教育质量，已经走过了凭经验判断的年代，也不再是仅凭分数就替代全部的认识，因此，教育监测越来越普遍，大数据对教育的影响也越来越深。这些数据除去最常见的学科教学质量监测数据之外，涉及学生心理健康、身体素质、兴趣特长等多方面。客观地说，数据能够让我们的教育在基于证据的前提下进行判断、决策和沟通，相较文字而言，数据带给我们的是最直观的感受和无法辩驳的说服力，更为科学和理性。那么，对于一线教师而言，如何让调研产生的大量数据为我所用？

回到儿童校园生活最基本的场所——班级，我们发现，它也是教师发生教育教学行为最重要的场所。因此，如果教师能依据班级的数据优化自身教育教学行为，或许能从根本上撬动班级发展的质量。

一、借助数据，调整育人策略

一线老师见过许多通过描述性问题收集起来的表象数据，如：你花在完成作业上的时间是多少？你经常受到老师的表扬吗？当我们把自己班级的数据进行横比（与同年段其他班比）和纵比（与自己班以往比）时，会产生直接的对比效果，大部分教师都会根据这些数据来调整自己的教育教学策略。但个人认为，关注数据还应强调三个重视：一是重视学生年段特点，形成尊重儿童发展特点的“年段数据”标准差；二是重视学科标准参照，改变过去的常模标准式参照，也就是说，改变过去的排他性评价，解决基础部分至少要达到什么程度的问题；三是重视增值型评价数据，考查学生进步程度和教师努力程度的数据收集，改变过去单纯强调“结果数据”不关注发展“变化数据”的状况。

二、推论数据，干预发展态势

数据能够预测班级和学生的发展情况，遗憾的是，许多教师常常会忽视这些推论性数据。首先，是因为这些数据似乎对我们的教育质量没有产生直接的利害关系。其次，教育质量评价专业性很强，目前还缺乏相应的学习培训，教师不易从中发现问题与契机。

以某校针对一年级新生入学的调研数据为例：对于走读生来说，喜欢班级生活、喜欢午餐、喜欢老师、放学后疲惫程度等指标可以预测其对校园生活的适应程度。我们可以从以上4个方面的数据预测新生对学校生活的适应程度，从而采取更为积极和多元的教育策略。比如，尽早开展家长学校的活动，设置更多的体验式活动以帮助孩子适应校园、喜欢学校生活。这个案例告诉我们，从客观和科学的调研数据中，我们可以发现和寻找班级发展态势的轨迹，通过未雨绸缪的介入和调整有效干预，实现班级质量发展的预期成效。

三、关联数据，实现质量内控

一个或几个数据结果往往不是事实的全部，如果联动班级共同体的所有教师，用丰富的、不同的数据来印证，或许能清晰地看到班级的教育质量，这就是关联数据的意义与价值所在。

教师如何根据班情设计班级发展目标呢？除去最常见的学业水平数据之外，我们还可以通过收集任课教师、家长寄语的关键词，班级学生人际交往等数据，找到适合本班的发展目标，设计学习习惯巩固的体验活动，合作小组分组原则等。

以班主任为核心，通过数据分析和比较，可以及时干预班级共同体所有教师的教育行为，为班级发展提供可靠的参考意见和信息。着眼于学生在校生活和在班生活的最小生活场景，整合利用各种班级资源，加强学科间的相互融合，能强化班级共同体内每位教师和学生的合作意识和沟通能力。而班级联动机制一旦建立，会有效地促进班级质量内控，改变过于依赖外部评价而忽视自我诊断、自我改进的做法。

（作者单位：四川大学附属实验小学）