数字赋能下小学信息科技过程性评价模式构建

引言

构建数字赋能下小学信息科技过程性评价模式意义深远。于学生而言，能全面、及时反馈学习动态，助力其精准定位问题、调整学习策略，提升信息科技素养。对教师，借助数字工具获取丰富过程数据，可深入了解学情，实现个性化教学指导。从教育发展看，该模式顺应数字教育趋势，推动小学信息科技教学评价改革，为培养适应数字时代的创新人才奠定基础。

一、数字赋能下小学信息科技过程性评价存在的问题

（一）评价标准单一，缺乏个性化考量

当前，部分评价往往以统一的知识掌握程度或技能操作结果作为主要衡量依据，忽视了学生个体间的差异。每个学生在信息科技学习上有着不同的兴趣、基础和学习能力，单一标准无法精准反映每个学生的真实学习情况与进步，难以给予个性化反馈与指导，不利于激发学生学习潜能与促进其个性化发展。

（二）评价数据采集不全面，实时性不足

在数字赋能小学信息科技过程性评价中，评价数据采集不全面且实时性不足的问题待解决。一方面，数据采集多侧重于课堂表现与作业完成情况，对学生在课外自主探索、项目实践中的表现关注不够，难以全面呈现学习全貌。另一方面，数据更新存在滞后性，不能及时捕捉学生瞬间的思维变化与学习进展，导致教师无法依据最新数据动态调整教学策略，影响评价对教学的有效引导。

（三）教师数字素养不足，评价工具运用不熟练

在数字赋能小学信息科技过程性评价里，教师数字素养不足、评价工具运用不熟练的问题较为明显。部分教师虽身处数字时代，但对新兴数字技术掌握有限，面对多样化的评价工具，如智能测评系统、学习分析软件等，难以熟练操作。这导致在评价过程中，无法充分发挥这些工具的优势，不能精准收集与分析学生数据，进而影响评价结果的准确性和科学性，不利于借助数字手段推动信息科技教学质量的提升。

二、数字赋能下小学信息科技过程性评价的优化策略

（一）构建多元评价体系，突出个性化发展

在数字赋能小学信息科技过程性评价中，构建多元评价体系并突出个性化发展至关重要。应打破传统单一评价模式，综合考量学生知识技能、创新思维、实践能力、学习态度等多方面表现。借助数字技术，如学习分析系统，全面收集学生在课堂互动、线上学习、项目实践等场景中的数据，为每个学生绘制精准的学习画像，以此为依据制定个性化评价标准，关注其独特优势与成长轨迹，激发学习潜能。例如，在“设计校园智能导航小程序”项目教学中，教师运用多元评价体系助力学生个性化发展。项目开展前，通过数字问卷了解学生对编程、设计等知识的掌握程度和兴趣点。过程中，利用学习平台记录学生小组讨论的参与度、提出创意的数量与质量；借助代码编辑工具的记录功能，分析学生编程思路与技巧运用情况。对于编程基础弱但创意丰富的学生，评价侧重其创新思维与问题提出能力，鼓励其在设计上大胆发挥；对编程能力强但缺乏合作意识的学生，着重评价其团队协作表现，引导其积极沟通。

（二）利用智能技术实现动态数据采集与分析

在数字赋能小学信息科技过程性评价里，利用智能技术实现动态数据采集与分析是关键优化策略。智能技术具备高效、精准、实时等优势，能打破传统数据采集的局限。借助智能传感器、学习管理系统、在线测试平台等工具，可全方位、全过程收集学生在课堂学习、实践操作、线上互动等多场景下的数据，涵盖学习行为、知识掌握、技能运用等多维度信息。再运用大数据分析和人工智能算法，对这些海量数据进行深度挖掘和智能分析，及时洞察学生的学习进展、优势短板与潜在问题，为教师提供精准、动态的评价反馈，以便调整教学策略，实现因材施教。例如，在“机器人编程入门”课程中，教师利用智能技术开展过程性评价。课堂上，为每个学生配备智能手环，记录其操作机器人时的专注度、手势动作频率等数据；同时，通过编程学习平台自动记录学生编写代码的用时、错误次数、代码复杂度等信息。在实践环节，利用摄像头捕捉学生调试机器人时的解决问题策略和团队协作情况。课后，教师借助数据分析软件，对这些动态数据进行整合分析。例如，发现某学生在代码编写上效率高但错误多，便针对性地指导其检查代码逻辑；对于团队协作中参与度低的学生，给予更多引导和鼓励。通过智能技术的动态数据采集与分析，教师能精准把握学生学习状况，提升教学效果。

（三）加强教师数字技能培训，提升评价效能

在数字赋能小学信息科技过程性评价中，教师数字技能是保障评价有效开展的核心要素。加强教师数字技能培训，能让教师紧跟数字时代步伐，熟练操作各类数字评价工具，精准获取学生学习数据。同时，提升教师运用数字技术解读数据、分析学情的能力，使其能依据评价结果为学生量身定制学习方案，及时调整教学节奏与方法，真正实现以评促教、以评促学，提升信息科技课程评价的效能。例如，一所小学为提升信息科技教师数字技能，组织了专项培训工作坊。工作坊邀请行业资深技术人员，围绕在线学习平台的数据分析功能展开培训。教师们学习如何通过平台追踪学生在预习、课堂学习、课后复习等不同阶段的学习行为，如观看教学视频的时长、参与讨论的活跃度、完成作业的正确率等。在后续“图形化编程”课程评价中，教师运用所学，借助平台数据分析发现，部分学生虽能完成基础编程任务，但在算法优化上存在困难。于是，教师针对这些学生设计了专门的算法讲解微课和拓展练习，并通过平台持续跟踪他们的学习改进情况。

结论

在数字化教育背景下，构建小学信息科技过程性评价模式意义重大。当前该评价存在标准单一、数据采集不全面、教师数字素养不足等问题。可通过构建多元评价体系突出个性化发展、利用智能技术实现动态数据采集分析、加强教师数字技能培训提升评价效能等策略优化。实践表明，这些策略能助力精准把握学情，调整教学策略，提升教学效果与信息科技课程评价效能。

参考文献

[1] 宋春雷, 杨素红. 小学信息科技课程教学方法与教学策略的研究[J]. 中国现代教育装备 , 2024, (12): 58- 59.

[2] 王薇薇 . “ 互联网 +′′ 背景下核心素养在小学信息科技课程课堂教学实施策略 [J]. 中国新通信 , 2024, 26 (11): 113- 115.