<電子學習工具與促進學習的評估(二)> 呂斌

上期以Google Forms為例,分享了如何善用線上測驗軟件設題方式的多元化及便利,改變直線式的設題結構,以迴向設題結構,及時指正學生錯誤,再配合不同策略引導學生重新思考,有效照顧學習多樣性。本文繼續探討如何借助電子評估工具的數據,回饋學與教。

現時各種線上測驗軟件,不論是單一題型的Kahoot還是題型多元化的Nearpod,都能即時展示學生的進度、參與情況、答對比率等,讓學生及教師即時掌握學習成效;有些還能詳細記錄學生的具體答題情況(圖一),為教師提供質性數據;並可以匯整成以學生為單位的個別報告等(圖二)。可以說,有賴資訊科技的幫助,學校教師根本不愁沒有數據;因此,如何運用這些數據就成了關鍵。

(圖一)

(圖二左) (圖二右)

WallWord提供頗全面的數據,包括全班學生於不同題目的整體表現、最高得分、平均分、成績分佈、每一道題目的表現、每位學生的得分(左),同時還可以有個別學生的整體報告(右),教師可以下載給個別學生,讓他們知悉自己表現,有利於往後溫習。

 

首先,對於一些只展示數字結果的,教師可以Excel報表下載(圖三),然後進一步二次整理,借助Excel的簡單方程,獲取更多的資訊,例如全班平均分、標準差、個人與全班的差距等。

(圖三)

但這些都只是統計數字,正如大數據的理論家Viktor Mayer-Schonberger及Kenneth Cukier (2014)所言,數據雖能夠說話,但只能告訴你「正是如此」,卻不能告訴你「為何如此」。因此,要真正藉評估提升學與教效能,化評為教,以評促學,還需要教師進一步把這些統計報告與題目設定、學生的樣本答卷等比照對讀,逐一分析、疏解,才能了解數字背後的實質內容。例如當我們從軟件數據中發現某些題目的表現欠佳,可以嘗試綜合,就試題涉獵的課題、概念、題型(例如中文科閱讀理解的填表、選擇、判斷、撮寫、短答等)及目標層次(例如記憶、理解、分析及評鑑等能力)等細緻分析。特別是網上平台多選擇題題型,教師在分析時宜多方面兼顧,包括題幹設計(例如表述是否清楚、提示是否足夠)、選項適切性(例如不同誘項的誘誤度、是否有互相排斥等)與學生程度的配合,才能向學生提供有效回饋,即時補救其學習缺失。

最後一點分享,以上提及的主要是探討現存的問題(正確率偏低)與試題擬設(包括內容深淺度、題幹描述、作答模式要求等)、學生程度等這些變項之間的相關度;若要做到治標又治本,不能忽略問題的根源,包括課堂教學策略、課程編排以至學生的學習習慣建立等。因此,教師還要在平時課堂多作觀察,並輔以學理分析,相互引證。這些相信教師已耳熟能詳,不贅。

參考文獻
Mayer-Schnberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work and think. John Murray.

想進一步了解如何透過電子學習工具來促進學習評估,可參考<電子學習工具來促進學習評估(一)>︰https://bit.ly/3gY0K5S

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