對教學領導來說，最直接有效的，自然是硏讀測考數據，從中找出改善教學或提升學業成績的竅門。數據是一些捜集到、沒判斷性的客觀事實（facts）， 當然是要假設捜據方法是恰當的；把數據解釋、演譯（interpret）而變得有意義、有目的就是資訉（information), 這些資訉如能幫助做決定，又經驗證，才成為有用的知識。這種知識就可以轉移（knowledge transfer)而成為學校的資產。
數據硏讀不容易。很多時最常見的學校測考數據都停留各班各科的平均分、高低分、合格率上，只得出那班表現較好、那組弱生頗多的分析，這確實有助理解那組學生需要額外幫助，如參加拔尖補底班之類，卻不能提供更多藉測考表現的數據而得出如何有針對性協助學生面對測考。有一些分析當然較細緻，會以題型分類，如選擇題、填充、短答、長答，而得知那方面的強弱，基本上作用不大，也是無助應付測考的難點，或者反而在試題是否出得好上有點資料提供；又有一些以學習內容作分析，如在四則運算、速率、圖形等課題上各項的分數而知道學生心目中的深淺，語文科的文法的考核也可入這類；更進一步的就會以能力為分析項目，從語文科中讀、寫、說、聽的劃分，以至表達、描述等能力，到數理科概念內容上的理解、應用、分析、綜合、評鑑等能力，至於課改所提倡的共通能力、以至創意、解難、批判等更鮮能於統一紙筆測試中顕現。
卓越的學科教學領導，除對量化數據及分析框架有準確認識外，更能在測考的數據上，找出潛在的問題而逐點逐步解決。最先是對試卷及試題的硏讀，這就涉及相當多評核知識，包括常態分佈（normal distribution), 信度（reliability), 效度（validity) , 及題目分析（item analysis) ，看來好像很複雜，但應是基本的評核知識（assessment literacy)，這並不代表每次校內測考都考慮甚麼統計知識，只是擁有這些知識，就不會動輒把成績諉過於某些因素，包括學生的前備學業水平。
更重要的，是對某類測考題目或課題內容作更深入、質性的分析，找出難點，再設計細緻些、層遞式的題目，以助學生逐步解決難點，這些做法，應用在數學及經濟科的課題較易，對任何學科，這種分析，提供了資訉，讓教師改變及微調日常的教學，針對學生的困難而設計教學。通達學習(Mastery Learning) 的理念及策略，即可量而清晰的目標、層遞學習、檢測、分析成績，回饋及強化(reinforce) 教學，再到下一階段學習，就是同一道理，歷久常新。
無論我們如何以「評核是促進學習」（assessment for learning ）的理念解釋，上述以測考數據指引（inform)教學是考試導向（examination-oriented)的, 我們都是在東方社會文化下長大，都知道家長、教師、社會人士對子女、學生能讀到書、升學，是最大的期盼，幫學生考好試也理所當然。
簡單一點說，測考數據指引教學其實是「考甚麼、教甚麼、學甚麼」；從課程設計的角度看，應是「教甚麼、學甚麼、展示甚麼(不一定靠紙筆測試)」，所以我們啷啷上口的學會學習、創新自主、解難探究，在現行的考評制度下，學習與成果是不一致的。即學校在大張旗鼓搞「新猷」，培育其他「能力」，要同時知道，這些能力不一定能遷移到考評成績上。當然，很多時大張旗鼓會有很多衍生的其他作用。
(卓越教學領導之三)
2016.5.30 原文載於教協報 658期〈見微集〉
