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“诊断性评价+自适应学习”,雪松湾如何抓住新高考改革的红利?-亿欧

19 1月 , 2020  

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“诊断性评价+自适应学习”,雪松湾如何抓住新高考改革的红利?

教育综合亿欧丁述银2018-08-02 · 16:292018-08-02[ 亿欧导读 ]
目前,雪松湾将自适应模型和诊断模型相结合,用自适应的方式给学生配题,呈现的报告是一个诊断结果。“这在全球学界是公认的最前沿的方向,通过这种方式,既可以降低学生的做题量,同时看到报告还可以知道学生的长短板、优劣势在哪里。”图片 1图片来自“亿欧网”

“80分的孩子在能力方面未必一定比70分的强,学生个人的长短板情况,分数本身是体现不出来的,而雪松湾的诊断性评价却可以从学生的知识掌握、技能养成、能力养成和思维倾向对学生进行数据化分析。

如何对教育结果进行评价,雪松湾创始人李文建有着自己的见解。

李文建有着10年的高校任教经历,此后,在经历了2次教育行业的创业之后,2015年11月成立了雪松湾教育。

当一位教育学的大学老师进行创业的时候,或许他的公司天然有着不一样的气质。“可以说是一种学者的气质”,一位雪松湾的员工这样说。

从自身对于教育的深入理解入手,雪松湾成立了试达测评研究院,推出了专门基于认知诊断性评价技术的试达测评系统。

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“个性化的前提是诊断”,新高考带来的新挑战

从一开始,雪松湾就希望通过试达测评服务新时代背景下的中小学教育质量综合评价与新高考改革,助力中国教育的科学化、国际化。

2014年,教育部决定在上海和浙江进行“新高考改革”的试点。

今年3月16日,教育部部长陈宝生在十三届全国人大一次会议新闻中心举行记者会,谈及高考招生制度改革时透露,从今年起还有17个省份要开启改革进程。

在上海和浙江推行的“走班选科”的模式下,学生的自主选择权得到了保障,也可以更好地帮助学生从自身的角度、结合自身兴趣进行学习选择,是推动教育个性化的举措。

但是李文建认为“实现教育个性化的前提是要有诊断性的数据”

以走班选科为例,“在新高考模式下,学生在高一下学期就要开始走班学科,不管是浙江的7选3,还是其他省份的6选3,选择的3科中要有一科与大学专业相关,但是不管学生、家长还是学校,其实都没有经验,仅凭分数和兴趣的选择是缺乏科学性的。”

从长远来看,学生选科应该考虑三个方面:“首先是个人的兴趣问题,第二是个人是否合适,第三是个人能力结构能否支撑。”

试达测评能从知识、技能、能力、思维类型四个维度对学生能力结构评价,同时考量学生兴趣、人格特质等,并将测试结果与大学对应专业做适度关联,为学生选科提供全面准确科学的参考。

“通过数据做个人画像,可能反映出来的结果比学生自己都了解自己。”

试达测评通过诊断性测评报告,不仅可以为学生提供“走班选科”的参考,更可以让老师和学生看到学生学习的长短板、优劣势,做到“个性化地教和个性化地学”。

“万亿级市场体量”,从教育信息化1.0到2.0

“试达测评走班选科云平台”是2017年,雪松湾在试达测评系统中针对走班选科这一新高考模式下的新需求研发的新服务。

试达测评是雪松湾针对学校、培训机构等B端客户提供的一整套测评性系统。通过试达测评,学校的老师可以完成云阅卷、组卷、学生个性化练习、生成学生个性化诊断性报告等工作,从而实现个性化、针对性教学。

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目前,雪松湾的业务已涉及26个省份,2000余所学校和教育机构,有接近200万小、初、高学生用户。李文建透露,雪松湾今年的战略目标“覆盖15个地级市,在3个省平台签约合作”已经基本可以实现。

通过自身技术优势,助力教育改革,实现教育信息化是雪松湾的目标。

“教育信息化1.0时代的基础设施建设已经完成了,在教育信息化2.0时代,讲究的是应用,提高信息化素养,这就需要内容和服务,所以我们在B端市场就是侧重于服务新高考改革下的新型的教学教研模式。”

今年年初,教育部提出实行教育信息化2.0行动。

李文建认为,不同于教育信息化1.0时代的硬件采购,在教育信息化2.0行动中,未来3到5年,针对学校、教育部门的内容和服务市场将迎来“大爆发”。

“比如去年,整个国家教研的采购量超过了三万亿,今年增加了7%到8%,可以预测这是一个万亿级的市场。”李文建坦言。

“无数据不智能”,深耕三年发力C端

在为学校等B端用户提供服务的过程中,不断有学校反馈,老师个性化教学的需求得到了满足,是否有针对学生的服务,以满足学生自身针对性的学习。

今年下半年,雪松湾将推出针对C端学生用户的自适应测试软件诊断猫APP

据了解,诊断猫可以通过计算机自动配题,在第一题给一个均值难度的题,根据学生的做题情况,计算机可以迅速反应下一题应该提升还是降低难度,通过10到15题就可以将学生的水平定位出来,随即配上进阶训练。

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李文建介绍:“有学术论文曾经论证,通过这样的方式可以降低学生做题量的50%,达到同样的测评精度。”

在教育行业,有很多公司都在开发自适应系统,但是李文建认为,雪松湾的优势在于有大量的前期“数据积累”,所谓“无数据不智能”。

“我们认为不能拿学生做实验,教育行业的试错成本还是很大的。现在市面上的很多产品都是一边运行,一边做数据的收集和优化;像雪松湾这样把知识点放到题目中,让大量的样本做完之后再回填数据,重新校正模型和算法,最后再推出产品给学生使用的并不多,因为对公司而言不带来收入就等于赔钱嘛!”李文建自豪地介绍。

在过去的两年多时间,雪松湾利用自己的B端用户优势,跟教育局、学校合作,整批量放出试卷,收集了6个地级市50万学生的数据,打磨自己的C端产品。

目前,雪松湾将自适应模型和诊断模型相结合,用自适应的方式给学生配题,呈现的报告是一个诊断结果。“这在全球学界是公认的最前沿的方向,通过这种方式,既可以降低学生的做题量,同时看到报告还可以知道学生的长短板、优劣势在哪里。”

未来,雪松湾将继续在B端市场扩大影响力,“明年争取覆盖5个省,30个地级市”,同时通过B端发力C端用户,做到“两条腿走路”。

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