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摘 要：高三地理备考过程中大型考试数据对比性强、可信度高，为高考复习提供有力的参考依据。笔者以地理科为例，从数据项目分析及其关系构建角度阐述如何进行数据分析，并深挖核心数据分析结果展开具体备考策略的探讨。
关键词：数据对比; 高考备考; 引领
近年高三备考复习过程，惯例是四次大型统考：学期初区调研考、市高三高考模拟考 、市一、二测。四次大考数据关注度高、影响大，各校、各部门也作各种数据分析，目的是下一步方案、策略，提升备考效益。依笔者参加近几年的分析报告会看，分析者数据的分析缺乏系统，罗列、碎片化呈现，后续的备考实施也缺少科学性依据。为实现数据分析的最大效益，笔者以地理科为例，浅谈自己对大考数据的看法。
一、梳理数据关系，揭示内部结构
高三地理备考过程中大型考试数据对比性强、可信度高，相关科任到管理层一致认为是确着的证据，备考方向性强。如何用好数据，笔者认为首要做的工作是梳理数据关系，理解数据内部结构，下面以某次高三地理大考为例：
（一）明确数据项目
1.学科对比分析。各学校地理学科数据组成常见的有：总人数、参考人数、最高分、最低分、平均分（包括Ⅰ、Ⅱ卷、全卷、局部中前27%、后27%等）、标准差（Ⅰ、Ⅱ卷、全体）、标准分均分、标准分平均分、比率（满分、优秀、良好、及格、低分、超均、比均）、难度、综合水平。如表1、表2。各间学校通过表中对比，在面上显示学校之间的差距，为管理层及科任下一步的工作提供依据。
2.各学校小题平均分对比分析。包括选择题及非选择题的各小题实际得分与得分率，学校间的对比呈现，从另一角度洞察各校备课组的总结性评价结果。有待备课组找原因：学校的整体备考策略、考点等优势方面及薄弱环节，可以及时作一个阶段性的调整。如单选题1，在11所学校中，学校1的得分率最低，这间学校就必须反思相关的考点为什么得分率低，与其他学校的差距在哪里？备课组集备、个人集备、教师的教学策略、对该考点的考虑角度等是否周全？找线索、找原因，对症下药。
非选择题的数据项目更直接反映学生的具体答题情况。如37.1题得分率最低，难度大、区分度小，从命题人的角度来说是一道废题，当然与老师在这类题及考点的复习方法、策略也有关。高三老师应该逆向思考自己的备考过程，多层次、多角度追中原因。教研室提供的数据是学科科学分析的重要依据，学校备课组及科任如何运用好数据是做好过程性评价与总结性评价的前提条件。下一步的重要工作是厘清数据项目间的关系，由碎片化整合成系统化。
（二）构建数据项目关系
数据关系网的构建，可以清晰了解各组成数据项目之间的因果联系。从图1的呈现可以看出，各项碎片化单列的数据经过组合后形成了一个系统：
1.一级数据项目。椭圆形的个体总分、全体平均分为一级数据项目，最容易引起管理层及备课组、科任的关注，科任对此项数据亦承受巨大压力，它体现了学校、级组、备课组、科任的整体备考水平及阶段性的结果。
2.二级数据项目。虚线方框二级数据项目是构建一级数据项目的下层指标，包括：个体总分属下的名次段、比率、Ⅰ卷及Ⅱ卷平均分;总体平均分属下的Ⅰ卷及Ⅱ卷平均分、标准差、前后27%（或30%......）、难度、综合水平。二级数据的表现可以传递到一级数据，是管理层及备课组分析原因的重要环节。如前后27%（或30%......）的总体平均分直接影响标准差，前后数值都低则全体平均分必然低，前部分数值高极有可能推动地理科目的贡献率，为打造高分段人才创造机会。
3.三、四级数据项目。实线方框三、四级数据是对二级数据项目的进一步分析，它代表了不同角度看二级数据项目。如考点分析属下就有10个子项目，对同一考点做深层次解读。就单选题来说，选A/B/C/D率可以看出学生思考的方向，科任依据学生答题又针对调整教学方向。比率属下的满分、优秀、良好是管理层的又一重要关注点，也是造就前27%（30%……）高分的关键因素，挖掘尖子生目标方向。
综上阐述表明，层级间数据项目相互影响，逐级递进的关系，为分析总结与备考总结的撰写构建框架，也以此为线索作螺旋式的追因思考。
二、核心数据对比，引领备考方向
历次大考大数据比较，对目标生人数预测到学科考点落实，目标会更明确，备考精准度更高。
（一）大数据对比锁定目标生
1.大考数据对比是对学校整体与学生个体作出备考策路重要依据。只有通过对比才能做全面的分析，促动教师反思教学行为与管理层更主动思考工作方向是否步入正轨、是否落实，逐渐清晰自己去到哪一个环节。大考数据对比担当的重任是无可否认的，如地理目标生的培养，学校的划分原则是按总分（语、数、外、综合总分）由高到低划定，学A通过大考数据对比，个人纵向对比，区调研考、1月模拟考、一测、二测的分数分别为：51、55、30、37分，成绩波动较大，再与学生D对比成绩是不断上升的。而与学生E对比，学生A进步较小。学生A在三个班对比，结论是：处于中间位置，还不够尖，还需努力。三个班的对比可以发现3班的数值稳居在前，整体水平较高，1班一直处于落后状态，尖子生整体水平并不高，为在地理科不拖后腿，科任老师需提升高分段学生人数，考点研究、方法指导、学生身上找原因。由点、线、面全方位找位置：个人在全班、全班在全级、全级在全区，教师可以俯视下立体看到学生个人到全体逐渐成长的轨迹。
2.在对比中遴选双上线目标生，培养对象更精准。
就每次大考双上线人数看，可以得出以下原因：（1）能够全面发展的同学数量不多;（2）地理科目成绩较好的，其他科目弱;（3）总分较高的同学可能地理拖后腿，上线人数还不多;（4）部分学生在地理及总分方面总是及不稳定，波动发展。相应的科任、备课组、级组、落级行政就要采取措施，如地理科备课组、科任的重点工作：（1）在总分上线而地理弱的学生作为首要培优对象;（2）其次是地理成绩波动大的，按实际情况找原因;（3）保证地理成绩好的同学不掉队;（4）扶临界生一程。经过耐心、专注、有目标而又精准的措施，成绩必然稳步上升。
（二）数据对比夯实学科考点
数据比较对试卷讲评课提出要求。数据的对比容易暴露问题，引起关注，由此高三教师必须熟练应对讲评课。按加涅的教学和学习结果分类，试卷讲评课是“元认知”知识的学习，它针对复杂知识的巩固、检验与反馈，查缺补漏。
试卷讲评过程着重分析失分原因：概念及基础知识不足，图文信息提取薄弱，综合要素对比能力欠缺;策略在今后的复习课必须加强概念的教学，要有大概念意识，构建知识结构，在变式训练中提升能力。
（三）引入任务分析理论强化复习效果
数据项目的层级关系的梳理比较，有利于科学分析问题原因。依据华东师范大学心理与认知科学学院庞维国教授在《教学设计中的任务分析技术》指出：教学设计中的任务分析是指分析和详述学生的学习类型过程， 把活动的过程分解成几个具体的核心环节，而且确定动作技能的学习的完整过程和具体步骤交任务分析。任务分析显示：如果子目标1中的目标1.2和子目标2的子目标难度，已经在学生的能力范围之内，那么教学起点就从学习子目标1.1开始，回忆子目标1.2和子目标2的子目标知识，然后学習子目标1.1的知识，再学习子目标2知识，最后完成目标。
三、充实阶段考数据，完善数据链
做好数据统计，科学分析，找出问题，提出应对策略，极大提升高三备考效益，笔者在实践中实实在在感受了数据的重要性。因此，为填补大考考点覆盖面不足的情况，做好阶段考命题与统计是完善高三备考数据链的重要环节。
考试数据代表的是某阶段评价结果，学生在备考过程中的知识结构逐渐完善、能力顺势提升，同时也在遗忘、错位之中。因此，数据分析结果与数据链也是在不断的修正中逐步完善。
参考文献
[1]相炜.地理研究室.2018年全国文综Ⅰ卷地理试题评析.[J]地理教育.2018（7）21。
[2]庞维国. 华东师范大学心理与认知科学学院.《教学设计中的任务分析技术》[R]
[3]中华人共和国教育部.普通高中地理课程标准（2017年版）.[S]人民教育出版社
[4]高宏伟.花都区教研室《“科学课堂”课型教学体系》[R].2018
[5]许少星.2018年广州一测分析[R].2018
关键词：数据对比; 高考备考; 引领
近年高三备考复习过程，惯例是四次大型统考：学期初区调研考、市高三高考模拟考 、市一、二测。四次大考数据关注度高、影响大，各校、各部门也作各种数据分析，目的是下一步方案、策略，提升备考效益。依笔者参加近几年的分析报告会看，分析者数据的分析缺乏系统，罗列、碎片化呈现，后续的备考实施也缺少科学性依据。为实现数据分析的最大效益，笔者以地理科为例，浅谈自己对大考数据的看法。
一、梳理数据关系，揭示内部结构
高三地理备考过程中大型考试数据对比性强、可信度高，相关科任到管理层一致认为是确着的证据，备考方向性强。如何用好数据，笔者认为首要做的工作是梳理数据关系，理解数据内部结构，下面以某次高三地理大考为例：
（一）明确数据项目
1.学科对比分析。各学校地理学科数据组成常见的有：总人数、参考人数、最高分、最低分、平均分（包括Ⅰ、Ⅱ卷、全卷、局部中前27%、后27%等）、标准差（Ⅰ、Ⅱ卷、全体）、标准分均分、标准分平均分、比率（满分、优秀、良好、及格、低分、超均、比均）、难度、综合水平。如表1、表2。各间学校通过表中对比，在面上显示学校之间的差距，为管理层及科任下一步的工作提供依据。
2.各学校小题平均分对比分析。包括选择题及非选择题的各小题实际得分与得分率，学校间的对比呈现，从另一角度洞察各校备课组的总结性评价结果。有待备课组找原因：学校的整体备考策略、考点等优势方面及薄弱环节，可以及时作一个阶段性的调整。如单选题1，在11所学校中，学校1的得分率最低，这间学校就必须反思相关的考点为什么得分率低，与其他学校的差距在哪里？备课组集备、个人集备、教师的教学策略、对该考点的考虑角度等是否周全？找线索、找原因，对症下药。
非选择题的数据项目更直接反映学生的具体答题情况。如37.1题得分率最低，难度大、区分度小，从命题人的角度来说是一道废题，当然与老师在这类题及考点的复习方法、策略也有关。高三老师应该逆向思考自己的备考过程，多层次、多角度追中原因。教研室提供的数据是学科科学分析的重要依据，学校备课组及科任如何运用好数据是做好过程性评价与总结性评价的前提条件。下一步的重要工作是厘清数据项目间的关系，由碎片化整合成系统化。
（二）构建数据项目关系
数据关系网的构建，可以清晰了解各组成数据项目之间的因果联系。从图1的呈现可以看出，各项碎片化单列的数据经过组合后形成了一个系统：
1.一级数据项目。椭圆形的个体总分、全体平均分为一级数据项目，最容易引起管理层及备课组、科任的关注，科任对此项数据亦承受巨大压力，它体现了学校、级组、备课组、科任的整体备考水平及阶段性的结果。
2.二级数据项目。虚线方框二级数据项目是构建一级数据项目的下层指标，包括：个体总分属下的名次段、比率、Ⅰ卷及Ⅱ卷平均分;总体平均分属下的Ⅰ卷及Ⅱ卷平均分、标准差、前后27%（或30%......）、难度、综合水平。二级数据的表现可以传递到一级数据，是管理层及备课组分析原因的重要环节。如前后27%（或30%......）的总体平均分直接影响标准差，前后数值都低则全体平均分必然低，前部分数值高极有可能推动地理科目的贡献率，为打造高分段人才创造机会。
3.三、四级数据项目。实线方框三、四级数据是对二级数据项目的进一步分析，它代表了不同角度看二级数据项目。如考点分析属下就有10个子项目，对同一考点做深层次解读。就单选题来说，选A/B/C/D率可以看出学生思考的方向，科任依据学生答题又针对调整教学方向。比率属下的满分、优秀、良好是管理层的又一重要关注点，也是造就前27%（30%……）高分的关键因素，挖掘尖子生目标方向。
综上阐述表明，层级间数据项目相互影响，逐级递进的关系，为分析总结与备考总结的撰写构建框架，也以此为线索作螺旋式的追因思考。
二、核心数据对比，引领备考方向
历次大考大数据比较，对目标生人数预测到学科考点落实，目标会更明确，备考精准度更高。
（一）大数据对比锁定目标生
1.大考数据对比是对学校整体与学生个体作出备考策路重要依据。只有通过对比才能做全面的分析，促动教师反思教学行为与管理层更主动思考工作方向是否步入正轨、是否落实，逐渐清晰自己去到哪一个环节。大考数据对比担当的重任是无可否认的，如地理目标生的培养，学校的划分原则是按总分（语、数、外、综合总分）由高到低划定，学A通过大考数据对比，个人纵向对比，区调研考、1月模拟考、一测、二测的分数分别为：51、55、30、37分，成绩波动较大，再与学生D对比成绩是不断上升的。而与学生E对比，学生A进步较小。学生A在三个班对比，结论是：处于中间位置，还不够尖，还需努力。三个班的对比可以发现3班的数值稳居在前，整体水平较高，1班一直处于落后状态，尖子生整体水平并不高，为在地理科不拖后腿，科任老师需提升高分段学生人数，考点研究、方法指导、学生身上找原因。由点、线、面全方位找位置：个人在全班、全班在全级、全级在全区，教师可以俯视下立体看到学生个人到全体逐渐成长的轨迹。
2.在对比中遴选双上线目标生，培养对象更精准。
就每次大考双上线人数看，可以得出以下原因：（1）能够全面发展的同学数量不多;（2）地理科目成绩较好的，其他科目弱;（3）总分较高的同学可能地理拖后腿，上线人数还不多;（4）部分学生在地理及总分方面总是及不稳定，波动发展。相应的科任、备课组、级组、落级行政就要采取措施，如地理科备课组、科任的重点工作：（1）在总分上线而地理弱的学生作为首要培优对象;（2）其次是地理成绩波动大的，按实际情况找原因;（3）保证地理成绩好的同学不掉队;（4）扶临界生一程。经过耐心、专注、有目标而又精准的措施，成绩必然稳步上升。
（二）数据对比夯实学科考点
数据比较对试卷讲评课提出要求。数据的对比容易暴露问题，引起关注，由此高三教师必须熟练应对讲评课。按加涅的教学和学习结果分类，试卷讲评课是“元认知”知识的学习，它针对复杂知识的巩固、检验与反馈，查缺补漏。
试卷讲评过程着重分析失分原因：概念及基础知识不足，图文信息提取薄弱，综合要素对比能力欠缺;策略在今后的复习课必须加强概念的教学，要有大概念意识，构建知识结构，在变式训练中提升能力。
（三）引入任务分析理论强化复习效果
数据项目的层级关系的梳理比较，有利于科学分析问题原因。依据华东师范大学心理与认知科学学院庞维国教授在《教学设计中的任务分析技术》指出：教学设计中的任务分析是指分析和详述学生的学习类型过程， 把活动的过程分解成几个具体的核心环节，而且确定动作技能的学习的完整过程和具体步骤交任务分析。任务分析显示：如果子目标1中的目标1.2和子目标2的子目标难度，已经在学生的能力范围之内，那么教学起点就从学习子目标1.1开始，回忆子目标1.2和子目标2的子目标知识，然后学習子目标1.1的知识，再学习子目标2知识，最后完成目标。
三、充实阶段考数据，完善数据链
做好数据统计，科学分析，找出问题，提出应对策略，极大提升高三备考效益，笔者在实践中实实在在感受了数据的重要性。因此，为填补大考考点覆盖面不足的情况，做好阶段考命题与统计是完善高三备考数据链的重要环节。
考试数据代表的是某阶段评价结果，学生在备考过程中的知识结构逐渐完善、能力顺势提升，同时也在遗忘、错位之中。因此，数据分析结果与数据链也是在不断的修正中逐步完善。
参考文献
[1]相炜.地理研究室.2018年全国文综Ⅰ卷地理试题评析.[J]地理教育.2018（7）21。
[2]庞维国. 华东师范大学心理与认知科学学院.《教学设计中的任务分析技术》[R]
[3]中华人共和国教育部.普通高中地理课程标准（2017年版）.[S]人民教育出版社
[4]高宏伟.花都区教研室《“科学课堂”课型教学体系》[R].2018
[5]许少星.2018年广州一测分析[R].2018