域的内容还是评情感领域的内容;等等。确定实施对象就是确定“由谁提 供信息”的问题。教学工作涉及学生、教师、学校管理人员、教学辅助人 员和家长等,他们都可以是信息的提供者,我们应该结合评估目标选择合 适的实施对象。例如在评估教学效果时,往往把学生作为主要的实施对象, 因为学生对知识的掌握情况能直接地、广泛地、客观地反映教学效果;而 在评估教材的难易程度时,却应以教师为主要实施对象,因为教师有长期 使用教材的经验。在有些评估工作中,评估结论要依赖于不同对象之间的 比较。例如要评估教学新方案的效果,为了使评估结论更具有说服力,不 但要收集和分析新方案实验班的有关信息,还要收集和分析非实验班的信 息,以便对比。对比班虽然不是我们评估的对象,但应作为实施对象。在 这种情况下,对比班的确定,要十分注意它与实验班的可比性基础,如学 生的原有基础,教师的教学水平等都应是比较接近的。这样才能解释学生 的后期差异与教学新方案之间的关系。确定实施手段就是确定“怎样获得 信息”的问题。常用的手段有测试、问卷调查、实地听课和座谈会等 教学评估的有关要求都应在评估工作的早期确定,否则可能导致信息 量的不足,影响评估工作的效率和质量。 2.选择和编制测量工具。要收集评估所需的信息,一般要通过某种 方式的测试或调査。在进行数学教学评估时,通常是通过数学测验,了解 学生对数学知识的掌握程度和他们的数学能力水平;通过问卷调查和交 谈,了解学生对数学的情感水平和学习条件等情况。这时,我们把测试用 的试卷和调查用的问卷(包括交谈用的提纲)叫做测量工具。依靠这些工具 收集信息。由于各种测量工具都具有其特殊的功能,因此要结合评估目标, 选择合适的测量工具。 3.收集和处理信息。在编制测量工具同时,就应考虑到信息的收集 问题,避免把时间和精力花在一些无用的信息上,也不要使必要的信息被 遗漏和混淆 原始信息是评估工作的基础,因此原始信息的收集和整理一定要做到 准确、完整、有序、便于使用。以测试为例,从评阅试卷、登记分数到输 入计算机,工作量大而且单调、枯燥、烦琐,要增强做好这项工作的责仼 心,把操作误差减小到最低程度。当发现了数据遗漏的现象,如在登分表 上某个学生的姓名、学号被遗漏,或某部分的分数被遗漏,要尽力将这些 数据补齐,或作出某种约定,使得这些有遗漏现象的数据也能在一定范围 内发挥其作用。一般不要轻易剔除原始数据,要保证原始数据的完整性。 为了便于原始数据的管理和使用,对它们的整理,要讲究一定的编排技术, 做到井然有序,查找方便。 原始信息一般不便于直接用于评估,而需要作统计处理,使原始信息 中蕴含的特征明朗化,才能从中获取评估的依据。在数据处理时,有些基 本统计数据是必不可少的,如测试成绩的平均分、标准差、成绩分布、各 试题的得分率和一些有关的百分比等。除此之外,还可根据评估工作的需 要再作一些更深入、细致的数据分析处理。域的内容还是评情感领域的内容；等等。确定实施对象就是确定“由谁提 供信息”的问题。教学工作涉及学生、教师、学校管理人员、教学辅助人 员和家长等，他们都可以是信息的提供者，我们应该结合评估目标选择合 适的实施对象。例如在评估教学效果时，往往把学生作为主要的实施对象， 因为学生对知识的掌握情况能直接地、广泛地、客观地反映教学效果；而 在评估教材的难易程度时，却应以教师为主要实施对象，因为教师有长期 使用教材的经验。在有些评估工作中，评估结论要依赖于不同对象之间的 比较。例如要评估教学新方案的效果，为了使评估结论更具有说服力，不 但要收集和分析新方案实验班的有关信息，还要收集和分析非实验班的信 息，以便对比。对比班虽然不是我们评估的对象，但应作为实施对象。在 这种情况下，对比班的确定，要十分注意它与实验班的可比性基础，如学 生的原有基础，教师的教学水平等都应是比较接近的。这样才能解释学生 的后期差异与教学新方案之间的关系。确定实施手段就是确定“怎样获得 信息”的问题。常用的手段有测试、问卷调查、实地听课和座谈会等。 教学评估的有关要求都应在评估工作的早期确定，否则可能导致信息 量的不足，影响评估工作的效率和质量。 2．选择和编制测量工具。要收集评估所需的信息，一般要通过某种 方式的测试或调查。在进行数学教学评估时，通常是通过数学测验，了解 学生对数学知识的掌握程度和他们的数学能力水平；通过问卷调查和交 谈，了解学生对数学的情感水平和学习条件等情况。这时，我们把测试用 的试卷和调查用的问卷(包括交谈用的提纲)叫做测量工具。依靠这些工具 收集信息。由于各种测量工具都具有其特殊的功能，因此要结合评估目标， 选择合适的测量工具。 3．收集和处理信息。在编制测量工具同时，就应考虑到信息的收集 问题，避免把时间和精力花在一些无用的信息上，也不要使必要的信息被 遗漏和混淆。 原始信息是评估工作的基础，因此原始信息的收集和整理一定要做到 准确、完整、有序、便于使用。以测试为例，从评阅试卷、登记分数到输 入计算机，工作量大而且单调、枯燥、烦琐，要增强做好这项工作的责任 心，把操作误差减小到最低程度。当发现了数据遗漏的现象，如在登分表 上某个学生的姓名、学号被遗漏，或某部分的分数被遗漏，要尽力将这些 数据补齐，或作出某种约定，使得这些有遗漏现象的数据也能在一定范围 内发挥其作用。一般不要轻易剔除原始数据，要保证原始数据的完整性。 为了便于原始数据的管理和使用，对它们的整理，要讲究一定的编排技术， 做到井然有序，查找方便。 原始信息一般不便于直接用于评估，而需要作统计处理，使原始信息 中蕴含的特征明朗化，才能从中获取评估的依据。在数据处理时，有些基 本统计数据是必不可少的，如测试成绩的平均分、标准差、成绩分布、各 试题的得分率和一些有关的百分比等。除此之外，还可根据评估工作的需 要再作一些更深入、细致的数据分析处理