新时代基础教育评价改革的大数据赋能与路向

宋乃庆　郑智勇　周圆林翰

摘要：大数据正在成为推动教育系统颠覆性创新与变革的科学力量，包括教育在内的整个领域都将在这一力量潮流推动下发生深刻机理变革。大数据赋能新时代基础教育评价改革是破除“五唯”教育评价痼疾，落实立德树人和办人民满意教育的必然选择;传统课堂教学联姻教育信息技术，建设智慧校园的迫切需要;过滤与挖掘隐含教育信息和规律，满足学生个性化学习的应然要求等诉求。然而，现实却面临着考试大数据理念异化，迟滞教育评价观的科学树立;教师信息技术能力羸弱，冲击评价改革的师资保障;数据教学资源分化，加剧教育不公平取向的发生;数据价值理性备受忽视，规约评价改革的功效发挥等问题。针对问题，该文提出厘清传统考试价值观念，构建大数据赋能的基础教育评价观;消解教师技术能力的担忧，完善评价改革的智力支持;合理搭建数据资源平台，满足学生综合素质评价诉求;准确把握大数据评价价值旨归，驱动教育评价体系重构等建议。

关键词：大数据;信息技术;基础教育;教育评价;数据分析

中图分类号：G434 文献标识码：A     文章编号：1006-9860（2021）02一0001一07

大数据具有海量的数据规模（Volume）、多样性的数据类型（Variety）、快速的数据处理（Velocity）以及真实的高质量数据（Veracity）等4V特征[1]，利用大数据可以获得并挖掘更多原始基础教育数据信息[2]，印证和揭示更有价值的教育规律机制，促使教育评价实践愈加精准与深人，利于打破单一评价类型，打造更具效率、数据真实、主体自觉、途径多元、结果公平的多元评价生态。2020年10月13日，《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《方案》）成为首个系统解决具有全局性、导向性教育评价问题的纲领性文件，强调要利用大数据等现代信息技术，创新评价工具等举措。为此，研究认为可尝试将大数据应用于基础教育评价领域，成立由政府部门牵头的多元主体参与的教育评价机构，基于数据的价值判断为引领、以发现数据的评价价值为导向、以对评价活动的规范和监督为辅助来建构大数据时代的教育测评模型及其范式，通过教育测评模型的应用，实现对教育现象的定量刻画和教育过程的质量监测，重塑评价流程。在评价过程中，需充分发挥省级政府履行评估结果、考核努力程度以及进步发展等教育评价职责，市级政府单位根据国家或省级确立的评价内容或指标进行实际细化，依托校内评价资源数据库，扭转当前基础评价改革中出现的“五唯”问题。研究拟从尝试分析大数据赋能基础教育评价改革的诉求着手，管窥新时代基础评价改革的大数据赋能存在问题并提出研究路向，以期对推动基础教育评价改革和发展或有裨益。

一、大数据赋能新时代基础教育评价改革的诉求

（一）破除“五唯”教育评价痼疾，落实立德树人和办人民满意教育的必然选择

《方案》指出要把立德树人成效作为根本标准，完善立德树人体制机制，加快推进教育现代化、建设教育强国、办好人民满意的教育。就促进学生发展而言，教育评价必须坚持“把立德树人作为根本任务”，指向学生的生命成长。但传统教育评价过于追求功利价值，尤其当前“五唯”评价顽瘴痼疾正在将学校教育中师生工具化、趋利化、片面化，师生个体的发展被条分缕析的评价指标维度、体系与固有的评价标准所支配与主宰，个性特征与精神追求逐渐迷失与衰微，生命活力被遮蔽[4]。究其原委，“五唯”评价体系是我国特定历史阶段的产物，过去为培养和选拔追赶型的标准化人才，选择易感易见、易赶易超的数量化、客观化的外在标杆性指标，有其历史特定阶段性。但当前这一评价体系严重压抑了人的生命活力、遮蔽个性和创造性，与新时代培養教育身心和谐健全、全面发展新人的目标严重相悖，破除“五唯”顽疾实现教育评价的现代转型是当前的迫切任务。

就评价体系而言，随着经济全球化、社会信息化、文化多样化和科学技术的迭代，我国作为世界最大的发展中国家，必须解决城乡、区域、校际之间存在严重的结构性失衡等教育不公平问题，办好人民满意的教育。囿于传统教育数据在数量大小以及采集途径上的局限性，导致决策者对区域内教育动态变化的信息资料把握失准，对变化缺乏预测，无法对政策制定的预期效果客观判断，在政策制定过程中难免注人主观经验，降低了评价的可信度和权威性而规约教育均衡化发展的进程。最终现行的教育评价体系无法适应学生自身甚至社会的发展需求，与广大人民群众对优质公平教育的美好期盼相悖[5]。而大数据等信息技术通过虚拟学校、在线教学、远程教学等方式扩大优质资源的辐射范围，实现信息技术“弯道超车”。基于大数据信息的评价决策更具说服力和公信力，促进优质教育资源流通共享、实现均衡发展，有助于民众对于教育评价改革的满意度提升。

（二）传统课堂教学联姻教育信息技术，建设智慧校园的迫切需要

新时代以大数据为代表的5G、人工智能、物联网、区块链和量子科学等众多前沿科技创新叠加发展为标志的第四次工业革命正在来临，新技术催生了传统教育方式和内容的变革，其“威力”强烈地冲击着传统课堂教学，成为倒逼教育系统变革与发展的颠覆性力量。传统教师教学的知识权威遭受严峻挑战，学校不再是学习的唯一场域，学生对教师的信赖感、教师在学生心中的权威感均被削弱。与此同时，身处知识爆炸、信息激增的时代，人脑学习速度、存储空间的有限性与知识的无限性之间的抵牾愈发显著，师生须竭力避免被知识洪流淹没的风险，传统课堂教学亟待前瞻性地适应这种教育结构体系的变革，联姻并利用物联感知、虚拟现实、量子科学等智能技术，构建科学的高效的评价制度。

另外，大数据已广泛应用于保障智慧校园建设与安全，传统校园已向数字化、智能化校园转型。利用大数据的可视化分析，通过对人脸识别、实时追踪、智能预警等新技术手段的合理、适当应用，能提高校园管理的效率和质量。同时，课堂是师生双方共同构建的场域，建立在大数据基础上的智慧课堂能突破教师个人经验主义的单纯课堂观察的束缚，在丰富而动态的课堂数据中寻求教育规律，使课堂教学评价更具科学性、可视化性，助推教师改进交互式使用工具的能力，为优化课堂结构、提高课堂效率提供便利"”。这不仅是信息技术与课堂教学的深度融合，也是教育教学评价的技术性革命，基于这样的课堂评价使教师更为主动地进行主体反思，找到更加契合学生以及教育规律的教育教学方式，使智慧课堂趋向理想的境地。

（三）过滤与挖掘隐含教育信息和规律，满足学生个性化学习的应然要求

随机采样尽管成为现代社会测量领域的主要方式，却也是在不可收集与分析全部数据的情况下的无奈选择，存在诸多天然缺陷8。利用这种传统的教育评价技术难以收集到全程全面的可靠数据，导致发展性教育评价仅仅停留在观念层面。加之“次少量小”的数据无法真正反映学生的内隐的素质，唯有当评价数据足够精细，才能无限接近被评价者的真实样态。而大数据在本质上已转化为一种新的思维方式、新的问题解决方法，依托大数据技术能采集真实状态下的全样本评价数据，揭示学生的隐含信息和规律，包括全面记录并对学生原有知识基础、学习态度、学习兴趣等认知和非认知学习与成长轨迹数据进行科学处理，确保数据“次多量大”。通过预测、聚类、相关性挖掘、提炼数据供人为判断以及建立科学的评估模型等方法，借助复杂算法挖掘数据背后的潜在价值，精准诊断当前学习存在的问题，极大提高评价结果的可信度[10]。

另外，在大数据的支持下，教师能基于数据挖掘算法、机器学习、回归分析等学习分析技术，尝试依据“循证型教学”等方式，多维度多层次收集学生学习行为相关数据，更好地辨识自己和学生，并不断改进其教学模式与策略，从塑造者和施与者真正转变为学生学习的促进者与协作者，实现以“数据”创生教学，促使教学由预设迈向生成。譬如早在2007年美国启动了“课程信号项目”通过将数据从学生信息系统、课程管理系统和课程成绩单中提取出来，教师按照学习表现进行分类，利用数据分析技术对那些极有可能不及格或辍学的学生提供针对性的辅导服务[11]。我国亦可利用大数据技术，在学生交互式学习过程中，为学生提供链接海量信息源的通道，以“数据”生发学习，使无边界学习成为可能;将难理解的概念可视化、难表征的过程具象化，对多维、海量数据的深度挖掘与分析，以此探寻潜藏在数据背后隐含关系与价值，实施个性化特色教学，最终实现学生生命成长的精准服务，提升学习效能[12]。

二、大数据赋能新时代基础教育评价改革的困境

（一）考试大数据理念异化，迟滞教育评价观的科学树立

教育评价观成为撬动新时代基础教育评价改革与发展的杠杆[13]。考试作为社会要求而进行的有组织、有目的的测度或甄别活动，考试数据的采集对教育评价观的建立至关重要。《方案》规定改变相对固化的试题形式，减少死记硬背和“机械刷题”现象，树立科学的教育发展观、人才成长观、选人用人观。然而，在海量的考试大数据中，往往会掺杂着诸多的不真实的无关数据，“异化”的考试大数据理念，阻挠正确预测和判断生成，从而遮蔽大数据的应用价值，迟滞教育评价观的科学树立4。表现在：一方面，考试的高功利特征决定考试大数据需具备较强的真实性和相关性。然而，多数考生为在考试中发挥出最佳水平，常常针对备考内容进行长时间以死记硬背、拼命刷题等方式的刻意系统复习。而学校囿于技术、条件的有限性，数据采集多是在非自然状态下针对性地抽样，呈现结构化、片段化，充满随机性又掺杂人为千预，无法有效真实全面反映学生的学习行为，呈现出模糊性和延时性，最终数据和技术的双重缺失规束了教育评价观的科学性。

另一方面，考试其本质是心理测量的工具，考试数据承载的是学生的心理活动及特征，其功能是将考生特定领域的心理认知状况通过试题问答形式映射到考生的具体答卷及分数上，在处理和应用时尤为复杂。然而，正是由于对考生心理认知的间接测量结果，囿于惯性作用，当下个别地方学校对各类考试资源数据的分析和管理却停留在报名、组织考试和公布成绩的元数据记录上，根据这些选择性采集信息便武断判定考生在某一领域掌握的具体知识和技能，制约了教育评价观的客观性。除此之外，具体学生的考试相关数据分散在多个不同的平台机构，数据存储格式多样、挖掘质量良莠不齐、流程设计存在较大偏差。一言以蔽之，考试数据产生与评价数据采集并未实现无损对接，为考试大数据的整合和规范处理带来了很大的困难，加深了教育評价观规范性的质疑[15]。

（二）教师信息技术能力羸弱，冲击评价改革的师资保障

囿于大数据的4V特征，使得传统常规的数据采集和分析技术难以满足大数据背景下的需求，倒逼教师迅速积累与熟悉大数据采集、分析、清洗等相关知识或技能，在教育数据采集的质和量之间进行权衡"。众所周知，数据意识是整个数据素养的先决条件，然而，我国个别教师呈现数据意识不足、缺乏数据的敏锐洞察力的症状，仍以传统的观念和惯习来指导自己的数据管理活动，甚至对大数据功效产生质疑。既不能对自己教学实践接触到的相关数据及其异动具有敏锐的嗅觉，也无法全面掌握学生知识结构而进行有效干预，更无法对教与学的相关过程和行为等从数据的角度理解、感受和评价。

另外，教师面临缺乏数据储备知识和技能羸弱的难题。在大数据应用背景下，传统的数据管理模式和保存机制逐渐被淘汰，使得基础教育评价更加精准与科学成为可能。但部分教师知识储备陈旧，从海量的数据中进行科学地分类、处理、挖掘信息的技能羸弱，对先进数据管理方法和手段的了解程度偏低，尤其是西部落后地区教师更是面临着大数据运用、分析的能力储备不足境遇，直接阻碍获取和创造更大数据价值和科学财富，将成为今后开展数据素养教育和数据服务工作亟待解决的重要议题。调查显示，西部中小学教师能熟练掌握“学习管理系统”“评估学生学习结果”“使用电子表格程序”分别占比22.7%、38.4%、42.8%，均不足五成。45.0%的教师表示缺乏相应信息技术的教学技能;38.1%的教师缺乏相应信息技术的教学知识。值得注意的是，当前中小学校多缺乏帮助教师管理数据的配套服务和数据专员，即使遇到数据处理方面的问题，教师所能得到的解决途径较少，更多的是依靠自身力量，这对不同学科背景的教师组织管理也颇具挑战。

（三）数据教学资源分化，加剧教育不公平取向的发生

评价最重要的目的不是证明，而是为了改进《方案》明确提出促进义务教育优质均衡发展、优化教学资源配置。大数据促进基础教育评价改革的核心价值，在于采集数据教学资源助力学生的个性化发展，赋能与辅助教师教学工作，提升基础教育评价质量、优化教育供给[19]。在实际中，通过现代分析方法来分析大数据所构建的统计资源数据，理论上可以作为评估学生测量指标。但囿于教育教学资源的不均衡，城乡区域、校际之间的“数字鸿沟”导致难以满足学习者的个性化需求困境。从覆盖对象来看，多集中在网络技术落后的偏远贫困山区的学生等信息弱势群体，他们可能并无机会享受网络与数字化学习资源的便利，个性化的学习需求更成奢望。譬如2019新型冠状病毒爆发后，西部等偏远山区地区在线教育存在着优秀教学资源缺乏、资源零碎和系统性不强等现实难题[20]，在“数字鸿沟”日益加剧的情况下，囿于教学资源的“分化”，在一定程度上加剧了教育不公平现象的发生。

另外，当下传统数据资源存在着收集耗时较久、数据源不统一、过程型数据缺失甚至无法采集等阻隔，创设在这种不完整数据资源基础上所研判的分析结果，只能揭示某些具体或特定问题，缺乏综合性。加之数据鸿沟、算法黑箱、效率优先等众多因素的叠加影响，这种以成绩为基础、以分数为主参照的考试结果评价钳制学生的个性，直接忽视学生的表现得日常性和成长的动态性、发展的差异性，学生的发展需要被“掩盖”在成绩分数之中，导致学生全面而有个性特色发展的教育目的对教育评价的导向力不断式微，让教育公平、教育平等、教育效率等传统议题，在大数据时代显得更加突出。除此之外，大数据建设资源的成本高昂，且大数据技术更新迭代速度较快，缺乏办学经费的学校对大数据进行升级换代的维系更是“捉襟见肘”。

（四）数据价值理性备受忽视，规约评价改革的功效发挥

依据马克斯。韦伯的研究，价值理性和工具理性已成为一种理论事实并承担起重要解释或载体功能。然而当下，数据技术的工具理性却有愈演愈烈独裁的态势。究其原因，在教育中的技术应用往往伴随着缺乏人性关怀的质疑与批评，数据的价值理性备受忽视，酿成人性的工具化、窘蹙化、碎片化以及主体性缺位的局面，其结局只能是自拘与自毁。一方面，个别学校组织过度侧重秉承工具理性，习惯性的认为将学校信息化技术硬件建设搞或加大投入，学校的信息素养似乎就会自然而然提升。但残酷的是，诸多数字化资源建设、网络基础设备载体的运行搭建，似乎并未對教与学带来实质性的变革，更遑论在评价中实现对个体发展差异的关照[21]。

另一方面，随着网络与信息技术的迭代发展，大数据技术与校园资源整合趋势不断深人，数字校园、智慧校园等应运而生。然而，智慧校园的实现有赖于将大数据技术有机整合并嵌人教育活动过程之中，这种嵌人的方式、途径等需精心考量设计，才能助推教师、学生提升教与学品质。但是目前智慧校园的建设只是集中技术改造和管理平台改良，未将“以人为本”的发展理念融人到大数据建设校园之中，导致批评大数据评价应用过程中，“忽视人的发展的内在性、唯一性和完整性”声浪时有存在22。除此之外，当前遗憾的是，大数据的数字痕迹是否适用于建构评价学生的学习指标，抑或它们能否真实反映学习成果，这一关键性的问题至今未找到令人满意的答案。加之囿于实际教育评价主体常常仅限于教师，草率依靠经验判断方式居多，无法对影响学生学习质量评估的关键性假设逐一检验，即使有的环节定量分析也由于量化方法的合理性，未能体现个性差异化的表征，缺乏动态变化的评价过程，规约评价改革的功效发挥。

三、大数据赋能新时代基础教育评价改革的路向

（一）厘清传统考试价值观念，构建大数据赋能的基础教育评价观

我国教育评价的主流观念是以各类考试为基础，分数往往成为衡量教育评价的一切。《方案》明确提出要深化考试招生制度改革，构建引导学生德智体美劳全面发展的考试内容体系，树立正确的教育观和成才观。考试作为一种社会评价方式，在就业、升学、晋升等关系中发挥着重大作用，背后掺杂着纷扰的社会关系、纠葛和利益，尤其在我国这样人口规模庞大的考试大国更为突出。教育与考试若想摆脱“畸形”的困苦，亟待厘清传统考试价值观念，构建大数据赋能的基础教育评价观。

一方面，基础教育评价依托大数据手段了解师生需求，增强研究问题的与针对性与现实性，开展贴近民众生活的教育研究。《方案》指出要坚持问题导向，从党中央关心、群中关切、社会关注度的问题着手。当前必须扭转“五唯”与“人才高消费”的风气，阻断招考中评价结果与人才录取的“软挂钩”甚至是“不挂钩”问题[23]，引导社会观念与民众心态积极更新，消解传统文化“重学轻术”的不利影响，才可能避免因为“曲高和寡”而无疾而终！4。另一方面，利用大数据技术，建立协调和划分各方考试权益的适切性机制。尝试制定考试大数据应用发展的政策和意见，明晰考试大数据的管理体制、责权划分、共享范畴、技术标准等现实难题，为教育部门、高等院校和中小学、考试机构、教育科技集团或企业、师生个体等各方面参与者管理，以及利用考试大数据提供具体依循与指导。除此之外，运用机器学习、聚类和回归分析等技术深度解析数据，实现全样本、多模态、智能化的数据挖掘分析，帮助教师找出具体教学问题、了解学生真实学习需求和发展水平，从根本上扭转了分数至上、经验优先的评价取向，由结果性评价走向过程性评价，传递出学本化的质量评价观[25]。

（二）助力提升教师数据素养，完善评价改革的智力支持

《方案》明确规定要加强教师教育评价能力建设，培养教育评价专门人才。大数据时代，数据素养逐渐成为教师的一项基本技能”。当下，教师受知识结构、思维习惯、价值观、进取精神等因素的规约，在数据态度和数据意识方面仍有较大激发空间。《教师教育振兴行动计划（2018-2022年）》提出加强教师培训需求诊断，实行线上线下相结合的混合式培训。着力提升教师数据素养，使教师在实践培训中潜移默化的转变，提升数据态度和意识等素养，完善评价改革的智力支持的重要性不言而喻。为此，一方面，针对数据信息素养提升的培训内容应充分满足教师群体多样化、差异化、个性化的教学需求。利用大数据全过程采集教与学的多模态、全息数据，自动生成教师能力画像，获悉教师在科学数据管理上的真实想法和对数据知识、技能的紧迫需求27，为教师提供基于教学活动的全新数据服务和指导。同时，激发教师知识创新中蕴藏的数据智慧，满足教师数据服务需求倾向，帮助教师管理自己的数据，丰富教师数据知识，全面提高教师的数据意识、数据技能和数据伦理道德，消解他们的数据困惑，助力教师自我认知与专业发展。

另一方面，推行基于数据支持的教师知识创新能力发展计划，开展教师数据能力专项培训。较之以往教师专业发展关注个体知识的积累，大数据时代应在嵌人教学项目中建立完善信息检索、数据挖掘等线上线下培训课程体系，增强教师知识发现和知识管理的能力，开展教师职前、职后数据能力专项培训是发展教师数据素养的有效途径[28]，有效帮助中小学教师会用数据、用好数据。职前培训注重对教师处理数据的技能及教学专业技能的培训。在面对不同需求时，培训教师需要学会运用数据科学相关知识进行数据处理，发现学生知识点缺陷，辅之以教学专业技能实施精准教学。职后培训注重帮助教师形成使用数据的习惯，提升在教育教学中获取、理解、分析、应用数据的能力。在教师培训项目加强涉及数据技巧、数据决策技术的培训内容，提供针对性的数据分析处理工具，指导教育数据的获取、归档、保存、互换以及重复利用。同时，鼓励教师有效地利用数据来帮助分析学生的学习与自己的教学得失，最终培养教师良好的数据意识和技能等素养，创造出更大的数据价值，达到优化教学的效果[29]。

（三）重组数据评价资源样态，满足学生综合素质评价诉求

《方案》提出要通过信息化手段，客观记录学生品行日常表现和突出表现，作为综合素质评价的重要内容。基于大数据的支持，根据学生性格特点、惯习爱好、经历与学习缺陷等，在海量的数字化资源中能为师生选择适合的素材组织教学，最终对所采集的巨量的评价数据库资源进行相对应的软硬件设施的运用、分析、处理，帮助师生勾勒和刻画个性化特色的教学计划与培养方案蓝图，获得具有高度价值的产品信息、服务信息，抑或获取更为透彻的洞见[30]。

一方面，为了教师更好地确定学生的学习特征及学习需求，可尝试搭建多层级的评价资源数据库系统，尤其建立学校层级的教育教学评价资源数据库。使资源数据库真正服务教育教学与管理，包括存储学生背景信息、活动体征、学习行为等学生数据系统，教学设计、课堂教学、班级管理等数据的教师数据系统，以及涉及学校课程建设、管理日志等学校数据系统，为教师精准教学提供支持。同时，学生也可通过数据库信息及时了解自己的优势和不足，认识自我，发展自我，规划自我和建构自我[31]。另一方面，充分运用数据库对学生进行多方面、全方位的评价，通过海量数据的归纳、分析、整理，开展学生发展过程性的评价，系统研究与建立软性指标的评价机制，补足在德育、體育、美育和劳动教育评价方面的短板，为学生发展制定个性化的成长方案。形式不是最重要的，最重要的是实质[32]。诚然，大数据本身并不会对教学评价产生任何实质性影响，唯有融入具体教学评价过程才能发挥作用。值得注意的是，将大数据运用于基础教育的评价中，并非简单挖掘数据，而是依托操作便捷、科学有效的评价方法，来把握学生日常学习过程中的表现、取得成绩以及所映射出的情感、态度等方面的动态变化，努力使反馈数据结果具有可视性和可读性，并及时为改进教学服务提供反馈意见，最终为实现学生个性化服务。

（四）重拾大数据评价价值坚守，驱动教育评价体系重构

评价的终极目的是以教育目标为基准，促进学习者生命意义的充盈与完善。当下，要缓解大数据教育测评成为生产人的手段、方式和过程，避免成为一种规训技术，落人单纯注重工具理性的窠臼，必须重拾大数据评价价值坚守，驱动教育评价体系重构。使大数据的价值理性的坚守体现学生的价值追求与人生意义，工具理性是学生理性与创新的源泉，二者的契合成为引导学生实现人生终极价值被消解的阿里阿德涅之线。一方面，要推进评价主体的多元化，发挥专业机构和社会组织作用。依其组织者不同，尝试建构“他者”评价和“本我”数据评价两种形态，主要包含政府、学校、社会等多元参与且融合专家评价、教师评价、学生自评、同伴互评等多种评价数据的评价体系，建立健全教育督导部门统一负责的教育评估监测机制，通过不断收集过程中的信息来全面地反映评价对象的真实情况，扭转把教育过程、学习行为标准化而导致对教育价值与意义的认知简单化，改变过去将大数据化的教育测评狭隘地测评人的发展与教育。实现运用大数据行为分析，洞悉学生学习发展的阶段变化，尝试引人多元线性回归模型和多水平分析模型，严格控制变量来提升学生的道德修养、学习品质、公民素养，通过“以评促学”实现教学增值。

《方案》指出要充分发挥教育评价的指挥棒的问题，强调引导确立科学的育人目标。另一方面，探索教育测评的可能性边界，创设更人性化的教育评价方式，创新测验工具的开发，丰富评价方式或手段。面对纷繁复杂的大数据，如果没有科学有效的工具，大数据给人们带来的可能更多的是碎片化的信息和惶恐、焦虑的情绪，甚至误导教育决策[33]。可通过对不同学习者在知识、技能、态度、价值观能不同特质的信息采集，尝试开展教师评价、系统评价、学生自主评价，从不同角度为学生学业发展提供多源反馈，并通过建立混合学习评价机制，补充在线学习评价，进而预测模拟学习者学习进展，调整教师教学方式，实现学习者个性化的有效学习。除此之外，技术具有两面性，但评价的好坏优劣都以人的发展作为唯一的价值尺度，故要警惕大数据教育评价带来的负面效应，改变将学习者视为工具人、单向度的人，实现对其生命成长的精准服务。最终评价完成从“学习无涉”到“学习观照”的转向，生成“行动的最高地位”并推动“学习中心”的转型[34]，使教育实践真正成为培育人的事业。

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作者简介：

宋乃庆：教授，博士生导师，研究方向为基础教育、教育评价。

郑智勇：在读博士，研究方向为基础教育测量与评价。

收稿日期2020年12月8日

责任编辑：赵云建