教育教学质量评价体系

华政徐赞炎

教育评价关系到教育发展的方向，也直接影响着公共教育资源的配置、学校的办学行为、教师的教学行为和学习者的学习行为，以及整个社会的教育观念和家庭的教育选择。2020年10月，中共中央、国务院印发《新时代深化教育评价改革总体方案》，针对不同主体、不同阶层、不同类型教育特点和规律，提出坚持科学有效，完善结果评价，强化过程评价，探索增值评价，完善综合评价，提高教育评价的科学性、专业性和客观性。四个评价是新时期进一步深化教育评价机制改革的指导思想。二者功能互补，可以弥补单一评价方法的局限性，实现对不同教育主体的科学评价。

2020年，在线教育成为全球“停课学习”的主力军。经过一年多的实践，各级各类教育主体对网络教育的认识有所提高。中华人民共和国教育部部长颜屋认为，课堂教学和网络教学将长期共存，深度融合，催生线上线下混合教学等新的教育形式和新的人才培养范式。未来，在线教育必将重塑中国教育，线上线下教育体系的融合，无论是校内外，都必然要求构建新的教育评价体系。评价是一个大概念，包括对政府、办学机构、教师、学习者、社会各领域各种主体的评价。以学习者评价为核心，探讨如何构建符合时代要求的网络教育评价体系，为网络教育的设计、开发、实施、应用和管理提供思路。

完善成果评价，完善不同类型评价标准。

评价的结果是在某个计划或项目结束后，根据预先设定的教育目标，对被评价对象实现目标的程度进行评价。可见，强调结果有利于引导正确的目标和方向，对结果的评价有其合理性和必要性。但由于个体发展是一个复杂的个性过程，单向度评价结果容易陷入“见分不见人”的陷阱。因此，有必要建立多元化的标准来客观、全面地评价不同类型学习者的发展。而且由于网络教育与传统教育在环境、动机、元认知、过程和结果等方面都存在差异，因此在对学习的评价中应该考虑到网络学习的特点，而不是直接转移对传统学习的评价。与此同时，由于学习者的学习可能发生在不同的平台上，因此需要通过开放徽章和学分银行永久、安全和可持续地记录多样化的学习结果。比如《互联网+教育:理论与实践的对话》，海量开放在线课程设置了多种积分规则，从自我介绍、周报、文章、论坛、活动、社交等维度对学习者进行评价。根据学习者学习活动的类型，设计了四类十一项成果评价体系，对不同类型学习者的学习成果进行细粒度的评价。

加强过程评价，提高评价的动态性和诊断性。

评价是对教育过程中被评价对象的表现和效果的动态判断。过程评价是结果评价的补充和修正。它摆脱了结果评价的时间固定思维，从客观的角度动态跟踪被评价对象的发展过程，将结果的鉴定性评价转变为过程的改进性评价。过程性评价有助于提高评价的动态性和诊断性，是一种全周期、多角度、改进的反馈思维。如今，我们对学习的关注点逐渐从外在表现转移到内在机制和心理变化上，而单一模态的数据无法准确揭示学习规律，因此需要采用多模态、无感知的方式收集学习数据。与传统学习环境采用观察等人工记录数据相比，在线学习平台可以记录师生整个学习过程的数据，如学习者的学习行为、教师的讲课记录、教师的交流互动、考试答案的课程轨迹、网站浏览记录等，有助于解释和发现学习过程、特点和变化。再者，在线教育中伴随的动态评价可以及时向教师和学习者反馈相关信息，帮助教师调整教育内容和方法，提高教育决策的相关性和可用性，帮助学习者及时调整学习路径和学习策略。这些都极大地丰富和拓展了以结果为导向的终结性评价，提高了评价的科学性和实用性。

探索增值评价，提高评价的导向和激励功能。

增值评价衡量学习者在不同节点的学习情况，以及他们的变化和进步，从而通过评价促进教与学。与横向比较不同，增值评价关注被评价对象的进步，关注自身的进步，提高评价的激励和导向作用，体现发展性评价思想。

增值评价着眼于被评价对象过程发展的变化，有利于减少外界因素对评价结果的影响，赋予被评价对象更多的发展可能性。目前，我国部分地区已经开始了相关的积极尝试。如辽宁省启动了增值评价服务体系，将增值评价作为基础教育质量监测评价的突破口；天津市增值评价纳入全市教学质量综合评价体系，基本形成具有区域特色的基础教育增值评价体系。然而，目前的增值评价侧重于学习者的学习成绩等因素，难以反映他们的实际能力和全面发展。这需要进一步研究和开发增值工具和系统，以衡量发展的各个方面，从而提高增值评价的可监测性和可操作性。

与此同时，我们需要使用新兴技术来实现增值评估。例如，云存储技术和云计算技术具有强大的存储和计算能力，可以持续跟踪和记录学习者在在线学习过程中不同时间点的学习情况，分布学习者的发展，为增值评价提供了新的可能。

完善综合评价，提高评价的全面性和科学性。

综合评价是指通过建立评价指标体系，运用一定的方法或模型，对被评价对象做出的总体判断。其核心在于对评价对象进行系统、全面、完整的评价，以增强评价的全面性和科学性。

一是整合评价内容，提高评价的全面性。注重对被评价对象所有要素的评价，由一维向多维转变。“互联网+”时代，知识获取和掌握的重要性在下降，能力和素养越来越重要。自主学习能力、信息素养、质疑质疑能力、整合反思能力、创新能力、解决问题能力的重要性进一步凸显。我们可以围绕上述能力要求，构建一个全面立体的学习者模型，从而全面客观地认识学习者。

二是评价主体多元化，评价科学化。在教师评价的基础上，引导政府、学校、家长等相关利益主体公平、有质量地参与评价。同时通过人机增强模型建立多维立体模型。人工智能在教育领域有着广泛的应用前景，但目前只适用于有明确规则和定义的任务。但教育的问题有一定的复杂性，仅靠人工智能很难准确描述。人机结合可以增强智能，构建学习者的全面立体画像，解决教育问题。

北师大开发的DMTS系统，通过协同机制的建立，充分发挥人机协同和领域协同的力量，全面系统地建立教育模型。比如针对不同层次的样本构建诊断、评价、预测的指标体系，建立学术预测模型。

科学评价是科学干预的核心基础。对学习者进行正确、客观、科学、实时的评价，可以帮助教育者有针对性地开展教学活动。在线教育中的海量数据和科学模型，实现了评价真正融入学习。当前，构建高质量教育体系已成为新时期中国教育发展的政策取向和关键要求。数字化时代，在线教育的评价体系需要围绕评价目标、要素、标准和指标进行清晰准确的定位。在先进理论的指导下，基于教育大数据，基于人机混合、智能增强的教育评价建模，才能真正实现评价技术体系的构建，从而实现理论、方法、技术、管理全要素的新时代在线教育评价体系的构建，支撑创新型、复合型、应用型人才的培养。

(作者单位:北京师范大学基础教育大数据应用研究院)

编辑:王