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摘要：当前，我国经济发展速度逐渐加快，人民群众对教育的要求也出现了严格化的趋势。在这一背景下，基于大数据的区域教育评价改革逐渐进入了学术界的视野。这种方式能够以大数据技术为基础，对目标区域内部教育活动存在的主要问题进行深入分析。通过收集相关数据内容，达到良好的评价改革目标。在应用这一技术形式的基础上，能够明确提升教育质量的基础方法，有利于解决传统模式存在的固有弊端，具有重要的研究价值。本文首先分析区域大数据的评价与应用体系现状，随后明确评价体系的主要思路，最后从数据评价角度研究革新策略，并明确未来改革的主要方向，以供参考。
关键词：大数据背景;区域教育;评价改革
引言
当前，大数据技术的应用效果较为良好，能够通过深入收集数据信息，并进行快速整合、挖掘的方式，拓展全新的应用思路与实施方法。通过将这一技術形式与教育行业进行结合，能够显著提高整体教学质量，达到辅助评价的重要效果。因此，需要针对基于大数据的区域教育评价改革进行深入分析，明确其应用方式与相关重点内容，为后续的教学实施提供重要的参考基础。
一、区域大数据的评价与应用体系现状
（一）数据采集方式单一，评价规范性不足
当前，区域大数据评价与应用体系存在数据收集方式过于单一，整体评价标准不合规范的问题。在开展教育评价的过程中，应当按照差异化教育数据的类型进行深入分析，并明确相关评价依据。这一方法属于考核评价结果质量的重要途径，在教育部推出的相关指导文件中明确提出，中小学教育阶段需要注重转变传统评价方法，进一步强化信息收集的客观性与全面性。同时，还需要结合现实条件情况，对数据内容进行分析，尽可能明确其应用价值。当前，区域教育评价数据内容主要以教师为基础核心，在进行质量管控的过程中，针对数据本身的分析形式较为单一，整体来源可靠性不足，容易导致不良问题的出现[1]。同时，针对每一所学校都进行数据的收集与管理导致整体工作量较为庞大，容易引起内容不完善的问题出现。因此，现行的数据收集模式对整体评价结果的影响较为显著，容易导致准确度下降与可靠效果不佳的问题出现。在这种情况下，大数据区域教育评价体系的执行效果也会受到负面影响，不利于未来各地区评价主体活动的展开。同时，由于教育评价属于地区质量标准的核心，因此这一标准体系结果片面化将会导致各学年质量测试的效果不到位，严重削弱对教师与学校的评价准确性。此外，部分标准过于强调知识转移的相关内容，仅仅重视对知识理解与应用的部分进行考核，忽视了学生个体的个性化培养，导致全面发展的相关策略无法落实，对未来的教育活动造成了负面影响。
（二）评价措施量化倾向过重，内容忽视形式过程
在区域教育改革针对评价要求不断革新的情况下，教育评价的方法策略也逐渐从原有的绩效评价、发挥评价转变为过程评价。在实际教学过程中，按照数据内容进行定量排名已经开始成为评价地区教育质量标准的黄金标准之一。大数据技术与区域教育评价活动相结合，能够利用标准化手段，对数据进行处理，使其能够按照三率一分的方式，制定基础评价指标体系。利用这种体系，能够衡量教学活动的状态，实现良好的分类目标[2]。这一教学评价方式具有良好的操作性与科学性，能够反映学校的基础状态，得到了广泛的应用。但是，在学校的教学评价过程中，整体数据内容不仅仅包含教师的授课记录以及学生的学习成绩，还需要针对研究效果与学生个体思想道德等问题进行评价。这一需求导致评价的相对处理与定量处理效果受到了负面影响，不利于未来的整体发展。同时，这些评价内容属于教育评价结果的典型表现特征，利用数据显示教育评价限制过程，将会逐渐分割为过程评价与诊断评价。在这种情况下，区域教育评价制度便会限制为定量评价措施，导致整体效果受到削弱。
（三）评价承担功能过于单一，体系发展不均衡
教育评价的主体功能需要承担诊断任务、选拔任务、激励任务、检查任务等重要工作，因此其需要利用相关评价与诊断的措施，改进传统的教育形式内容。然而，当前评价功能存在着较为单一的问题。由于功利主义的负面影响，评价所针对的内容以及筛选功能开始逐渐凸出。在这种情况下，诊断与改进的功能性受到了限制与削弱。这一问题导致各个学校仅仅关注教学本身的成果，忽视了改进以及提高整体工作质量的重要性，不利于学校教育未来的进一步发展。
二、应用区域大数据评价体系的主要思路
在应用区域大数据评价体系的过程中，需要注重收集数据的基础规模，并尽可能通过分析的方式，发现存在于教育背后的相关问题。这也是大数据教育评价形式的重要目标之一，其能够整合地区与学校存在的复杂数据，并通过多元化处理的方式，进一步强化理论与结果的连接性，为后续的教育改革提供良好的基础。在这一过程中，由于数据本身与评价措施的多样性状态，大数据的评价思想与方法需要以教师作为基础核心。因此，在应用区域大数据评价体系的过程中，应当从多个思维角度进行操作。
（一）显性分析
在教学流程内，可以通过问卷的形式分析教育和学习过程中存在的非智力元素影响。利用地区与学校组织监测的主要途径，可以收集学生的个性化信息，并通过整合处理的方法，明确学校教师资源与学生家庭的组成情况。通过这种方式，能够形成对学校与地区的大数据分析结果[3]。利用显性分析方式，能够发现多个种类，即学科整体的表现与成绩频率的分布表现。在这一分析过程中，可以利用统计函数进行处理，并利用软件系统中包含的大量内容，整合基础分析结果，达到理想的处理目标。同时，还可以在显性分析的基础内容上，进一步描述学生个体表现的非智力影响因素。通过这种途径，强化数据结果的分析质量，使学生情况对成绩的影响能够得到有效明确，达到良好的差异化分析目标。
（二）教育关联分析
在大数据进行分析的过程中，差异化类型数据之间存在的基础联系也具有一定程度的影响效果。因此，需要通过大数据教育关联分析方法，进一步搜寻影响教育质量的背景因素条件，实现良好的研究目标。通过这种方式，可以强化课程内容的组织效果，使其能够更加贴合学生的学习状态，有利于未来教育的进一步发展。联系分析模式能够有效反应变量之间存在的程度与方向状态，有利于教育学科成绩的分析，为后续的评分与关系探讨提供重要的基础。 （三）预测分析
在大数据区域教育进行评价的过程中，可以采用回归分析工具进行数据变化规律的处理。通过这种方式，能够分析学生个体的基础状态，并明确他们的主要学习成果，有利于未来区域的进一步决策与服务。同时，还可以利用预测分析方式，为地区学校与教师制定相关教学方案，明确内容的规划安排，进一步提高整体教育效果。此外，还可以针对学生个体开设对应的基础课程，达到良好的教学质量技术支持目标，使地区学校与教师可以利用大数据进行预测与分析。
（四）模型建构分析
由于区域教育质量评价体系属于学生全面发展的关键因素之一，因此需要利用大数据构件对应的教育模型，进一步强化建构分析的效果，达到良好的发展目标。在这一过程中，教师本身的专业素养、道德思想状态、主要行为习惯能够有效反映学校本身的教学质量，以及其它相关影响因素[4]。合理利用大数据教育模型建构分析方式，能够深入分析教师的基础状态，并得出对应的测量结果，使其能够在学校数据整合过程中发挥影响作用，为以后的进一步交流打下坚实基础。此外，区域教育质量大数据评价体系还可以对系统化的各个层面提供最佳教学结果引导，有利于强化学校之间的沟通渠道，实现良好的监督、分析、改进目标。
三、从数据评价角度分析教育质量革新策略
当前，针对大数据区域教育的评价内容改革，应当由教师和地方学校进行处理。通过采用发展性评价的方式，能够显著提高学校对学生状态的了解程度，使他们进一步优化教学策略，激发个体的基础潜能。同时，还需要让教师把注意力放在全面培养的部分，避免仅仅关注成绩内容。通过这种方式，实现高效率、高质量的均衡区域教育改革效果。
（一）结合数据内容搜寻实际问题
从数据评价角度分析教育质量革新策略，首先需要聚焦数据本身内容，找出存在的实际问题，尽可能采取有效的措施，达到良好的整合目标。这一过程主要包括学校信息收集、教师信息收集、家长信息收集、学生信息收集等，在收集相关信息的过程中，还需要找出影响学习状态与教师教学质量的关联因素。通过这种方式，找出存在的真实问题，为后续采取针对性策略打下坚实基础。通常情况下，真实问题普遍与学生的自主学习意识与技能应用熟练程度有关，教师应当革新自身教学行为，结合大数据引导内容，进行后续的专业教学。此外，学校的发展分析需要结合过往的监测结果变化趋势，并通过诊断报告的处理，达到找出真实原因的效果。因此，需要合理利用大数据评价分析，强化其应用质量，为以后的发展创设优秀的环境条件。
（二）从实证出发，进行诊断研究
区域教育流程与学校监测评价的相关环节属于对优势与劣势的重要指导内容，其能够为地区学校提供改善授课质量的关键思路。因此，需要利用大数据的定期监测方案，收集思想素质、学习水平、创新能力等多个关键要素，并将其整合为学生的综合素养评价报告。通过这一报告，可以对教师的专业授课能力进行诊断探究，有效明确影响发展的关键因素，为后续的改革打下坚实基础。
四、未来区域教育大数据评价改革的主要方向
在未来区域教育大数据改革的过程中，学校应当不断反馈信息内容，使其能够为后续教育流程的优化和改良提供方向引导。同时，大数据区域教育评价的质量变化也可以反应区域监测的效果，有利于培养学生的核心素养，让他们在新的评价体系框架中取得良好的成绩[5]。
（一）重视大数据评价的顶层设计形式，强化平台建设效果
未来区域教育大数据评价改革需要注重强化顶层的设计形式，尽可能完善基础评价环节。为了达到这一目标，首先需要考虑数据本身的深度与宽度属性。通过建设对应的教育质量评价体系，并拓宽其处理内容，能够达到增强数据广度的目标，如学习状态、体能信息、艺术音乐素养能力等。利用多元化的系统监控设施，能够提高区域体系构建的效果，进一步促进后续的质量监测流程趋于完善，实现理想的大数据评价改革目标。
（二）建设大数据的发展评价研究体系
由于教育流程的教学质量评价需要考虑绝对数值以外的内容，因此需要结合参数本身的独立性特征，并融入特殊教学生态环境内部发生的个体差异现象。通过这种方式，发挥层次本身的基础功能，使学生与教师能够明确未来的发展方向。例如，在小学阶段，可以通过强化扫盲评价研究的方式，确立目标试验学校点位以及基础学科内容，达到建立地区质量监测机制的效果。同时，采用学生发展大数据研究的方式，有利于发挥数据的雙重评价功能，使其能够适应学生发展的状态，为以后的知识基础建立良好的练习环境。
（三）提升大数据评价在地区教育质量中的影响系数
在诊断问题与指导改进内容的过程中，应当加强教学评价与其机制的推进力度。同时，还需要进一步结合科学的评价体系，使教学质量能够得到有效增强。在进行操作的过程中，地区的教育发展评价状态属于研究的核心内容。其能够为以后的教育策略改革提供关键思路，并评估当前体系中存在的主要问题，有利于未来大数据的教育评价革新[6]。
结束语
综上所述，利用大数据技术，能够有效提升区域教育评价改革的效果。在应用过程中，应当考虑到诸多影响因素，并结合大数据革新的基础方式，对区域教育评价进行深入优化。通过这种策略，可以强化学校与教师、学生的未来发展质量，为他们创设优秀的发展环境条件。
参考文献
[1]刘亚男. 一生一档·对症施策：基于大数据挖掘的区域教学改进[J]. 中小学管理，2019，000（002）：30-33.
[2]霍雨佳. 基于大数据挖掘的教学质量评价体系的分析[J]. 计算机产品与流通，2019，000（006）：P.232-232.
[3]龙浩，霍娜. 基于大数据分析的教学评价体系建立与实践[J]. 电脑知识与技术，2019，v.15（15）：25-26.
[4]刘佳良. 基于大数据的教学过程评价体系和学生能力画像系统的构建[J]. 教育现代化，2019（51）.
[5]马建军. 基于大数据的区域教育质量发展性评价体系构建——以浙江省慈溪市为例[J]. 中小学数字化教学，2018，11（08）：31-34.
[6]马军腾. 学校绩效评价体系的区域架构与实践——基于教育大数据的视角[J]. 教育测量与评价，2017（8）：24-30.
关键词：大数据背景;区域教育;评价改革
引言
当前，大数据技术的应用效果较为良好，能够通过深入收集数据信息，并进行快速整合、挖掘的方式，拓展全新的应用思路与实施方法。通过将这一技術形式与教育行业进行结合，能够显著提高整体教学质量，达到辅助评价的重要效果。因此，需要针对基于大数据的区域教育评价改革进行深入分析，明确其应用方式与相关重点内容，为后续的教学实施提供重要的参考基础。
一、区域大数据的评价与应用体系现状
（一）数据采集方式单一，评价规范性不足
当前，区域大数据评价与应用体系存在数据收集方式过于单一，整体评价标准不合规范的问题。在开展教育评价的过程中，应当按照差异化教育数据的类型进行深入分析，并明确相关评价依据。这一方法属于考核评价结果质量的重要途径，在教育部推出的相关指导文件中明确提出，中小学教育阶段需要注重转变传统评价方法，进一步强化信息收集的客观性与全面性。同时，还需要结合现实条件情况，对数据内容进行分析，尽可能明确其应用价值。当前，区域教育评价数据内容主要以教师为基础核心，在进行质量管控的过程中，针对数据本身的分析形式较为单一，整体来源可靠性不足，容易导致不良问题的出现[1]。同时，针对每一所学校都进行数据的收集与管理导致整体工作量较为庞大，容易引起内容不完善的问题出现。因此，现行的数据收集模式对整体评价结果的影响较为显著，容易导致准确度下降与可靠效果不佳的问题出现。在这种情况下，大数据区域教育评价体系的执行效果也会受到负面影响，不利于未来各地区评价主体活动的展开。同时，由于教育评价属于地区质量标准的核心，因此这一标准体系结果片面化将会导致各学年质量测试的效果不到位，严重削弱对教师与学校的评价准确性。此外，部分标准过于强调知识转移的相关内容，仅仅重视对知识理解与应用的部分进行考核，忽视了学生个体的个性化培养，导致全面发展的相关策略无法落实，对未来的教育活动造成了负面影响。
（二）评价措施量化倾向过重，内容忽视形式过程
在区域教育改革针对评价要求不断革新的情况下，教育评价的方法策略也逐渐从原有的绩效评价、发挥评价转变为过程评价。在实际教学过程中，按照数据内容进行定量排名已经开始成为评价地区教育质量标准的黄金标准之一。大数据技术与区域教育评价活动相结合，能够利用标准化手段，对数据进行处理，使其能够按照三率一分的方式，制定基础评价指标体系。利用这种体系，能够衡量教学活动的状态，实现良好的分类目标[2]。这一教学评价方式具有良好的操作性与科学性，能够反映学校的基础状态，得到了广泛的应用。但是，在学校的教学评价过程中，整体数据内容不仅仅包含教师的授课记录以及学生的学习成绩，还需要针对研究效果与学生个体思想道德等问题进行评价。这一需求导致评价的相对处理与定量处理效果受到了负面影响，不利于未来的整体发展。同时，这些评价内容属于教育评价结果的典型表现特征，利用数据显示教育评价限制过程，将会逐渐分割为过程评价与诊断评价。在这种情况下，区域教育评价制度便会限制为定量评价措施，导致整体效果受到削弱。
（三）评价承担功能过于单一，体系发展不均衡
教育评价的主体功能需要承担诊断任务、选拔任务、激励任务、检查任务等重要工作，因此其需要利用相关评价与诊断的措施，改进传统的教育形式内容。然而，当前评价功能存在着较为单一的问题。由于功利主义的负面影响，评价所针对的内容以及筛选功能开始逐渐凸出。在这种情况下，诊断与改进的功能性受到了限制与削弱。这一问题导致各个学校仅仅关注教学本身的成果，忽视了改进以及提高整体工作质量的重要性，不利于学校教育未来的进一步发展。
二、应用区域大数据评价体系的主要思路
在应用区域大数据评价体系的过程中，需要注重收集数据的基础规模，并尽可能通过分析的方式，发现存在于教育背后的相关问题。这也是大数据教育评价形式的重要目标之一，其能够整合地区与学校存在的复杂数据，并通过多元化处理的方式，进一步强化理论与结果的连接性，为后续的教育改革提供良好的基础。在这一过程中，由于数据本身与评价措施的多样性状态，大数据的评价思想与方法需要以教师作为基础核心。因此，在应用区域大数据评价体系的过程中，应当从多个思维角度进行操作。
（一）显性分析
在教学流程内，可以通过问卷的形式分析教育和学习过程中存在的非智力元素影响。利用地区与学校组织监测的主要途径，可以收集学生的个性化信息，并通过整合处理的方法，明确学校教师资源与学生家庭的组成情况。通过这种方式，能够形成对学校与地区的大数据分析结果[3]。利用显性分析方式，能够发现多个种类，即学科整体的表现与成绩频率的分布表现。在这一分析过程中，可以利用统计函数进行处理，并利用软件系统中包含的大量内容，整合基础分析结果，达到理想的处理目标。同时，还可以在显性分析的基础内容上，进一步描述学生个体表现的非智力影响因素。通过这种途径，强化数据结果的分析质量，使学生情况对成绩的影响能够得到有效明确，达到良好的差异化分析目标。
（二）教育关联分析
在大数据进行分析的过程中，差异化类型数据之间存在的基础联系也具有一定程度的影响效果。因此，需要通过大数据教育关联分析方法，进一步搜寻影响教育质量的背景因素条件，实现良好的研究目标。通过这种方式，可以强化课程内容的组织效果，使其能够更加贴合学生的学习状态，有利于未来教育的进一步发展。联系分析模式能够有效反应变量之间存在的程度与方向状态，有利于教育学科成绩的分析，为后续的评分与关系探讨提供重要的基础。 （三）预测分析
在大数据区域教育进行评价的过程中，可以采用回归分析工具进行数据变化规律的处理。通过这种方式，能够分析学生个体的基础状态，并明确他们的主要学习成果，有利于未来区域的进一步决策与服务。同时，还可以利用预测分析方式，为地区学校与教师制定相关教学方案，明确内容的规划安排，进一步提高整体教育效果。此外，还可以针对学生个体开设对应的基础课程，达到良好的教学质量技术支持目标，使地区学校与教师可以利用大数据进行预测与分析。
（四）模型建构分析
由于区域教育质量评价体系属于学生全面发展的关键因素之一，因此需要利用大数据构件对应的教育模型，进一步强化建构分析的效果，达到良好的发展目标。在这一过程中，教师本身的专业素养、道德思想状态、主要行为习惯能够有效反映学校本身的教学质量，以及其它相关影响因素[4]。合理利用大数据教育模型建构分析方式，能够深入分析教师的基础状态，并得出对应的测量结果，使其能够在学校数据整合过程中发挥影响作用，为以后的进一步交流打下坚实基础。此外，区域教育质量大数据评价体系还可以对系统化的各个层面提供最佳教学结果引导，有利于强化学校之间的沟通渠道，实现良好的监督、分析、改进目标。
三、从数据评价角度分析教育质量革新策略
当前，针对大数据区域教育的评价内容改革，应当由教师和地方学校进行处理。通过采用发展性评价的方式，能够显著提高学校对学生状态的了解程度，使他们进一步优化教学策略，激发个体的基础潜能。同时，还需要让教师把注意力放在全面培养的部分，避免仅仅关注成绩内容。通过这种方式，实现高效率、高质量的均衡区域教育改革效果。
（一）结合数据内容搜寻实际问题
从数据评价角度分析教育质量革新策略，首先需要聚焦数据本身内容，找出存在的实际问题，尽可能采取有效的措施，达到良好的整合目标。这一过程主要包括学校信息收集、教师信息收集、家长信息收集、学生信息收集等，在收集相关信息的过程中，还需要找出影响学习状态与教师教学质量的关联因素。通过这种方式，找出存在的真实问题，为后续采取针对性策略打下坚实基础。通常情况下，真实问题普遍与学生的自主学习意识与技能应用熟练程度有关，教师应当革新自身教学行为，结合大数据引导内容，进行后续的专业教学。此外，学校的发展分析需要结合过往的监测结果变化趋势，并通过诊断报告的处理，达到找出真实原因的效果。因此，需要合理利用大数据评价分析，强化其应用质量，为以后的发展创设优秀的环境条件。
（二）从实证出发，进行诊断研究
区域教育流程与学校监测评价的相关环节属于对优势与劣势的重要指导内容，其能够为地区学校提供改善授课质量的关键思路。因此，需要利用大数据的定期监测方案，收集思想素质、学习水平、创新能力等多个关键要素，并将其整合为学生的综合素养评价报告。通过这一报告，可以对教师的专业授课能力进行诊断探究，有效明确影响发展的关键因素，为后续的改革打下坚实基础。
四、未来区域教育大数据评价改革的主要方向
在未来区域教育大数据改革的过程中，学校应当不断反馈信息内容，使其能够为后续教育流程的优化和改良提供方向引导。同时，大数据区域教育评价的质量变化也可以反应区域监测的效果，有利于培养学生的核心素养，让他们在新的评价体系框架中取得良好的成绩[5]。
（一）重视大数据评价的顶层设计形式，强化平台建设效果
未来区域教育大数据评价改革需要注重强化顶层的设计形式，尽可能完善基础评价环节。为了达到这一目标，首先需要考虑数据本身的深度与宽度属性。通过建设对应的教育质量评价体系，并拓宽其处理内容，能够达到增强数据广度的目标，如学习状态、体能信息、艺术音乐素养能力等。利用多元化的系统监控设施，能够提高区域体系构建的效果，进一步促进后续的质量监测流程趋于完善，实现理想的大数据评价改革目标。
（二）建设大数据的发展评价研究体系
由于教育流程的教学质量评价需要考虑绝对数值以外的内容，因此需要结合参数本身的独立性特征，并融入特殊教学生态环境内部发生的个体差异现象。通过这种方式，发挥层次本身的基础功能，使学生与教师能够明确未来的发展方向。例如，在小学阶段，可以通过强化扫盲评价研究的方式，确立目标试验学校点位以及基础学科内容，达到建立地区质量监测机制的效果。同时，采用学生发展大数据研究的方式，有利于发挥数据的雙重评价功能，使其能够适应学生发展的状态，为以后的知识基础建立良好的练习环境。
（三）提升大数据评价在地区教育质量中的影响系数
在诊断问题与指导改进内容的过程中，应当加强教学评价与其机制的推进力度。同时，还需要进一步结合科学的评价体系，使教学质量能够得到有效增强。在进行操作的过程中，地区的教育发展评价状态属于研究的核心内容。其能够为以后的教育策略改革提供关键思路，并评估当前体系中存在的主要问题，有利于未来大数据的教育评价革新[6]。
结束语
综上所述，利用大数据技术，能够有效提升区域教育评价改革的效果。在应用过程中，应当考虑到诸多影响因素，并结合大数据革新的基础方式，对区域教育评价进行深入优化。通过这种策略，可以强化学校与教师、学生的未来发展质量，为他们创设优秀的发展环境条件。
参考文献
[1]刘亚男. 一生一档·对症施策：基于大数据挖掘的区域教学改进[J]. 中小学管理，2019，000（002）：30-33.
[2]霍雨佳. 基于大数据挖掘的教学质量评价体系的分析[J]. 计算机产品与流通，2019，000（006）：P.232-232.
[3]龙浩，霍娜. 基于大数据分析的教学评价体系建立与实践[J]. 电脑知识与技术，2019，v.15（15）：25-26.
[4]刘佳良. 基于大数据的教学过程评价体系和学生能力画像系统的构建[J]. 教育现代化，2019（51）.
[5]马建军. 基于大数据的区域教育质量发展性评价体系构建——以浙江省慈溪市为例[J]. 中小学数字化教学，2018，11（08）：31-34.
[6]马军腾. 学校绩效评价体系的区域架构与实践——基于教育大数据的视角[J]. 教育测量与评价，2017（8）：24-30.