AR等技术创设沉浸式情境，将知识迁移应用于日常生活中。让学生在“情境化—去情境—再情境”的循环中，提升对知识的认识与理解，凝练和应用所学的知识，进而积累解决问题的经验和技能，提高流畅度。
“弹性化”教学。为学生提供独立选择学习内容的机会，针对学生未掌握的某一知识或技能，提供不同问题情境和思考角度，并合理部署任务数量和完成顺序，让学生在完成任务时自然回到这一知识或技能的学习，从而获得加强理解知识的机会。教师借用人工智能为学生推荐趣味活动、相关学习资料等，可以让学生体验到更强的历险感，充分调动学习热情的同时，让学生自主攻克遇到的难题。
“跨学科”教学。按照“学以致用”的原则，设计核心学科的应用型任务，并把它作为统领教学的主干线，在具体教学流程中，再把不同学科的核心概念与技能嵌入到任务中，作为解释现象、执行任务或解决问题的支架。教师可以根据学生遇到的问题，借用数字化手段及时提供多学科学习资料，并按照流畅度测评数据反馈的难点及其学科归属，引导学生跨学科学习，问题解决后再回归核心学科的学习主线。
借用数字技术开展流畅度数据分析，不仅为学生核心素养评价提供了新视角，而且也为教师调整教学策略提供了新思路。面向未来，我们应当充分发挥教师的智慧，深入探索流畅度在教育中的应用，让它在培养新时代创新型人才上，发挥更大作用。
（作者系华东师范大学开放教育学院多模态智慧教育实验室学术带头人；本文系国家社会科学基金教育学重点项目[批准号：ACA230019]研究成果）
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