学生学习过程质性评价工具的开发与应用研究

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[摘 要] 学生知识与技能的获得情况、思维能力与方法、学习态度与情感价值观等都能体现在学习过程中，因此要想全面评价学生，对学生的学习过程进行评价是无法回避的，而且教师要实现调控与改进教学计划的目的，也离不开对学生学习过程的质性评价。本研究在构建学生学习过程评价维度的基础上，利用Delphi法和AHP层次分析法相结合的方式开发设计了一套学生学习过程质性评价工具，并进行了应用。在此基础上，对利用该评价工具开展学生学习过程评价的关键点进行了解析。

[关键字] 学习过程评价； 质性评价工具； AHP层次分析法

[中图分类号] G434 [文献标志码] A

[作者简介] 郭炯（1972—），女，甘肃兰州人。副教授，硕士生导师，主要从事课程开发、教师培训研究。E-mail：。

随着新课改的推进，教学评价的理念和方法在发生变化，评价的目的也由“甄别与选拔”转向“调控与改进”、“促进学生的发展”。[1]传统的教学评价是在课程实施后对学生学习情况进行量化的、审查式的总结性评价。这种评价方式虽然具有简明、精确、公正的优点，但它无法全面考察学生的学习能力、批判思维能力、问题解决能力等高阶思维能力。其实，学生的知识与技能的获得情况、思维能力与方法、学习态度与情感价值观等都能体现在学习过程中，因此要想全面评价学生，对学生的学习过程进行评价将是无法回避的，而且教师要实现调控与改进教学计划的目的，也离不开对学生学习过程的质性评价。个性化、情景化的质性过程性评价可以弥补量化评价的不足，描述学生的学习过程与发展趋势，及时为教师和学生提供反馈信息，凸显教育评价的调节与改进功能。

一、学习过程的质性评价

钟启泉（2002）认为质性评价力图通过自然的调查，全面充分地解释和描述评价对象的各种特征，以阐明意义，促进理解。[2]高凌飚（2004）认为“过程性评价是一种在课程实施过程中对学生的学习进行评价的方式。过程性评价采取目标与过程并重的价值取向，对学习的动机效果、过程以及与学习密切相关的非智力因素进行全面的评价”。[3]谢同祥、李艺等(2009)提出“过程性评价是在学习过程中完成的、建构学习者学习活动价值的过程”。[4]综合各学者的观点，笔者认为对学习过程的质性评价是以目标与过程并重为价值取向，在课程实施过程中运用测量、观察、访谈、分析笔记等多种方式获得有助于了解学生状况、学习效果，判定教学现状的数据资料，并在对这些数据资料分析的基础上适时调整教学计划，及时解决学生学习过程中出现的问题的过程。

学习过程的质性评价不仅要关注学生的学业成绩，更要关注学习的过程、方法、情感态度和价值观等方面的发展。为此，在评价学生的学习过程时，不仅要考虑学科学习目标，还要考虑学生的一般性发展目标，[5][6][7][8]主要包括学习效果、参与情况、学习态度、学习能力和合作与交流五个要素。

笔者利用Delphi法请12位一线教师和6位教育专家对学生学习过程评价要素进行三轮筛选和评估，并从每次统计结果的SD值来评估结果的一致性改善（见表1、表2）。

最终专家们一致认为可以从学习效果、参与情况、学习态度、学习能力和合作与交流五个维度构建学生学习过程评价的指标体系。每个维度下又设定了能反映该维度的具体指标项以及权重（见图1）。学习效果指标可以反映出学生知识与技能维度的教学目标；学习能力和交流与合作维度的指标能够体现过程与方法的教学目标；参与情况和学习态度维度的指标则能够体现出情感态度与价值观维度的教学目标。

二、学习过程质性评价工具的设计与开发

评价量表是对学生学习过程进行质性评价最常用最有效的工具之一，它具有易操作性、可信度高等特点。利用量表对学生学习过程的测量与记录，分析结果并评定学生的课堂学习情况，可以有效降低质性评价中的主观随意性。在确定评价维度的基础上需要进一步确定他们的层级关系及各指标的权重。

（一）利用AHP层次分析法确定各指标的权重

为了提高评价量表的可信度和评价指标权重的准确性，通过综合分析学生学习过程的各因素，笔者在采用AHP层次分析法从学习效果、参与情况、学习态度、学习能力和合作与交流五个维度构建学生学习过程的评价指标体系。[9]

1. 建立层次结构模型

利用AHP分析法分析各指标的权重时，首先将所要分析的问题和指标层次化，根据问题的性质和将达到的总目标，将问题分解成不同的指标，按照指标间的相互关系及隶属关系进行层次聚类组合，形成一个多层次结构模型，最终要解决的问题是最低层指标相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值问题。在本研究中，根据已建立的学生学习过程评价指标体系表，将学生的学习过程评价标准分为三层：（1）目标层：目标层只有一个元素，表示问题的预定目标，本研究中目标层是学生学习过程评价标准。（2）准则层：准则层表示影响目标实现的准则。本研究中准则层表示的是一级指标层。（3）指标层：指标层表示二级指标元素，是隶属于准则层的具体可测量的指标。

层次结构模型如图1所示。

2. 构造判断矩阵并进行层次单排序及一致性检验

对同一层次的各元素相对于上一层次中相应准则的重要性进行两两比较，构建判断矩阵。本文采用萨蒂（T.L.Satty）的1~9标度法和Delphi法确定判断矩阵中各元素的数值，并且通过文献资料的分析，加以平衡后最终确定各指标的数值。最后分别以“学生学习过程评价标准A”、“学习效果”、“参与情况”、“学习态度”、“学习能力”、“合作与交流”为准则得到6个判断矩阵。对构建的六个判断矩阵分别求出最大特征根和特征向量，将特征向量归一化后得出每个矩阵的相对权重向量，也就得到了每项指标相对于上层因素的相对权值W，这一过程为层次单排序。但是层次单排序得出的结果是否基本合理，需要对判断矩阵进行一致性检验。由一致性指标CI=（λ-n）/(n-1)、一致性比率CR=CI/RI，这两个公式可以算出每个矩阵的一致性比率CR（随即一致性指标RI的数值采用Saaty的计算结果）。当CR