自国家提出教育质量综合评价改革以来，质量监测已被越来越多的地区所采用，而监测后的数据分析也成为教育质量发展的重要依据。监测所得的数据往往是弥补经验性教研活动不足的重要突破点，为教师从数据出发分析问题、研究解决问题的方法提供了实证。因此，如何在日常的教学指导活动中用好监测数据，让监测数据为日常教学研究服务，是一线教学研究者必须深入思考的问题。
抓住薄弱数据，于低洼处找问题、思教学
薄弱数据是指监测样本在某个测评点上整体达成度较低的数据。薄弱数据往往是发现教育教学问题的重要依据，也是分析与解决问题的出发点。因此，薄弱数据是区域教研活动最需关注的，也应该成为教研员生成教学研究点的基本视角。
比如，在2018年1月进行的一次数学学科监测中，通过测评我们发现，学生从文字中解读信息、分析问题的能力不足。于是，我们从新学期伊始便组织开展了围绕“问题解决”教学策略的全区教学研讨活动，重点探讨“分析问题”的教学指导。通过探讨，我们明确了培养学生“分析问题”能力的路径。研讨会后，学科教研组长将研讨过程中达成的共识带回学校，进行尝试或再研究，从而提高教师“解决问题”教学的能力水平。
借助分化数据，于差异处寻方法、求突破
分化数据是指校际或班级间差别比较大的数据。一般而言，分化数据往往反映了校际或班级间学生整体学习状态和教师日常教学之间存在的差异，对分析教师的教学行为有着重要的意义与价值。从区域层面来讲，针对校际间的分化数据我们采取的教研方式会结合对相关学校的“整体调研”，给学校提出相应教学改进建议，助力学校整体改进不足，提高教育教学质量。
在一次区域大样本测评中，城市学校与乡镇学校的语文学科整体优良率差异不大，但对优良率最高学校与最低学校进行比较时，我们却发现还是存在较大差异的，最大值相差超过20个百分点。为了找到原因，寻求解决学校间学生“学习能力”差异的方法策略，在接下来的一个学年中，小学语文学科组织了区内骨干教师对6所学校（城市2所、城乡接合部1所、农村3所）进行了较大规模的调研，旨在发现数据较低的学校教学中存在的问题，挖掘数据较好的学校教学成功的经验，从两个维度全面收集信息，以城市学校成功经验指导薄弱学校的课堂教学，助力薄弱学校教学水平的提升。
着眼劣势数据，于常态处作调研、求策略
劣势数据是指测评数据中某些学校明显低于整体平均水平的数据。这些数据往往表明某些学校在这个学科教学中存在着较为严重的问题。此时需要组织针对这所学校的某个学科的特定问题进行深入调研。我们采取的教研方式是“蹲点调研”，即由相关学科教研员独立或组织一定数量的骨干教师，对劣势数据学校进行为期一周或一个月甚至一学年不间断跟踪了解，组织相应的教学研讨活动，以对学校某个学科的教学状况作深入了解，从而准确把握问题产生的原因，提出有效改进的建议，并让相应的建议落地，成为学校教学改进的常态，让策略方法真正产生效益。
重视发展数据，于个性处找答案、亮经验
发展数据是指那些在监测中涉及个别班级的明显优于平均值的数据，也可以称为进步数据。我们相信，这些进步发展的数据背后体现着任课教师不同于一般教师的教育教学方法。
在一次学期测评中，我们发现在8个试点班中，有一个班的A、B等率（即优良率）明显高于其他7个班。这与首次试点班测评的整体表现形成了反差。于是，从这组数据出发，我们通过连续跟踪这位教师的课，发现作为第一批参加“绿色评价”试点项目实践教师，他在教学行动中从“基于教”转向“基于学”，经常在课堂教学中创设“生生互动”的学习氛围，学生在课堂上的学习积极性很高。由于这个原因，在体现过程性评价为主的学科“能力立意”测评中，这个班的数据占优就不奇怪了。
于是，我们让这位教师及时总结经验，并在不同的范围进行推广。事实上，学科“能力立意”测评触发了许多教师的教育教学行为的改变，真正让“评价改进教学”的行为发生在一线课堂教学中。
（作者单位系浙江省嘉兴市南湖区教育研究培训中心）
