评价走向智能化可视化

随着我国以“互联网 ”为代表的社会形态正在形成，以及教育中“两基攻坚”的完成，我国教育正在经历从“有学上”到“上好学”、从追求规模到追求质量的内涵发展转变；从追求学业成绩到追求“核心素养”的科学教育质量观转变。

科学教育质量观：“互联网 ”时代教育评价体系改革的呼唤

科学教育质量观追求学生的全面发展，不仅关注学生知识与技能获得的表现和发展，还要关注知识与技能背后的思维品质、思维模式等深层次的表现和发展，更要关注学生情感、态度、心理健康、身心发展、爱好特长等非学业表现和发展。

科学教育质量观追求每个学生的个性发展，是面向全体的质量观，更是“每个人的质量观”，即教育发展要“以学生为本”，注重学生个性的发展，为每个孩子提供合适的教育环境、教育内容、教育方法与教育策略。

科学教育质量观追求过程和表现的持续发展，是“过程化的质量观”，人的成长不可以简单地用考试分数，或者某一次的考试分数对其能力做出终结性的价值判断，而是要关注教育教学的过程，关注学生成长的全过程。

注重学生全面个性发展的综合评价标准体系

科学的教育质量观是“基于标准的质量观”。基础教育质量标准的建立既要符合国家教育方针及相关政策文件的要求，又要遵循教育自身的规律和学生的身心发展规律。建立系统、全面、科学的基础教育质量标准体系，将有助于明确基础教育质量的方向和要求，引导社会树立正确的教育质量观。同时，它又是及时改进评价方式、评价技术，并有效监控教育质量的重要依据，也是促进我国从应试教育向素质教育完全转变的利器。

宏观：

建立健全教育督导和评价机制

宏观层面，我们要对政府履行教育的义务和责任加以监控，同时督促各级政府和教育部门树立科学的、全面的教育质量观，并对相关责任主体进行督政与督学，进而提升教育质量。2007年，教育部基础教育质量监测中心挂牌成立，标志着我国开始尝试构建具有中国特色的、独立的教育评价机构。该中心是在教育部直接领导下，依托北京师范大学建立的专业机构。它将对基础教育阶段学生的学习质量、身心健康状况以及影响学生发展的相关因素进行监测，向国家报告基础教育质量现状，为教育决策提供信息、依据和建议，并引导家长、学校和社会树立正确的教育质量观，保障青少年的健康成长。

中观：

建立和持续完善现有课程标准和评价标准

中观层面，我们要建立完善的、符合时代发展的课程标准和评价标准。在现有课程标准中，融入明确的质量标准。一方面规范教育教学内容，另一方面能以此标准对学校教育过程进行监督，并对教育教学结果进行评价监督，引导学校全面落实素质教育，进而全面提升基础教育质量。

微观：

建立基础教育质量综合评价的指标框架

在微观层面，我们需要建立具体而明确的学生品德和学业质量指标，并充分体现时代要求，将重视创新精神和实践能力、加强科学和人文素养及审美情趣的培养等列入考核标准。

2013年6月，教育部颁布了《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》，提出了五大方面含20个关键性指标的评价体系。

在此基础上，教育部对评价改革进行了系统设计和全面部署，并在全国遴选了30个地区作为国家实验区，先行先试，摸索经验，为各地落实综合评价改革奠定了坚实的基础。

运用大数据技术开展教育评价面临挑战

要建立科学的基础教育质量标准体系，必然要革新评价的理念与方式。只有采用先进的评价手段，才能科学地收集、评价、分析、呈现和利用教育数据。当前，在教育质量综合评价中有效运用大数据技术，还有一些现实问题需要克服。

目前，仍缺少直接反映基础教育质量的大数据。具体而言，微博、微信、百度等大数据更多来自于年轻一代的网民，网民的年龄比基础教育阶段学生的年龄大；能够直接反映基础教育过程的大数据还十分缺乏。

缺乏擅长大数据分析的专业技术人才。大数据分析既需要了解教育的专门人才，针对专业问题进行“词包”的研究，又需要大量懂得大数据分析的统计人员，还需要大量的计算机专业人员。这三者都熟悉的复合型人才更加缺乏，需要擅长不同领域的专业人才协同合作，基于共同问题开展研究。

教育大数据分析技术还不完全成熟。当前教育大数据分析还属于“高大上”的时髦名词，分析技术还未达到工具化、可视化、常规化，普通研究机构和研究人员还很难利用现有的分析框架开展研究。

针对基础教育质量的大数据研究还十分缺乏。大数据分析是新生事物，目前较多运用到商业领域，但教育上的应用还比较少，各个研究机构正逐步与大型信息技术公司合作，共同探索教育大数据分析。

教育质量综合评价迎来契机

目前，评价的理论和评价的技术，均有待加强研究和改进。随着专业机构的不断建立、专门人才的不断培养，以及各个机构就有关核心技术不断加强研究，以及“互联网 ”时代的云计算、大数据、人工智能技术的不断成熟，基础教育质量综合评价正在朝着自动化、智能化、可视化、智慧化方面大步迈进。

国家教育云的建设为基础教育大数据提供了大量的基础性数据和信息。国家开启了“教育管理云”“教育资源云”，上面汇集了全国学生的各项管理信息和资源运用信息。这些信息直接针对学生的教育管理、教师的教研、教师的教学等，并且每年都会及时更新，为基础教育质量评价的大数据分析提供了丰富的数据基础。

各地涌现的以学生发展为导向的教育信息化建设，为开展大数据分析提供了丰富的过程性和表现型数据。各地按照教育部要求，开展“三通两平台”的建设，尤其是“录播系统”和“学生学习系统”的建设，存储了大量的教育过程信息。这些过程信息中，既有教师上课的录音与录像，又有教师的备课信息，还有学生的学习过程信息、家长的参与信息。对这些数据进行大数据分析，将挖掘出现有数据的价值。

教育评价云的建设为基础教育质量大数据的科学分析奠定了基础。2014年，中国基础教育质量协同创新中心发布了教育评价云，针对学生质量评价从标准、工具、采集、存储、分析与结果呈现，进行了全面的研究与设计，为将来的教育质量监测和评价的大数据分析奠定了专业基础。

“互联网 ”时代的基础教育质量综合评价不仅涉及评价机制体制的顶层设计，还涉及评价理念的革新，包括从“评价为了学习”到“评价就是学习”过渡，也涉及未来人才素质素养的理念革新，以及评价核心技术的革新。这些都是“互联网 ”时代，深化基础教育综合改革必然会遇到和终将解决的一个个难题。

（作者单位：北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心）