CN108491994A

CN108491994A - 基于大数据的stem教育测评系统及方法

Info

Publication number: CN108491994A
Application number: CN201810117415.5A
Authority: CN
Inventors: 余胜泉; 徐刘杰; 李小文
Original assignee: Beijing Normal University
Current assignee: Beijing Normal University
Priority date: 2018-02-06
Filing date: 2018-02-06
Publication date: 2018-09-04

Abstract

一种基于大数据的STEM教育测评系统及方法，系统主要包括信息采集与存储模块，教学方案生成模块，课程实施模块，学生能力素养分析模块和能力素养可视化模块；信息采集与存储模块主要记录师生的基本信息和行为日志，教学方案生成模块帮助教师开发教学设计，在课程实施模块中实施教学活动，保存师生行为数据，学生能力素养分析模块依据能力素养指标分析学生的核心素养、学科知识和关键能力，在能力素养可视化模块中使用雷达图、知识地图等多种方式展示学生测评结果，保存到信息采集与存储模块。本发明应用于STEM教育测评，依据评价结果帮助教师和学生精准了解学生能力素养发展，帮助教师精准教学，提高学生学习效果。

Description

基于大数据的STEM教育测评系统及方法

技术领域

本发明适用于STEM教育中教师教学活动实施与学生测评领域，提供了一种通过大数据采集学生全学习过程中的表现性行为数据，依靠大数据技术、学习分析技术而实施的学生测评方法。

背景技术

STEM教育是指加强学生四个方面的教育，即科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)、数学(Mathematics)。目前，STEM教育日益受到国家和学校重视，针对STEM的教育评价逐渐得到重视。

在教学系统和教育测评系统研究与设计方面，目前已有的技术与产品虽然能够抓住与教育教学有关的重要功能进行设计，例如在考试方面，网络考试系统能够帮助教师自动组卷、自动改卷、自动评判和显示结果。在教育测评系统方面有针对教师教学效果的测评系统，有针对教师培训和职业能力测评系统，有针对幼儿园多元智能发展的测评系统，有针对学生学习效果的教育测评网站系统，有能够辅助教学和教育测评的多媒体教学系统。但是目前的教学测评系统主要还是针对传统课堂教学和考试的评价方式进行设计的，主要用于在线教学、在线考试、在线改卷，不能满足STEM教育评价对学生核心素养、学科知识、关键能力等多方面的评价需求，不能满足教师、学生作为评价主体实施评价的需求，不能通过采集学生全学习过程的大数据来评价学生。

美国为了更好地开展STEM教育促进21世纪人才的培养，以技术和社会、设计和系统、信息和通信技术为内容，开展基于情境的评价、基于计算机的评价和基于群体水平的结果评价，主要考查学生的技术与工程素养。美国STEM评价仍然是通过对各个学科的学生学业成绩的评价来间接反映STEM教育成果，并没有以学生全学习过程数据作为评价依据。英国倡导采用笔试和面试相结合的方法对STEM实践活动进行评价，而芬兰、新加坡、新西兰等国家除了采用标准化考试外，还利用以课堂为本的活动、研究性学习等途径来评价学生的学习进阶情况。STEM教育评价应从课程教学角度和学生角度出发，重点关注学生创新意识、实践能力和STEM素养的提升，采用聚焦成果和学习过程的多元评价方法，采用过程性评价、作品评价、小组互评、个人自评等，通过评价引导学生跨学科思维，引导学生学习。在教育测评系统中，需要开放的、可持续发展的指标体系、测评方式和测评内容，而且要保证测评指标精准，保障测评过程透明，实现多元主体参与测评，使用信息化测评手段，保持测评过程常态化，从而保证测评效果真实、准确。目前的教育测评系统主要对教学效果和学生学习成绩进行测评，并不能针对学生的核心素养、学科知识和关键能力进行测评，难以适用于STEM教育。

发明内容

为克服当前依靠单一的考试测评手段评估学生的知识学习的局限性，本发明提供了一种基于大数据实施表现性评价的STEM教育测评系统及方法，以实现教师、学生多元主体评价学生；通过收集教师和学生线上线下教与学过程中的大数据，评价学生的学科知识、核心素养与关键能力；此外该测评系统和方法还能够实现信息技术与课程教学的深度融合，实现大数据技术在教育测评中的应用，实现将核心素养作为评估学生发展的标准，实现多维度全面评价学生。

本发明提供了一种基于大数据的STEM教育测评系统，该系统包括数据采集与存储模块，教学方案生成模块，课程实施模块，学生能力素养分析模块和能力素养可视化模块；其中，

数据采集与存储模块，用于采集与存储学生和教师的个人信息和行为日志，存储课程信息、教学模式和核心素养框架集；所述核心素养框架集包括世界多个组织和主要国家的核心素养框架，用于作为评价学生核心素养的标准；

教学方案生成模块，包括教学内容生成组件、教学活动生成组件、教学模式生成组件、教学目标生成组件；教学内容生成组件是指从课程信息中抽取符合课程大纲和标准的、与学生学习进度相符的教学内容；教学活动生成组件为教师提供多种教与学的活动，嵌入到教学方案中，并能够记录教师、学生参与教与学活动的行为数据以及师生交互数据；教学模式生成组件为教师提供适用于STEM教育的多种模式，教师可以从中选择适合课程、学生特征的教学模式；教学目标生成组件根据课程信息、学生信息，为教师提供适合课程大纲要求、适合教学内容和学生特征的教学目标；

课程实施模块，包括教学交互组件、知识传授组件和实践操作组件；教学交互组件，用于支持教学活动过程中的师生交互、生生交互、学生与教学内容交互；知识传授组件，用于帮助教师传递信息和知识，为教师提供传播信息和知识的路径；实践操作组件，允许学生线上实践操作和线下实践活动，并将实践生成的产品上传到系统中；其中，课程实施模块中教师教学活动、学生学习活动生成的数据被数据采集与存储模块记录并存储，为后续的教师活动和学生评价提供支撑；

学生能力素养分析模块，包含核心素养分析组件、学科知识分析组件、关键能力分析组件；学生能力素养分析模块内嵌学生能力模型，采集学生学习过程中的表现性行为数据、交互数据、学习结果数据等，从核心素养、学科知识和关键能力维度分析学生的能力素养发展；核心素养分析组件，利用存储的核心素养评价量表对数据采集与存储模块中的学生行为日志进行分析，分析结果与核心素养框架对应；学科知识分析组件，通过测验、测试、问答、作品评价等方式评价学生，了解学生的学科知识掌握程度；关键能力分析组件，从认知能力、合作能力、创新能力和职业能力四方面分析学生的关键能力培养情况；

能力素养可视化模块，包含核心素养可视化组件、关键能力可视化组件和学科知识可视化组件；核心素养可视化组件，展示学生的核心素养评价结果，教师和学生可以选择相应国家或组织的核心素养框架查看学生的核心素养发展状况；关键能力可视化组件，呈现学生的认知能力、合作能力、创新能力和职业能力评价结果；学科知识可视化组件展示学生对知识的掌握程度；其中，能力素养可视化模块中的信息存储到数据采集与存储模块，为后续的教学方案生成和课程实施提供依据。

上述基于大数据的STEM教育测评系统中，将核心素养、关键能力的每一个指标作为评价指标并进行编码，与测评项目一一对应测评项目包括：学生的表现性行为、学生活动数据、学生行为数据、学习结果以及问卷量表中的题目。如，学生的课堂表现行为中学生举手回答问题这个行为，如果出现的次数多，就说明学生上课积极，对应到核心素养的一个指标：“乐学善学”。学生在一次测验中的成绩，根据测验的知识点和成绩，就作为学科知识的评价数据来源。量表中的题目可以测试关键能力，将量表中的题目与关键能力的指标对应，收集到的就是学生的关键能力发展数据。当然，量表还可以收集核心素养的数据。

上述基于大数据的STEM教育测评系统中，在所述能力素养可视化模块中，可视化的表达方式包括：使用雷达图、柱状图、条形图、折线图和/或知识地图。

本发明提供了一种基于大数据的STEM教育测评方法，该方法包含以下步骤：

步骤(1)数据采集与存储模块进行数据采集与存储的步骤；包括：采集与存储学生和教师的个人信息和行为日志；存储课程信息、教学模式，用于为教师设计、生成教学方案提供支撑；存储核心素养框架集，所述核心素养框架集包括世界多个组织和主要国家的核心素养框架，用于作为评价学生核心素养的标准；

步骤(2)教学方案生成模块进行教学方案生成的步骤；包括：采用教学内容生成组件从课程信息中抽取符合课程大纲和标准的、与学生学习进度相符的教学内容；采用教学活动生成组件为教师提供多种教与学的活动，嵌入到教学方案中，并能够记录教师、学生参与教与学活动的行为数据以及师生交互数据；采用教学模式生成组件为教师提供适用于STEM教育的多种模式，教师可以从中选择适合课程、学生特征的教学模式；采用教学目标生成组件根据课程信息、学生信息，为教师提供适合课程大纲要求、适合教学内容和学生特征的教学目标；

步骤(3)课程实施模块进行课程实施的步骤；包括：采用教学交互组件支持教学活动过程中的师生交互、生生交互、学生与教学内容交互；采用知识传授组件帮助教师传递信息和知识，为教师提供传播信息和知识的路径；采用实践操作组件允许学生线上实践操作和线下实践活动，并将实践生成的产品上传到系统中；其中，课程实施模块中教师教学活动、学生学习活动生成的数据被数据采集与存储模块记录并存储，为后续的教师活动和学生评价提供支撑；

步骤(4)学生能力素养分析模块进行学生能力素养分析的步骤；学生能力素养分析模块内嵌学生能力模型，采集学生学习过程中的表现性行为数据、交互数据、学习结果数据等，从核心素养、学科知识和关键能力维度分析学生的能力素养发展；包括：采用核心素养分析组件中存储的核心素养评价量表对数据采集与存储模块中的学生行为日志进行分析，分析结果与核心素养库中的核心素养框架对应；采用学科知识分析组件，通过测验、测试、问答、作品评价等方式评价学生，了解学生的学科知识掌握程度；采用关键能力分析组件从认知能力、合作能力、创新能力和职业能力四方面分析学生的关键能力培养情况；

步骤(5)能力素养可视化模块进行能力素养可视化的步骤；包括：采用核心素养可视化组件展示学生的核心素养评价结果，教师和学生可以选择相应国家或组织的核心素养框架查看学生的核心素养发展状况；采用关键能力可视化组件呈现学生的认知能力、合作能力、创新能力和职业能力评价结果；采用学科知识可视化组件展示学生对知识的掌握程度；其中，能力素养可视化模块中的信息存储到数据采集与存储模块，为后续的教学方案生成和课程实施提供依据。

上述基于大数据的STEM教育测评方法中，将核心素养、关键能力的每一个指标作为评价指标并进行编码，与测评项目一一对应测评项目包括：学生的表现性行为、学生活动数据、学生行为数据、学习结果以及问卷量表中的题目。核心素养框架包含多个维度，每一个维度又包含多项指标，将每一项指标与学生的表现性行为、学生活动数据、学生行为数据、学习结果以及问卷量表中的题目对应起来，将学生的行为数据和学习结果数据转化成核心素养的指标。同理，关键能力的认知能力、合作能力、创新能力和职业能力四个指标也与学生的表现性行为、学生活动数据、学生行为数据、学习结果以及问卷量表中的题目对应起来，将学生的行为数据和学习结果数据转化成关键能力的指标。

本发明的原理在于：

本发明将表现性评价内置于教育测评系统中，借助于大数据技术采集学生全学习过程的数据，包括学生基本信息、师生交互信息、生生交互信息、学生课堂表现、学生作业情况、学生作品评价信息、学生问卷调查信息等数据，将文本数据、图形数据、学生空间信息数据，以及数据关系等存储于数据库，使用大数据技术对学生学习情况进行分析，并将学生的表现性行为数据与学生的学科知识能力和核心素养一一对应，对每一个表现性行为数据进行分析，都能与学科知识、核心素养或关键能力相对应，从而全面、准确客观地测评和展示学生学习和发展情况。本发明的系统及方法主要基于数据采集与存储模块，教学方案生成模块，教学课程实施模块，学生能力素养分析模块，能力素养可视化模块：数据采集与存储模块包括学生信息、教师信息、课程信息、行为日志、教学模式和核心素养框架集；根据数据采集与存储模块，设计教学内容、选择合适的教学模式和教学活动，设定教学目标，完成教学方案设计；依据教学方案，开展教学活动，并实施评价。选择评价学生核心素养、学科知识和关键能力的量表，通过测评结果可视化展示学生学习情况、核心素养发展和关键能力培养情况。

本发明具有以下有益效果：

(1)本发明系统及方法采用大数据技术和学习分析技术。它对学生全学习过程中产生的数据进行收集，以核心素养、学科知识和关键能力作为评价标准和内容，使用学习分析技术可视化学生能力画像，全面、客观、精准评估学生。

(2)本发明系统及方法采用表现性评价实现全面、客观、多元化地评价学生。通过采集学生全学习过程数据，从核心素养、学科知识和关键能力等方面对学生做出科学、精准的评估，帮助教师精准了解学生，帮助学生清晰认识自己。

(3)本发明系统及方法统一了教学内容、教学活动与教学评价。内置的教学方案生成模块帮助教师设计教案、教学活动和教学模式，在教学活动中实施多元化的教学评价，根据评价结果向学习和提供及时反馈。

(4)本发明系统及方法结合了大数据技术、数据库技术、本体技术等开发适用于PC端、移动终端设备的STEM教育测评系统。

附图说明

图1为本发明实施例的一种基于大数据的STEM教育测评方法的流程图；

图2为本发明实施例的教师基本信息页面；

图3为本发明实施例的学生表现性评价数据采集流程图；

图4为本发明实施例的教学方案生成界面；

图5为本发明实施例的学生核心素养分析的流程图；

图6为本发明实施例的学生能力素养可视化图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施方式详细介绍本发明。

本发明提供的基于大数据的STEM教育测评系统及方法，系统包括数据采集与存储模块、教学方案生成模块、课程实施模块、学生能力素养分析模块、学生素养可视化模块。各模块的功能及数据处理流程如图1所示：

基于大数据的STEM教育测评的方法，包括教师端和学生端，在教师端包括数据采集与存储模块、教学方案生成模块、课程实施模块、学生能力素养分析模块、能力素养可视化模块，教师可以实施备课、授课、教学测评等活动。在学生端包括数据采集与存储模块、课程实施模块、学生能力素养分析模块、能力素养可视化模块，学生可以参与课堂教学活动、教学测评等活动。在课程实施模块教师端能够激活学生端，控制学生端的界面显示，在学生端可以举手提问，在教师端和学生端，教师和学生都可以查看教学测评结果。

(1)数据采集与存储模块：包括学生信息、教师信息、课程信息、行为日志、教学模式和核心素养框架集库。信息存储模块主要为教学方案生成模块提供语义信息。如图2所示为教师信息属性，其中包括教师姓名、职称、学历、教龄、研究方向、研究成果、所教学科、擅长知识单元、学生评价、荣誉证书等。表现性评价的数据来源主要有学生参与学习活动的数据、教学交互数据和学习行为数据，还有通过测评量表和问卷调查收集的数据，以及教师对学生课堂表现的评价数据。则数据采集与存储模块主要收集的数据如图3所示。其中，教学交互数据主要有师生交互数据、生生交互数据和学生与学习内容交互数据；学习活动数据主要包括学生测试测验结果、学生回答问题、交流讨论、制作作品和展示、协作学习等数据；学生行为数据包含学生签到、观看微课、浏览资源、学生提问、评价学伴、上传作业等数据。学生课堂行为表现评价数据包括积极提问、遵守纪律、勇于探索、条理清晰、帮助他人、积极讨论、乐于分享、创意新颖、乐于改进等积极行为和嬉闹玩耍、拒绝合作、上课走神、打扰他人、不守章程、发生冲突、说话聊天、乱丢零件、一意孤行等消极行为；测评量表和问卷调查收集有关学生作品、协作学习、作品演示、个人或小组汇报等数据。

核心素养框架集中主要存储中国学生发展核心素养、美国21世纪核心素养、联合国教科文组织核心素养和欧盟终身学习核心素养等核心素养框架，将核心素养进行细化、编码，针对核心素养设计评价量表，即评价量表的每一道题目与每一个核心素养框架的指标相对应。评价量表的每一道题目分别与各种核心素养的指标相对应。使用的评价量表包含n个指标(可以是多个维度)。根据学生实际表现情况进行计分，学生在n个指标上的得分结果记为S，则：

s_ij表示编号为i的学生在编号为j的指标上的得分。则第i行就表示编号为i的学生在所有指标上的得分。但是要计算每一位学生的总分，还需要把每一个考核指标的得分相加。在实际运行时，我们考虑指标的权重，因此为每一个考核指标设置一个权重W，则形成一个与考核指标对应的权重矩阵W，记为：

学生实际得分就成为该学生在指标上的得分乘以指标的权重，则编号为1到m的学生在某一个学习周期内，其实际得分C可表示为列矩阵：

最后，每一位学生在核心素养上的得分就为：

上式表明学生所获积分的多少由学生在每个指标的得分与该指标所对应的权重两个因素决定。

(2)教学方案生成模块：包括教学内容生成组件、教学活动生成组件、教学模式生成组件和教学目标生成组件，如图4所示。对数据采集与存储模块中的每一项进行分析，帮助教师了解学生、课程内容、课程标准、教学目标，从而有效选择教学模式、教学活动、教学内容。

教学内容生成组件主要从数据采集与存储模块提取学生信息、教师信息和课程信息等生成符合课程大纲和标准、教材、教学进度以及学生特征的教学内容。教学活动生成组件主要根据学生信息、课程信息、教学模式等数据供教师选择合适的教学活动与学习活动。教学模式生成组件主要为教师提供适用于STEM教育的多种教学模式，如，基于案例的教学模式、情境化教学模式、基于问题的教学模式、基于项目的教学模式、5E学习循环模式、认知学徒制、合作学习教学模式、诱导模式、小组调查模式、基于探究的教学模式、自我导向的教学模式等。教师可以从中选择适合课程、学生特征的教学模式。教学目标生成组件通过分析课程信息、学生信息，为教师提供适合课程大纲要求、适合教学内容和学生特征的教学要求和教学目标。记录教师的选择、输入等操作行为保存至教师行为日志，作为下次向教师推荐内容的依据。

例如，分析2017年小学科学课程标准中的科学知识目标“了解物质的基本性质和基本运动形式，认识物体的运动、力的作用、能量、能量的不同形式及其相互转换”，以此界定小学STEM的课程标准。再分析2017年小学科学课程中某一节课的教学目标“知道不同能量之间的转换”，以此设计STEM课程中的教学目标。根据学情分析结果，选择教学模式，每一种教学模式都有具体的教学设计流程，教师选择某一种模式后就会自动显示该模式的具体流程，教师按照流程设计教案。最后生成教学方案产品，主要包括教学内容、教学目标、教学活动、教学资源、教学评价等。

(3)课程实施模块包括教学交互组件、知识传授组件和实践操作组件。教学交互组件主要支持教学活动过程中的师生交互、生生交互、学生与教学内容交互，记录并存储各种交互行为数据，例如，交互对象、交互内容、交互时间、交互频次等信息。知识传授组件主要帮助教师传授知识，教师通过为学生提供微视频、PPT教学课件、文档、教学活动等学习资源和学习活动，将知识传授给学生。同时，分别记录教师和学生的行为数据，保存至行为日志组件中。教师行为数据包括教师课前准备行为数据、上课过程行为数据、课后辅导行为数据等教学实施全过程数据。学生行为数据主要包括学生签到数据、课前预习数据、课堂回答问题、参与学习活动、浏览教学视频、测验、上传作品以及课后学习行为数据。实践操作组件允许学生开展线上线下的实践活动，并将实践结果上传到系统中，同时记录存储学生线上操作数据和作品数据等。课程实施模块中教师教学活动、学生学习活动生成的数据被数据采集与存储模块记录保存，为后续的教学与测评提供支撑。

(4)学生能力素养分析模块，包含核心素养分析组件、学科知识分析组件、关键能力分析组件，如图5所示；学生能力素养分析模块内嵌学生能力模型，采集学生学习过程中的表现性行为数据、交互数据、学习结果数据等，从核心素养、学科知识和关键能力维度分析学生的能力素养发展；核心素养分析组件，利用存储的核心素养评价量表对数据采集与存储模块中的学生行为日志进行分析，分析结果与核心素养库中的核心素养框架对应；学科知识分析组件，通过测验、测试、问答、作品评价等方式评价学生，了解学生的学科知识掌握程度；关键能力分析组件，从认知能力、合作能力、创新能力和职业能力四方面分析学生的关键能力培养情况。每一套量表或问卷的题目都与相应的关键能力一一对应，这样量表或问卷的得分作为学生关键能力得分的来源。同时，将学生课堂表现行为，例如积极提问、遵守纪律、勇于探索、条理清晰、帮助他人、积极讨论、乐于分享、创意新颖、乐于改进等九项积极行为，嬉闹玩耍、拒绝合作、上课走神、打扰他人、不守章程、发生冲突、说话聊天、乱丢零件、一意孤行等九项消极行为，与关键能力和核心素养的具体指标相对应，并将学生在每一项行为上的得分作为评价学生核心素养和关键能力的数据来源。

核心素养评价量表的题目分别对应四大核心素养框架的项目，根据测评量表的结果来刻画学生的素养发展情况。例如，某一套评价量表包含24道题目，记为T₁，T₂，……，T₂₄，分别对应人文底蕴、科学精神、学会学习、健康生活、责任担当、实践创新六大主题，每一个主题共有4道题目来衡量，根据题目与考察内容的关系设计相应的权重，记为w₁，w₂，……，w₂₄。则，在人文底蕴这一项的得分可记为Score(CN₁)＝T₁*w₁+T₂*w₂+T₃*w₃+T₄*w₄。同理，计算出中国学生发展核心素养六个主题的得分Score(CN₁)、Score(CN₂)、Score(CN₃)Score(CN₄)、Score(CN₅)、Score(CN₆)，根据分值可绘制出该学生核心素养的可视化图形。

在关键能力分值计算方面，通过记录学生课堂表现行为和使用量表来收集学生在关键能力上的信息。在表现行为上，学生表现出积极行为则加上相应的分数，学生表现出消极行为则减掉相应的分数。使用A_l表示学生的关键能力所得分数，记A_l＝{A₁认知能力，A₂合作能力，A₃创新能力，A₄职业能力}。

对于课堂表现行为来说，记NA_i为与关键能力A_l相关的积极行为数，MA_i为与关键能力A_l相关的消极行为数。SA_i为规定的与关键能力A_l相关的，且使学生获得满分的最大行为数(可以预设，例如，设定学生在A₁认知能力上所表现出来的能够使该学生获得满分的最大表现行为数为10)。记Y为学生的表现性行为得分，表示为：

将学生的课堂表现行为得分转化为关键能力的分数KA_l，表示为：

对于量表来说，设X_lj为量表中与四项关键能力对应的每一道题目的满分，表示为：

上式表示测量A₁认知能力的题目共有N个，测量A₂合作能力的题目有M个，测量A₃创新能力的题目有Q个，测量A₄职业能力的题目有R个。学生在每一道题目上的实际得分记为C_lj，表示为：

则学生在每一项关键能力上的得分记做为：

其中，l＝1,2,3,4。

最后，学生在关键能力上的得分表示为：

A_l＝αKA_l+βGA_l

其中，α，β为课堂行为表现和关键能力的权重。

学科知识测评主要通过测验、测试、问答、作品评价等方式对学生进行评价，以了解学生的学科知识掌握程度。在计算学生学科知识掌握程度方面，记T_i＝{T₁，T₂，…，T_N}(i＝1,2，…，N)为第i个题目的分值，所有N道题目都是考察知识点K。记C_i＝{C₁，C₂，…，C_N}(i＝1,2，…，N)为学生在每一道题目上的实际得分。记W_i为学生作答结果对应的权重系数，KY为学生在知识点K上的得分，学生对知识点K的掌握程度。记为：

KY值在[0,0.5)记为待提升，KY值在[0.5,0.7)记为合格，KY值在[0.7,0.9)记为良好，KY值在[0.9,1]记为优秀。

在学生能力素养分析模块中，可以实施教师评价、学生自评和学生互评，采用多元评价主体、多元评价方法对学生进行客观、综合、全面的评价。

(5)能力素养可视化模块中使用多种可视化手段展示学生在学科知识、核心素养、关键能力方面的表现，如图6所示。通过读取教育测评结果，提取在教学实施活动中学生对知识的应用信息、课堂交互行为、课堂测验结果等分析学生在知识内容上的掌握程度。在核心素养方面，教师和学生可以选择一个核心素养框架，并以多种形式可视化呈现学生的核心素养。在学科知识方面使用知识地图、柱状图等方式展示学生对知识的掌握程度。在关键能力上使用条形图、折线图或者雷达图呈现学生的认知能力、合作能力、创新能力和职业能力。在每一种可视化展示图基础上都会给学生提供相应的文字解释，为学生的学习提供建议。并将测评结果发送到数据采集与存储模块，作为后续的教学与测评依据。例如使用雷达图展示学生的中国核心素养发展情况。使用知识图谱展示学科知识的掌握情况，不同的颜色分别对应学生在某个知识点上的掌握等级，分为四个等级，分别是待提升、合格、良好、优秀。使用条形图展示学生的关键能力。

本发明未详细阐述的部分属于本领域公知技术。

Claims

1.一种基于大数据的STEM教育测评系统，其特征在于，该系统包括数据采集与存储模块，教学方案生成模块，课程实施模块，学生能力素养分析模块和能力素养可视化模块；其中，

2.根据权利要求1所述的基于大数据的STEM教育测评系统，其特征在于，将核心素养、关键能力的每一个指标作为评价指标并进行编码，与测评项目一一对应；测评项目包括：学生的表现性行为、学生活动数据、学生行为数据、学习结果以及问卷量表中的题目。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的STEM教育测评系统，其特征在于，在所述能力素养可视化模块中，可视化的表达方式包括：使用雷达图、柱状图、条形图、折线图和/或知识地图。

4.一种基于大数据的STEM教育测评方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

步骤(4)学生能力素养分析模块进行学生能力素养分析的步骤；学生能力素养分析模块内嵌学生能力模型，采集学生学习过程中的表现性行为数据、交互数据、学习结果数据等，从核心素养、学科知识和关键能力维度分析学生的能力素养发展；包括：采用核心素养分析组件中存储的核心素养评价量表对数据采集与存储模块中的学生行为日志进行分析，分析结果与核心素养框架对应；采用学科知识分析组件，通过测验、测试、问答、作品评价等方式评价学生，了解学生的学科知识掌握程度；采用关键能力分析组件从认知能力、合作能力、创新能力和职业能力四方面分析学生的关键能力培养情况；

5.根据权利要求4所述的基于大数据的STEM教育测评方法，其特征在于，将核心素养、关键能力的每一个指标作为评价指标并进行编码，与测评项目一一对应；测评项目包括：学生的表现性行为、学生活动数据、学生行为数据、学习结果以及问卷量表中的题目。

6.根据权利要求4所述的基于大数据的STEM教育测评方法，其特征在于，在所述步骤(5)中，可视化的表达方式包括：使用雷达图、柱状图、条形图、折线图和/或知识地图。