打开文本图片集

关键词：初中音乐 考试评价 数据分析 跟踪分析 雷达图 预警机制“OA” “SWOT”分析 个体反馈 完整周期

论文摘要：目前音乐考试评价的形式及重视程度较之前有了很大程度的进步，但是仍然存在很多的问题、不足和弊端。通过对音乐考试评价的现状分析，发现现阶段音乐考试评价存在的不足，创新性的将数据跟踪分析应用到音乐考试评价体系中，结合“SWOT”分析，探究学生音乐学习的状态、难点和被指导意愿，及时获取学生个体反馈信息，改进教师授课计划、内容和节奏，同步提升学生的音乐考试成绩和音乐素养。

一、音乐考试评价在音乐教学中的重要性

（一）音乐考试有助于教师考察学生阶段性学习质量

音乐考试是考察音乐教学成果的有效途径。音乐教师根据教育部及地方教育管理机构的相关教学要求及教学大纲，制定适合本校学生的学习内容及节奏。只有通过全方位的音乐考试对学生的音乐学习进行评价，才能较直观的观察到学生的具体学习质量，进而调整授课节奏、内容及方式，提高教学效率，促进学生音乐成绩及音乐素养的提高。

（二）音乐考试评价有助于提高学生的音乐审美

随着音乐教学改革，音乐课不再是单一的歌唱教学和基础理论知识讲授，更注重对学生综合音乐素养的培养，提升学生的音乐审美。教师在制定音乐考试方案时，通过对某类或某个具体音乐作品的情感理解、情感表现、技巧表现等音乐审美要素的考核，促进学生对音乐作品的整体理解，逐步提高学生的音乐审美。

（三）音乐考试为学生提供了展示自我的平台

学校的教育是班级制，一位教师面向几十个学生，教师很难在音乐课堂上为每个学生提供展现自我的机会。因此，利用诸如歌唱、舞蹈、舞台剧、音乐剧等考试方式，让每位学生都有机会上台展现自己音乐才能，让每位学生都能得到锻炼，通过良好的表演获得音乐学习成就感，同时激发学生学习音乐的积极性。除此之外，通过考试，有利于教师发现音乐人才，便于教师在今后的教学活动中对其着重培养，更大限度帮助他们释放音乐天赋。

二、对当前初中音考试评价的分析

（一）音乐考试流于形式

2021年之前（以广州为例），在中考的内卷下，学校及家长一昧追求升学率，为了提高中考文化科目的成绩，一切为中考让步，在平时授课中文化课占用音乐课教学时间成为一种常态和潜规则，有的学校甚至不配备专职音乐教师、音乐教室、音乐教学器材等。每学期的音乐考试只是流于一种形式，学校领导、教师、家长及学生自身对考试成绩都严重缺乏重视。

（二）重视音乐考试成绩，缺乏科学评价方法

以广州为例，2021年，初中音乐学科迈向了一个新的台阶。根据《广州市招生考试委员会办公室关于做好2021学年初中学业水平考试部分录取参考科目考试的通知》中相关要求，音乐学业水平考试内容分为现场操作考试、上机考试两个部分，成绩评定按在全市考生总人数所占比例，由高到低划分为A（25%）、B（35%）、C（25%）、D（10%）、E（5%）。

虽然音乐教学和音乐考试随着“新中考”的改革得到了加强，音乐考试改掉了以往流于形式的无用功作为，但是考试简单粗暴的重复新中考要求的“操作考试”和“上机笔试考试”，像对待一门自然科学学科一样对待音乐这种艺术科目，机械的运用类似于其他学科的“题海战术”填鸭式的提高学生的音乐成绩，过程中不断的削弱了学生对于音乐对于艺术的向往和积极性，使“音乐”逐渐的变成没有温度没有情感的单一目标性的“考试学科”，背离提升学生综合艺术素养的初衷。

（三）考试成绩缺乏完整周期性跟踪分析

根据笔者相关调研发现，当前阶段各学校增强了对于音乐、美术等学科的重视程度，保证了日常授课时间，并加强了阶段性考试的安排，但是对考试成绩的分析和跟踪研究是远远不够的。

目前多数学校虽然按照相关教育单位的要求和借鉴其他地区学校的经验对音乐考试成绩进行了统计和常规分析，但也只是简单的模仿其他文化学科的统计经验和做法，粗略的对学生的考试成绩进行登记、排名，并将学生的平均考试成绩纳入任课教师的绩效考核框架内，借此督促学生努力学习，激励教师加强授课。期间并未建立完整体系的统计和分析系统，亦未应用先进的分析模型记录和分析学生整个初中学习周期的音乐成绩和音乐素养表现，以至于无法探究出更加科学的授课方案可以同时提升学生的音乐考试成绩和音乐素养。

（四）音乐考试评价中学生个体反馈缺失

根据近年考试分析，音乐中考的题型基本分为两种，记背类题型和听辨类题型。记背类题型比较简单，考查学生对音乐术语、中外音乐名作、中外知名音乐家等相关音乐常识的认知程度；听辨题考查内容主要是节奏与节拍、乐器音色辨别、乐句结构、地方音乐、音乐情感等，主要考查了学生的音乐素养。平常学校自己组织的阶段性考试中考试内容也大致模仿中考的考试结构，使学生逐渐适应中考音乐考试的节奏与构架。

但是音乐考试评价中教师能够得到的学生反馈目前仅仅局限于考试成绩，大概的知道记背性考试内容学生掌握的好一点，品鉴类内容学生掌握的差一点，更加具体的反馈无从得知，比如某一个学生对某个知识点为什么掌握不了，希望教师如何进行协助这种具体的个体反馈通常无法传达。

（五）缺乏开放性考试评价

传统的考试评价体现了学生的学习状态与教师教学的情况。对学生的知识掌握有很好的测评方式，但是这种评价方式不能培养学生的素质，也不利于调动学生学习的积极性。而开放性考试能够帮助学生掌握基础知识、提高学习能力。开放性考试评价是以不同程度学生的发展为目标，通过学习测评学生的发展水平，促进学生不断地自我认知、发展自我和完善自我，是不断实现发展目标的评价，它与传统考试有着本质性的区别。

开放性考试在课程命题上首先要做到情境开放，考试命题可取材于家庭、学校和社会生活等诸多方面。其次设问开放，考试命题指向与角度要多元化。再次强调思维开放，考试命题要注重培养发散思维。从次是答案开放，考试命题尽量不要做标准答案，使答案更具有开放性。最后就是评定开放，考试命题的最终评定要按照题意、学生作答的角度、学生的创意以及学生的能力水平进行综合赋分。

因此在开放性考试过程中要注重学生知识掌握与能力的考查，强调问题解决的过程。同时，着重对学生情感态度与价值观进行考查和引导，鉴别学生对学科价值与人生观的认知理解。考试的命题要遵循学生的心理特点和认知规律，密切结合学生思想与生活实际，并紧扣社会热点与学生生活实际。考试内容不能拘泥于所用教材，在具备一定信、效度的基础上，适当考虑难度与区分度；应尽可能使用图片、漫画、诗词、歌曲、数据、案例等，考试过程中不设阅读障碍和文字游戏，突出考查学科主干知识与综合实践能力，培育创新精神。

三、创新性应用数据跟踪分析，突破目前音乐考试评价困境

（一）跟踪记录考试评价成果，形成基础数据库

随着大数据技术的发展，越来越多的行业应用大数据分析，通过运用大数据分析技术很多行业可以实现跨越式的效率提升，完美诠释事半功倍。

借助大数据技术的基本技术思路，我们通过对全校学生的音乐考试评价结果进行全方位多维度的数据记录，为每个学生生成成绩电子档案，记录其从初一到初三完整初中学习周期的每一次考试评价结果形成基础数据库。对数据库中的数据进行多种类别的分类，比如，可以以每个学生为类别分类，同时以每项具体的音乐考试评价内容为类别分类。

（二）生成个体雷达图，探究学生优劣势

针对每次的音乐考试评价成绩或者结果，转化成百分制数字模式进行赋值，即：

1.考试成绩为分数制

（1）考试成绩为百分制时，原始成绩即为赋值成绩；

（2）考试成绩为非百分制时，赋值成绩=原始成绩/N

其中N为赋值指数，N=原始分制/100，例如，如果原始成绩为120分制时，N=1.2，原始成绩为60分制时，N=0.6，以此类推。

2.考试成绩为非分数制

如果考试成绩为非分数值时，设置科学赋值标准将相关成绩转化为分数制，如：A=100，B=80，C=60，D=40。

针对赋值后的考试评价结果，通过相关软件或者系统生成雷达图，如下所示：

如示例所示，通过分析雷达图，教师可以更加直观的了解到学生歌唱和练耳相关的考试内容掌握的比较好，对于乐理和视唱相关的考试内容掌握的就不是很理想，借此，教师可以有针对性的对该生改善指导节奏。

当通过长时间的积累后，雷达图可以进行动态的进行展示，对考试评价结果的分析将会更加的科学，更加的具有指导意义。

其次，同步生成折线图，对每个学生的考试评价成果趋势进行观察和研究，及时探索有利因素和不利因素，改进授课结构、节奏、强度等。

（三）进行阶段性“SWOT”分析

“SWOT”分析中：S（strengths）是优势、W（weaknesses）是劣势、O（opportunities）是机会、T（threats）是威胁。原本是用来研究企业战略制定过程中对于内部因素和外部因素的综合分析方法，目的是探索企业的最优发展路径。

为了更加详细、全面的了解每个学生音乐学习的情况，我们将SWOT”分析引申到学生音乐考试评价框架中，“S”代表学生在学习音乐学科的过程中具有的天赋和自我发展的科学方法等有利因素；“W”代表学习过程中学生自身的对于音乐的理解能力不足和不科学的学习方法等不利因素；“O”代表在老师改变教学节奏、授课方式，同学之间互相帮助等外界助力因素影响下，学生可以提升的成长空间；“T”代表老师不科学的授课方式、授课节奏，其他学科挤占音乐学习时间，学校缺乏足够的硬件设施等外界不利因素。

通过阶段性的综合分析“S、W、O、T”四方面的因素，探究影响学生音乐学习成果的有利因素和不利因素，发扬有利因素，最大限度克服不利因素，促进学生音乐考试成绩和音乐素养的提升。

（四）建立预警机制

针对数据库中的学生考试数据，对每个学生的类别分数、整体分数、班级平均分数、年级平均分数设置同比和环比上下限预警阈值，如：

当同一个学生的考试成绩同比或者环比下降10%时，数据分析模型或者系统自动提示，教师尽快了解该生的学习情况，探究成绩下降的具体原因，并制定相应的学习改进计划；当某一个学生的考试成绩同比或者环比上升10%时，数据分析模型或者系统亦自动提示，教师也会尽快的了解该生的学习情况，探究进步的原因，鼓励该生继续加油，并探索可以推广的学习进步技巧或者方法。

当班级或者学校的平均成绩同比或者环比下降5%时，数据分析模型或者系统自动提示，教师及时了解学生整体成绩退步的原因，及时调整自己的授课结构、节奏和计划；当班级或者学校的平均成绩同比或者环比上升5%时，数据分析模型或者系统亦自动提示，教师及时了解学生整体成绩进步的原因，探索可推广的授课结构、节奏和计划。

（五）建立学生版本“OA”系统

OA（Office Automation）系统原指办公自动化，这里借鉴办公自动化的概念，设计并上线学生版本的“OA”系统，将上述数据分析的结果同步到学生版“OA”系统，学生可自主查询自己音乐历史考试评价原始数据及分析结果，并可留言反馈自己的学习状态、学习难点、帮助需求等，教师根据学生反馈及时改进授课计划，以此改善前文提及的音乐考试评价中学生个体反馈缺失的问题。

四、结语

文章认为，通过将数据分析逐步的引入到初中音乐考试评价体系中去，可以更加科学的发现初中音乐授课、学习、考试评价中存在的问题，更加针对性的寻求改进的方向和方法。借助数据分析的结果，制定更加科学、有趣的初中音乐授课及考试计划，全面提升学生的音乐考试成绩和音乐素养，助力培养未来实现中国梦的高素质人才。

参考文献：

[1]刘晓旭. 高中音乐学业水平考试理论知识试题的分析与教学建议[D].河北师范大学，2021.DOI：10.27110/d.cnki.ghsfu.2021.000424.

[2]郝宏歌.网络环境下《音乐欣赏》课程开放性考试评价的研究[J].艺术评鉴，2020（22）：91-93.

[3]程平，邓湘煜.RPA财务数据分析机器人：理论框架与研发策略[J].会计之友，2022（13）：148-155.

[4]葛艳珍.大数据分析技术在网络领域中的研究[J].电子技术与软件工程，2022（10）：5-8.