人工智能為微觀質量評估賦能

何海波 馮伯樂 何玉龍 秦金亮

【摘要】微觀質量評估體系的建立有賴于人工智能技術的發展。微觀質量評估需要人工智能在五個方面的賦能：多層次、高密度傳感信息采集，數字、文字、圖像超文本信息處理，多模態信息存儲與模擬計算，多樣化信息交換與共享，基于用戶需求的適時信息整合與反饋。強人工智能賦能下的微觀質量評估有助于推動學前教育普及普惠安全優質發展。

【關鍵詞】微觀質量評估;人工智能;測評技術;學前教育

【中圖分類號】G610 【文獻標識碼】A? ?【文章編號】1004-4604（2022）05-0003-05

*本文為國家社會科學基金重點項目“嬰幼兒養育與照料的社會化研究”的研究成果之一，項目批準號：18ASH5。

**通訊作者：秦金亮，浙江省哲學社會科學重點研究基地浙江師范大學國際兒童研究院院長，中加人類發展聯合實驗室中方執行主任、教授、博士生導師，E-mail：qjlzjnu@126.com。何海波、馮伯樂為共同第一作者。

自微觀質量的測量與評估技術興起以來，其對基于復雜情境的多點測量、適時交互的異構算法的需求，推動人工智能理念進一步發展以及相關技術日益成熟。新時代人工智能是系統構架、深度算法體系、云計算平臺及網絡技術的集成。人工智能的納米級智能感知系統屬于無噪、無輻射、無感知的信息捕獲系統，而人工智能的效應系統與智能機器人相仿，可實現“童趣性”（joys）交流與信息交換，適用于兒童的日常生活。〔1〕人工智能的智能感知與傳感技術的集成以及信息的層級分類加工超越了傳統的簡單觀察方式，更容易實現精準觀察、持續觀察、系統觀察。學前教育質量評估進入微觀質量評估時代，強人工智能的優勢更加凸顯。

一、不同學前教育質量評估階段的評估尺度

1.要素質量評估階段的評估尺度

在要素質量評估時代，學前教育質量評估的聚焦點是質量理論和現實層面的約束條件、物質保障、制度保障、人力保障。要素質量的評估尺度是宏觀的，將普遍的、顯性的、穩定的制約質量的要素作為衡量尺度，將機構的物質條件、生均經費、師幼比、教師水平作為核心要素指標。要素質量評估的量化指標可以被定為不合格、合格、良好、優秀等質量等級，進而轉化為政策標準意義上的省一級、省二級、省三級等評估等級。〔2〕要素質量評估主要是進行基礎數據管理等工作，對人工智能的依賴性不強。

2.班級過程質量評估階段的評估尺度

學前教育質量評估進入過程質量評估時代，評估技術體系的關注點轉移至教育對象接受教育的過程，對教育對象過程性信息采集的基本途徑是觀察、持續觀察、系統觀察。以《班級評定計分系統》（CLASS）、《幼兒學習環境評價量表》（ECERS）為代表的班級過程質量評估體系開啟了質量評估信息化的先河。班級教育過程中的質量信息采集需要在質量平臺進行分層組合式分析，建立區域目標、園所目標與班級質量目標等指標體系間的層級關聯，形成質量改進的步驟與措施的層層嵌套。這為下一步人工智能平臺支持的質量改進開辟了試驗田。《班級評定計分系統》包括情感支持、班級組織、教學支持3個維度，積極氛圍、消極氛圍、教師敏感性、考慮幼兒視角、行為管理、效率、教學與學習形式、概念發展、反饋質量、語言示范10個具體可操作的量化項目。雖然其評分方式依然是評估者的主觀概括性賦值，但項目間的適應性矩陣關聯為人工智能賦能預留了空間。〔3〕《班級評定計分系統》建立在經典兒童發展理論的基礎上，假定班級質量的維度是普適的，能跨越年齡界限和文化界限。〔4〕然而，作為托幼機構班級過程質量的評估工具，其互動質量評估具有模糊性，需要人工智能賦能下的連續測量和精準測量。《幼兒學習環境評價量表》是過程性質量評估工具的另一典范。按照人類發展生態學者布朗芬·布倫納的理論，環境是物理環境、人際環境、社會文化環境的嵌套整合。〔5〕《幼兒學習環境評價量表》中國版（CECERS）更多地將要素、結果測量轉化為對一日生活、游戲、教學活動、戶外活動等的過程的連續、延展測量，關注互動中的過程嵌套關系，為人工智能的分布式嵌套奠定基礎。

3.微觀質量評估階段的評估尺度

傳統的觀察方式具有很大的局限性。一是觀察的主、客體無法實現有效轉換。二是研究者以觀察者的身份介入，所使用的研究工具很難成為教師自覺改進、專業提升的工具。學前教育質量評估從現實性看要難于其他教育質量評估。學前教育微觀質量評估的主要內容是學與教的師幼互動。在微觀質量評估視角下，師幼學與教的行為在不同尺度下存在“眼睛看得到”與“眼睛看不到”的連續信息鏈。在這一信息鏈上，既有顯性信息也有隱性信息，因此對其的測量既需要基于經驗以眼睛為主的多感覺器官的感知，也需要用眼動、紅外捕獲、生理生化等多測度指標來精細描述。

微觀質量評估有三條基本要義：指向每一個微觀個體，特別是每個學與教共同體;基于每個學與教共同體的穩定連續行為樣態;面向顯性與隱性行為樣態的微觀場域。這三條基本要義決定了微觀質量評估的三個基本向度。微觀質量評估以每個學與教共同體為觀察單位，是借助人工智能的快速成像技術對個體的準確把握，既不同于要素質量的客觀計數測量，也不同于班級過程質量的眾數覺察、累計式平均估計。微觀質量評估強調發生性累積，以發生學的研究方法來觀察、分析行為的發生、發展、變化，以獲得完整的行為鏈，發現關聯行為間的循環發展軌跡，并判斷其速率和審視其變化特征。人工智能的圖像追蹤、圖像迭代計算能夠滿足這一需求。

微觀質量評估重新確定觀察場域概念。在這個觀察場域中，物境、人境、我境互為關系，物與我、人與我、我與我形成顯性與隱性的復雜互動關系。微觀質量評估目前形成了嵌套多維體系的統一，借助多層級傳感技術和深度算法模型將相關信息統整起來。微觀質量評估的編碼體系是在多維統合觀下實現測量編碼全覆蓋、全時態、全層級、全空域、全息態。〔6〕

二、人工智能的不同賦能方式及其視角轉換C4E8E0AE-63CB-414E-894C-0953CCA78E79

1.人工智能的不同賦能方式

人工智能在其發展史上出現了物理符號、人工神經網絡、感知與行為交互、自然語言云模型等不同技術路徑，進而形成了不同的賦能方式。

一是刻板性賦能。在弱人工智能時代，質量評估中的人工智能只是單純模仿人的感知系統形成智能感知，模仿信息處理系統形成智能信息加工，但其對人的模仿是刻板的、難以變通的。

二是柔性賦能。在強人工智能時代，深度算法語言使得機器情境化學習的能力極大提升，可以更靈活地處理特定信息，滿足不同的處理要求。

三是確定性賦能。確定性人工智能認為，“世界是決定性的，不確定性只是人們的無知，而非事物本來的面貌”。只要知道事物的初始狀態、邊界條件，就可以用機器、系統或網絡計算事物的發展趨勢和結果，即教師對具體幼兒指導的針對性、有效性、顯著性、即刻性、長遠性都是可以預見的。

四是不確定性賦能。量子力學的出現揭示了不確定性是事物的本質屬性，表明客觀世界的不確定性不是由知識的不完備狀態造成的，而是事物本質屬性的客觀反映。不確定性是客觀世界的一種真實存在，是一種真實的自然狀態。客觀世界的不確定性使得人類認知中表現的智慧狀態具有更復雜的不確定性。〔7〕微觀質量評估中最復雜的是評估活動中顯性與隱性的師幼關系。一日生活中教師的一對多和幼兒的多對一都是相對的。這使得對每個幼兒的評估變得異常復雜，如統一指令性語言與針對性建議語言、督促與引導、贊許與批評、默認與允許等存在相互滲透、相互轉化等非常復雜的隨機教育關系，為不確定性人工智能賦能提供了巨大的空間。

2.人工智能推動的評估視角轉換

在傳統質量評估中，評估者與被評估者分屬兩個系統。評估者是中立、客觀的守護者，也是權力、行政的代言者，還是學術權威的象征者。評估者與被評估者不能相互轉換，不能實現客觀執行者與當事體驗者的角色互換、體驗分享，難以形成評估者與被評估者間的關系自省。在評估技術上，弱人工智能的物理符號模式、行為對環境的反應模式等是完全可以滿足傳統質量評估的要求的。這種模式的弊端是易使保教人員成為被動接受者、被動獎懲者，使教育變革處于被動狀態。進入微觀質量評估時代，質量評估成為保教人員專業改進的依據和動力之一。微觀質量評估的專業支持使得保教者可以積極地、建設性地改變專業生活。人工智能賦能下的微觀質量評估將人的因素、動能性因素當成質量改進的最大資源。人工智能賦能的微觀質量評估可以將傳統的評估者與被評估者的對立關系轉變為依存關系，跨越評估者與被評估者之間的主客體對立鴻溝，在云計算全息數據驅動下實現二者關系的自省性轉換，激發主體的各種積極力量，實現質量改進。

三、微觀質量評估各環節的人工智能賦能方式

微觀質量評估需要適時采集每個學與教共同體的過程行為，是多層次的、整合的、連續迭代的延續性行為，其海量存儲、傳輸、分類、編輯、模式識別、系統分析、比較提取等數據計算問題需要一攬子解決方案，需要大數據、云計算、系統集成思維方式，才能使面向每個嬰幼兒發展的教育公平價值理念落到實處。微觀質量評估一旦指向每個嬰幼兒的發展，服務于每個保教從業者，就必須從基礎發展測量技術，從底層建立數據結構，從深層優化算法語言，從整體實現數據共享，在環境及方式等方面更加友好便捷。具體來說，微觀質量評估需要如下五個方面的人工智能賦能。

1.多層次、高密度傳感信息采集

傳統評估中的觀察一般是感覺器官對當下信息的獲得。微觀質量評估實現了多通道分布式采集。這種連續式信息采集模式是傳統的觀察方法難以實現的，即使是精準攝像技術也難以實現。在微觀質量評估中，觀察不僅關注對象行為本身，也關注對象行為與關聯背景，是一種關系性觀察，需要多層次、高密度傳感信息采集。在特定的觀察限制與文化背景下，對觀察對象關系的理解和把握，對場域中的關系進行判斷、權衡、反省，都需要借助關系性智能感知的異構算法。關系性智能感知的強人工智能可以充分發揮作用。〔8〕

2.數字、文字、圖像超文本信息處理

目前微觀質量評估涉及的信息文本以數字、文字為主，尚未完全實現數字、文字、圖像三者混合的超文本信息轉換。基于區組的強人工智能信息處理技術可以同時完成數字、文字、圖像的信息處理，實現超文本處理與適時轉換。這一技術使得微觀質量評估中的多目標并行分布技術的實現成為可能。并行分布技術是一種系統集成。它至少包括多通道分布式識別與捕獲、并行傳輸、海量存儲、混合文本分析及統計、多層網絡分析等技術成分。這一新型智能體以不確定性人工智能模型及其算法為基礎，能夠滿足微觀質量評估的需要。基于個體的過程性微觀質量評估具有明顯的不確定性。我們要在不確定中尋找、發現確定性，并以經驗、事實為基礎實現模型化、算法化、技術集成化。在教育情境中，共時性的多主體、多層級、交互式情境測量與評估，依賴于強人工智能對視頻、音頻、文字、符號、數字信息的及時處理。這種信息處理技術能夠為主觀信息和客觀信息的轉換奠定技術基礎。腦-機接口技術的廣泛應用有望實現教師與幼兒從分子、細胞、組織系統到行為、社會、文化間的多層級、跨個體快速信息交互轉換，真正獲得多層級、全域性的完整的教與學共同體的信息，從評估技術層面填平主體層級內、評價主體間的信息鴻溝。

3.多模態信息存儲與模擬計算

目前，大規模信息存儲與模擬計算已不是技術瓶頸，而適時的信息存儲與交換技術還有待發展。近年來，隨著非侵入式腦-機接口技術的快速發展，特別是空域濾波與時域濾波糾偏技術的突破，師幼間、幼幼間、區組間的信息交互更加頻繁。強人工智能帶來的多模態信息存儲與模擬計算有助于在幼兒發展信息采集中實現跨時間和情境維度的適時信息存儲與模擬計算，使研究走向真實生活。〔9〕

4.多樣化信息交換與共享

教育公平的實現，在教育評價層面有賴于多元、開放、共享的測量與評估技術環境的創設。這是21世紀評價的主旋律，也是質量評估重心轉移和評估價值轉換的基石。不管是評估理念上的平等、包容與主體性激發，還是技術層面的網絡開放、數據共享、資源共用，都為包容、開放、共享的微觀質量評估平臺建設提供了專業支點。一個強大的微觀質量評估系統必然需要大數據下強人工智能多樣化信息交換與共享的賦能。以往過程質量評估的人工記錄方式很難滿足同時面向幾百上千個個體互動的評估需要。建立多層級、多通道、持續追蹤、適時捕獲的智能感知系統，成為理想的選擇。強人工智能賦能下采集的微觀質量數據呈幾何級數增長，其標記點要求覆蓋班級全域個體，全時空生成性獲得。對嬰幼兒與照護者多層信息及之間關系的描述、刻畫、記錄是海量級的數據信息，具有多層級、大范圍交叉覆蓋的特征。這種生成性迭代的數據特征與師幼關系的復雜性以及嬰幼兒發展的快速變化性、或然生成性、發展不確定性相匹配。C4E8E0AE-63CB-414E-894C-0953CCA78E79

微觀質量評估的完整實施除了上述的項目精細化分析技術、智能感知技術、大數據云計算技術等的支持外，還有賴于環境的營造與優化。這包括區域教育觀念與整體發展水平、園所發展水平、班級整體團隊水平、教師專業積淀及發展水平、家園合作水平等實施微觀質量評估的強約束條件。因此，強人工智能賦能的理想的微觀質量評估的實現是一個長期的過程，是一個從理念到行動、從制度到文化、從技術條件到人的素養、從組織發展到教師專業發展等不斷累積的過程。

5.基于用戶需求的適時信息整合與反饋

微觀質量評估體系需要高度信息整合與及時反饋技術支持。這是實現面向每個嬰幼兒發展的微觀質量評估愿景對人工智能的要求。強人工智能具有適應性、自主操作性、決策性、深思熟慮性等智慧特征，屬于結構-機制表征型人工智能，具有實時學習能力，能夠采用任意時間算法，通過迭代加深和貝葉斯網絡實現最優化。這種基于用戶需求的適時信息整合與反饋能夠滿足微觀質量評估的需要。〔10〕

適時信息整合與反饋的價值在智能感知-效應系統中最為凸顯。智能感知的核心是生物傳感技術、綜合傳感技術的整合。隨著傳感技術在微型化、無損傷、植入式與可穿戴、非侵入式等方面的有機結合，綜合傳感技術有望在微觀質量評估領域實現技術突破。〔11〕

總體而言，人工智能為微觀質量評估賦能是一個長期的過程。一方面，人工智能的發展日新月異，特別是強人工智能的發展異常迅速，技術迭代的應用場景效應難以估量。另一方面，人工智能的發展比較依賴技術市場的驅動。人工智能為微觀質量評估賦能目前面臨五大核心問題，即應用場景的精準分析、關鍵任務環境的營造與優化、云計算平臺的搭建、底層算法與非通用芯片的設計、傳感效應與環境的協同，其難點是基于微觀質量評估的云模型異構計算設計與環境營造。中共中央 國務院印發《深化新時代教育評價改革總體方案》，強調“堅決克服唯分數、唯升學、唯文憑、唯論文、唯帽子的頑瘴痼疾”，提出了“到2035年，基本形成富有時代特征、彰顯中國特色、體現世界水平的教育評價體系”的目標。這對微觀質量評估體系的建立是極大的鼓勵。在學前教育質量評估中，傳統評估方式不可能完成共時性的多主體、多層面、多交互情境的測量，使得教育公平性在測量意義上難以得到完整體現。在一般的教育觀念中，教育公平指受教育的機會公平、教育與學習過程中的公平、受教育結果的公平。這三個層面的教育公平在評估中如何落地？要素質量評估可以用于評估教育資源配置的機會公平，班級過程質量評估可以用于評估學習過程中的班級均勢或眾勢公平，發展性增值質量評估可以用于評估教育的結果公平，但所有這些評估都是外在的、客觀的、絕對量的評估。當代教育評估更需要對每一個個體的需求滿足狀態的評估，即微觀需求滿足的評估。〔12〕在現實的教育過程中，教育公平指的不是教師平均地分配精力給每個幼兒，而是為每個幼兒提供適宜的支持。教育部頒布的《幼兒園保教質量評估指南》明確了堅持正確方向、堅持兒童為本、堅持科學評估、堅持以評促建的基本原則，堅持以促進幼兒身心健康發展為導向，聚焦幼兒園保育教育過程質量，注重過程評估，強化自我評估，聚焦班級觀察，以真正發揮評估為質量提升服務的作用。《幼兒園保教質量評估指南》的頒布必將推動質量評估由研究走向實踐，由技術走向應用，由可能成為現實。在這一背景下，人工智能為微觀質量評估賦能大有用武之地，有助于推動學前教育普及普惠安全優質發展。

參考文獻：

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〔9〕〔10〕BERNHARD B，ALLISON B，GERT P.腦-機接口：革命性的人機交互〔M〕.北京：國防工業出版社，2020.

Artificial Intelligence Empowers Micro Quality Assessment

He Haibo 1，2， Feng Bole 2，4， He Yulong 3，4， Qin Jinliang 2，4

（1 Ningbo Childhood Education College， Ningbo， 315020）

（2 Zhejiang Key Base for Philosophy and Social Sciences Research， International Institute for Child Study， Zhejiang Normal University， Hangzhou， 311231）C4E8E0AE-63CB-414E-894C-0953CCA78E79

（3 Department of Toys， Hangzhou College For Early Childhood Teacher Education， Zhejiang Normal University， Hangzhou， 311231）

（4 Office of Brain?Computer Interaction， Sino?Canada Laboratories for Human Development， Hangzhou， 311231）

【Abstract】Micro quality assessment is based on the development of artificial intelligence technology. Micro quality assessment needs to be empowered by artificial intelligence in five aspects： multi?level and high?density sensing information collection， hypertext digital， text and image information processing， storage and simulation calculation of multi?modal information， diversified information exchange and sharing， and timely information integration and feedback based on users needs. Micro quality assessment system empowered by strong artificial intelligence will help to promote popularizing inclusive and safe preschool education of better quality.

【Keywords】micro quality assessment; artificial intelligence; evaluation technology; preschool educationC4E8E0AE-63CB-414E-894C-0953CCA78E79