數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革研究*

蔡韓燕 楊 成

數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革研究*

蔡韓燕 楊 成[通訊作者]

（江蘇師范大學(xué) 智慧教育學(xué)院，江蘇徐州 221116）

教師評價改革是引發(fā)教育領(lǐng)域改革與創(chuàng)新發(fā)展的重要因素，在數(shù)智融合背景下，利用多種技術(shù)介入高校教師評價能夠有效地驅(qū)動高校教師評價變革。基于此，文章首先分析了高校教師評價在師德、教學(xué)、科研方面面臨的難題，提出數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的理念。隨后，文章從結(jié)果評價、過程評價、綜合評價的角度，闡述了數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的內(nèi)在邏輯，并設(shè)計了包含師德評價、教學(xué)評價、科研評價的數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的核心內(nèi)容。最后，文章提出數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的關(guān)鍵路徑，以期推動數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的落地實施，最終實現(xiàn)更為精準(zhǔn)、客觀的教師評價。

數(shù)智融合；教師評價；高校教師；智能技術(shù)；數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)

為樹立科學(xué)的教育評價導(dǎo)向，堅決克服“五唯”頑疾，《深化新時代教育評價改革總體方案》從師德師風(fēng)、教學(xué)實績、一線學(xué)生工作、科研評價、人才稱號等方向提出了教師評價的指導(dǎo)意見[1]。研究如何開展高校教師評價工作，是對高校教師責(zé)任的重新審視，但高校教師評價受地區(qū)差異、個人特點、隱性付出等因素的影響，評價的方式還難以保證客觀性和精準(zhǔn)度。為此，學(xué)者紛紛探索利用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)改進(jìn)高校教師評價。例如，王亞萍[2]闡釋了如何利用日常記錄或個體活動遺留的各種信息數(shù)據(jù)，來設(shè)計基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的教師崗位勝任力評價系統(tǒng)；Guo等[3]將人工智能引入課堂教學(xué)評價，提出了一個基于統(tǒng)計建模和集成學(xué)習(xí)的課堂教學(xué)模型；徐鎮(zhèn)凱等[4]提出將教師的教學(xué)視頻、學(xué)生的各類反響、教師和學(xué)生之間的靈感碰撞過程等全部教學(xué)活動都存儲為海量的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，通過云計算得到可視化的統(tǒng)計結(jié)果，來輔助對教師教學(xué)質(zhì)量的評價。這些研究成果論證了智能技術(shù)支持教師評價的可行性，可為后續(xù)利用數(shù)據(jù)結(jié)合多種智能技術(shù)共同支持教師評價提供參考。在此基礎(chǔ)上，本研究從高校教師評價所面臨的現(xiàn)實難題出發(fā)，利用數(shù)據(jù)與技術(shù)改進(jìn)常用的評價方式，探尋如何通過挖掘數(shù)據(jù)價值去解決高校教師評價中師德師風(fēng)、教學(xué)實績、科研評價等問題，并從評價人員、評價標(biāo)準(zhǔn)、評價數(shù)據(jù)、評價過程等方面提出保障評價改革的關(guān)鍵路徑，以期推動數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的落地實施。

一 高校教師評價改革面臨的難題

高校工作者包含管理人員、教學(xué)人員、研究人員、輔助人員等，為了明確研究對象，本研究將“高校教師”定義為“高等學(xué)校中擁有教學(xué)資格并從事教學(xué)工作的教學(xué)人員”。研究高校教師評價改革既是深化高等教育改革的重要舉措，也是推動高校教師專業(yè)發(fā)展的巨大助力，但高校教師評價存在諸多現(xiàn)實難題。

1 難題之一：師德評價難落實

近年來，國家相繼發(fā)布了《教育部關(guān)于高校教師師德失范行為處理的指導(dǎo)意見》《關(guān)于加強和改進(jìn)新時代師德師風(fēng)建設(shè)的意見》等師德師風(fēng)系列文件，特別強調(diào)師德師風(fēng)建設(shè)。但在實際教育管理中，評價標(biāo)準(zhǔn)的理解差異、評價方法的片面運用、評價效能不理想等問題突出[5]，限制了師德評價的有效落地，具體表現(xiàn)為：①師德失范行為標(biāo)準(zhǔn)未明確分類定性[6]，導(dǎo)致部分案例難以按“規(guī)”判定；②師德評價程序缺乏相應(yīng)的規(guī)范性依據(jù)，其客觀合理性難以保障，如有些學(xué)校存在“沒有給出本校師德師風(fēng)考核和操作流程”“沒有體現(xiàn)如何優(yōu)先考慮師德師風(fēng)和課堂教學(xué)表現(xiàn)優(yōu)秀的教師”等問題[7]；③師德評價結(jié)果缺乏反饋渠道[8]，有的師德評價成為一種單向的活動[9]，不利于維護(hù)教師權(quán)利。要解決師德評價面臨的現(xiàn)實問題，可借助智能技術(shù)，聯(lián)通多源數(shù)據(jù)，制定明確的評價標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范清晰的評價流程，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建完善的評價體系。

2 難題之二：教學(xué)評價受限制

教學(xué)是學(xué)校最基本的工作，也是提高國民素質(zhì)的重要手段。當(dāng)前，教學(xué)評價過程主要存在以下問題：①受評價條件限制，課堂教學(xué)評價側(cè)重對教師教材完成度和學(xué)生學(xué)業(yè)成績的量化評價，導(dǎo)致教學(xué)的條件質(zhì)量和過程質(zhì)量被刻意忽視[10][11]；②采用學(xué)生評價、專家評價、自我評價的方式，既受評價條件限制，又受評價者主觀意識的影響，大大削弱了評價的客觀性；③高校學(xué)科專業(yè)的多樣化、教學(xué)內(nèi)容的開放性、教學(xué)投入的復(fù)雜度，使得教學(xué)評價難以全面、客觀、精確地實施[12]；④教師在教學(xué)中的隱性投入和非智力行為需要長期觀察，加大了教學(xué)評價的難度。這些問題促使管理者傾向于根據(jù)簡單數(shù)據(jù)、基本指標(biāo)進(jìn)行教師評價，這進(jìn)一步遏制了教師的專業(yè)發(fā)展。對此，需要利用智能化的處理工具來獲得更為全面的數(shù)據(jù)，以提升對教師教學(xué)評價的效果。

3 難題之三：科研評價問題多

異化的評價導(dǎo)向使大量科研成果外流，對我國科研的良性循環(huán)產(chǎn)生了極其不良的影響[13]。在很長一段時間里，專家評議與定量評價在科研論文評價中發(fā)揮了重要作用。但是，專家評議存在個人的價值判斷主觀、評議人的選取不科學(xué)、權(quán)威影響、性別歧視、出版偏見、知識剽竊等問題[14]；而使用傳統(tǒng)指標(biāo)與影響因素的定量評價既要考慮不同學(xué)科領(lǐng)域研究成果的實際“含金量”[15]，又要考慮引用不充分、引用學(xué)術(shù)交流的局部性、引用的有偏性、引用動機的復(fù)雜性等問題[16]。隨著交流的網(wǎng)絡(luò)化，Priem等[17]注意到基于社交網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)活動數(shù)據(jù)可對學(xué)術(shù)進(jìn)行動態(tài)評價，提出了新型測量指標(biāo)體系——Altmetrics。然而，基于Altmetrics的論文影響力評價方法雖能借助社交媒體數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)網(wǎng)站論文使用數(shù)據(jù)體現(xiàn)出論文影響力，但是并未深入分析引文內(nèi)容或Altmetrics文本內(nèi)容的性質(zhì)[18]。此外，在學(xué)科特性的影響下，基礎(chǔ)研究以產(chǎn)出論文為主，而應(yīng)用學(xué)科以解決實際問題為主，若單以論文為科研評價標(biāo)準(zhǔn)，對我國科研發(fā)展并無益處。

綜上可知，評價設(shè)計模糊不清是導(dǎo)致上述評價問題的重要因素。利用智能技術(shù)可以獲取大量的過程性數(shù)據(jù)和足夠的客觀性信息，幫助明確教師評價標(biāo)準(zhǔn)，完善教師評價內(nèi)容，規(guī)范教師評價流程。因此，本研究針對數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革進(jìn)行探索，以期實現(xiàn)全面、客觀的高校教師評價。

二 數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的內(nèi)在邏輯

數(shù)字化轉(zhuǎn)型有利于構(gòu)建高質(zhì)量的教育體系，而數(shù)據(jù)驅(qū)動是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要內(nèi)容。以數(shù)據(jù)賦能教育評價改革，是教育數(shù)字化的基本方向[19]。當(dāng)前，關(guān)于“數(shù)智融合”的定義尚未統(tǒng)一。例如，以數(shù)據(jù)驅(qū)動分析，數(shù)智融合的特征是大數(shù)據(jù)與人工智能等技術(shù)深度融合，數(shù)據(jù)驅(qū)動也進(jìn)入了可獨立運行的智能化高速發(fā)展階段[20]；而以復(fù)合概念分析，數(shù)智融合是基于大數(shù)據(jù)與人工智能的融合，在多種技術(shù)的支持下，提升數(shù)據(jù)的智能化水平，實現(xiàn)智慧化服務(wù)[21]。本研究認(rèn)為，數(shù)智融合是通過多種智能技術(shù)，借助數(shù)據(jù)發(fā)展感知、分析、預(yù)測等能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能化，之后運用數(shù)據(jù)智能再現(xiàn)人類智能，實現(xiàn)智慧決策，推動數(shù)據(jù)與智能融合發(fā)展。智能技術(shù)在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)中的應(yīng)用過程如圖1所示：利用物聯(lián)網(wǎng)采集被評價者的特征數(shù)據(jù)，用于后續(xù)的識別和管理；由5G作為通信載體，提供足夠的網(wǎng)絡(luò)帶寬，保證數(shù)據(jù)的傳輸與暢通；借助云計算的分布式存儲和計算，整合多臺機器資源保證海量、多類數(shù)據(jù)的存儲和計算要求，再采用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理數(shù)據(jù)；最后，由人工智能技術(shù)展現(xiàn)數(shù)據(jù)智能，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程的安全則由區(qū)塊鏈保障。

圖1 智能技術(shù)在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)中的應(yīng)用過程

數(shù)智融合驅(qū)動教師評價改革，可賦能常用的結(jié)果評價、過程評價、綜合評價等評價方式，使這些評價更為細(xì)致、客觀，其遵循的內(nèi)在邏輯如下：

1 科學(xué)收集行為數(shù)據(jù)，改進(jìn)結(jié)果評價

結(jié)果評價強調(diào)個體階段性工作的結(jié)論性評價，可用于高校教學(xué)與科研方面的評價。但在實際評價中，由于存在數(shù)據(jù)量少、數(shù)據(jù)類型單一、數(shù)據(jù)片段化、獲取方式難以保證科學(xué)性等問題，致使評價涵蓋內(nèi)容不全面、評價指標(biāo)少，易出現(xiàn)“唯升學(xué)”“唯論文”的現(xiàn)象[22]。要解決以上問題，可借助行為數(shù)據(jù)，為評價結(jié)果提供事實支撐并確保評價指標(biāo)與評價內(nèi)容的客觀性。在行為數(shù)據(jù)的收集與使用方面，王陸等[23][24]曾嘗試?yán)媒處熣n堂行為數(shù)據(jù)開展有關(guān)教師實踐社區(qū)的項目。2014年，美國推出記錄教師教學(xué)歷程、專注教師測評標(biāo)準(zhǔn)化的工具——KickUp[25]。可見，數(shù)據(jù)背后是教師行為的邏輯。如今，隨著智能技術(shù)的發(fā)展和各種智慧環(huán)境應(yīng)用場景的不斷優(yōu)化，數(shù)據(jù)采集過程更加科學(xué)，采集的數(shù)據(jù)也更為全面，研究者可以便捷地獲得更多真實、動態(tài)的過程性數(shù)據(jù)，因而不僅數(shù)據(jù)應(yīng)用更加智能，而且獲得的結(jié)果評價更為客觀、可信。

2 智能使用成果數(shù)據(jù)，強化過程評價

高校教師評價可以使用過程評價來展示動態(tài)過程的變化，以便于管理者及時掌握教師發(fā)展情況。但過程評價的開展還面臨以下問題：①評價主體多元，因而行為評價存在差異，使得評價內(nèi)容具有一定的復(fù)雜性與不確定性；②受不同評價主體、評價目的、評價內(nèi)容的影響，過程性評價難以統(tǒng)一評價標(biāo)準(zhǔn)；③考慮到評價目的多樣、內(nèi)容復(fù)雜、標(biāo)準(zhǔn)不一等因素，過程性評價的設(shè)計與實施需投入大量時間和精力。針對這些問題，可打造數(shù)智融合的環(huán)境，以支持留存大量數(shù)據(jù)，并通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將之作為人工智能技術(shù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。在數(shù)智融合驅(qū)動的高校教師評價中，可以根據(jù)教師的過往成果與行為數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)勾勒出成果數(shù)據(jù)與教師行為數(shù)據(jù)之間的變化曲線，據(jù)此構(gòu)建教師行為—成果預(yù)測模型，便于管理者對比預(yù)判過程與實際過程，快速給出個性化的反饋。

3 支持聯(lián)通多源數(shù)據(jù)，健全綜合評價

開展教師綜合性評價是教師評價改革的重要手段，但還需重點解決以下問題：①評價數(shù)據(jù)不全。高校教師職責(zé)多，受一些條件的限制，其部分隱含工作并未納入評價內(nèi)容，且部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并未得到有效使用。②評價數(shù)據(jù)不多。高校開展教師評價多由教師自行提交材料，受采集工具和評價標(biāo)準(zhǔn)的限制，所獲得的評價數(shù)據(jù)不夠全面、客觀。針對這些問題，可打造數(shù)智融合的環(huán)境，利用物聯(lián)網(wǎng)采集更多、更全的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)整合教師教學(xué)數(shù)據(jù)、科學(xué)研究數(shù)據(jù)、社會活動數(shù)據(jù)等，逐步形成教師個人數(shù)據(jù)庫；同時，打通學(xué)校不同部門和教育系統(tǒng)、政務(wù)系統(tǒng)、科研系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)壁壘，建立立體的學(xué)校—區(qū)域—全國教師數(shù)據(jù)庫。在人工智能的輔助下，通過集成教師個人數(shù)據(jù)庫和立體的學(xué)校—區(qū)域—全國教師數(shù)據(jù)庫，最終形成包含成果評價、能力評測、潛力預(yù)測、個體發(fā)展、個人特征分析等功能的教師綜合評價系統(tǒng)。

盡管數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價對于教師評價具有變革性作用，但大規(guī)模使用各類智能技術(shù)時一定要注意考慮教師個人隱私、數(shù)據(jù)安全以及相關(guān)的倫理問題。相信隨著技術(shù)的進(jìn)步和數(shù)據(jù)使用規(guī)則的不斷完善，數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革將發(fā)揮更大的作用。

三 數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的核心內(nèi)容

針對高校教師評價改革面臨的難題，為實現(xiàn)教師評價的規(guī)范化、精準(zhǔn)化和智能化，本研究遵循數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價的內(nèi)在邏輯，設(shè)計了數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價的核心內(nèi)容，如圖2所示。

圖2 數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價的核心內(nèi)容

1 評價規(guī)范化：多源數(shù)據(jù)輔助師德評價

師德評價存在標(biāo)準(zhǔn)模糊、過程不夠規(guī)范等問題，而將客觀事實的多源數(shù)據(jù)整合成數(shù)據(jù)庫，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析后，展現(xiàn)數(shù)據(jù)與師德建設(shè)相關(guān)內(nèi)容的關(guān)系，可明晰前期數(shù)據(jù)采集方向，并輔助后期智能技術(shù)支持?jǐn)?shù)據(jù)的使用，不斷清晰教師師德畫像，規(guī)范教師師德評價。教師師德評價的數(shù)據(jù)來源主要有兩個方面：①國家各公共平臺的政務(wù)數(shù)據(jù)。例如，評價者可借助“全國教師管理信息系統(tǒng)”（網(wǎng)址：http://jiaoshi.gsedu.cn/），快速了解教師是否存在師德失范行為；可通過“全國信用信息公共服務(wù)平臺”（網(wǎng)址：http://www.credit-gov.com/），根據(jù)姓名和身份證號碼查詢教師是否存在失信情況；可通過“中國執(zhí)行信息公開網(wǎng)”（網(wǎng)址：http://zxgk.court.gov.cn/），查詢教師是否為被執(zhí)行人。②學(xué)校各部門的教育數(shù)據(jù)。例如，評價者可從教務(wù)處、后勤處、財務(wù)處和學(xué)工部獲取教師的基本信息、考勤、評價與教學(xué)等數(shù)據(jù)，了解教師的生活、教學(xué)與科研情況；可從圖書館、組織部、團委獲取學(xué)習(xí)強國數(shù)據(jù)、借閱數(shù)據(jù)、開展或參加活動數(shù)據(jù)、參與思想文化活動相關(guān)的數(shù)據(jù)，預(yù)測教師意識形態(tài)領(lǐng)域的關(guān)注點。此外，由于根據(jù)社交媒體與在線文本數(shù)據(jù)可評估人格與心理狀態(tài)[26]，評價者還可從信息辦、網(wǎng)信辦獲取教師輿情數(shù)據(jù)與部分社交媒體信息，來展開對教師的心理測評。總之，在各類數(shù)據(jù)的支持下，教師的師德評價將更為規(guī)范。

2 評價精準(zhǔn)化：數(shù)智融合賦能教學(xué)評價

教學(xué)評價是教師評價的重要組成部分，但傳統(tǒng)的教學(xué)評價受評價標(biāo)準(zhǔn)、評價方式的限制，其評價結(jié)果的信效度存在爭議。借助數(shù)智融合的優(yōu)勢，通過評估學(xué)生對所學(xué)內(nèi)容的理解程度、課堂表現(xiàn)等，反饋教師的教學(xué)狀態(tài)、教學(xué)效果，可以支持教師的課堂管理決策。在教學(xué)過程管理方面，可采用語言分析系統(tǒng)，根據(jù)教師近場語音分析教學(xué)過程[27]，通過“雨課堂”“云班課”等智能系統(tǒng)反饋教師的教學(xué)信息。在教學(xué)過程評價方面，可以結(jié)合面部識別、動作識別、語音識別等技術(shù)，依托課堂實時表情分析系統(tǒng)、課堂行為分析系統(tǒng)、課堂語音錄制等工具[28]，利用智能技術(shù)觀測動作、情緒指標(biāo)，構(gòu)建多維數(shù)據(jù)指標(biāo)模型[29]，創(chuàng)新評價手段。例如，羅玉萍等[30]根據(jù)煙臺大學(xué)的評價數(shù)據(jù)，采用語義分析技術(shù)整合學(xué)生評價留言，綜合評價了教師的教學(xué)效果。2020年，華南師范大學(xué)與中訊郵電咨詢設(shè)計院聯(lián)合推出教師能力AI測評系統(tǒng)[31]，并在貴州省畢節(jié)市大方天河實驗學(xué)校成功試用。該系統(tǒng)通過“AI+教師能力發(fā)展實驗室”、教師能力測評指標(biāo)體系、教師能力AI測評云平臺，對教師的課堂教學(xué)能力進(jìn)行了測評。在智能技術(shù)的支持下，教師評價實現(xiàn)了評價的精準(zhǔn)化，為教師的專業(yè)發(fā)展提供了助力。

3 評價智能化：多種技術(shù)助力科研評價

高校承擔(dān)著重要的科研任務(wù)，而科研評價對激發(fā)教師隊伍的學(xué)術(shù)創(chuàng)造力與社會貢獻(xiàn)水平有重要作用，也影響著教師的科研熱情。大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，可支持開展更加復(fù)雜、多維的評價活動，從而更好地助力高校科研評價改革。針對前文科研評價中提到的難題，可從以下方面入手：①借助文本挖掘技術(shù)，完善Altmetrics評價方法。分析者利用海量、非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，探知評論者的興趣之所在，了解引用者、轉(zhuǎn)發(fā)者是否對論文有一定理解，判斷其評論、引用行為是否有意義，降低因選取主題熱度而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)差異。②利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，促使論文評價走向科研評價。評價者可密切跟蹤論文數(shù)據(jù)，關(guān)注科研論文的社會影響力，將簡單的反映學(xué)術(shù)影響力的論文指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)檎宫F(xiàn)社會影響力的數(shù)據(jù)。從教師發(fā)展的角度來看，科學(xué)研究類型多樣，不同研究成果研究時長不一，這就需要采集項目類型、過程數(shù)據(jù)、主持者等多元科研數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上利用人工智能技術(shù)構(gòu)建不同的科研成果評價模型，以重新定義個人科研成果的價值與質(zhì)量。

四 數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的關(guān)鍵路徑

評價的基本要素有評價對象、評價者和評價工具。為保障高校教師評價改革的順利實施，本研究從評價基本要素所衍生的評價人員、評價標(biāo)準(zhǔn)、評價數(shù)據(jù)、評價過程等方面，提出數(shù)智融合驅(qū)動高效教師評價改革的關(guān)鍵路徑。

1 開展數(shù)智融合能力培訓(xùn)，培養(yǎng)新時代高校評價人員

評價人員作為教師評價改革的實施者，其數(shù)智融合能力高低影響著評價結(jié)果的客觀性、全面性。在數(shù)智融合驅(qū)動的高校教師評價改革中，評價人員不僅要樹立新時代教師評價理念，還要具備數(shù)字素養(yǎng)與技能，以熟練利用智能技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)在教師評價方面的價值：①評價理念方面，評價人員要充分考慮教書育人因素，充分理解技術(shù)在評價中的作用，采取多種評價方式從師德師風(fēng)、教學(xué)實績、科研成果等多個維度展開綜合評價；②數(shù)字素養(yǎng)與技能方面，評價人員作為教師評價改革的執(zhí)行者，不僅要有敏銳的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，還要有熟練使用智能技術(shù)解決評價問題的能力。基于此，評價人員有必要參加數(shù)智融合能力方面的培訓(xùn)，了解數(shù)智融合在教師評價中的變革力、提升數(shù)字素養(yǎng)與智能技術(shù)的綜合應(yīng)用能力，盡快成長為新時代高校評價人員。

2 數(shù)據(jù)安全有序融通，建立不同類型教師的評價標(biāo)準(zhǔn)

高校教師無論是學(xué)習(xí)背景、所教專業(yè)、研究方向，還是教齡、教學(xué)風(fēng)格等均有所不同。因此，建立不同類型教師的評價標(biāo)準(zhǔn)，是發(fā)展分類評價、突出特色、保證評價公平的關(guān)鍵。而消除建立不同評價標(biāo)準(zhǔn)的主觀性、提高新標(biāo)準(zhǔn)的普適性，就需要充分考慮學(xué)科、教齡等方面的差異。為此，學(xué)校及各省市教育部門要充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，搭建全國數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，并加快建立分級數(shù)據(jù)平臺，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融通共享，從而便于評價人員快捷地獲取不同類型教師的數(shù)據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)能夠在各部門、各技術(shù)之間順暢流轉(zhuǎn)，除了要在技術(shù)方面加大數(shù)據(jù)安全保障，還要在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中秉承“一數(shù)一源，一源多用，一庫管理、互認(rèn)共享”理念，堅持“嚴(yán)密保護(hù)、逐層開放、有序共享”原則，強調(diào)數(shù)據(jù)分層開放，既有分權(quán)限調(diào)用，也有適度公開，切實做到聯(lián)通多源數(shù)據(jù)，并安全、有序使用數(shù)據(jù)。

3 推進(jìn)教師大數(shù)據(jù)建設(shè)，多方面收集評價數(shù)據(jù)

為推進(jìn)國家教育信息化工作，教育部于2017年首次完成各學(xué)段教師的“大數(shù)據(jù)”采集。對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類分析后發(fā)現(xiàn)：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較多，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)較少，易影響后續(xù)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，加大挖掘隱含信息的難度，降低發(fā)現(xiàn)問題的幾率。對此，需利用智能技術(shù)推進(jìn)教師大數(shù)據(jù)建設(shè)，具體可從以下方面入手：①加強數(shù)據(jù)采集。一方面推動形成涵蓋教師個人、學(xué)院、學(xué)校、區(qū)域教育部門、國家教育部的層級數(shù)據(jù)收集體系，另一方面利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實時采集教師的個人行為數(shù)據(jù)，豐富數(shù)據(jù)采集類型。②深入數(shù)據(jù)挖掘。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理各管理信息系統(tǒng)收集的各類數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)所隱含的信息。③協(xié)同數(shù)據(jù)運行。從數(shù)據(jù)采集到應(yīng)用的縱向分析，需要明確數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)中各部門的任務(wù)及獲取、使用數(shù)據(jù)的權(quán)限。而從數(shù)據(jù)的來源與去向分析，需要考慮個人、學(xué)校、社會中數(shù)據(jù)的流通渠道，多方面保障數(shù)據(jù)的安全、有序流通。

4 追蹤評價過程，落實高校教師評價改革

保障數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的落地實施，需長時間追蹤學(xué)生成長、留心教師發(fā)展、關(guān)注學(xué)校評價工作進(jìn)展，為評價改革提供事實依據(jù)，以及時調(diào)整評價改革的方向與進(jìn)程。追蹤評價過程及其效果需要依賴數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)，豐富的數(shù)據(jù)有助于加深評價者對教師的了解，而足夠智能的數(shù)據(jù)處理方式與使用規(guī)則可加速其對信息的提取。在數(shù)據(jù)采集方面，可適度聯(lián)通校外數(shù)據(jù)，獲取公開或授權(quán)的政務(wù)數(shù)據(jù)、社會數(shù)據(jù)，并打通校內(nèi)數(shù)據(jù)壁壘，實現(xiàn)校內(nèi)數(shù)據(jù)共享；后續(xù)可以利用物聯(lián)網(wǎng)、5G等智能技術(shù)，獲取更為詳細(xì)、實時、動態(tài)的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)使用方面，可使用強大的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對采集的大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；后續(xù)可以利用人工智能技術(shù)探索數(shù)據(jù)與行為、能力之間的關(guān)系。需注意的是，在數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)過程中，要加大對數(shù)據(jù)傳輸、存儲的監(jiān)管力度，確保數(shù)據(jù)安全。

在數(shù)智融合背景下，利用智能技術(shù)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)價值，驅(qū)動高校教師評價改革，既能提高評價的客觀性，也能為教師專業(yè)發(fā)展提供方向。但是，技術(shù)在不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)在不斷積累，高校教師評價涉及的各類因素繁多，數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革還需繼續(xù)深入探索。因此，有必要提升相關(guān)理念與能力，完善相關(guān)制度與機制，以進(jìn)一步促進(jìn)數(shù)智融合驅(qū)動高校教師評價改革的落地與落實。

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Research on the Reform of University Teachers’ Evaluation Driven by the Integration of Data and Intelligence

CAI Han-yan YANG Cheng[Corresponding Author]

The reform of teacher evaluation is an important factor to trigger the reform and innovative development in the field of education. Under the background of the integration of data and intelligence, the use of multiple technologies to intervene university teachers’ evaluation could effectively drive the reform of university teacher evaluation. Based on this, the paper firstly analyzed the problems faced in university teachers’ evaluation in terms of teacher ethics, teaching and scientific research, and put forward the concept of the reform of university teachers’ evaluation driven by the integration of data and intelligence. Then, from the perspectives of outcome evaluation, process evaluation and comprehensive evaluation, the paper expounded the internal logic of the reform of university teachers’ evaluation driven by the integration of data and intelligence, and designed the core content of the reform of university teachers’ evaluation driven by the integration of data and intelligence, which included teacher ethics evaluation, teaching evaluation and scientific research evaluation. Finally, this paper proposed a key path for the reform of university teachers’ evaluation driven by the integration of data and intelligence, in order to promote the implementation of the reform of university teacher evaluation driven by the integration of data and intelligence, and finally achieve more accurate and objective teacher evaluation.

the integration of data and intelligence; teacher evaluation;college teacher; intelligent technology; data flow

G40-057

A

1009—8097（2023）01—0091—08

10.3969/j.issn.1009-8097.2023.01.010

本文受2021年江蘇省研究生科研與實踐創(chuàng)新計劃項目“基于學(xué)習(xí)者畫像的在線學(xué)習(xí)預(yù)警模型構(gòu)建研究”（項目編號：KYCX21_2505）資助。

蔡韓燕，在讀碩士，研究方向為教育信息化，郵箱為2897509895@qq.com。

2022年5月2日

編輯：小米