成果四：基于微观精细诊断的实证教研范式
完整的考试监测工作由“科学监测—数据采集—数据反馈—精细诊断—
有效改进—成果分享”6个环节构成，其中核心环节为精细诊断。我们认为“测试数据出来，是监测工作价值真正发挥的开始”，必须通过分析，挖掘数据背后隐藏的深层次问题，由此逐步形成基于测试数据分析的教育教学改进行为模式，为改进一线教学服务。
1.基于数据驱动的教研流程
图4 基于数据驱动的教研流程
基于数据驱动的教研流程见图6，其中需要回答这些问题：基于前测数据分析发现教育教学中的问题、优势、差异在哪里？谁有问题，谁有优势，差异在哪里？通过区域（校本）教研探讨，有哪些原因？主次如何？为什么这样排主次？怎样具体改进？尝试教育教学行为或课堂教学改进，通过后测数据分析检验改进行为的短时效应，经复测数据分析长时效应；最后总结撰写案例，交流分享。(https://www.daowen.com)
昆阳三中形成四环节教研工作经验。环节一，网上阅卷后，学科组长先行分析数据，发现哪些是共性优势，哪些是内部差异，选定研究重点；环节二，学科组会议寻因问策，分工撰写改进案例或经验总结，借助网络教研再修改；环节三，撰写者上课后，再根据课堂观察和后测结果，反思改进教学设计；环节四，形成典型案例，学科组分享使用。
2.“数据背后的故事”范式
教学改进案例又称为“数据背后的故事”，由前测描述、原因分析、行动设计和后测反馈构成（见表11）。前测描述要求有考试和考题（习题）描述、试题特点、考查意图分析和测试数据比较描述，突出数据分析。原因分析要从学生的解题思想、解题思维过程和作答规范等角度分析各种原因，同时要理出原因的主次，针对主要原因提出对策措施。行动设计要求把对策措施转化成教学设计或教学片断设计，要设计好相应的、可以直接操作的教学细节，教学细节应可以被他人模仿或移植使用同时要配上少而精的习题。后测反馈要求教师在一定时间内用类似的试题进行教学效果检测，检查教学改进是否达到预期目的。“数据背后的故事”撰写有两条基本原则：一是教学有实效，二是他人可以模仿使用。
表11 教学改进案例的结构
