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以新思維新技術破解教育評價痛點
時間:2019/12/12    來源:本站    瀏覽:13240

以新思維新技術破解教育評價痛點

作者:曹培杰《光明日報》( 2019年12月10日 13版)

  破“五唯”是一場事關教育事業(yè)長遠發(fā)展的硬仗,。作為一項涉及面廣、復雜度高,、綜合性強的系統(tǒng)工程,,我們要不斷創(chuàng)新思維方式,,積極利用信息技術破解教育評價的“痛點”,扭轉不科學的教育評價導向,,推動評價理念,、評價方式和評價內容的“升級換代”,,為教育高質量發(fā)展保駕護航。

新技術正在成為教育評價改革的內在變量

  教育評價經(jīng)歷了漫長的歷史發(fā)展過程,。早在西周時期,,我國就已經(jīng)形成了較為完整的考試制度?!秾W記》中記載的“比年入學,,中年考校”,,就是每隔一年要對學生的學業(yè)和品行進行考查,,并制定相應的考查標準。之后,,隋朝創(chuàng)立了“開科舉士”的科舉制度,,通過地方預選、全國統(tǒng)考和舉薦相結合的方式遴選人才,,極大地暢通了社會階層的流動渠道,,使貧寒子弟“朝為田舍郎,暮登天子堂”成為可能,,對我國封建社會發(fā)展產(chǎn)生了深遠影響,。在西方,古希臘哲學家采用辯論,、談話,、實際操作等方式對學生進行考核。在這個階段,,教育評價主要以質性評價活動為主,,依靠教師經(jīng)驗或主觀判斷來評定學生的綜合發(fā)展水平。

  隨著現(xiàn)代教育制度的建立,,美國教育家泰勒提出了以目標為導向的教育評價原理,,根據(jù)教育目標編制試題,對學生進行統(tǒng)一測試,,按照一定的標準對學生的學習結果進行評分,。這種標準化考試側重評價學生的知識掌握程度和認知發(fā)展水平,有效克服了測試者的主觀偏差,,提高了考試的效度,。在實踐發(fā)展中,教育評價還引入心理測量技術,,用數(shù)學統(tǒng)計方法對學習結果進行精確描述,,常見的測驗類型有常模參照測驗和標準參照測驗。在這個階段,教育評價主要以紙筆測試為主,,通過標準化考試來衡量學生對知識的掌握程度,。

  近年來,大規(guī)模教育評價技術日趨成熟,。以經(jīng)合組織的國際學生評估項目PISA為代表,,它結合了學科測驗和學生背景信息(家庭社會經(jīng)濟背景、學習動機與策略,、學習時間投入,、學校教育資源、學校和班級氛圍等),,采用矩陣抽樣,、多層線性模型、規(guī)則空間模型等測量方法,,從多個角度分析學業(yè)成就差異的原因,。2015年,PISA全面采用計算機測試方法,,并構建了大規(guī)模的教育評價數(shù)據(jù)庫,,在數(shù)據(jù)挖掘技術的支持下及時發(fā)現(xiàn)問題,為各國教育決策提供參考,。從這個階段,,教育評價開始引入計算機測試,彌補了紙筆測試難以對學生行為表現(xiàn)(如言語表達能力,、動手操作能力,、問題解決能力等)進行測量的不足,重點關注學生的能力表現(xiàn)以及學習結果背后的原因分析,。

  目前,,教育評價越來越重視信息技術的重要作用,在實踐探索中形成了計算機自適應測驗,、電子檔案袋,、學習分析技術、數(shù)字畫像,、基于大數(shù)據(jù)的課堂觀察,、區(qū)域教育質量監(jiān)測數(shù)據(jù)平臺等多種評價方式,。新技術正在成為教育評價改革的內在變量和活性因子,,為破“五唯”帶來了新的可能。

新技術推動教育評價理念與方式的深刻變革

  隨著人工智能,、大數(shù)據(jù),、區(qū)塊鏈等新一代信息技術的發(fā)展,新技術正在觸發(fā)一場教育評價方式的深刻變革。今天,,我們可以利用技術手段,,對評價對象進行多維度、全過程,、立體式的考查,,在自然情景中采集學生學習的過程性數(shù)據(jù),改變過去教育評價的刻意設置特征,,實現(xiàn)教育數(shù)據(jù)的全過程采集和教育結果的適時反饋,。評價信息更加多元,既可以是總結性測試的考試分數(shù),,也可以是記錄學習過程的文字,、圖片、音頻,、視頻等學習檔案,,還可以是反映學生能力的調查報告、手工作品,、活動總結等學習成果,,使評價結果更加合理,讀懂學生的真實成長,。通過對學生進行精準的數(shù)字畫像,,提供個性化的教育評價服務,改變傳統(tǒng)評價過于強調甄別與選拔的現(xiàn)狀,,使評價,、提升、改進融為一體,。新技術推動教育評價理念與方式的變革包括:

  第一,,教育評價將從“容易測量的能力”擴展到“難以測量的素養(yǎng)”。教育領域對分數(shù)和成績的過度關注,,固然是教育功利化傾向的必然結果,,但也和評價方法不夠完善有一定關系。目前,,我們還缺乏有效的評價方法和手段,,準確衡量學生的高級認知技能和非認知學習成果。2012年,,PISA首次引入了計算機測試,,在具體的任務情境中評估學生的問題解決能力。2015年,,PISA在此基礎上構建了真實的任務情境,,利用計算機虛擬成員與參與測評的學生合作解決問題,,通過評價任務完成過程來檢驗學生合作解決問題能力。未來,,教育評價將從“容易測量的能力”擴展到“難以測量的素養(yǎng)”,,通過設置新穎的測試題型、設問方式和任務情境,,減少死記硬背的知識性考察,,增加能力、素養(yǎng),、思維方式等方面的考察,,促使學生主動思考、勇于實踐,。

  第二,,教育評價將從“結果視角”轉向“過程視角”。評價不是為了證明,,而是為了改進,。每一次的考試、測驗和評估都是階段性總結,,把這些節(jié)點數(shù)據(jù)串聯(lián)起來發(fā)現(xiàn)規(guī)律,,洞察趨勢,才是教育評價的重點,。在大數(shù)據(jù)技術的支持下,,教育評價將從“結果視角”轉向“過程視角”,通過伴隨式的數(shù)據(jù)采集和自動化的數(shù)據(jù)分析,,評估學生的學習特征與優(yōu)勢潛能,,為每一位學生提供學習分析報告,滿足不同潛質學生的發(fā)展需要,,幫助他們持續(xù)不斷的提升自我,。

  第三,教育評價將從單向度的考試測驗轉向多向度的綜合素質評價,。如何評價學生的心理,、品格和個性,一直是教育評價的難點,。過去,,我們主要采用心理量表進行測量,但存在解釋力不足的問題?,F(xiàn)在,,人工智能領域的深度學習算法提供了新思路。美國斯坦福大學科辛斯基教授設計了一種算法,,只需要用戶在Facebook(臉書)上的227個點贊行為,,就能大致判斷出用戶的性格特征。這表明,,通過網(wǎng)絡痕跡可以對學生的人格,、興趣、心理健康等進行預估,,為全方位地評價學生提供參考,。我們要善于利用信息技術的優(yōu)勢,建立科學的教育質量評價體系,,不再用同一把尺子衡量所有學生,,把品德、身心發(fā)展水平,、興趣特長養(yǎng)成等作為教育評價的主要內容,,對不同學生實行差別化評價,鼓勵學生發(fā)展特長,。

教育評價從散點式的成績記錄轉向全景式的數(shù)據(jù)采集

  過去,,教育評價依賴于學生的考試分數(shù)或抽樣的截面數(shù)據(jù),更多是反映靜態(tài)事實和集體的平均水平,。未來,,在新技術的支持下,教育評價將從散點式的成績記錄轉向全景式的數(shù)據(jù)采集,,通過學生學習,、教師教學、學校發(fā)展的大數(shù)據(jù),,描述學生成長和教育發(fā)展的動態(tài)過程,,發(fā)現(xiàn)共性背后的個性特征以及各要素的內在關聯(lián),促進學生發(fā)展和教育改進,。

  一是利用學習分析技術建立學習模型,,收集學生學習的過程性數(shù)據(jù),提供可視化的“學習體檢表”,,全面展現(xiàn)學生的知識結構,、能力表現(xiàn)、內在潛能等方面的數(shù)據(jù),,并對可能出現(xiàn)的學習困難進行預警和診斷,,幫助老師準確把握學生的學習進展和認知特征,為學生提供最優(yōu)化學習方案,。

  二是利用區(qū)塊鏈技術開展分布式學習記錄,,建立學生的個人學習成長檔案,認證學生的多樣化學習成就,,重點考察學生的非認知能力發(fā)展,,有效防止數(shù)據(jù)丟失或被惡意篡改,,助力解決學生綜合素質評價中存在的信任問題。

  三是利用跨媒體智能技術,,探索開展模擬仿真,、教育游戲、虛擬任務場景,、協(xié)作學習環(huán)境等新型評價方式,,突破傳統(tǒng)評價對分數(shù)的絕對關注,重點考察學生解決實際問題的能力,。引導行業(yè)企業(yè),、專業(yè)機構、社會組織等利益相關方共同參與教育評價,,推動考試內容與評價方式的整體轉型,,使人才培養(yǎng)更加貼合社會需求,提高人才培養(yǎng)的社會契合度,。

  四是利用大規(guī)模的課堂觀察技術,,對非結構化的課堂行為數(shù)據(jù)進行分析,包括教師提問類型,、學生回答方式,、師生對話深度等,全方位透視學校的課堂實施水平,,提煉優(yōu)秀教師的實踐性經(jīng)驗,,促進教師隱形知識共享,實現(xiàn)信息技術支持下的教師角色轉型和教學能力提升,。

  五是利用可穿戴運動設備,,包括智能手環(huán)、智能手表,、智能運動裝備等,,采集個人運動及身體健康數(shù)據(jù),及時發(fā)現(xiàn)學生在體質健康,、運動技能等方面存在的問題,,提供個性化的改進方案,從而實現(xiàn)伴隨成長全過程的形成性評價,。

  六是利用大數(shù)據(jù)技術提高教育治理現(xiàn)代化水平,,通過全樣本、全過程,、多模態(tài)的數(shù)據(jù)采集,,匯聚形成區(qū)域教育大數(shù)據(jù),包括學生成長數(shù)據(jù),、學校運行數(shù)據(jù),、教育資源配置情況,、普職學校規(guī)模結構等,幫助管理者獲得超越個體或局部的洞察力,,提高教育決策的針對性,、靈敏性和科學性,努力滿足人民群眾對多樣化高質量教育的需求,。

  (作者:曹培杰,,系中國教育科學研究院副研究員)