习测评数据信息尚未得到充分挖掘测评反馈简单粗暴等问题，本研究对教育反馈与精准教学的基本旨向进行耦合分析后，借鉴学习分析和为种指导目标实践交互和评价环节的教学方法，认为教学评价精准是实现精准教学的关键。精准教学视域下的教育反馈教育反馈既是发挥教学评价诊断与促进功效的必要环节，也是实现教学行为调整的重要前臵因素。精准教学的基本逻辑是挖掘定位和决策，这视域为教育反馈带来了两大启示，即数据驱动教育反馈和逻辑促成精准反馈。回顾以往研究，传统的教育反馈缺少客观性，已有的分析展示性可视反馈未能生成有效决策知识，因此精准教学启示下的教育反馈应该更加关注基于数据的精准定位精准呈现精准反馈等大逻辑要素。基于此，可视反馈在从视觉特性上改善教育反馈直观性的学习测评数据可视化反馈模式的应用考试分数是教育数据中最常见的学习测评数据形式，因此本研究将以计算机应用基础考试数据作为应用案例，在为考试分数解释教学质量提升等教育应用提供精准信息支持的同时，对构建的可视化反馈模式从操作化角度进行解释与应用。计算机应用基础考试是门全国统考试，考试方式为机考，系统会记录考生的总分各知识模块的得分以及各知识模块涉及的知识点。本研究收集了考点连续次的考生成绩数据，涉及全国近百个学习中心上万人次。根据考试大纲，考试内容分为计算机基础知识操作系统应用等个知识模块。删除学生隐私信息和无用数据项基于学习测评数据的可视化反馈探究教学理论论文大逻辑要素。基于此，可视反馈在从视觉特性上改善教育反馈直观性的同时，仍需借助精准教学启示下的逻辑路径才能从根本上保证有效反馈的生成。图学习测评数据可视化反馈模式由图可知，学习测评数据不仅指学习者的总分，还关注测验涉及的知识点模块分布和细化分数等信息，如此才有可能生成多元精准的教学反馈。在右侧的核心部分，学习测评数据可视化反馈模式包括精准定位精准呈现精准反馈等大逻辑要素和数据清理需求分析方案选择可视呈现领域解读和信息反馈等个环节。精准定位根据需求分析，从测评活动中收集相关教育数据，经预处理后得到规范清洁的教育数据集，征，是把学习测评活动数据信息及知识以直观图形的形式展示，并用教育相关理论进行理解和解释的种研究模式。精准教学与教育反馈精准教学的内涵与特征早在世纪中叶，就提出精准教学的概念，提倡用手工的方式记录分析学生的学习行为表现，进而利用获得的数据辅助教师在课堂中作出教学决策。随着信息技术介入精准教学程度的加深，研究者普遍意识到在遵循挖掘定位和决策这最基本逻辑的基础上，应辅以技术实现目标问题和干预等个方面的精准。彭红超和祝智庭指出，智慧教育中精准教学的本质是以测辅学，实现的核心机理包括测量阶段以测识学选择有价值的数据，再按照所关注数据的特征和计划反馈的维度进行科学的分析方案选择，则是促成和催化这转换的动力后者的本质是信息知识的生成障碍，这种障碍相对于前者而言更加依赖于科学的解读加以破除，而这种科学源自领域知识和统计技术。为了实现两个转换过程，精准教学启示下的可视化反馈重在遵循挖掘定位和决策的基本逻辑和激活精准定位精准呈现精准反馈的关键要素。从这个视角来看，研究构建的可视化反馈模式主要是提供种内隐于部分环节的逻辑，以此保证数据信息知识链条的有效转换，从根本上解决两大问题。由文献梳理可知，发展后的精准教学除了基于表面向学习主体的学习诊断反馈表面向教学主体的教学研判反馈可视化反馈助力精准教学的思考针对学习测评数据信息尚未得到充分挖掘测评反馈简单粗暴等问题，本研究对教育反馈与精准教学的基本旨向进行耦合分析后，借鉴学习分析和可视化分析的基本过程和核心理念，将精准教学的核心逻辑融入可视化分析路径中，构建了学习测评数据的可视化反馈模式。为对该模式进行验证和应用，以计算机等级考试中的成绩数据为例，组合使用和认知网络平行坐标气泡图和检验等多种可视化和统计分析工具，经过可视呈现与精准解读后，为两大教育主体提供了精准的反馈。这应用过程也在握了该题所对应的知识，得分就代表很可能没有掌握。基于这种特点，将理论基础这模块的个知识点视为个认知节点，按照得分情况进行编码，运用在线工具生成的认知网络图呈现学习中心公共管理和会计专业考生在理论基础部分的知识掌握程度和差异，如图所示。同时，也借助在线工具统计了在两个专业学生的认知网络图中，各知识要素在轴上的差异检验结果，整理后如表所示。图第次考试的认知网络图图第次考试的认知网络图表两专业考生考试成绩双样本检验结果图公共管理专业学生认知网络图会计专业学生认知网络图两专业学生认知网络差异精字形式存储和展现，测评分数反映了考生对课程知识技能的掌握程度，是评价考生能力和学习水平的直接证据。可是从另个角度来看，学习测评分数以单个数值简单地概括学习者的总体水平，虽然较为适合作为比较排名的依据，但是无法为学习者提供更多的细节信息，不能指导他们进行后续的调整与改进。在学习评价理念经历由对学习的评价向为了学习的评价转变的同时，在新型测量理论指导下，评价取向也相应地逐渐由笼统测验分数评判转向精准个性化诊断。值得深思的是在现实中，教学者仍然主要关注学习者总分班级平均分等，忽略试卷知识点和学生认知结构等细节信息，最为明实上，分析结果的需求者在面对纵然直观的图形时，也极有可能因为囿于视觉偏差和知识储备而无法获得准确的信息，从而致使反馈效果大打折扣。可视化分析与反馈中的分析绝不仅仅只是对原始数据进行分析生成可视化图形的过程，至少还应该包括对所生成可视化图形的专业分析。正是基于此，在借助可视化工具生成的可视化图形呈现了基本信息后，仍需借由领域解读，将可视信息转换为包括现状信息和目标建议的反馈知识。表表为可视信息和反馈知识共同构成的学习教学诊断反馈内容。基于学习测评数据的可视化反馈探究教学理论论文。摘要为了提高学习测评数据的可解释性所示，其中，气泡颜色代表学习中心气泡在和轴的位臵分别代表通过率和优秀率气泡大小代表区分度。另方面，可以呈现每个专业学生的知识掌握度。在测评试题中，每道题目都会对应个或多个知识点，因此可以从知识点这维度对试题进行分类，并依据学生测评数据挖掘各知识点掌握情况。对于计算机应用基础考试来说，理论基础这知识模块的考查形式均为单项选择题，且每道题仅对应个知识点。答对题得分，否则计分。根据单项选择题型的评价效度，基本上可以理解为得分则掌握了该题所对应的知识，得分就代表很可能没有掌握。基于这种特点，将理论基础这模块的个知识点基于学习测评数据的可视化反馈探究教学理论论文准反馈领域解读与信息反馈在现有的部分研究中，分析展示似乎已经完成了可视化分析的使命，可事实上，分析结果的需求者在面对纵然直观的图形时，也极有可能因为囿于视觉偏差和知识储备而无法获得准确的信息，从而致使反馈效果大打折扣。可视化分析与反馈中的分析绝不仅仅只是对原始数据进行分析生成可视化图形的过程，至少还应该包括对所生成可视化图形的专业分析。正是基于此，在借助可视化工具生成的可视化图形呈现了基本信息后，仍需借由领域解读，将可视信息转换为包括现状信息和目标建议的反馈知识。表表为可视信息和反馈知识共同构成的学习教学诊断反馈内学质量般以通过率及格率和学习中心区分度来进行评价，具体可借由气泡图进行多维信息呈现，如图所示，其中，气泡颜色代表学习中心气泡在和轴的位臵分别代表通过率和优秀率气泡大小代表区分度。另方面，可以呈现每个专业学生的知识掌握度。在测评试题中，每道题目都会对应个或多个知识点，因此可以从知识点这维度对试题进行分类，并依据学生测评数据挖掘各知识点掌握情况。对于计算机应用基础考试来说，理论基础这知识模块的考查形式均为单项选择题，且每道题仅对应个知识点。答对题得分，否则计分。根据单项选择题型的评价效度，基本上可以理解为得分则掌化反馈的核心要素技术支持的反馈两大问题值得进行重点思考和讨论。确保数据信息知识链条的有效转换正如前文所言，对学习测评数据的分析存在信息挖掘不充分和反馈有效性不足两大主要问题。对于前者来说，本质上是因为数据信息的转换不彻底。基于此，充分挖掘信息的前提是数据能有效地转换为信息，而根据教育主体需求和教育数据特征选择有价值的数据，再按照所关注数据的特征和计划反馈的维度进行科学的分析方案选择，则是促成和催化这转换的动力后者的本质是信息知识的生成障碍，这种障碍相对于前者而言更加依赖于科学的解读加以破除，而这种科学源自领域知识显的遗憾便是无法区分获得同分数的不同学习者，因为他们必然拥有不同的学习状态和认知结构，凡此种种导致基于学习测评数据的精准教学这设想无法实现。随着教育测评学习分析技术的普及和应用，提高考试分数数据的可解释性，挖掘考试数据中承载的多元信息成为当前教育考试标准的重要内容，但目前的考试数据未能得到充分挖掘和无法给予考试参与者有效的反馈仍然是饱受诟病的重要问题。图第第次考试的认知网络差异图图第第次考试的认知网络差异图精准教学的可视化分析为了借助反馈实现以考促教，方面可以向学习中心反馈中心考生的学习成果所反映的教学质量。教，研究借鉴学习分析和可视化分析的范式，并依据精准教学启示下的教育反馈基本逻辑，构建了学习测评数据可视化反馈模式。在该模式的指导下，以计算机应用基础考试数据为例为学习者和教学者提供精准的现状诊断和建议反馈。最后，为进步优化可视化反馈助力精准教学的路径，对生成有效知识和实现技术反馈两大问题进行了思考。关键词可视化学习分析学习测评数据教育反馈精准教学精准评价测量是评价的基础，评价是对测量结果赋