數字賦能職業教育評價的價值邏輯和優化路徑

［摘要］數字化轉型是深化新時代教育評價改革的必然要求。當前職業教育評價在新舊范式轉換、評價技術突破等方面還存在諸多問題，而通過評價思維轉向、評價共同體共有規格重構、重大項目評價實踐，推進多源異構評價數據融合、技能學習分析技術、數字安全等數字技術在該領域的具體實踐，強化數字基建投入、體制機制供給和技術人文融合，最終可望促成職業教育評價的全面數字化轉型。

［關鍵詞］職業教育；評價；數字化轉型；數字技術

［作者簡介］呂路平（1981- ），男，浙江杭州人，杭州職業技術學院，教授，博士；陳元媛（1988- ），女，江蘇南京人，杭州職業技術學院，講師，碩士。（浙江" 杭州" 310018）

［基金項目］本文系2022年度浙江省哲學社會科學規劃課題“高質量發展視域下‘雙高計劃’建設成效評價研究”（課題編號：22NDJC323YBM，課題主持人：呂路平）、2022年度浙江省軟科學研究計劃“浙江省新材料科創高地發展指數評價體系構建及對策研究”（課題編號：2022C35027，課題主持人：呂路平）和2022年度杭州市哲學社會科學重點研究基地“現代職業教育研究中心”課題“杭州職業教育專業布局與產業結構匹配度動態預警與路徑優化”（課題編號：2022JD52，課題主持人：陳元媛）的階段性研究成果。

［中圖分類號］G710" " ［文獻標識碼］A" " ［文章編號］1004-3985（2024）07-0050-08

現代職業教育的高質量發展離不開高質量的職業教育評價，而數字化轉型是深化新時代職業教育評價改革的必然要求。職業教育評價是根據職業教育特有的理念、原則、方法和標準對職業教育管理、教育教學、科研、社會服務的運行、成效進行價值分析、反饋的系統性工程，對職業教育具有導向性作用。黨的二十大報告提出要“完善學校管理和教育評價體系”，我國首個教育評價系統性改革指導文件《深化新時代教育評價改革總體方案》更是強調，要充分利用信息技術，提高教育評價的科學性、專業性、客觀性。現階段我國職業教育評價面臨科學性不足、專業化程度低、客觀性和真實性受質疑等問題，嚴重影響現代職業教育的改革發展。本文以職業教育評價數字化轉型為切入點，從科學性、專業性和客觀性等維度剖析其價值邏輯，分析改革過程中面臨的現實困境，進一步探求數字化轉型的實踐路徑，以期為數字化時代的職業教育評價改革提供參考。

一、職業教育評價數字化轉型的價值邏輯

（一）賦能職業教育評價的科學性價值

科學性是反映事物內在規律和本質的固然屬性，與傳統、常識和經驗無關，具有可驗證、可解釋、能重復等特征。長期以來，我國職業教育的改革發展過于依賴經驗、模仿和復制，缺乏科學理論、規律和方法的指導。隨著新一代技術革命浪潮的興起，大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等數字技術已然在經濟、社會等領域展現出巨大作用，也勢必成為探索職業教育內在發展規律的有力工具，促成職業教育評價研究回歸科學屬性，為職業教育“三教”改革、院校治理和產教融合等任務開展提供有力支持。

1.“三教”改革的科學進路。“三教”改革是職業教育高質量發展的關鍵路徑，需要科學理論指引和技術支持。在教師層面，傳統的單一、靜態、主觀的教師評價應向基于大數據的多維、動態和實證性的科學評價轉變，使教師評價更加合理，激發教師內生動力。在教材層面，利用文本分析、圖像識別、區塊鏈等數字技術對教材的形態、內容進行動態和靜態相結合的科學評價，使教材更具前沿性。在教法層面，在線上線下混合式學習的背景下，智能感知技術對線下師生課堂行為、職業技能行為數據及線上結構化和非結構化數據進行分析，有助于職業教育進行個性化、精準化的師生偏好預測，使教學行為和教法更加科學，提升教學質量。

2.院校治理的科學關照。職業教育同其他教育一樣，是面向“人”的教育，是教育體系中至關重要的實踐應用型教育。評價是治理的重要手段，數字時代的職業教育治理要警惕技術異化導致的“人”的空場，實現善治和智治的辯證統一，善治是職業教育治理的目標，是職業教育內部治理主體和對象有效互動的過程［1］，也是職業教育追尋的目標［2］。職業教育的智治是教育治理現代化的體現。數字技術揭示職業教育隱藏的現象和規律，促成師資隊伍、專業設置、課堂教學、教育保障等治理要素的深度耦合和重構。職業教育評價數字化轉型既遵循數字技術浪潮下職業教育“智治”的趨勢，又能謹防技術理性對“人”的生命和價值的過度規制，使職業教育評價兼具技術理性與人文精神，科學關照職業院校的智治和善治，并最終實現職業教育現代化發展的目標。

3.產教融合的科學決策。產教融合是職業教育高質量發展的落腳點和發力點，其成功需要科學的評價機制支持。一方面，數字技術要給產教融合各個維度嵌入實時性、聯結性、動態性、互動性等特性，實現產教融合質量評價的實時生成、動態評價、智能反饋及高效率，凸顯數字化評價的優勢；另一方面，利用數字技術將產教融合利益相關者的資源、訴求和行動準則納入評價范疇，構建各主體間的復雜多元的關系網絡，使產業與教育、學校與企業、政府與市場協同發展，數字化評價注重對主體思維方式的轉變、人性化的專業群建設和課程秩序重構，并最終指向人的自由和全面發展［3］。

（二）賦能職業教育評價的專業性價值

教育評價是獨特評價理念與專門評價技術的有機融合。從評價理念來看，教育評價至今已經歷四個發展階段：一是誕生于19世紀末的測驗期，以重視測驗和心理測量為主要特征；二是始于20世紀30年代的評價期，以追求科學評價為標志；三是20世紀60年代末開始的過程期，轉而關注評價過程的獨特性、不可預測性；四是從20世紀70年代開始并延續至今的建構期，更強調評價主體間的協商、對話、理解、合作和意義建構。［4］。從評價技術維度來看，霍克斯（Roland K. Hawkes）在20世紀30年代便已建立有專業人員參與的測驗測量中心，并在美國大學的入學考試、課程改革運動等方面應用，使原先的教育評價更加科學、全面和公平，評價結果的信度和效度得到改善。換言之，利用數字技術構建數據密集型評價模式，評價的專業性價值應在思維、工具和人員三個層面體現。

1.思維層面。托馬斯·庫恩（Thomas Kuhn）指出，技術變革不是加法，也不是減法，而是生態上的變化［5］。數字化不是簡單的數據化和數字技術的套用，而是通過中介思維和場域思維來影響和改變職業教育。一方面，數字技術作為教育理論和教育實踐的中介，具有創造性、具身性和合目的性等特點［6］，推動理論與實踐更好地契合。另一方面，職業教育評價數字化轉型能擺脫傳統評價的線性思維，通過推動教育場域的思維重構，影響教學、治理、評價、組織等職業教育子場域，促使這些場域重新構建關系，實現職業教育生態系統的結構、功能、質量和文化的創新發展。

2.工具層面。數據密集型職業教育評價依賴于專業化的技術工具。一是智能設備的更新迭代周期不斷縮短，物流網、智能攝像、圖像識別、眼動儀、虛擬現實及未來的腦機接口等智能感知設備使教育大數據的無損、高速、全時、連續采集成為現實。云計算、大數據技術可高效、實時處理大量教育數據信息，構筑多模態數據池，并借助5G互聯網實現數據的高速連接。二是利用自然語言處理、多層線性模型分析、音視頻數據解析、數據挖掘、神經網絡分析等方法進行教育大數據的清洗、集成、解析和精準交付，將成為專業職業教育評價的主流方式。

3.人員層面。管理者和行政人員對于評價理論和實踐并不熟悉，缺乏對評價主體的價值需求和存在問題的深刻理解。數字化轉型要求評價人員和評價機構具備更為專業化的素養，他們直接影響著數字化評價的質量。職業教育評價人員應當不僅具備職業教育教學經驗，熟悉職業教育的教學模式、治理結構和發展規律，還應具備敏銳的數字技術感知和應用能力，能夠熟練使用各類專業分析工具對職業教育教學過程進行科學、公正的評價。

（三）賦能職業教育評價的客觀性價值

傳統職業教育評價是主觀性極強的價值評判，而現代教育評價作為基于大數據的教育治理工具，必須立足于客觀事實之上。巨量教育大數據的生產和與其匹配的智能算法相呼應，可理解這些客觀存在、高度復雜要素間的相關性、交互性，揭示其客觀事實和內在規律，使職業教育評價從響應式評價轉向自適應評價、數據公平支撐程序公平、從認知信任向技術信任躍遷，進而提升職業教育的適應度、公平度和信任度，進而大幅提升評價的客觀性。

1.響應式評價向自適應評價轉變。傳統的職業教育評價面對個體或規模有限的數據時通過經驗、邏輯分析，提供較為客觀的結論，但是這種響應式的人工評價方式存在行為被動、效率低、結果延時等問題，已無法滿足現代職業教育的快速發展需求。在信息技術高速發展的背景下，借助算法等技術手段對職業教育教學效果進行評價成為一種更為先進的方法，可從相關性、交互性和建構性等方面接近客觀事實，最終形成主動、智能、個性化的自適應評價模式。首先，算法可對采集的客觀數據進行統計分析，此時的職業教育評價結果表現為某種概率，成為衡量評價對象間相關性的參數。其次，算法具備快速回應職業教育評價對象需求的能力，能夠將某一任務分解為更小的子任務進行分配，通過數字化平臺自動提供適應評價對象的反饋結果，并處理分布式存儲的教育大數據，預測評價對象未來的需求，生成個性化的評價結果。最后，算法對非結構化數據的結構化處理及相關關系的深度揭示和整合，能夠極大降低職業教育問題的復雜性和不確定性，這種自適應算法評價可動態適應職業教育的發展變化。

2.數據公平支撐程序公平。促進教育公平是我國教育的基本價值取向，其中程序公平作為教育公平的基礎，涵蓋了起點、過程和結果的公平性。起點公平是教育資源和教育機會的最初配置應該是公平的，過程公平則關注資源的配置、投入、獲取和使用過程的公正性，而結果公平主要體現在對教育主體的公平公正評價。由于職業教育的實踐屬性，其評價的復雜性和主觀性更大，但在數字技術的支持下，職業教育評價的公平性得到了提升。通過大規模云計算設施、全景式高清攝像頭、伴隨式數據終端和人工智能算法的應用，實現了對職業教育實踐過程的全面性評價，避免了主觀偏差、人工干預和數據篡改等問題的發生，為起點、過程和結果評價的數據公平提供了可行途徑。

3.認知信任向技術信任躍遷。信任是評價的基礎。傳統職業教育評價主要建立在認知信任之上，即評價者基于外部信息和主觀評價進行的價值判斷，評價結果的可信度與評價者的社會聲譽、學術水平直接相關，同時面臨著資源稀缺、結果漂移和難以重復等方面的挑戰。構建基于數字信任的職業教育評價模式，能推動職業教育評價的信任模式從認知信任向技術信任轉變。由于數字技術如區塊鏈的去中心化、透明化和可追溯的技術特性，為職業教育評價提供了客觀、真實的原始數據和價值判斷，使評價結果更客觀、更易獲取。

二、職業教育評價數字化轉型的現實困境

（一）新舊范式轉換的困境

第四次科技革命是以網絡化、數字化和智能化為標志的革命，意味著范式的轉換，由一種范式向另一種范式過渡。范式從本質上講是一種理論體系、理論框架，它可以用來界定什么應該被研究、什么問題應該被提出、如何對問題進行質疑以及在解釋我們獲得的答案時該遵循什么樣的規則。［7］目前，職業教育評價數字化轉型尚處于探索階段，其理論體系還不完善，面臨原有認知框架的約束、情境偏見的桎梏和范式的間斷平衡等問題。

1.原有認知框架的約束。目前，職業教育評價由工具導向、目標導向、決策導向向價值導向轉變，但同時也形成了牢固的認知框架。由于既有的認知框架具有效率性和可預見性，人們善于運用已反復檢驗的可靠預期來評價新的對象，并依賴情感、記憶和經驗迅速做出反應和判斷［8］。正如當前的職業教育評價體系、課堂教學評價體系，雖然借助技術工具可快速生成結果，但在評價標準方面更多地依賴學生或監督人員的情感和經驗，這種依賴已有認知框架的做法限制了新的創新思維和方法的涌現。

2.情境偏見的桎梏。情境偏見是由環境的比較造成的認知偏見，如在熟悉的情境中基于社會經驗和記憶做出的判斷和評價，往往是不準確的評價。職業教育“量”的評價通常較為直觀，但關于“質”的評價，基于不同環境的變化，評價可能受到情境偏見的影響，出現因師生互評的高低、人際關系的親疏決定共贏或俱損的評價［9］。這樣的評價無法做到客觀、公正，因而評價結果也難以像“量”的評價那樣具有流通性。

3.范式的間斷平衡。間斷平衡是一個演化生物學理論，該理論認為生物進化是由一系列突發的進化性變革而非持續漸進的積累引發［10］。隨著20世紀初云計算、區塊鏈和人工智能等數字技術的快速發展，數字化時代迎來了新的平衡期。職業教育評價數字化轉型不是簡單地將評價流程和數據向數字化平臺遷移，而是職業教育評價舊范式向新范式進化，是職業教育基礎設施、教學、治理、文化要素的全面變革。目前，職業教育評價正處于舊范式崩潰、新范式萌發的快速變革階段，職業教育評價與數字技術深度融合的形態、規格、秩序尚未完全生成。

（二）評價技術的多重困境

近年來，數字技術在職業教育領域的應用取得了一些成果，帶動職業教育評價朝著高質量的方向發展，但在職業教育多源異構數據的融合、職業技能學習分析、數字安全等方面仍存在諸多問題。

1.多源異構評價數據融合的技術困境。職業教育的跨界屬性決定了其數據來源的多樣性和復雜性，涉及企業、學校、政府、學生、教師等多元主體。由于這些主體的數據結構與語義存在不同，這可能導致數據的質量、一致性和標準化等出現問題，影響評價的全面性和準確性。目前，數據融合主要依賴數據中臺技術，通過應用程序接口（API）實現各業務系統數據的聯通，但該技術數據處理時間長，無法實現數據的實時匯聚、多模態融合以及與各類智能教學終端共享采集的數據，無法滿足職業教育評價的即時性和自適應性需求。

2.技能學習評價的技術困境。學習分析技術作為從海量數據中提取隱含、潛在信息的工具，通過處理這些海量數據為學習者提供更智能和個性化的教學輔助策略。技能訓練是職業教育最重要的環節，但是學習分析技術在技能學習的動作語言數據和形態分析方面卻難以發揮作用，在理解職業技能學習的深層次規律方面需要更深入的研究和方法的創新，以為職業教育的教與學提供全面有效的評價反饋。

3.評價數據的安全保障困境。一是評價數據安全問題。目前，職業院校教學評價數字化轉型大多委托第三方網絡技術公司進行，但是這些公司的人員配置、技術實力有待提高，數據安全制度建設尚不完善，難以有效保障職業教育評價數據的安全性。二是職業教育評價大數據存在較高的倫理風險。大數據技術的“全面監控”使評價對象的隱私可能被泄露，引發個人身份信息、行為信息等隱私信息被公開。

（三）數字化轉型的實踐困境

1.巨量數字基建的投入困境。全維度、多場景職業教育評價的關鍵是數據的綜合利用，職業教育評價的多模態數據主要來自內外兩個渠道。一是外部通道，包括智能攝像頭、眼動儀、腦電儀、手勢體感儀、智能手環以及聲、光、溫傳感器，這些設備通過物聯網技術實現數據傳輸。二是內部渠道，包括數據中心、數據中臺、應用系統、網絡教學資源和課程學習平臺，通過API接口、爬蟲等技術實現數據的整合。由于職業教育評價是一個系統性工程，覆蓋國家、省市和院校等多個層面。為實現內外兩通道數據的采集和匯聚，必須進行大規模的軟硬件設施和智慧場景的建設，構筑數字基建。這樣龐大的投入對各職業教育辦學主體而言，構成了沉重的財務負擔。

2.體制機制的困境。完善的體制機制是職業教育評價數字化轉型的推動力，涉及政策、人才、組織等多個層面。在政策層面，盡管政府部門已出臺相關政策文件，但高職院校在數字化轉型方面仍各自為政，政策的指導性、約束性、監督性不足，政府、企業、社會、學校之間的數據共享機制不完善，數字化建設的成效評價機制和認證體系尚未建立，導致職業教育評價的有效性難以保障。在人員層面，目前，教師作為教育評價的實施者，普遍缺乏數字化技術和教育評價理論的專業培訓，無法保障教育評價的專業性和科學性。在組織層面，職業教育評價數字化轉型牽涉到教師、學生、政府、企業、學校等，相互之間缺乏協同機制，層級治理體系還未成形，導致職業教育評價數字化轉型進程緩慢。

3.精神性和技術性選擇困境。一是職業教育評價的技術理性異化的問題。技術理性是職業教育的內在屬性，是其在教育、社會和技術領域的融合性表征，同時具備自由和再創造力。數字技術和計算思維的引入有可能導致職業教育評價主體陷入“數字牢籠”和“評價陷阱”，形成一切皆可評價、一切皆應評價的固化思維，這樣的思維方式可能導致技術濫用和過度依賴數據，使職業教育的技術理性逐漸異化，數字技術成為對個體進行控制的新手段，反而抑制了個體的創新能力。二是職業教育的精神性可能被物化。職業教育面對的是鮮活生動的人，但在數字算法下，學生個體被視為冷冰冰的代碼，而人的意志力、探索精神、工匠精神等人文精神成為被精確測量的對象，猶如商品一般被衡量和評價。這種物化可能導致職業教育的精神價值被簡化和矮化。

三、職業教育評價數字化轉型的優化路徑

（一）職業教育評價的新范式探索

職業教育評價數字化轉型既是范式變化的原因，也是范式變化的結果。職業教育評價可通過職業教育評價思維的轉向、評價共同體共有規格重構以及實踐中的重大項目評價來探索職業教育評價的新范式。

1.職業教育評價思維轉向。長期以來，職業教育評價一直受限于工具導向和目標導向等實證主義評價思維，強調結果的精確性、可控性和可用性，采用自上而下的邏輯回答“是什么”的問題。然而，當前的價值導向評價理念強調自下而上的價值溝通和多方參與，回答“為什么”的問題，是對實證主義評價思維的高階導正［11］。在職業教育認知框架的基礎上，深刻反思現有職業教育評價范式的形成、樣態和結果。基于建構主義的價值導向評價理念，重構評價思維、實施路徑。數字技術的多維數據、多元參與、實時反饋和深度挖掘等特征，為積極回應職業教育價值導向評價理念提供了有力支持。這種評價理念強調多元價值和開放協商，將信息化思維從單向、封閉、簡單嫁接的狀態轉為強交互、強協同、強開放和強智能的數字思維。因此，需要大力培養具有較強數字素養的評價人才，充分發揮數字技術在職業教育評價轉型升級中的價值。

2.評價共同體共有規格重構。在職業教育評價數字化轉型過程中，評價共同體的范式是指在某一領域已經反復出現且標準化的實踐案例。為了推動職業教育評價新范式的生成，一方面，需要研究當前某一領域數字化轉型的成功案例、經驗，形成共同體的范式。例如，通過研究職業教育課堂教學評價、教師評價和學生評價等領域的數字化轉型成功案例，形成標準化的共有范式，并進行推廣應用。另一方面，需要分離共有規格并進行重構。因為共有規格的確定不等同于共有范式的確定。例如，職業教育教師評價的范式不能直接應用于整個職業教育評價領域。因此，需要對這些共同體范式進行反復比較、深入探析，找出明顯或隱含的更具全局性和普適性的可分離因素，并進行抽象概括，形成共有規格。

3.重大項目成效評價的新范式實踐。以重大項目牽引職業教育評價新范式進行實踐應用，加速舊范式的離析，縮短新舊范式轉換間斷平衡期，并催化新范式的價值生成。以當前的第一輪“雙高計劃”建設為例，該計劃作為國家推動職業教育高質量發展的重大戰略部署，可將新范式的評價應用于該計劃，從“量”的增值、“質”的躍升和中國特色等視角，以課程、專業、學生、教師、學校評價為抓手，數字賦能“雙高計劃”建設成效評價。以科學化、專業化和客觀化的評價結果回應社會關切，展現“雙高計劃”建設的成果、價值和未來路向，為下一輪職業教育重大項目建設提供重要參考，也為職業教育評價新范式的實踐應用指明方向。

（二）職業教育評價的技術重塑

數字技術在職業教育評價轉型升級中發揮著重要作用，可通過融合多模態特征級情境感知數據、開發技能學習分析技術、構建職業教育評價數字安全網絡等方式促使數字技術在職業教育評價領域的應用。

1.多模態情境數據感知和融合。與數據級和決策級融合相比，特征級融合具有更為優異的信息互補性、靈活性和準確性，與職業教育復雜多元的教育情境數據高度適配［12］。通過特征級融合將師生行為、實訓設備、教學資源、環境感知等多模態數據以高維特征進行表達，采用當前國際最新的xAPI（Experience API）標準，實現數據規范化分析，以滿足數據的即時性、共享的需求，構建基于師生語言、身體姿態、表情、心跳、眼動、腦電等信息的多模態數據集。在職業教育的過程評價、結果評價、增值評價和綜合評價等環節，通過簡單操作、注意力融合和張量融合，實現教育教學數據的適時融合，以高精度、高粒度、高密度和高完整性描述職業教育中技能學習、理論學習、實習實訓、產教融合、學校治理等多模態教育場景，為數據密集型評價提供關鍵支撐。

2.技能學習分析與決策技術開發。職業教育是一種典型的人、機、物多模態教育樣態，其特征主要表現為精細、標準、規范的動作語言。技能型學習分析有別于以文本為基礎的知識型學習分析，構建以智能視覺技術和技能學習分析模型為關鍵技術的職業教育技能學習評價系統，提升技能教學的有效性和評價的精準度。一是以智能視覺技術為基礎，動態捕獲技能學習的標準動作與姿態，對技能學習行為特征進行提取和分類，結合自然語言處理、圖像識別、語音識別、高精度算法等技術，按專業門類構建職業教育技術技能學習標準化行為數據集。二是開發基于技能學習的多模態解釋和預測學習分析模型，對技能學習行為狀態進行建模，提高學習分析的精準度，并結合其他模態數據學習分析、智能導學和助教系統，實現技能學習的動作識別、完整描述、分析比較、精準評價、適時反饋。三是構建自適應、智慧化的職業教育技能學習評價系統，洞察職業教育技術技能的生成、發展、變化、特征及其內在規律。通過系統性的評價，揭示職業教育技能生成與認知、情境、情緒、資源等要素之間的相關性，糾正以往技能學習人工評價所引發的主觀偏差。

3.建設職業教育評價數字安全網絡。數字風險在此指的是教育數據所涉及的技術和倫理方面的風險。職業教育評價數字化轉型必須以數字安全為前提和底線。一是加快區塊鏈等新技術的應用。將可追溯和去中心化的區塊鏈等新技術應用于職業教育評價的數據采集、清洗、融合、分析、評價、反饋等環節，提高職業教育評價的數據安全性和保障性［13］。二是加強數字安全制度建設。根據《中華人民共和國數據安全法》的要求，制定適用于職業院校的數字安全制度，規范數據采集、存儲、使用、授權、加密等過程，防范數據誤用、泄漏、篡改和作弊等行為。同時，提升技術人員的專業水平和職業素養，維護教育數據利益相關者的合法權益。三是重視倫理風險規避。利用人工智能技術開發可自動識別敏感數據的智能算法模型，實現精準篩查、公正評判，采取自動隱藏、自動刪除或數據脫敏等措施規避倫理風險。

（三）職業教育評價的數字化轉型實踐

為實現數字技術對職業教育評價的全面賦能，可加強數字基建的投入，強化體制機制的供給，尋求技術與人文的融合等舉措。

1.加強數字基建的投入。在硬件方面，加大視頻數據采集設施和語音、文本數據采集設施的投入，如智能攝像頭可自動捕獲師生的行為數據，如表情、姿態和動作；應答器、智能錄音系統可采集線上、線下語音文本并進行相互轉換，記錄教學內容、情緒和情感等信息。引入體感數據采集設施，如眼動儀、腦電儀、手勢體感儀，監測學生身體狀態、專注力分布，解釋和預測教育結果。構建智慧場景，如智慧教室、智慧實訓室，實現對視頻、語音、文本和情境數據的一體化采集，同時兼顧線上線下教學。引入超高速、低時延、大連接的5G網絡，為職業教育評價數字轉型提供全面支撐，保障大規模數據的快速傳輸與處理。在軟件方面，構建一個全面的專業技能數據庫，以支持職業技能評價的自動化和智能化，為評價提供標準和依據。建設職業教育監測與評價系統，在國家、省、學校層面建立統一的平臺，將各類重大項目如“雙高計劃”“提質培優”等整合于該系統，實現數據的一體化管理，包括采集、調用、監測和評價的全方位整合。

2.強化體制機制的供給。一是評價數據資源共享機制。建立政府、學校、企業數據資源的采集、開放、共享機制，減少評價數據的重復采集、設備的重復采購，推動各評價主體數據資源的有效互補和整合，構建職業教育評價數據共同體。二是職業教育評價偏差調節機制。一方面，設立職業教育評價數字化轉型機構，聘請專家參與其中，提供指導、培訓和技術支持。另一方面，構建評價偏差調節機制，通過民主協商，客觀公正地判斷評價偏差或失誤，提出解決方案，打通評價主體和評價客體間的信息通道［14］。三是倫理風險規避機制。一方面，建立以人為本的數字倫理政策法規。明確數據所有權和使用權的界定，規范評價大數據的采集和處理，動態監測并實時預警數據的公平性和安全性，在發現數字倫理問題時，要能夠追究問責并進行審查。另一方面，培養師生和管理者形成正確的數字倫理觀，提升其對數字倫理的認識，樹立強烈的社會責任感和法律意識，構建維護數據主體共同利益、自由和尊嚴的數據倫理精神共同體、交往共同體、規范共同體、文化共同體，保障職業教育評價數字化升級的可持續性。

3.尋求技術與人文的融合。職業教育評價的有效性在于其能否融入人文精神，進入個體內心，引發其內在動力，并創造更為深遠的價值。職業教育評價需要在創立人文精神共同體、融入人文主義研究范式以及珍視評價客體自身發展等方面，尋求技術理性與人文精神的有機融合。一是創立職業教育評價人文精神共同體。共同體成員由遵循人文信仰或理念的機構、企業、政府或個人構成。這一共同體的成員應堅持以人為本的原則，將維護職業教育評價客體的尊嚴、意志和自由視為其核心價值。同時，共同體成員需要審慎解讀技術理性在職業教育中引發的人文精神內涵，如在大數據時代預防性懲戒對職業教育的潛在褻瀆以及設置的數據鴻溝等問題，以加深對職業教育人文精神的理解。二是融入人文主義研究范式。職業教育評價應被視為一種主客體之間相互生成的文化或人文現象。強調關注評價活動背后的深層次價值和意義，以及主客體之間的相互理解。通過采用人文主義研究范式，更好地理解評價活動中涌現的文化現象和人文內涵。三是珍視評價客體自身發展。將評價從過多強調排名和比較的環境中解脫出來，減少由此引發的巨大精神和物質消耗，以及對職業教育本質價值的迷失，轉而關注評價主體和客體的自身價值增值、內在動力的激發，以及個體全面自由的發展。

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