“告别“千人一卷” 大数据让你学得明白”

上大学毫不费力，网友开玩笑说，弄清楚了现在一些大学课程的实际情况。 事实上，在马上就有数百人的大教室里，每个学生都感受到老师的关心，产生获得感并不容易。

技术试图突破以前流传下来的教育困境。 毕功改变了一个角色的期末考试分数评价，通过大数据和智能技术对学生的学习全过程进行个性化评价，是南开大学人工智能学院副教授史广顺找到的方法，核心是在学生内产生自发学习的动力。

目前，在史广顺教授计算机专业核心必修课《OS原理》学习的学生，最终拿到的不是简单的分数，而是个性化的大数据学习报告。 正如体检报告一样，不仅有很多项目的评价，也有分析学生综合能力的优劣，学生可以在此基础上进行反思和不断学习，简单来说，可以让学生理解。

在有100多名学生参加的大课中，让所有学生都能理解并填饱肚子一直是困扰教师的课题。 教育失效，往往是成绩不能体现学生真正的学习状况。 史广顺说，以前经常玩耍、考试前抱佛脚冲锋的学生，偶然复习了一下考题，最终分数很高。 其他学生拿着低分找老师问，不知道为什么一个学期的成绩这么差，老师也答不上来。

他在计算机系三年级必修课《操作系统原理》中开始改革实践，运用智能题库、移动学习应用、大数据观察方法，准确评估学生第一堂课到期末的各维度，最终将各学生的图像进行大数据和能力图 这也解决了专业必修课如何实现个性化学习的问题。 该课程获得天津市第七届高校教师教学基本功能竞赛理工科一等奖第一名，教育部微软精品课称号，被选为大学魅力课，史广顺也获得南开大学良师益友称号。

过程评价的维度大致分为五个部分。 首先，在每天的考勤中，体现所有学生参加课程的勤奋和集中注意力。 用小程序记录所有学生的出勤次数，对应总考核成绩中的一定比例，编制全班出勤排行榜，占总考核成绩的5%。 然后，记录课程自主提问、自主完成小思考等细节并加分，分数合计不超过平时工作的总分。

第二个维度是课后作业，采用自主开发的智能题库，各章有自主开发的移动学习软件，帮助学生完成课后刷题任务，帮助学生掌握知识点解题。 出题任务有时间限制和次数限制，不会给学生增加负担，能够比较有效地消除过期无效的练习。 设定应对各问题的能力点，在学生打印问题的过程中，系统自动记录答题速度，自动评价答题正确率，自动记录错误问题。 智能系统统计各主题的全班正确率，评价知识点的讲解情况； 然后，统计各学生的解答速度和解答正确率，提出个性化的指导意见。 日常问题占总评价成绩的10%。

第三个维度是小组实践项目。 每个月做一次大的工作，要求提供代码、文档、测试样本和展示ppt，以小组答辩的形式每月进行评估，永不过期。 记录每个学生在团队合作中具体完成的文案，帮助学生树立专业岗位细分的观念，增强团队合作意识。 考核采用当面答辩的形式，充分展示学生的优势，老师能给予个性化的评价。 这部分占总评价成绩的45%。

期末考试与千人彻底告别，其中30分是基础共性问题，70分是学生个性选择的主题。 首先，学生可以自己选择主题做。 例如，6个问题中可以选择4个。 可以做很多问题。 这样，学生才能更积极地选择自己擅长的主题。 其次，学生还可以根据自己的答题情况，为自主选题设定分数班次，以最大限度地提高成绩。 史广顺说，多年的实践表明，学生认为这种考试方法能够体现每个人的特长和个性，改变了他们疲于奔命、难以发挥自身能力的状况。

无私智能的老师，逐渐改变了学生的学习习性。 例如，作业必须按时交，过期也必须等，临时突击已经没用了； 即使有人想抄作业，或者直接从网上下载来应对，也逃不过智能老师的眼睛。

智能系统最终生成每个学生的学习报告。 有趣的是，虽然报告中没有显示简单的分数，但是会标记每个学生在全班的排名，从而便于学生的宏观定位。 史广顺观察到，这样的方式比分数更能激发学生自主学习的动力。 以前，一点的学生总是觉得60分就行，或者万岁满分。 你以为自己努力也没用。 因为，别人比你优秀。 因为大家都向前跑。

老师在讲台上讲自己，学生在下面学自己。 这是许多大学课程中存在的问题。 史广顺说，讲和学不容易量化，老师的风格和学生的喜好不一定一致。 那么，能否实现与老师无关，学生在学习中会得到什么。 这是技术在教育中的意义。

这样的智能评价系统也适用于师资稍弱的学校，慕业没有效果。 因为没有人盯着学生认真听课。 有了这个过程评价体系，可以对学生进行细致的过程评价，使学生养成良好的学习习性，更高效地完成学习任务。

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