走向数据实证科学的教育评价改革研究

●陈　琪　陶维波



走向数据实证科学的教育评价改革研究

●陈琪陶维波

在大数据和“互联网+”条件下，教育以前所未有的态势继续着现代化的进程与变革。区县级教育信息化工作推进该如何与教育内在规律和国际教育信息化发展总体趋势有效结合，以何种方式面向不断演进和迭代的新技术，从而将感性的教育工作转化成以数据为实证的行为科学，推动教育的深化发展。本文通过阐释武汉市江汉区教育局立足于十二五“智慧教育”的数据项目建设基础，提出了十三五“云领江汉‘数智’教育”的信息化建设理念，旨在基于大数据体系构建，构架受教育者个性化发展的科学采集、分析和支持平台，探索大数据和“互联网+”条件下大数据支撑教育评价科学发展的实现路径。

数据是信息的载体，信息是有背景的数据，而知识是经过归纳和整理，最终呈现规律的信息。当代社会在信息技术的强力推进下，各行各业都拥有了海量的数据。

经过多年的教育信息化建设，特别是“教育云”项目建设以来，江汉区学校在教育信息化硬件方面已相对均衡。在当前“互联网+”环境下，江汉区教育局充分利用已有的信息化平台和体系，构建科学合理的教育数据收集和分析系统，为教育评价改革提供新的途径和方式。

一、顶层规划设计

根据国家和教育部相关文件精神，结合《教育部关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》（以下简称：《意见》）对教育评价改革的要求，江汉区教育局在“十二五”期间不断完善基础平台构建和数据标准制订，着力推进数据实证科学条件下的教育评价改革研究。

江汉区教育局依据10年多的大型城域网运管经验和教育信息化建设经验，总结出了“六个基于”（基于标准的顶层设计、基于知识点的建培用管评、基于平等共创的师生角色互换、基于泛在网络的主动学习环境、基于公益免费的教育资源共享、基于数据分析的教育教学管理）和“一个闭环”（如图）的建设理念。该理念在系列建设中成为一直遵循和执行的建设方略。

同时，江汉区教育局还致力于教育信息化标准体系的建设，制订了《教育管理信息和教育基础代码数据标准》《SSO单点登录标准》和《教育资源数据标准》三个标准，并将标准建设与学科知识体系建设、教育评价体系建设有机结合在一起，形成推进教育改革深化发展的重要工作抓手。

从顶层设计、标准制订到专家“把脉”，江汉区教育局在大数据支撑的教育评价改革体系方面做了充分的理念、智力、标准与技术储备。

二、项目实施建设

根据《意见》中制订的品德发展水平、学业发展水平、身心发展水平、兴趣特长养成与学业负担状况五个指标，经过专家讨论，根据区实际状况，江汉区教育局结合数字化知识点体系建设，选取“学业负担状况”为切入点，进行教育评价改革。

1终结性评价项目建设（EXAM教育考试综合管理系统项目）

江汉区教育局认为在目前阶段进行“学业负担状况”评价的改革切入点应该是基于对评价数据的收集和分析。这不是传统意义上的质量分析，而是基于对学科知识点体系的数字化、并在此基础上实现考评环节的标准化、电子化、数据化，同时科学的评价模型构建将极大提高教育管理的效度和精度。

目前实现了小学数学、初中数学、物理和化学四个学科1000多个课程标准知识点的数字化，并且与终结性评价测评的试题进行了全面整合，通过改造教育考试传统环节，将考场分配、登分、分析与结果呈现全面数字化。实现了学生学情的科学精细化分析，通过学生账号将分析数据推送到学生个人账户中。“标准分”的引入实现了学生学情在大数据背景下的科学分析，特别是实现了不同学科之间的可比性，跨学科、多维度、形成性和系统化的评价体系大大提高了学情分析的实效性。

截至目前，该项目共进行了9次学期终结性评价教育大数据采集和分析，共积累用户148212名，其中学生用户68637名（在籍学生28859名），家长用户78443名。大型终结性评价9次，单项能力测试4次，定义试卷2043份，测试次数466次。共有303705人次参与测试，创建考场4090个，积累495777次学生阶段性教育数据。所有数据全面实现电子化，可以进行阶段性、跨学科和历史维度的横比与纵比，并且实现了学情分析直接推送。

2.形成性评价项目建设（Homework智能家庭作业项目）

终结性评价毕竟在学生学习时间、学习压力等关键性指标方面不能满足“学业负担状况”的分析要求。鉴于此，江汉区教育局通过切入到日常形成性评价过程中，采集和分析学生过程性的数据资料，为科学、客观、全面的学生评价工作进一步积累数据。

数字化的家庭作业可以通过平台、教育资源体系和数据分析模型等方式，将原来不能量化和采集的数据全面数字化。例如在传统的作业中，所有的学生得到的作业都是统一的，无法根据学情进行分类指导。而在江汉区教育局开发的Homework平台上，系统会根据学生过程性的数据和学情进展，推送不同难度的作业，实现个性化指导与练习。同时根据反馈情况，智能化地决定下一环节的学习进度，这样不仅降低了教师批改作业的负担，同时，教师可以借助大量过程性数据和分析结果，进行有针对性的教学安排，提高课堂教学效率。学生也会因为学习方式的变化和及时的数字化反馈，表现学习的热情和动力。

3.评价结果展现项目建设（Knowl⁃edge Maps知识地图项目）

教育质量综合评价改革的目标是以学生发展为核心，建立科学多元的中小学教育质量评价制度，促进学生全面发展，健康成长。要充分利用学生的过程性数据、基础教育质量监测等成果和教育质量监测和评价机构的评测工具，科学、有序开展评价工作。

基于前两个项目建设，江汉区教育局已经积累了45万条元组数、学生单项数据360万条，折合到知识点数据，可以获得上千万条过程性数据。将这样庞大的基础数据通过信息化手段可以轻松地转化为教育决策、教学评价、学情分析和个性化发展的科学依据。

通过对终结性评价和形成性评价项目的建设，进一步将教育大数据分析结果细化到知识点，以小学数学为主要研究方向，构建了全国首例个性化学情导航功能“知识地图”系统。

根据个人学情数据，结合科学的知识点分类体系，精确定位学生在学情某一点上前驱（前面已经学过的知识点）方面的优劣和后继（将要学习的知识点）学习路径。将学习的过程、质量，以及需要关注的“热点”通过直观的DAG有向无环图呈现（DAG：Direct⁃ed Acyclic Graph在数学和计算机科学中的有向无环图，也就是说，它是由集合的顶点和有向边构成，每条边连接一个顶点到另一个顶点，例如，从顶点v开始，沿着有序的边，最终循环再次回到V是不可能的）。江汉区教育局借用这个概念，结合小学数学的知识点结构，开发了基于DAG图例的知识地图，通过知识点前驱后继关系描述的知识组织结构，不仅可以了解个人知识结构状况，还可以很直观了解任意知识点上学习者个人的状况，以及在知识点体系上学习者的未来发展趋向和与之相关的资源智能推送。知识地图揭示了学生个体学习的路径和质量，将学习的主动权和选择权真正交给了学生。

例如：如果学生在“奇偶数”这个点存在学习障碍，结合知识地图就可以查看这个知识点的前驱知识点“倍数和因数”是否存在学习问题。如果前驱知识点没有学习好，学习者就应该去完善前驱知识点。这样就能够准确分析并直观呈现学生学习问题的原因。

同时，在知识地图采用不同的颜色区分出不同的成绩，可以迅速呈现个人知识点成绩的分布，从而找到知识体系中的薄弱环节，通过这些薄弱环节的学习，可以有针对性进行个人知识结构的完善，从而提高学生学习自主性，推动自我完善。

知识地图的功能还不止于此。“成绩变化趋势线”的引入，是基于大数据和“数值分析”的数据挖掘结果，通过科学计算，可以大致研判该名学生下一阶段学情发展趋势。只要外部环境没有发生较大变化，这种趋势在某种程度上就可以反映该名学生发展趋向，这在传统的学情分析中是无法做到的。

全部知识点的递进关系形成了个人知识的组织结构，从认知行为科学角度来看，人类掌握的任何知识都可以用知识地图的形式展现出来。科学的教育评价就应该是通过大数据和智能评价工具，将教育发展的主动权真正交给学生。通过百度等搜索，此项工作在国内尚无先例。目前，江汉区教育局正在开发自己的跨平台App客户端——“云梯”（Cloud Ladder），不久，所有的学情分析和数据图示将依据用户的属性和权限，向区内每一位教育系统的用户进行分层开放和免费推送。

“学业负担状况”评价改革大数据建设只是整个教育质量综合评价改革的一小部分，是目前整个评价环节中最好量化的指标。未来的整体评价应该是以学业评价为主轴，统筹和联动其他方面评价的数据收集，通过技术标准对接，完成各评价体系数据的互联互通，实现综合评价体系的多维度数据分析。这样就能发挥数据科学评价的正确导向作用，推动良好的育人环境建设，促进素质教育的深入实施。

（作者单位：武汉市江汉区教育局）