大数据背景下幼儿园信息化教学评价体系的构建研究

引言

信息技术与幼儿园教育的深度融合，显著改变了传统的教与学模式。智能终端、互动平台及数字化资源的广泛应用，为幼儿创设了更为丰富多元的学习情境。然而，与之相适应的教学评价体系尚未完善。现有评价方法多依赖教师的主观观察和终结性评定，难以系统、客观地捕捉幼儿在信息化学习过程中的复杂表现和持续性发展。大数据技术所具备的海量数据处理、模式识别与深度分析能力，为革新评价范式提供了技术支撑。

一、幼儿园信息化教学评价的现实挑战

信息化工具的普及使得幼儿园教学活动展现出前所未有的互动性与生成性特征。幼儿的学习行为日益复杂，涵盖设备操作探索、数字资源交互、在线协作、创造性问题解决等多个维度。相比之下，现行评价体系面临以下几个问题：

第一，评价维度单一化。过度聚焦知识习得或显性技能成果，而忽视学习态度、思维过程、协作沟通能力、创造力等核心素养。

第二，数据采集碎片化与主观化。主要依赖人工观察记录，数据来源有限、覆盖面窄、连续性差，且极易受教师主观经验、即时情境影响，难以构成客观、连续、全面的发展画像。

第三，分析效能低下。信息处理停留在手工、经验层面，缺乏对海量、多源、异构数据的整合与分析能力。难以从碎片化数据中发现规律、识别趋势、预测需求，导致反馈滞后，无法为精准干预提供及时依据。

第四，结果应用脱节化。评价结果往往止步于描述或评级（如等级评定），与后续教学改进关联度低，未能有效转化为具体的资源调整、活动优化或个性化指导策略，评价的诊断、改进功能严重弱化。

这些系统性不足，严重制约了评价在促进幼儿个性化发展和推动教学持续优化中的核心支撑作用。

二、基于大数据的评价体系构建框架

为解决上述挑战，本研究提出一个由数据层、分析层和应用层构成的评价体系框架：

（一）数据层建设，实现全过程学习数据采集

数据层作为评价体系的底层支撑，其核心任务是系统化地采集幼儿在信息化学习环境中产生的各类过程性数据。在实际操作中，需要部署智能终端设备和数据采集系统，实时记录幼儿与数字化学习资源的每一次交互行为。具体采集内容包括：幼儿操作平板电脑等智能设备时的详细行为日志，如点击位置、操作顺序、界面停留时间等微观行为数据；幼儿在教育 APP 或在线平台上创作完成的数字作品及其修订过程；幼儿在完成特定学习任务时的解题路径和错误修正记录；以及教师通过移动终端记录的观察笔记、拍摄的活动照片和短视频等辅助性资料。这些数据按照统一标准进行结构化存储，形成包含时间戳、行为类型、内容特征等元数据的标准化数据集。

（二）分析层处理，开展多维度数据智能解析

分析层的主要功能是运用现代数据分析技术对采集的原始数据进行深度处理和特征提取。在技术实现上，需要建立包含数据清洗、特征工程、模型训练等环节的分析流水线。先对原始数据进行预处理，包括缺失值填补、异常值处理、数据标准化等步骤；然后根据幼儿发展评估的具体需求，设计相应的特征提取方案，如计算操作序列的复杂度、分析语言表达的丰富度、评估问题解决的策略有效性等；接着运用机器学习算法建立预测模型，识别幼儿的学习风格类型、兴趣偏好特征和发展水平等关键指标。特别需要开发适用于幼儿行为分析的专用算法，如基于时序数据的操作模式识别算法、面向幼儿语言特征的文本分析模型等。分析过程既要关注个体特征，也要进行群体比较分析，识别班级整体的发展特点和常见困难。所有分析结果都需要经过教育专家的校验和解释，确保其既符合数据规律，又具有教育意义。

（三）应用层实施，推动数据驱动的教学改进

应用层是将数据分析结果转化为实际教育行动的关键环节。这一层面的工作重点在于设计人性化的结果呈现方式和实用的教学支持工具。系统需要为不同用户角色提供差异化的功能模块：为教师开发幼儿个体发展报告自动生成功能，通过可视化图表直观展示幼儿在各领域的发展轨迹，突出优势领域和待加强的方面；基于分析结果智能推荐针对性的教学策略，如为注意力分散的幼儿建议分段式学习方案，为社交能力弱的幼儿设计合作游戏活动；为园所管理者提供班级和年级层面的数据分析看板，支持课程设置优化和资源配置决策。在实施过程中，要特别注意保持系统的易用性，避免给教师增加额外的工作负担，同时提供必要的培训和技术支持，帮助教师理解数据含义并有效应用于教学实践。

三、体系有效实施的关键保障

为确保大数据驱动的幼儿园信息化教学评价体系有效落地，必须建立全方位的保障机制。在数据安全与伦理规范方面，需要严格遵循《个人信息保护法》等法律法规，对幼儿敏感信息实施端到端加密技术，建立分级访问控制机制，确保从数据采集、传输到存储的全生命周期安全可控。同时要制定包含封存证据、评估影响、上报监管部门的标准处置流程，在发生数据泄露时 72 小时内向网信部门报告。教师数据素养提升是体系运行的关键支撑，应按照教师数字素养标准体系开展分层培训，重点培养教师解读数据报告、识别学习模式、制定个性化干预方案的能力。

教育部将通过国培计划开设人工智能与数字素养专题培训，帮助教师掌握数据驱动教学的核心技能。体系持续迭代需要建立动态优化机制，每学期对数据采集范围、分析模型进行效能评估，及时更新算法以适配教育场景的新需求。评价结果要转化为具体的教学改进措施，如调整活动设计、优化资源配给等，真正实现评价- 反馈- 干预- 再评价的良性循环。

结论

大数据赋能的幼儿园信息化教学评价体系，其核心价值在于实现评价视角从结果向过程的转变，评价依据从经验判断向数据支撑的深化。通过系统化采集学习过程数据，依托智能分析揭示发展规律，该体系能够为教师提供更具针对性、时效性的教学决策支持。

参考文献：

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[2] 李潇潇 . 幼儿园信息化建设支持幼儿个性化学习的个案研究 [D]. 上海师范大学 ,2022.

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