上大学“不费脑子费流量”，网友一句戏谑的话道出眼下部分大学课堂的真实状况。事实上，在动辄上百人的大课堂里，要想让每个学生都能感受到老师的关注，都有获得感，并不是件容易的事。

　　技术正在试图突破传统教育的困境。改变毕其功于一役的期末考试分数评价，通过大数据和智能技术对学生学习的全过程进行个性化评价，是南开大学人工智能学院副教授史广顺找到的办法，“核心在于激发学生内生出主动学习的动力。”

　　如今，凡是通过史广顺教授的计算机专业核心必修课《操作系统原理》学习的学生，最终拿到的不是一个简单的分数，而是一份个性化大数据学习报告。好比一份体检报告，里面不仅有诸多分项评价，还有对学生综合能力优劣的分析，“学生得以据此进行反思和持续学习，简单说，就是让学生学得明白。”

　　100多名学生同时上的大课，要让每一个学生都能听懂又“吃饱”，一直是困扰教师的难题。“教育失效往往在于，成绩无法体现学生的真实学习状况。”史广顺说，以往有的学生平时玩、考前抱佛脚突击，碰巧复习到了考试的那道题，最终分数很高；还有的学生拿着低分找到老师问，不知道为什么认真学了一个学期成绩这么差，“老师也答不上来”。

　　他开始在计算机系大三专业必修课《操作系统原理》进行改革实践，借助智能题库、移动学习App、大数据分析方法，对学生从第一节课到期末各个维度进行精准评价，最终通过大数据为每个学生画像，建立能力图谱，“这也回答了一个问题，专业必修课如何实现个性化学习。”这门课程获得天津市第七届高校教师教学基本功竞赛理工科一等奖第一名、“教育部—微软”精品课称号，并被评为南开大学魅力课堂，史广顺也获得了南开大学良师益友称号。

　　过程评价的维度大致分为5个部分。首先是日常考勤，体现所有学生参与课程的勤奋度和专注度。通过小程序记录所有同学的出勤次数，对应总评成绩中的固定比例，并做全班出勤排名，占总评成绩的5%。与此同时，课堂主动提问、主动完成小思考等细节都被记录下来，给予加分，分数总值不超过平时考勤的总分。

　　第二个维度是课后作业，使用自主开发的智能题库，每一章都有自主开发的移动学习软件，让学生课后完成刷题任务，帮助学生掌握知识点并学会解题。刷题任务有时间限制和次数限制，不增加学生负担，有效杜绝过期无效的练习。每道题设置对应的能力点，学生在刷题过程中，系统自动记录答题速度、自动评价答题正确率、自动记录错题。智能系统会对每道题目的全班正确率进行统计，以此判断知识点讲授的情况；同时对每个学生的答题速度和答题正确率进行统计，给出个性指导意见。日常刷题占总评成绩的10%。

　　第三个维度是小组实践项目。每个月一次上机大作业，要求提供代码、文档、测试案例和展示PPT，以小组答辩的形式每月一评，过期不候。系统记录每个学生在团队合作中具体完成的内容，帮助学生建立专业岗位细分的观念，同时提升团队协作意识。考核采用当面答辩的形式，充分展示学生的特点，老师能够给予个性评价。这部分占总评成绩的45%。

　　期末考试彻底告别“千人一卷”，其中30分为基础共性问题，70分为学生个性选择的题目。首先，学生可以自己选题目来做，例如6道题中可选做4道，多做不得分，让学生可以更为主动地选择自己擅长的题目。其次，学生还可以根据自己的答题情况，自主为选做题设定分值档位，最大限度提升成绩。史广顺说，多年实践发现，学生普遍认为这种考试方式能体现出每个人的特长和个性，改变疲于奔命却难以呈现自我能力的情况。

　　铁面无私的智能老师，逐渐让学生的学习习惯有了改变。比如，作业必须按时提交，过期不候，临时突击不再有用；如果有人想抄作业或从网上直接下载对付，都逃不过智能老师的“眼睛”。

　　智能系统最终为每个学生生成一份学习报告。有意思的是，报告中虽没有简单的分数呈现，但会标记出每个学生在全班的排名，便于学生进行宏观定位。史广顺注意到，这种方式比分数更能激发学生主动学习的动力。以往，一些学生总是认为“60分就行”，或是“满分万岁”，“你认为自己努力了没有用，因为别人比你更优秀，大家要比着往前跑”。

　　老师在讲台上讲自己的，学生在下面学自己的，这是不少大学课堂存在的问题。史广顺坦言，讲和学，是很难进行量化的，“老师的风格和学生的喜好不一定能达成一致。”那么，能不能实现不管老师如何，学生都能在学习中有所收获，“这是技术在教育中的意义。”

　　这样的智能评价系统也适用于一些师资较薄弱的学校，“慕课效果不佳，因为没人盯着学生认真听课，有了这套过程评价系统，可以对学生有精细的过程评价，帮助学生养成良好的学习习惯，更高效完成学习任务。”

　　（原题为：《告别“千人一卷” 大数据让你学得明白》）