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大数据助力教育评价现代化

李怀杰 肖贝欧    2021-04-16 20:54:23    人民网

教育是国之大计、党之大计。加快推进教育现代化,建设高质量教育目标,需要破解教育评价改革这个难题。中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》,以及教育部等六部门印发《义务教育质量评价指南》等文件提出切实扭转不科学的教育评价导向,构建符合中国实际、具有世界水平的评价体系,推进教育治理体系和治理能力现代化。在当前网络信息时代背景下,需要充分运用大数据优势,大力推进教育评价现代化,全面提高办学水平和人才培养质量。

大数据推进高质量教育发展。教育评价是对各种教育活动、教育过程和教育结果的目的与价值评价,是高质量教育发展和质量监测评估的重要“指挥棒”,事关教育发展方向与成效。早在2018年,教育部制定《教育信息化2.0行动计划》中提出“信息技术和智能技术深度融入教育全过程,推动改进教学、优化管理、提升绩效”,要求“积极探索基于区块链、大数据等新技术的智能学习效果记录、转移、交换、认证等有效方式,形成泛在化、智能化学习体系。”2020年10月,中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》,作为系统解决具有全局性、导向性教育评价问题的文件,提出“创新德智体美劳过程性评价办法,完善综合素质评价体系”,要“创新评价工具,利用人工智能、大数据等现代信息技术,探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价”。由此看出,当前高质量教育发展需要大数据等先进信息技术支撑,运用教育大数据实现教育过程的数据化、教育评价的多元化和教育效果的科学化,没有这些先进信息技术支持,难以对海量教育数据进行科学分析和教育效果的科学评价,把握信息化时代教育发展规律,也难以实现教育现代化。

大数据优势赋能教育评价。长期以来,教育评价注重标准化考试、知识记忆为主的测试以及科研成果的考核,一定程度上巩固和保障了教育质量。但在信息化时代,偏重知识和技能的考试评价,其评价信息模态较为单一,缺失学生情感、社交等潜能发展评价,缺乏过程性数据和增值性数据,其教育评价反馈较为滞后,制约了教育现代化发展。以大数据为代表的5G、人工智能、物联网、区块链等信息技术“浪潮”正在驱动第四次工业革命到来,进而推动传统教育从理念、方式、形态到评价、应用等层面发生深刻变革。现代科技发展为建立科学的教育评价提供了全方位支持,人工智能、大数据和教育的深度融合,在教育评价改革中发挥重要技术支撑作用。通过运用大数据等新技术优势,构建客观性、科学性和系统性的数据型教育系统,实现教师教学、学生学习和管理服务的数据化、可视化、透明化和回溯化,推进大数据与教育评价融合,进而持续赋能教育评价创新应用。

大数据助力教育评价科学性与系统性。一方面,大数据能够完整记录教育过程,实现增值评价和综合评价。大数据具有海量的数据规模、多样性的数据类型、快速的数据处理以及真实的高质量数据等特征,为教育教学和管理服务提供各类数据采集、清洗、分类和分析等,实现过程性教育教学和在线学习的数据记录、互动参与和成效承载,客观真实记录教育教学、学习过程和管理服务的全程以及“循证型教育教学”分析,而且面向多样需求的教育评价模型和效果可进行多次实证检验,能够基于教学和学习过程数据,实现体现教师或学生的努力程度和进步程度的增值评价,以及学生在德智体美劳等方面的全面发展的综合性评价,为教育评价提供科学技术支撑;另一方面,大数据能够提供更为全面、系统的教育评价,促进学生成长成才。在问题或对象把握上,教育大数据评价能够克服传统教育评价在量化研究中数据搜集不全面、样本选择不具有代表性或真实性等缺陷,以全样本、全程的系统性记录、刻画和呈现教育系统的运行,涵盖学生作为教育主体的兴趣、爱好和志向的多维度行为数据,构建数字化、实证性新型教育系统和感知学生全面发展的智能评价系统,成为发现、实证和把握大数据时代教育规律和学生成长规律的新认识工具。

大数据驱动信息技术与教育评价融合应用。随着网络信息社会快速到来,运用大数据优势,破除传统教育评价局限,成为信息技术与教育评价融合发展的现实和技术逻辑。在具体应用方面,主要呈现为教育教学质量评价、学习行为效果评价、管理服务质量评价、政府教育政策绩效评价等。当前运用大数据优势实施教育评价实践,已经成为各类教育系统、科技企业和大数据应用研究院关注的焦点。因此,运用大数据优势,优化和提升教育评价,是大数据时代高质量教育发展的客观要求,既能实现教育系统数据化、智能化和科学化,又能够在实践应用中创新各类教育评价,创新和发展以学生德智体美劳以及自我成长管理等要素为核心的新教育评价,构建起与新时代教育强国相匹配的全面性、包容性和科学性的教育评价体系,不断推进教育评价和治理现代化,助力国家时代新人培育和教育强国建设目标早日实现。

(本文系国家社科基金高校思政课研究专项(20VSZ040)的阶段性研究成果)

(作者分别系四川省中国特色社会理论体系研究中心特约研究员、电子科技大学马克思主义学院副教授,电子科技大学大数据中心研究员)

 

 

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