如果唯成績數據是從，一不小心就會偏離真正的教育

現(xiàn)在很多學校都有學生成績的大數據庫，期中期末等大考結束之后，各種成績數據就成為教學質量分析的一個重要依據。

學校會從多個維度去分析學生的成績狀況，諸如總分、總排名、單科分數、單科排名等，這些都是傳統(tǒng)項目，手工操作的年代也可以做得到。如今應用大數據，自然可以也應該做得更豐富一些，更高端一些。于是歷次考試詳細成績數據對比，多科排名對比等等，通過曲線圖、柱狀圖、雷達圖等多種“閃眼”的形式，給學生的學習狀況畫像。

不但每個學生總分上有歷次考試橫向縱向的對比，單科排名也有，這就是大數據的好處，一目了然。傳統(tǒng)上可能只能分出好、中、差，現(xiàn)在則會更具體地分出更多層次來，比如學生個體在總分排名這個大背景之下，一個科目的排名與其他科目排名相比較產生的優(yōu)中弱，優(yōu)中略弱等等。

然后根據這些數據所反映的情況，就有學校要求老師針對某些優(yōu)秀學生偏弱的學科做出規(guī)劃安排，要拿出具體措施，要寫下具體方案，這類似于成績上的“精準扶‘貧’”行動。學校希望通過這樣的行動帶動學生成績更上層樓。

這看起來是一個很不錯的，甚至是值得推廣的做法。然而，且慢，有些行動乍一看很有道理，但卻禁不住深入思考。

一、成績數據看似明確，實則可能存在假象

數據固然看起來很明確，很具體，但數據卻并不能反映所有問題，有時候非但不能反映有所問題，甚至可能存在假象。

比如，在一所規(guī)模很大的學校，一個學生的某個單科排名看似比總分排名低一百位以上，由這個數據判定該學生的該學科屬于“優(yōu)中弱”似乎沒問題，但再仔細一研究，原來這一百名的差距不過是3分而已，用3分的差距就做一個簡單的定性，這很可能會讓學生對自己的認識和定位發(fā)生誤判。

以上還只是從分數上來分析，還沒涉及到更復雜更具體的其他因素，諸如試題的難易度，區(qū)分度，學生的學習投入度，各種偶然因素等等，如果把這些都疊加起來，就會發(fā)現(xiàn)，原來看似非常翔實的數據，其實能反映的學生實際學習情況非常有限，用這個局限性很強的數據來定位學生，自然也就常常難免以偏概全。

二、只有科學的分析，才能得出科學結論

教育測量，本身是一門極為系統(tǒng)極為復雜的學問，需要關注的變量極多，絕對不是相同數據簡單對比，就能得出結論這么容易。很多時候，一線學科教師或者教育管理者所做的看似有理有據的分析，實際上從專業(yè)的教育測量角度來看是漏洞百出。

比如，以這一次考試的分數和上一次考試的分數對比，由此來判定學生成績是提高了還是下降了，這本身就違背最基本的教育測量常識。因為兩次測試是完全不同試題，兩者在分數的高低上沒有任何可比性，除非有一個間接的“錨題”作為橋梁，才有比較的可能。即便是排名，也并不完全具有可比性，因為排名也受到諸多因素的影響。

正因為如此，在教育測量與評價上，才采取過程性評價與終結性評價相結合，定量評價與定性評價相結合等多種方式，而只以定量的終結性的評價作為評價標準，這本身就不科學。不科學的分析，就不可能得出科學的結論，而以不科學的結論，作為行動的指導，就不可避免地面對越努力越跑偏的風險。

三、偏科是學習的常態(tài)，高度均衡背離實際

學生在學習過程中，受到多種因素的影響，難免在不同學科學習上的時間精力投入有多少之分，最終體現(xiàn)在學科成績上就有高下之別。一定程度上可以說，偏科是學習的常態(tài)，反而盲目追求學科之間的高度均衡其實不切實際。

無數的個體實踐表明，如果在補強某個學科時用力過猛，就很容易引發(fā)“蹺蹺板”效應，常常是這一科目成績補上去了，而其他科目的成績卻下來了。因此，面對學科成績的不平衡，需要綜合考量，要關注不同學科的投入產出比，關注不同學科在不同時段應該用力的程度，要多學科的老師以及學生綜合研判，而不能只是簡單地從數據上看到某生某科偏弱，于是就要求相關學科老師立刻拿出方案，采取有力措施，幫助該生在該科成績上提升。

如果不做綜合考量，學科老師受到評價標準的壓力，被迫從學科本位出發(fā)考慮問題，要求學生必須在某一學科上必須投入更多的時間和精力，那就很可能會造成學生學習成績壓蹺蹺板，某個學科的分數提升容易看得到，也容易做量化的計算，但其他學科的損失卻不容易計算得清楚，拆東墻補西墻的方式不值得提倡。

四、分數畸高并不值得肯定，反而偏離真正的學習

假定以上三條都做到了科學、嚴謹、準確，能確保做到學生的成績得到提高而無任何風險，那結果會如何呢?每個人都有提高，依然會分出三六九等，依然會有排第一、第十乃至第一百以至第兩百的，到時候要不要再分析一下哪個學科偏弱呢?

再退一步來說，人人都得到極高的分數，就極好嗎?肯定不是。關于“唯分數”，教育部的文件也好，專家學者發(fā)言也好，還是一線老師的教學實踐也好，都證明其存在巨大危害。為分數而學，為考試而學，而不是為興趣而學，為未知而學，會在極大程度上損傷學生的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

那是不是基于以上四點理由，一線老師對這種“優(yōu)中弱”“優(yōu)中略弱”的學生就可以不關注呢?當然不是。該關注還是要關注，但不一定非要一刀切地要每個人都寫出方案，都要拿出具體措施。非得要把本屬長期的工作節(jié)點化，非得把本該潤物無聲的工作留痕，那反而掉進形式主義的大坑里了。如果方案也有了，措施也有了，但就是為了完成規(guī)定性的任務，而將其停留在紙面上，那又有什么用呢?

關于成績數據的應用，我想所有老師應該有一個基本共識，那就是無論什么年代，教育的本質都是人與人之間相互影響。教育上的很多東西無法測量，不能量化，不要把教育完全交給冷冰冰的數據，更不要從冷冰冰的數據出發(fā)，去寫出一個紙面上的方案，而是要相信人心的力量，相信日常師生互動的力量。