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TUhjnbcbe - 2021/9/10 21:13:00
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摘要:“互联网+”时代,教育评价从启蒙时期、开创时期、批判时期、专业化时期走向了精准化时期。与传统教育评价相比,数据驱动的教育评价在评价功能、评价对象、评价内容、评价方法、评价数据来源、评价数据分析、评价过程、评价结果等方面都存在较大转变,并呈现出六大特征:增值性、多元性、综合性、实时性、精准性和公平性。结合教育评价过程的准备阶段(评价目的、评价对象、评价目标、评价指标体系、评价标准、评价方法)、实施阶段(评价数据采集、评价数据处理、评价数据分析)以及决策阶段(评价结果生成、评价结果反馈)的各方面需求,构建出数据驱动的教育评价体系框架,并分别从国家、区域、学校三个层面分析当前数据驱动的教育评价实践进展。为促进数据驱动教育评价的发展,提出了四条建议:开展数据素养专项培训,提升评价者基于数据的评价能力;注重教育评价数据的开放与共享,确保教育评价的公正与精准;建立大数据智能测评分析系统,促进教育评价效率的提升;倡导增值性评价理念,完善数据驱动教育评价体系。

关键词:互联网+;教育评价;数据驱动的教育评价;体系构架;实践进展

引言

年,李克强总理首次在《*府工作报告》中提出“互联网+”行动计划,正式揭开了“互联网+”时代的序幕。“互联网+”理念正深刻影响和重塑传统产业格局。同其他产业一样,教育的面貌也在不断改变,“互联网+教育评价”是“互联网+教育”的内容创新,教育事业的改革与发展离不开教育评价体系的支撑,合理的教育评价实践有利于保障国家教育方针的顺利实施。传统教育评价存在一些缺陷,如评价标准和内容过于片面、缺乏真实性和动态性评价、对数据挖掘和利用不充分、难以开展持续性和终身性评价等,一定程度上阻碍了教育信息化和现代化的进程。

习近平总书记在全国教育大会上提出:要深化教育体制改革,健全立德树人落实机制,特别强调要扭转不科学的教育评价导向,从根本上解决教育评价指挥棒问题。[1]得益于大数据、云计算、物联网等新一代信息技术的快速发展,大规模数据急速产生并流通,数据已成为当今时代重要的战略资源。[2]随着数据密集型科学范式的出现,“量化一切”“让数据发声”等口号成为新时代的重要标志,以数据驱动为导向的研究方式为教育评价的研究提供了新思路,推动教育评价走向数字化、科学化、智能化和专业化。[3]

一、教育评价的发展阶段

教育评价是人类对教育过程的一种价值判断活动。它起源于中国古代的教育考试制度,孕育于西方的教育测量批判思潮,形成于美国20世纪30年代的“八年研究”改革运动。纵观教育评价发展的历史和教育评价的重点差异,可以将教育评价的发展划分为五个时期,分别为教育评价的启蒙时期、开创时期、批判时期、专业化时期和精准化时期(见图1)。随着时代的发展和教育评价体系的不断完善,评价手段与评测技术的融合性和评价结果的客观性逐渐增强,评价主体、评价形式和评价方法也愈来愈多元化。

(一)教育评价的启蒙时期(19世纪末至20世纪30年代)

年,英国格林尼治医学校教师GeorgeFisher公布了习字、拼字、数学、圣经和其他科目的标准对照表和实例,并规定了五分制评分的标准。年,莱斯(JosephRice)发表了对20个学校名学生所做的拼字测验结果,大大推动了对教育测量的研究。英国的差异心理学创始人高尔登(FrancisGalton)是最早应用统计方法处理心理学研究资料的学者,他认为人的所有物质都可以定量叙述。高尔登的理论为教育评价工作的量化技术提供了重要基础。年,美国教育心理学家桑代克(EdwardLeeThorndike)出版了《心理与社会测量导论》,该书介绍了心理统计方法和编制测量的基本原理,为教育测量的客观化、标准化奠定了理论基础。年,法国人比纳(A.Binet)与其助手西蒙(T.Simon)编制了测量智力的“比纳-西蒙量表”。年,美国发布了第一个标准化成绩测验———斯坦福成绩测验,标志着教育测量的编制和运用已十分成熟。这一时期教育测量方法被广泛运用,但其仍存在一定弊端。首先,教育测量的研究对象有限,如学习兴趣、学习动机等人格因素就难以全面量化;其次,教育测量只

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