卓越教學領導:測考數據的解讀

趙志成

上期談數據的作用,除作行政管理、紀錄、監控外,在教學上,更可指引及回饋教學。

對教學領導來說,最直接有效的,自然是研讀測考數據,從中找出改善教學或提升學業成績的竅門。數據是一些搜集到、沒判斷性的客觀事實(facts),當然是要假設搜據方法是恰當的;把數據解釋、演繹(interpret)而變得有意義、有目的就是資訊(information),這些資訊如能幫助做決定,又經驗證,才成為有用的知識。這種知識就可以轉移(knowledge transfer)而成為學校的資產。

數據研讀不容易。很多時最常見的學校測考數據都停留各班各科的平均分、高低分、合格率上,只得出「那班表現較好」、「那組弱生頗多」的分析,這確實有助理解那組學生需要額外幫助,如參加拔尖補底班之類,卻不能藉測考表現的數據而得出如何有針對性協助學生面對測考。有一些分析當然較細緻,會以題型分類,如選擇題、填充、短答、長答,而得知哪方面的強弱,基本上作用不大,也是無助應付測考的難點,或者反而在試題是否出得好這方面有點資料提供;又有一些以學習內容作分析,如在四則運算、速率、圖形等課題上各項的分數而知道學生心目中的深淺,語文科的文法的考核也可入這類;更進一步的就會以能力為分析項目,從語文科中讀、寫、說、聽的劃分,以至表達、描述等能力,到數理科概念內容上的理解、應用、分析、綜合、評鑑等能力,至於課改所提倡的共通能力,以至創意、解難、批判等,更鮮能於統一紙筆測試中顯現。

卓越的學科教學領導,除對量化數據及分析框架有準確認識外,更能在測考的數據上,找出潛在的問題而逐點逐步解決。最先是對試卷及試題的研讀,這就涉及相當多評核知識,包括正態分佈(normal distribution),信度(reliability),效度(validity),及題目分析(item analysis),看來好像很複雜,但應是基本的評核知識(assessment literacy)。這並不代表每次校內測考都考慮甚麼統計知識,只是擁有這些知識,就不會動輒把成績諉過於某些因素,包括學生的前備學業水平。

更重要的,是對某類測考題目或課題內容作更深入、質性的分析,找出難點,再設計細緻些、層遞式的題目,以助學生逐步解決難點。這些做法,應用在數學及經濟科的課題較易,對任何學科,這種分析提供了資訊,讓教師改變及微調日常的教學,針對學生的困難而設計教學。通達學習(Mastery Learning)的理念及策略,即可量而清晰的目標、層遞學習、檢測、分析成績,回饋及強化(reinforce)教學,再到下一階段學習,就是同一道理,歷久常新。

無論我們如何以「評核是促進學習」(assessment for learning )的理念解釋,上述以測考數據指引(inform)教學是考試導向(examination-oriented)的,我們都是在東方社會文化下長大,都知道家長、教師、社會人士對子女、學生能讀到書、升學,是最大的期盼,幫學生考好試也理所當然。

簡單一點說,測考數據指引教學其實是「考甚麼、教甚麼、學甚麼」;從課程設計的角度看,應是「教甚麼、學甚麼、展示甚麼(不一定靠紙筆測試)」,所以我們,琅琅上口的學會學習、創新自主、解難探究,在現行的考評制度下,學習與成果是不一致的。即學校在大張旗鼓搞「新猷」,培育其他「能力」,要同時知道,這些能力不一定能遷移到考評成績上。當然,很多時大張旗鼓會有很多衍生的其他作用。

(卓越教學領導之三)