新時代基礎教育評價改革的大數據賦能與路向

宋乃慶　鄭智勇　周圓林翰

摘要：大數據正在成為推動教育系統顛覆性創新與變革的科學力量，包括教育在內的整個領域都將在這一力量潮流推動下發生深刻機理變革。大數據賦能新時代基礎教育評價改革是破除“五唯”教育評價痼疾，落實立德樹人和辦人民滿意教育的必然選擇;傳統課堂教學聯姻教育信息技術，建設智慧校園的迫切需要;過濾與挖掘隱含教育信息和規律，滿足學生個性化學習的應然要求等訴求。然而，現實卻面臨著考試大數據理念異化，遲滯教育評價觀的科學樹立;教師信息技術能力羸弱，沖擊評價改革的師資保障;數據教學資源分化，加劇教育不公平取向的發生;數據價值理性備受忽視，規約評價改革的功效發揮等問題。針對問題，該文提出厘清傳統考試價值觀念，構建大數據賦能的基礎教育評價觀;消解教師技術能力的擔憂，完善評價改革的智力支持;合理搭建數據資源平臺，滿足學生綜合素質評價訴求;準確把握大數據評價價值旨歸，驅動教育評價體系重構等建議。

關鍵詞：大數據;信息技術;基礎教育;教育評價;數據分析

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A???? 文章編號：1006-9860（2021）02一0001一07

大數據具有海量的數據規模（Volume）、多樣性的數據類型（Variety）、快速的數據處理（Velocity）以及真實的高質量數據（Veracity）等4V特征[1]，利用大數據可以獲得并挖掘更多原始基礎教育數據信息[2]，印證和揭示更有價值的教育規律機制，促使教育評價實踐愈加精準與深人，利于打破單一評價類型，打造更具效率、數據真實、主體自覺、途徑多元、結果公平的多元評價生態。2020年10月13日，《深化新時代教育評價改革總體方案》（以下簡稱《方案》）成為首個系統解決具有全局性、導向性教育評價問題的綱領性文件，強調要利用大數據等現代信息技術，創新評價工具等舉措。為此，研究認為可嘗試將大數據應用于基礎教育評價領域，成立由政府部門牽頭的多元主體參與的教育評價機構，基于數據的價值判斷為引領、以發現數據的評價價值為導向、以對評價活動的規范和監督為輔助來建構大數據時代的教育測評模型及其范式，通過教育測評模型的應用，實現對教育現象的定量刻畫和教育過程的質量監測，重塑評價流程。在評價過程中，需充分發揮省級政府履行評估結果、考核努力程度以及進步發展等教育評價職責，市級政府單位根據國家或省級確立的評價內容或指標進行實際細化，依托校內評價資源數據庫，扭轉當前基礎評價改革中出現的“五唯”問題。研究擬從嘗試分析大數據賦能基礎教育評價改革的訴求著手，管窺新時代基礎評價改革的大數據賦能存在問題并提出研究路向，以期對推動基礎教育評價改革和發展或有裨益。

一、大數據賦能新時代基礎教育評價改革的訴求

（一）破除“五唯”教育評價痼疾，落實立德樹人和辦人民滿意教育的必然選擇

《方案》指出要把立德樹人成效作為根本標準，完善立德樹人體制機制，加快推進教育現代化、建設教育強國、辦好人民滿意的教育。就促進學生發展而言，教育評價必須堅持“把立德樹人作為根本任務”，指向學生的生命成長。但傳統教育評價過于追求功利價值，尤其當前“五唯”評價頑瘴痼疾正在將學校教育中師生工具化、趨利化、片面化，師生個體的發展被條分縷析的評價指標維度、體系與固有的評價標準所支配與主宰，個性特征與精神追求逐漸迷失與衰微，生命活力被遮蔽[4]。究其原委，“五唯”評價體系是我國特定歷史階段的產物，過去為培養和選拔追趕型的標準化人才，選擇易感易見、易趕易超的數量化、客觀化的外在標桿性指標，有其歷史特定階段性。但當前這一評價體系嚴重壓抑了人的生命活力、遮蔽個性和創造性，與新時代培養教育身心和諧健全、全面發展新人的目標嚴重相悖，破除“五唯”頑疾實現教育評價的現代轉型是當前的迫切任務。

就評價體系而言，隨著經濟全球化、社會信息化、文化多樣化和科學技術的迭代，我國作為世界最大的發展中國家，必須解決城鄉、區域、校際之間存在嚴重的結構性失衡等教育不公平問題，辦好人民滿意的教育。囿于傳統教育數據在數量大小以及采集途徑上的局限性，導致決策者對區域內教育動態變化的信息資料把握失準，對變化缺乏預測，無法對政策制定的預期效果客觀判斷，在政策制定過程中難免注人主觀經驗，降低了評價的可信度和權威性而規約教育均衡化發展的進程。最終現行的教育評價體系無法適應學生自身甚至社會的發展需求，與廣大人民群眾對優質公平教育的美好期盼相悖[5]。而大數據等信息技術通過虛擬學校、在線教學、遠程教學等方式擴大優質資源的輻射范圍，實現信息技術“彎道超車”。基于大數據信息的評價決策更具說服力和公信力，促進優質教育資源流通共享、實現均衡發展，有助于民眾對于教育評價改革的滿意度提升。

（二）傳統課堂教學聯姻教育信息技術，建設智慧校園的迫切需要

新時代以大數據為代表的5G、人工智能、物聯網、區塊鏈和量子科學等眾多前沿科技創新疊加發展為標志的第四次工業革命正在來臨，新技術催生了傳統教育方式和內容的變革，其“威力”強烈地沖擊著傳統課堂教學，成為倒逼教育系統變革與發展的顛覆性力量。傳統教師教學的知識權威遭受嚴峻挑戰，學校不再是學習的唯一場域，學生對教師的信賴感、教師在學生心中的權威感均被削弱。與此同時，身處知識爆炸、信息激增的時代，人腦學習速度、存儲空間的有限性與知識的無限性之間的抵牾愈發顯著，師生須竭力避免被知識洪流淹沒的風險，傳統課堂教學亟待前瞻性地適應這種教育結構體系的變革，聯姻并利用物聯感知、虛擬現實、量子科學等智能技術，構建科學的高效的評價制度。

另外，大數據已廣泛應用于保障智慧校園建設與安全，傳統校園已向數字化、智能化校園轉型。利用大數據的可視化分析，通過對人臉識別、實時追蹤、智能預警等新技術手段的合理、適當應用，能提高校園管理的效率和質量。同時，課堂是師生雙方共同構建的場域，建立在大數據基礎上的智慧課堂能突破教師個人經驗主義的單純課堂觀察的束縛，在豐富而動態的課堂數據中尋求教育規律，使課堂教學評價更具科學性、可視化性，助推教師改進交互式使用工具的能力，為優化課堂結構、提高課堂效率提供便利"”。這不僅是信息技術與課堂教學的深度融合，也是教育教學評價的技術性革命，基于這樣的課堂評價使教師更為主動地進行主體反思，找到更加契合學生以及教育規律的教育教學方式，使智慧課堂趨向理想的境地。

（三）過濾與挖掘隱含教育信息和規律，滿足學生個性化學習的應然要求

隨機采樣盡管成為現代社會測量領域的主要方式，卻也是在不可收集與分析全部數據的情況下的無奈選擇，存在諸多天然缺陷8。利用這種傳統的教育評價技術難以收集到全程全面的可靠數據，導致發展性教育評價僅僅停留在觀念層面。加之“次少量小”的數據無法真正反映學生的內隱的素質，唯有當評價數據足夠精細，才能無限接近被評價者的真實樣態。而大數據在本質上已轉化為一種新的思維方式、新的問題解決方法，依托大數據技術能采集真實狀態下的全樣本評價數據，揭示學生的隱含信息和規律，包括全面記錄并對學生原有知識基礎、學習態度、學習興趣等認知和非認知學習與成長軌跡數據進行科學處理，確保數據“次多量大”。通過預測、聚類、相關性挖掘、提煉數據供人為判斷以及建立科學的評估模型等方法，借助復雜算法挖掘數據背后的潛在價值，精準診斷當前學習存在的問題，極大提高評價結果的可信度[10]。

另外，在大數據的支持下，教師能基于數據挖掘算法、機器學習、回歸分析等學習分析技術，嘗試依據“循證型教學”等方式，多維度多層次收集學生學習行為相關數據，更好地辨識自己和學生，并不斷改進其教學模式與策略，從塑造者和施與者真正轉變為學生學習的促進者與協作者，實現以“數據”創生教學，促使教學由預設邁向生成。譬如早在2007年美國啟動了“課程信號項目”通過將數據從學生信息系統、課程管理系統和課程成績單中提取出來，教師按照學習表現進行分類，利用數據分析技術對那些極有可能不及格或輟學的學生提供針對性的輔導服務[11]。我國亦可利用大數據技術，在學生交互式學習過程中，為學生提供鏈接海量信息源的通道，以“數據”生發學習，使無邊界學習成為可能;將難理解的概念可視化、難表征的過程具象化，對多維、海量數據的深度挖掘與分析，以此探尋潛藏在數據背后隱含關系與價值，實施個性化特色教學，最終實現學生生命成長的精準服務，提升學習效能[12]。

二、大數據賦能新時代基礎教育評價改革的困境

（一）考試大數據理念異化，遲滯教育評價觀的科學樹立

教育評價觀成為撬動新時代基礎教育評價改革與發展的杠桿[13]。考試作為社會要求而進行的有組織、有目的的測度或甄別活動，考試數據的采集對教育評價觀的建立至關重要。《方案》規定改變相對固化的試題形式，減少死記硬背和“機械刷題”現象，樹立科學的教育發展觀、人才成長觀、選人用人觀。然而，在海量的考試大數據中，往往會摻雜著諸多的不真實的無關數據，“異化”的考試大數據理念，阻撓正確預測和判斷生成，從而遮蔽大數據的應用價值，遲滯教育評價觀的科學樹立4。表現在：一方面，考試的高功利特征決定考試大數據需具備較強的真實性和相關性。然而，多數考生為在考試中發揮出最佳水平，常常針對備考內容進行長時間以死記硬背、拼命刷題等方式的刻意系統復習。而學校囿于技術、條件的有限性，數據采集多是在非自然狀態下針對性地抽樣，呈現結構化、片段化，充滿隨機性又摻雜人為千預，無法有效真實全面反映學生的學習行為，呈現出模糊性和延時性，最終數據和技術的雙重缺失規束了教育評價觀的科學性。

另一方面，考試其本質是心理測量的工具，考試數據承載的是學生的心理活動及特征，其功能是將考生特定領域的心理認知狀況通過試題問答形式映射到考生的具體答卷及分數上，在處理和應用時尤為復雜。然而，正是由于對考生心理認知的間接測量結果，囿于慣性作用，當下個別地方學校對各類考試資源數據的分析和管理卻停留在報名、組織考試和公布成績的元數據記錄上，根據這些選擇性采集信息便武斷判定考生在某一領域掌握的具體知識和技能，制約了教育評價觀的客觀性。除此之外，具體學生的考試相關數據分散在多個不同的平臺機構，數據存儲格式多樣、挖掘質量良莠不齊、流程設計存在較大偏差。一言以蔽之，考試數據產生與評價數據采集并未實現無損對接，為考試大數據的整合和規范處理帶來了很大的困難，加深了教育評價觀規范性的質疑[15]。

（二）教師信息技術能力羸弱，沖擊評價改革的師資保障

囿于大數據的4V特征，使得傳統常規的數據采集和分析技術難以滿足大數據背景下的需求，倒逼教師迅速積累與熟悉大數據采集、分析、清洗等相關知識或技能，在教育數據采集的質和量之間進行權衡"。眾所周知，數據意識是整個數據素養的先決條件，然而，我國個別教師呈現數據意識不足、缺乏數據的敏銳洞察力的癥狀，仍以傳統的觀念和慣習來指導自己的數據管理活動，甚至對大數據功效產生質疑。既不能對自己教學實踐接觸到的相關數據及其異動具有敏銳的嗅覺，也無法全面掌握學生知識結構而進行有效干預，更無法對教與學的相關過程和行為等從數據的角度理解、感受和評價。

另外，教師面臨缺乏數據儲備知識和技能羸弱的難題。在大數據應用背景下，傳統的數據管理模式和保存機制逐漸被淘汰，使得基礎教育評價更加精準與科學成為可能。但部分教師知識儲備陳舊，從海量的數據中進行科學地分類、處理、挖掘信息的技能羸弱，對先進數據管理方法和手段的了解程度偏低，尤其是西部落后地區教師更是面臨著大數據運用、分析的能力儲備不足境遇，直接阻礙獲取和創造更大數據價值和科學財富，將成為今后開展數據素養教育和數據服務工作亟待解決的重要議題。調查顯示，西部中小學教師能熟練掌握“學習管理系統”“評估學生學習結果”“使用電子表格程序”分別占比22.7%、38.4%、42.8%，均不足五成。45.0%的教師表示缺乏相應信息技術的教學技能;38.1%的教師缺乏相應信息技術的教學知識。值得注意的是，當前中小學校多缺乏幫助教師管理數據的配套服務和數據專員，即使遇到數據處理方面的問題，教師所能得到的解決途徑較少，更多的是依靠自身力量，這對不同學科背景的教師組織管理也頗具挑戰。

（三）數據教學資源分化，加劇教育不公平取向的發生

評價最重要的目的不是證明，而是為了改進《方案》明確提出促進義務教育優質均衡發展、優化教學資源配置。大數據促進基礎教育評價改革的核心價值，在于采集數據教學資源助力學生的個性化發展，賦能與輔助教師教學工作，提升基礎教育評價質量、優化教育供給[19]。在實際中，通過現代分析方法來分析大數據所構建的統計資源數據，理論上可以作為評估學生測量指標。但囿于教育教學資源的不均衡，城鄉區域、校際之間的“數字鴻溝”導致難以滿足學習者的個性化需求困境。從覆蓋對象來看，多集中在網絡技術落后的偏遠貧困山區的學生等信息弱勢群體，他們可能并無機會享受網絡與數字化學習資源的便利，個性化的學習需求更成奢望。譬如2019新型冠狀病毒爆發后，西部等偏遠山區地區在線教育存在著優秀教學資源缺乏、資源零碎和系統性不強等現實難題[20]，在“數字鴻溝”日益加劇的情況下，囿于教學資源的“分化”，在一定程度上加劇了教育不公平現象的發生。

另外，當下傳統數據資源存在著收集耗時較久、數據源不統一、過程型數據缺失甚至無法采集等阻隔，創設在這種不完整數據資源基礎上所研判的分析結果，只能揭示某些具體或特定問題，缺乏綜合性。加之數據鴻溝、算法黑箱、效率優先等眾多因素的疊加影響，這種以成績為基礎、以分數為主參照的考試結果評價鉗制學生的個性，直接忽視學生的表現得日常性和成長的動態性、發展的差異性，學生的發展需要被“掩蓋”在成績分數之中，導致學生全面而有個性特色發展的教育目的對教育評價的導向力不斷式微，讓教育公平、教育平等、教育效率等傳統議題，在大數據時代顯得更加突出。除此之外，大數據建設資源的成本高昂，且大數據技術更新迭代速度較快，缺乏辦學經費的學校對大數據進行升級換代的維系更是“捉襟見肘”。

（四）數據價值理性備受忽視，規約評價改革的功效發揮

依據馬克斯。韋伯的研究，價值理性和工具理性已成為一種理論事實并承擔起重要解釋或載體功能。然而當下，數據技術的工具理性卻有愈演愈烈獨裁的態勢。究其原因，在教育中的技術應用往往伴隨著缺乏人性關懷的質疑與批評，數據的價值理性備受忽視，釀成人性的工具化、窘蹙化、碎片化以及主體性缺位的局面，其結局只能是自拘與自毀。一方面，個別學校組織過度側重秉承工具理性，習慣性的認為將學校信息化技術硬件建設搞或加大投入，學校的信息素養似乎就會自然而然提升。但殘酷的是，諸多數字化資源建設、網絡基礎設備載體的運行搭建，似乎并未對教與學帶來實質性的變革，更遑論在評價中實現對個體發展差異的關照[21]。

另一方面，隨著網絡與信息技術的迭代發展，大數據技術與校園資源整合趨勢不斷深人，數字校園、智慧校園等應運而生。然而，智慧校園的實現有賴于將大數據技術有機整合并嵌人教育活動過程之中，這種嵌人的方式、途徑等需精心考量設計，才能助推教師、學生提升教與學品質。但是目前智慧校園的建設只是集中技術改造和管理平臺改良，未將“以人為本”的發展理念融人到大數據建設校園之中，導致批評大數據評價應用過程中，“忽視人的發展的內在性、唯一性和完整性”聲浪時有存在22。除此之外，當前遺憾的是，大數據的數字痕跡是否適用于建構評價學生的學習指標，抑或它們能否真實反映學習成果，這一關鍵性的問題至今未找到令人滿意的答案。加之囿于實際教育評價主體常常僅限于教師，草率依靠經驗判斷方式居多，無法對影響學生學習質量評估的關鍵性假設逐一檢驗，即使有的環節定量分析也由于量化方法的合理性，未能體現個性差異化的表征，缺乏動態變化的評價過程，規約評價改革的功效發揮。

三、大數據賦能新時代基礎教育評價改革的路向

（一）厘清傳統考試價值觀念，構建大數據賦能的基礎教育評價觀

我國教育評價的主流觀念是以各類考試為基礎，分數往往成為衡量教育評價的一切。《方案》明確提出要深化考試招生制度改革，構建引導學生德智體美勞全面發展的考試內容體系，樹立正確的教育觀和成才觀。考試作為一種社會評價方式，在就業、升學、晉升等關系中發揮著重大作用，背后摻雜著紛擾的社會關系、糾葛和利益，尤其在我國這樣人口規模龐大的考試大國更為突出。教育與考試若想擺脫“畸形”的困苦，亟待厘清傳統考試價值觀念，構建大數據賦能的基礎教育評價觀。

一方面，基礎教育評價依托大數據手段了解師生需求，增強研究問題的與針對性與現實性，開展貼近民眾生活的教育研究。《方案》指出要堅持問題導向，從黨中央關心、群中關切、社會關注度的問題著手。當前必須扭轉“五唯”與“人才高消費”的風氣，阻斷招考中評價結果與人才錄取的“軟掛鉤”甚至是“不掛鉤”問題[23]，引導社會觀念與民眾心態積極更新，消解傳統文化“重學輕術”的不利影響，才可能避免因為“曲高和寡”而無疾而終！4。另一方面，利用大數據技術，建立協調和劃分各方考試權益的適切性機制。嘗試制定考試大數據應用發展的政策和意見，明晰考試大數據的管理體制、責權劃分、共享范疇、技術標準等現實難題，為教育部門、高等院校和中小學、考試機構、教育科技集團或企業、師生個體等各方面參與者管理，以及利用考試大數據提供具體依循與指導。除此之外，運用機器學習、聚類和回歸分析等技術深度解析數據，實現全樣本、多模態、智能化的數據挖掘分析，幫助教師找出具體教學問題、了解學生真實學習需求和發展水平，從根本上扭轉了分數至上、經驗優先的評價取向，由結果性評價走向過程性評價，傳遞出學本化的質量評價觀[25]。

（二）助力提升教師數據素養，完善評價改革的智力支持

《方案》明確規定要加強教師教育評價能力建設，培養教育評價專門人才。大數據時代，數據素養逐漸成為教師的一項基本技能”。當下，教師受知識結構、思維習慣、價值觀、進取精神等因素的規約，在數據態度和數據意識方面仍有較大激發空間。《教師教育振興行動計劃（2018-2022年）》提出加強教師培訓需求診斷，實行線上線下相結合的混合式培訓。著力提升教師數據素養，使教師在實踐培訓中潛移默化的轉變，提升數據態度和意識等素養，完善評價改革的智力支持的重要性不言而喻。為此，一方面，針對數據信息素養提升的培訓內容應充分滿足教師群體多樣化、差異化、個性化的教學需求。利用大數據全過程采集教與學的多模態、全息數據，自動生成教師能力畫像，獲悉教師在科學數據管理上的真實想法和對數據知識、技能的緊迫需求27，為教師提供基于教學活動的全新數據服務和指導。同時，激發教師知識創新中蘊藏的數據智慧，滿足教師數據服務需求傾向，幫助教師管理自己的數據，豐富教師數據知識，全面提高教師的數據意識、數據技能和數據倫理道德，消解他們的數據困惑，助力教師自我認知與專業發展。

另一方面，推行基于數據支持的教師知識創新能力發展計劃，開展教師數據能力專項培訓。較之以往教師專業發展關注個體知識的積累，大數據時代應在嵌人教學項目中建立完善信息檢索、數據挖掘等線上線下培訓課程體系，增強教師知識發現和知識管理的能力，開展教師職前、職后數據能力專項培訓是發展教師數據素養的有效途徑[28]，有效幫助中小學教師會用數據、用好數據。職前培訓注重對教師處理數據的技能及教學專業技能的培訓。在面對不同需求時，培訓教師需要學會運用數據科學相關知識進行數據處理，發現學生知識點缺陷，輔之以教學專業技能實施精準教學。職后培訓注重幫助教師形成使用數據的習慣，提升在教育教學中獲取、理解、分析、應用數據的能力。在教師培訓項目加強涉及數據技巧、數據決策技術的培訓內容，提供針對性的數據分析處理工具，指導教育數據的獲取、歸檔、保存、互換以及重復利用。同時，鼓勵教師有效地利用數據來幫助分析學生的學習與自己的教學得失，最終培養教師良好的數據意識和技能等素養，創造出更大的數據價值，達到優化教學的效果[29]。

（三）重組數據評價資源樣態，滿足學生綜合素質評價訴求

《方案》提出要通過信息化手段，客觀記錄學生品行日常表現和突出表現，作為綜合素質評價的重要內容。基于大數據的支持，根據學生性格特點、慣習愛好、經歷與學習缺陷等，在海量的數字化資源中能為師生選擇適合的素材組織教學，最終對所采集的巨量的評價數據庫資源進行相對應的軟硬件設施的運用、分析、處理，幫助師生勾勒和刻畫個性化特色的教學計劃與培養方案藍圖，獲得具有高度價值的產品信息、服務信息，抑或獲取更為透徹的洞見[30]。

一方面，為了教師更好地確定學生的學習特征及學習需求，可嘗試搭建多層級的評價資源數據庫系統，尤其建立學校層級的教育教學評價資源數據庫。使資源數據庫真正服務教育教學與管理，包括存儲學生背景信息、活動體征、學習行為等學生數據系統，教學設計、課堂教學、班級管理等數據的教師數據系統，以及涉及學校課程建設、管理日志等學校數據系統，為教師精準教學提供支持。同時，學生也可通過數據庫信息及時了解自己的優勢和不足，認識自我，發展自我，規劃自我和建構自我[31]。另一方面，充分運用數據庫對學生進行多方面、全方位的評價，通過海量數據的歸納、分析、整理，開展學生發展過程性的評價，系統研究與建立軟性指標的評價機制，補足在德育、體育、美育和勞動教育評價方面的短板，為學生發展制定個性化的成長方案。形式不是最重要的，最重要的是實質[32]。誠然，大數據本身并不會對教學評價產生任何實質性影響，唯有融入具體教學評價過程才能發揮作用。值得注意的是，將大數據運用于基礎教育的評價中，并非簡單挖掘數據，而是依托操作便捷、科學有效的評價方法，來把握學生日常學習過程中的表現、取得成績以及所映射出的情感、態度等方面的動態變化，努力使反饋數據結果具有可視性和可讀性，并及時為改進教學服務提供反饋意見，最終為實現學生個性化服務。

（四）重拾大數據評價價值堅守，驅動教育評價體系重構

評價的終極目的是以教育目標為基準，促進學習者生命意義的充盈與完善。當下，要緩解大數據教育測評成為生產人的手段、方式和過程，避免成為一種規訓技術，落人單純注重工具理性的窠臼，必須重拾大數據評價價值堅守，驅動教育評價體系重構。使大數據的價值理性的堅守體現學生的價值追求與人生意義，工具理性是學生理性與創新的源泉，二者的契合成為引導學生實現人生終極價值被消解的阿里阿德涅之線。一方面，要推進評價主體的多元化，發揮專業機構和社會組織作用。依其組織者不同，嘗試建構“他者”評價和“本我”數據評價兩種形態，主要包含政府、學校、社會等多元參與且融合專家評價、教師評價、學生自評、同伴互評等多種評價數據的評價體系，建立健全教育督導部門統一負責的教育評估監測機制，通過不斷收集過程中的信息來全面地反映評價對象的真實情況，扭轉把教育過程、學習行為標準化而導致對教育價值與意義的認知簡單化，改變過去將大數據化的教育測評狹隘地測評人的發展與教育。實現運用大數據行為分析，洞悉學生學習發展的階段變化，嘗試引人多元線性回歸模型和多水平分析模型，嚴格控制變量來提升學生的道德修養、學習品質、公民素養，通過“以評促學”實現教學增值。

《方案》指出要充分發揮教育評價的指揮棒的問題，強調引導確立科學的育人目標。另一方面，探索教育測評的可能性邊界，創設更人性化的教育評價方式，創新測驗工具的開發，豐富評價方式或手段。面對紛繁復雜的大數據，如果沒有科學有效的工具，大數據給人們帶來的可能更多的是碎片化的信息和惶恐、焦慮的情緒，甚至誤導教育決策[33]。可通過對不同學習者在知識、技能、態度、價值觀能不同特質的信息采集，嘗試開展教師評價、系統評價、學生自主評價，從不同角度為學生學業發展提供多源反饋，并通過建立混合學習評價機制，補充在線學習評價，進而預測模擬學習者學習進展，調整教師教學方式，實現學習者個性化的有效學習。除此之外，技術具有兩面性，但評價的好壞優劣都以人的發展作為唯一的價值尺度，故要警惕大數據教育評價帶來的負面效應，改變將學習者視為工具人、單向度的人，實現對其生命成長的精準服務。最終評價完成從“學習無涉”到“學習觀照”的轉向，生成“行動的最高地位”并推動“學習中心”的轉型[34]，使教育實踐真正成為培育人的事業。

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作者簡介：

宋乃慶：教授，博士生導師，研究方向為基礎教育、教育評價。

鄭智勇：在讀博士，研究方向為基礎教育測量與評價。

收稿日期2020年12月8日

責任編輯：趙云建