未来教师的测评数据处理与分析

数据素养必将成为未来教师核心素养的重要组成部分。本书根据《深化新时代教育评价改革总体方案》精神，参照《中国未来教师能力框架》关于未来教师“数据分析与运用能力”的基本要求编写。本书共四章，以教育数据收集、数据处理、数据分析、数据应用为核心内容，结合教育测评中常见的数据，设置了“问题驱动”“数据解读”“原理简析”“应用启示”“拓展延伸”等栏目。本书关注零起点、体现多层次、突出可操作、力求形象化，帮助广大中小学教师走出教育测评分析报告的数据迷宫，基于数据改进教育教学，共享教育数据的无穷魅力。 本书配有数字资源，扫描封面上的二维码，就可获得书中用到的数据库，方便教师更好地使用本书。

王素，中国教育科学研究院国际与比较教育研究所所长，研究员，中国教育科学研究院未来学校实验室主任，中国教育科学研究院STEM教育研究中心主任。主要研究领域涉及实证的国际教育政策比较研究、未来学校研究、中小学STEM教育研究、青少年科学素养监测研究、学校建筑与学习空间研究等。 蒋德仁，杭州市上城区教育评估与监测中心教研员，高级教师，九三学社社员。中华教育改进社副秘书长，中国教育学会教育统计与测量分会理事，教育部中国教育智库联盟教育测量与评价研究中心特聘专家，长三角基础教育考试评价学科专家，浙江省教育现代化研究与评价中心兼职研究员，曾多年担任中学校长。主要专著有《国际学生评价（PISA）概说》《国际学生能力评量计划概论》《科学实验》《科学游戏》等。具有SPSS数据分析工程师（高级）执业资格证书。

序 第一章　教师应如何迎接数据时代的挑战 1 模块一　数据素养与教师有关吗 1 专题 1 教育大数据将何去何从 1 专题 2 未来教师应具备哪些数据素养 4 模块二 数据从哪里来 7 专题 1 你熟悉数据大家庭成员吗 7 专题 2 怎么得到需要的数据 9 专题 3 收集到的数据可以直接使用吗 11 模块三 数据分析到底有多神秘 15 专题 1 数据分析能做什么 15 专题 2 数据分析怎么做 17 专题 3 数据分析怎么学 19 专题 4 如何识破数据谎言 22 模块四 你会使用哪些数据分析软件 25 专题 1 Excel 25 专题 2 SPSS 26 专题 3 AMOS 28 专题 4 ConQuest 29 专题 5 HLM 30 专题 6 Python 30 模块二 如何检验题目的质量 31 第二章 怎样走出成绩分析报告的数据迷宫 31 模块一 如何借助成绩数据分析进行教学诊断 31 专题1 平均分随时适用吗 31 专题2 平均分相同的两个班水平一样吗 35 专题3 从不同分数段学生的分布可以看出什么玄机 40 专题4 如何解读不同学业水平学生的成绩分布 49 专题5 如何根据考试结果数据快速寻找教学优势与短板 54 专题6 数学是 85分，语文是 80分，数学成绩比语文成绩好吗 59 专题7 与上次测试相比，你的成绩超出预期了吗 68 专题8 如何推断前测与后测成绩显著进步 73 专题9 如何推断男生和女生成绩是否存在显著差异 77 专题 10 一个年级多个班级的成绩 82 模块二 如何检验题目的质量 87 专题 1 题目得分率曲线隐藏着什么玄机 87 专题 2 为什么有的题目优秀生得分率却不如中等生 92 专题 3 开放性题目以“采分点”评分的利与弊 99 第三章　如何揭开问卷调查报告数据背后的秘密 104 模块一　怎样读懂问卷调查报告的数据 104 专题 1　如何快速计算问卷各个选项的占比 104 专题 2　怎么合成问卷结果的指标指数 109 专题 3　同一次调查中不同群体的指标指数有差异吗 111 专题 4　教师的教学水平与经济收入有关吗 122 专题 5　师生关系指数提升10个百分点，学业水平提升多少 130 专题 6　学校要提升教学质量，应优先考虑哪些因素 137 专题 7　家庭社会经济地位对学生学业成绩到底有多重要 144 专题 8　在教师的专业成长过程中，是自身努力重要还是学校培养重要 149 专题 9　教师讲得好等于学生学得好吗 156 模块二　如何检验问卷（量表）的质量 164 专题 1　如何判断问卷（量表）收集的数据是否可靠 164 专题 2　如何判断问卷（量表）包含几个维度 168 专题 3　如何判断问卷（量表）能否收集到想要的信息 178 第四章　教育测评数据分析典型案例 183 模块一　成绩分析报告案例 183 2020学年第一学期 ××区九年级语文学业水平抽测分析报告 183 模块二　问卷调查报告案例 193 初中学生学习品质及其影响因素调查报告 193 模块三　问卷编制与质量检验报告案例 206 “初中学生自主学习品质调查问卷”的编制 210