基于数据支撑的小学“稚慧”评价体系的建构
为了更好地让质量监测的结果整理转化成教师“易懂”的数据，项目组立足学情、教情和校情，理清了各项指标，进行了顶层设计——评价体系流程框架（图1）：分析研究各项数据指标，依据相关数据的挖掘、分析和解读，查找问题和缺陷，构建起“教学—检测—分析—改进”的教学内部循环，从而有效、有针对性地改进教与学行为。
图1 评价体系流程框架
同时，项目组根据不同教师群体对教学归因分析的数据要求，筛选、整理出项目数据与教师群体的指向链。将监测数据结果依据关键指标进行统计分析，编制出教研组、任课教师、班主任和学生个人四类不同的报告单。
1.教研组学情反馈单
教研组是学校内研究教学问题的基层研讨组织，它不但是教师专业能力增长的重要平台，更是学校教学质量提升的重要保障场所。
在横向、纵向的数据对比中，发现学科教学中的优势和不足，促进各教研组开展基于数据支撑的、针对性的研讨活动，切实改进教师的课堂教学，真正做到“让数据说话”，向课堂要质量。
横向对比，把握学科整体情。将监测数据与兄弟学校进行横向对比，在对比中总体把握、了解学校和学科所处位置。学校还制订了各学科基本情况统计表、各班各科成绩对比盒式图、各科全段成绩分布条形图。借助盒式图发现需特别关注的学生，直观地呈现学业质量监测的学科平均分、最高分以及最低分等基本情况，帮助各学科教研组了解各分数段人数、差异情况等，总体把握学科整体情况，明确学科教研活动的成效与不足。
纵向分析，细化分析关键数据。学业监测成绩的背后隐藏着学生对知识点的把握和理解的深度。从具体的试题入手，依据“得分率”这项指标形成知识点分析表1，对学生的各知识板块的达成情况及错误进行分析，追踪学生学习的弱点和痛点，并锁定知识点。集中集体智慧，要求教师根据错误分析原因，并形成相应教学策略，做到“用数据”驱动教学。
表1 客观题和主观题知识点分析（得分率低于0.7）
2.教师学情反馈单(https://www.daowen.com)
在平时教学中，任课教师接触到的数据包括作业本、试卷上的错题。显然数据是无处不在，但是老师们却不知道如何利用、分析数据，那么如何让“沉默的数据”说话呢？
立足原始信息，直视错误率。项目组设计了基于大数据背景下的“学业质量监测教师学情反馈单”，在“错题”上做足数据的文章，设计了每小题得分率低于0.7的学生信息等关键数据，借助折线统计图直观呈现每个知识点的得分信息和得分率低的学生名单，帮助教师反思和改进教学中存在问题，精准定位、跟踪学生的改进情况，真正夯实知识点，从而形成了“发现错误—清理错误”的良性学习过程。
借助综合分析，呈现学科关系。通过分析不同学科成绩在满分前30%和后10%的学生人数，发现学科的强弱，为进一步改进学科教学做好规划。
总之，借助反馈的信息不断检验教学效果，诊断教学中存在的问题，发现教学过程中的长处和短板，促进教师展开教学问题反思，推进以教学问题为导向的教学改进，提高教学质量。
3.班级学情反馈单
班主任是学生成长的引路人。让班主任参与到学生学业成绩管理和提升中来，能起到事半功倍的作用。项目组设计了“班级学情反馈单”，其中包括班级学科分析、班级各科各层次学生比例分析等，帮助班主任全面了解学生的总体情况。
班级学科分析主要立足于语文、数学、英语、科学四门主科的成绩，通过直观展现班级各学科分析图，明确班级弱势学科和优势学科，从而让班主任协助弱势学科任课教师，共同商量解决办法，并帮助任课教师找到对策。
班级各科、各层次比例分析。展示各学科前20%、后15%各班级人数占比图，直观呈现班级各学科优生和待进生成绩分布，让班主任更好地把握优生的成长情况，促进优生的更好成长，同时兼顾待进生的转化。
4.学生学情反馈单
由于学生缺乏反思能力，很少会发现质量监测背后的真正问题和信息，学生只知道“自己考坏了”，但不知道“考得有多坏、坏在哪里”，导致学生缺乏相应的警惕感和成长的紧迫感。因此，项目组设计了学生学情反馈单，帮助学生真实地了解自身的学习情况。
学科诊断单。记录学生每小题的得分情况，并与全班得分情况做对比。对于得分率特别低的知识点，学生反思自己的不足或疑惑处，并整理总结，以更好地改进学习习惯。
优弱势学科反馈单。展现学生各学科各题得分跟全班平均得分对比图，学生个人各学科成绩、学科段平均分折线统计图，让学生直观看出本次测验中的优势学科、弱势学科，引起学生对弱势学科的重视，并改进学习行为。