小学信息科技实验教学模式下实验评价任务单的设计运用研究

随着信息技术的飞速发展，数字素养已成为 21 世纪公民必备的基本能力之一。小学教育阶段是塑造学生数字素养的黄金时期，而信息科技实验教学则是提升学生数字素养的有效途径。实验教学通过实际操作和探究活动，能够激发学生的学习兴趣，培养学生的实践能力和创新思维。然而，如何有效评价学生的实验表现，促进学生的深度学习？是当前小学信息科技教育面临的重要挑战。

一、小学信息科技实验教学模式下实验评价任务单的设计要素

（一）坚持素养导向，制定实验目标

《义务教育信息科技课程标准（2022 年版）》（以下简称“新课标”）明确了信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任四大核心素养在实验教学中的具体体现，这些核心素养构成了我们制定实验教学目标的基石。在评价建议部分指出，要坚持以评促教、以评促学，推进教与学方式改革，着力发展学生核心素养。因此，信息科技实验教学目标需紧密围绕发展学生的核心素养来设计。在实验评价任务单中，教师需明确列出每个实验项目对应的具体核心素养目标，以及实现这些目标所需的“教什么”和“怎么学”的具体策略，确保实验教学有的放矢。

（二）设计梯度任务，助力思维进阶

鉴于学生在认知能力、信息科技基础知识等方面的差异，实验评价任务单中学习任务的设计需注重层次化和梯度性。这意味着任务难度应该由简单到复杂，应分为基础、进阶、挑战等不同难度级别，以满足不同水平学生的需求。学生可根据自身情况选择任务级别，既可以独立完成，也可以通过小组合作完成，这样的设计有助于学生在小组合作完成实验任务的过程中，循序渐进地在适合自己的难度区间内逐步挑战，实现思维的逐步提升。因此，实验评价任务单中，要为每个梯度任务设定清晰的评价标准和达成度指标，体现出“学什么”，引导学生逐步攀升，实现高阶思维的提升。

构建评价体系，促进全面发展

新课标在评价建议部分指出，要坚持以评促教、以评促学，推进教与学方式改革，着力发展学生核心素养，也就是要求实验教学应体现“教 - 学 - 评”一致性。在实验评价任务单的设计中应体现评价内容全面性，评价工具的灵活性，评价方式多样性，评价主体多元化，鼓励学生、家长、教师共同参与评价。学生的学习效果如何，需要通过评价来实现。因此，实验评价任务单中还应该明确具体的评价标准和评价等级，以检测学生“学得怎么样”，如通过动手实验后对科学原理的理解情况以及实践应用能力的发展情况。此外，教师还应注重实验评价任务单的反馈作用，明确指出学生的优点与不足，并提出具体的改进建议，以促进学生持续进步。

二、小学信息科技实验教学模式下实验评价任务单的实施策略

（一）真实实验情境，关联现实需求

新课标强调基于评价目标，创设贴近学生学习和生活、反映真实问题的情境，并建立情境与问题或任务之间的关联。基于此，实验评价任务单应结合小学生熟悉的日常生活来创设实验情境，并与学生现实生活需求建立关联，引导学生在熟悉情境中感知信息科技在生活应用的价值，激发他们对所学科学原理的实验探究兴趣，并引发学生自主发现问题，并将问题拆解，通过实验学习逐一解决。

“算法与问题解决”课例旨在让学生体验算法思维在实际问题解决过程中的巧妙应用。本课是算法的起始课，从解决生活中投票数据统计问题出发，以学生生活中的真实问题情境：为“吴江花节—我为家乡美景打 call”的电子小报参赛作品进行投票。教师先让学生模拟对两张航天电子小报无记名纸张投票，明确投票人数、唱票计票人员等分工后，实验结果记录总用时数为20 名学生用时1 分20 秒。那么如何解决生活中投票数据量大、统计难的问题？随后让全校师生在更短时间内更加准确有效地分类统计投票总数成为新的实验目标，引导学生在计算机中用算法解决人工统计票数困难的问题。

（二）分级达成目标，循序螺旋进阶

实验评价任务单中的实验任务难度是层层递进的，与教学目标相对应，能够检测出不同基础和认知水平的学生对相关科学原理的实践应用效果，便于教师有针对性地辅导。同时，在实验教学模式下，教师要将这些递进的评价任务融入创设的真实情境中，这样会让学生感觉实验学习更有真实性，减少无助感。学生在梯度任务的指引下，通过对问题的拆解，学会用科学原理来指导具体的实践应用活动，也进一步深化了对科学原理的理解，这对学生高阶思维能力的训练大有裨益。

“计算机中的编码”课程通过“小小画家参观数字画展”的情境，将课堂内容生动串联。课程设计了“解密画作、鉴赏古画、创编童画、收藏名画”四个层层递进的项目，将递进式评价任务巧妙融入真实情境，使得原本枯燥的原理知识变得生动有趣。通过将大任务分解为小任务，大问题细化为小问题，利用问题链设计将三个实验探究环节紧密相连。学生通过科学记录数据、观察比对数据、实践验证猜想等步骤，深入体验计算机如何利用二进制进行编码，有效突破课程重难点。

（三）合作开展探究，创生解决方案

在明确实验任务之后，教师组织学生以小组为单位展开问题讨论，运用实验任务单分解实验项目，并制定项目计划，明确分工。各小组运用计算思维来解决问题，如分解问题、简化要素、抽象特征，并在这个过程中完成对问题解决方案的建模，形成解决问题的思路与方法。学生要明确本组的构思，小组成员根据分工展开各自的活动。

“计算机中的编码”课程中，学生大胆猜测像素与分辨率之间的关系，各小组成员分工合作，通过操作员改变同一图像的像素，观察像素变化对图像尺寸和清晰度的影响。记录员详细记录了实验过程，并根据实验结果探讨了 MB（兆字节）与 KB（千字节）之间的单位转换关系。最终各小组优化了实验方法、分享实验数据。通过这种科学的实验验证法，学生们得出了像素、分辨率和图片大小之间的确切关系。这种合作模式不仅培养了学生的团队协作精神和创新能力，还促进了知识的迁移应用，使学生能够灵活地将学到的科学原理应用于新的情境。

（四）评价嵌入教学，监测学习进展

作为实验教学的重要载体，需运用诊断性评价，加强过程性评价，完善终结性评价，将实验评价任务单融入实验的全过程。实验前，利用评价任务单激发学生对实验内容和相关背景知识的预习兴趣。教师可利用在线数据收集工具，掌握学生的预习情况，为后续教学提供精准指导。实验过程中，通过观察和记录学生的实际操作，评估他们对科学原理的理解和应用能力。实验结束后，教师应建立一个多维度的实验评价体系，全面评价学生的实验报告、操作规范性、熟练度以及团队合作的表现和效果。这种全方位的嵌入式评价方法不仅改变了单一的评价结果，而且实现了评价类型的互补，构建了一个连续的评价体系。

在实验教学与评价同步进行的过程中，如何有效实施评价以监测学生的学习进展？关键在于评价内容的全面性、评价工具的灵活性、评价与知识内化以及评价多元反馈。

1. 评价内容全面

从考查科学原理知识和技能具体掌握情况入手，注重分析学生能力表现、高阶思维能力、情感态度等发展状况，全面评价学生。在设计实验教学任务单时，应聚焦以下几个核心评价要素。科学原理知识，强调科学与技术教育的平衡，重视学生对科学原理的理解和评价；技术应用能力，重视评估学生技术应用技能，以培养数字素养、创新力和跨学科能力；高阶思维能力，作为实验教学评价的核心，有助于提升学生的信息技术应用能力，适应未来社会需求；数字化合作创新能力，在实验教学中要注重评价学生的数字化合作创新能力，促进技术技能和综合素质的提升，为未来社会打下基础。

2. 评价工具灵活

在构建实验任务评价单的过程中，应倡导运用适应性强、多样化的评价工具。小学信息科技课堂中可提供的评价工具主要有以下几类：

一类是让成果表现可视化的各种载体，这类工具也是教师做得比较好的，运用观察、实验、模拟、仿真等方法，采用纸笔考试、上机实践，借助电子档案袋、成果记录单（册）、学习系统、作品展示等方式，这些载体让评价有了抓手。

类是对成果表现水平作出评价的标准，如评价量表。在小学信息科技实验课堂中，教师经常会用到评价量表来描述学生的成果表现水平。评价量表为教师提供标准化的评估依据，帮助教师系统地记录和分析学生的表现。然而，评价量表的使用应当适度，教师应灵活运用评价量表，避免过度依赖可能导致教学僵化和忽视学生的个性化需求。

技术为课堂评价带来革命性的变革，它通过精准分析学生的学习数据，提供个性化反馈，使评价更加客观和高效。如 ChatGPT、Kimi、豆包以及问卷星 AI 助手等人工智能工具正日益融入信息科技实验课堂，AI 赋能的评价不仅能够实时监测学生的学习进度，还能多维度评估学生的综合能力，从而促进深度学习。

3. 评价与知识内化

在众多小学信息科技实验课堂中，评价往往流于形式，仅仅为了完成评价任务评价。然而，我们可以将评价与课堂教学内容深度融合，使之超越单纯的评价，成为课堂知识的内化与迁移过程。

在“信息的数字化”课程中，使用二进制教具作为评价工具，将课堂所学的二进制知识融入评价体系，既实现了对学生学习成效的评估，又巧妙地将评价与课堂内容深度结合；在“算法与问题解决”课程中，将评价作为本课的拓展和延伸，运用本课所学算法知识举一反三，设计“统计课堂评价表现人数”的程序—即三个变量“优秀、良好、合格”个数统计；在“计算机中的编码”课程中，学生们在理解像素及其与二进制的关系后，通过涂像素格子的活动来构建评价量表。这种创新的评价方式不仅与课程内容紧密结合，还巧妙地拓展了 RGB 色彩模式的概念，使评价过程变得更加生动有趣。

4. 评价多元反馈

高质量的评价反馈能有效促进学生的学和教师的教。实验前，教师通过在线数据收集工具，诊断学生已有的知识能力情况来调整教学策略。在人工智能课堂中，教师课前通过分析五、六年级学生填写的《AI 能力掌握情况》调查问卷，发现学生理论知识转化能力薄弱，很难利用算法解决实际问题，从而调整教学策略。

在实验教学中，教师利用学生个体数据来优化多元评价体系，并构建可视化的评价工具。数据分析使教师能够识别学生在实验过程中的强项和弱点，并据此提供定制化的改进建议。实验结束后，学生可以通过这些可视化评价工具来审视自己的学习表现，从而在未来的学习中更有效地调整学习策略。同时，教师可以对班级中每个孩子的表现证据进行系统性分析，反思教学效果，针对后续学习调整教学策略，实现教学的持续改进。

在“计算机中的编码”课程中，运用生成式人工智能技术，通过问卷星平台的 AI 追问功能，对学生的回答进行深入的后续提问，以全面了解和挖掘学生对知识点的理解和观点；通过学生与 AI 的互动自主生成问卷，用知识点检测来监测学生的知识掌握情况；通过 AI 对问卷文本和统计数据的深入分析，生成包含丰富图文内容的数据报告，帮助教师反思教学成效，为后续学习调整教学策略，以促进教学的优化和提升。（图2）

精准评价铸基石，任务导向启新程。通过对实验评价任务单的设计与应用策略的研究，强调了科学合理的评价任务单在提升学生信息科技素养中的关键作用及效果。未来，在人工智能、大数据的不断革新下，笔者会不断完善实验评价任务单的内容与形式，利用这些技术为实验评价提供更加精准、全面的数据支持，推动小学信息科技课程实验教学质量的持续提升。

参考文献

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