ShinyTAM数据分析平台 助教师善用评估促进教学｜教研并进

评估是学习不可或缺的重要环节。透过评估数据，教师可以了解个别学生的学习需求和差异，提供个性化的学习支援和及时回馈，帮助学生调整学习方式，改进学习效果。教师还可以根据整个班级的数据，调整和改进教学方法，提升整体教学质量及学生的学业表现。

虽然教师和其他教育工作者已经认识到评估的重要性，并进行多种形式的评估（包括课堂观察、课堂练习、家课、测验和考试），收集了大量的评估数据。但他们要肩负繁重的教学和行政工作，缺乏时间分析这些评估数据。因此，笔者的研究团队利用用于统计计算的R语言的Shiny框架，开发了名为「ShinyTAM」的互动式线上数据分析工具。教师上传评估数据之后，可以很快得到分析结果，从而了解学生的学习表现，以及评估试卷质素。

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「形成性评估」助订学习目标

ShinyTAM简单易用，教师用户可以在平台下载数据范本和数据输入手册，将数据导入系统，数据通过验证之后，就会开始分析。

「形成性评估」是指在教学过程中评估学生的学习情况，为学生学习提供回馈，同时教师亦可以利用这些回馈调整教学策略。ShinyTAM透过罗氏模型（Rasch Model）分析评估数据，计算学生能力并报告每位学生的最近发展区，即学生的现有能力与潜在发展水平之间的差距。这样，教师就可以协助学生在其最近发展区内进行针对性的学习，令他们较容易达到目标，发挥潜能。当学生看到自己的付出有回报，就可提升自信心和学习动机，更积极面对学习挑战。

ShinyTAM还会计算学生能力内非预期的错误作答。对于这些意外失误，教师可鼓励学生探究原因，识别和解决问题，提升学生解决问题的能力。由于这些试题是学生能力范围内可解答的，学生可以相对轻松地识别错误原因并找出正解，从而深化对知识的理解和记忆，增强自信心和学习动力。

除此之外，ShinyTAM亦会计算意外惊喜，即学生能力外非预期的成功作答。教师可以从中鼓励学生总结并分享成功经验，不仅帮助学生在未来的学习中应用成功策略，又可提升他们的自信心。另外，教师可以让学生家长知道子女的成功，让家长一同肯定学生的成就，及时且具体的表扬会激励他们继续努力。对于能力较高的学生，教师更可以用成功的体验，鼓励他们设定和挑战更高的学习目标。

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分析试卷试题质素

为了有效评估，教师需要检讨评估内容、题目深浅度、学生整体答对率、题型及评卷准则等，这对工作繁重的教师而言非常艰巨。而ShinyTAM除了透过分析跟进学生的学习成果，还可以计算试题的难度，并透过怀特图（Wright Map）呈现学生能力与试题难度的对比，帮助教师判断试题难度是否适合学生能力。

教师可透过分析检视试题设计的合理性，考虑在未来适当调整试题难度，让学生在其能力范围内接受挑战。比如，若试题过于简单，教师可提供更具挑战性的学习机会并提高试题难度；若试题难度分布不均，教师则可考虑增加中等难度的题目。

同时，ShinyTAM提供试题报告，帮助教师理解试题的拟合度。若拟合度不佳，表示试题可能无法有效区分学生能力。教师可检查试题内容是否符合预期，并在未来的测试中修改或删除该试题。若学生因为不熟悉某些特定试题类型而未能正常作答，教师则可以考虑通过讲解，帮助学生熟悉这类试题。

为了帮助教师更好地理解不同班级的学生在每一条试题上的表现，ShinyTAM还提供传统的试题报告，比如百分比得分，以及每个选项或分数类别的学生能力平均值。ShinyTAM还会提供各班级在每条试题上的平均得分。

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评估工作是教育的重要一环。有效的线上数据分析工具能够为教师提供具体分析，了解个别学生及班级的学习表现，减轻教师的繁琐工作之馀，更为评估的有效性提供有力且客观的参考。根据目前的回馈，教师用户普遍对这款工具有非常正面的评价，并表示会推荐予其他教育同工。研究团队建议中小学教师多利用ShinyTAM分析评估数据，深入了解学生的学习表现，并对试卷和试题进行全面的质素评估，使教育评估工作变得更有效。如果读者想体验ShinyTAM数据分析工具，可浏览https://shinytam.eduhk.hk/zht/

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文：香港教育大学课程与教学学系助理教授朱金鑫、研究助理霍尧俊