大数据时代基础教育评价改革的新样态

大数据时代基础教育评价改革的新样态教育的数字化发展激发了新兴技术在教育领域“生根发芽”，其中，大数据技术凭借其庞大的数据资源、高速的数据处理和多样的数据类型，已成为基础教育评价的一股核心力量。基础教育评价要适应基础教育的时代特征，必然会受到教育评价理念、方式和技术的影响。大数据催生基础教育评价改革的新样态，使基础教育评价从“经验为凭”走向“数据驱动”，从“质”“量”组合走向“质”“量”融合，从“兵来将挡”走向“未雨绸缪”。一、现代教育技术视角下基础教育评价改革历经的“三个时代”运用现代教育技术开展基础教育评价活动，最早可追溯到20世纪。欧美国家凭借其在科学技术领域的发展优势，率先将电话、电视、广播等远程传播技术应用于教育行业，后传入我国[1]；随后，现代通信技术与互联网的蓬勃发展促使教育技术逐渐独立为一个新的研究领域，成为教育学的一个分支学科；当前，大数据和生成式人工智能技术的日益成熟，正对基础教育行业产生着深刻影响，基础教育评价改革已经迎来它的“第三个时代”（图1）。在传统时代，受限于技术条件，教育评价者须深入“一线”，采用访谈和测验等手段，获取评价对象的数据，形成量化评价，再根据自身经验对评价对象开展质性评价，最终形成终结性评价。这种以线下交互为主的评价方式，难以保证充足的客观性和准确性，评价者的主观经验占比过大，这对评价者的资质与综合素质提出了高要求。[2]另外，传统的基础教育评价过程繁琐，如何高效收集、批量处理评价数据，都是难题。然而，它并非“一无是处”。正是由于它足够贴近评价对象，从而能获取到更多感性因素：被评价者的情绪、情感、习惯与偏好等。在基础教育阶段，由于评价对象大多是未成年人，了解他们的真实想法、观察他们的情感变化很重要。这些反馈对改进评价方式有很大帮助。而这却是工具与技术难以做到的。因此，即便是发展至今，传统基础教育评价的线下交互方式仍然被保留，作为大数据评价的“矫正”手段。随着电脑技术、网络通信等信息技术与教育的深度融合，基础教育评价迎来了更为便捷的时代。评价者通过操作信息技术工具，实现了评价数据的可视化、多样化与精细化。[3]数据的存储不再占用大量空间。然而，“便捷”仅仅是针对操作过程而言，评价的内容、形式甚至理念相较于传统时代，并无深刻的改革，仍然是“以教师为中心”。工具的便利提高了评价的效率，却并未提高评价的质量。究其根本，网络通信技术为基础教育评价带来的仅是方式的改进和过程的优化，并未掀起一场内涵式的变革，传统基础教育评价中存在的问题依然被保留到“便捷时代”。以信息技术为工具的这轮改革，虽然没能使基础教育评价彻底摆脱评价质量参差不齐、评价结果客观性不足等问题，但在一定程度上将原来的“绝对依赖线下交互”转变成了“线上辅助线下”的状态，进一步推动了大数据时代的到来。当代，以大数据为支撑的基础教育评价结果综合了各类关系与要素：横向层面包括过程性数据、更为充实的日常数据等，纵向层面包括个人的进步与发展、“校企家社”

各方面的评价等。庞大的数据库不仅能够提升评价结果的客观性，而且在基础教育评价的发展与改革中，还具有源源不断的推动力。这种数据库可以容纳海量的信息，包括学生的学习成绩、教师的工作表现、学校的教学质量等等，从而为评价提供更加全面、准确的数据支持。数据库的建立可以更加客观地评估学生的学习成果和教师的教学效果，从而更好地发现和解决问题。[4]同时，大数据还可以帮助研究者发现教育中的规律和趋势，为教育改革提供更加科学、有力的依据。此外，庞大的数据库还可以促进不同地区、不同学校之间的交流与合作，让优秀的教育资源得到更加广泛的共享。从“便捷时代”到“数智时代”，现代教育技术已不再单纯作为工具参与到基础教育评价中，而是作为一种理念和素养，根植于教育评价的内涵。二、大数据时代基础教育评价改革的新样态得益于现代教育技术，大数据时代基础教育评价者不再局限于教师或院校，而是延伸到了师生之间、“校企家社”与中小学生之间等复杂的网络式格局；评价对象也不再只是学生，凡是参与教育活动的主体都是评价对象；评价方式更加科学而全面，大数据带来的参考资源是科学、多元而整合的。大数据的评价已经深刻融入日常基础教育，使得基础教育评价呈现出新样态（图2）。

（一）新内涵：从“经验为凭”到“数据驱动”

在传统基础教育评价阶段，评价者往往被赋予“经验丰富、德高望重”的形象。即使受限于技术，人们也想让评价结果尽可能客观。经验带来的往往是质性评价，具有较高的主观性。在教育研究方法中，基于经验的教育改革属于一种实践研究，需要长年的实践检验，需要在政策、方法路径和组织保障等多个方面规划实践路径，这是一个长期的、动态优化的过程。在基础教育教学一线，教师对学生的了解、对学业情况的判定依赖于测验与个人经验。尽管量化的线下测验能保证一定的客观性，但测验本身，比如题目的设计、难度梯度的设计，仍然受到较多个人经验的影响。可以说，传统基础教育评价的本质是“基于个人经验的”，“经验为凭”的评价，其效果难以即刻显现，监管机制亦欠完善。而当下，一方面，评价者加持大数据技术，获取到的经验是共享的、全方位的、全维度的，甚至是全人类的。这种基于海量数据的评价在客观性这一点上，无疑是优于个人经验的。另一方面，基础教育的评价对象囊括了小学至中学，这一阶段学生的身心发展状态是极快变化的，数据的更新换代亦在加快。面对如此多的个体和变化如此快的数据，仅凭教师个人经验是难以消化、难以全面概括的。因此，大数据技术带来的基础教育评价内涵的升级，不仅是从“依赖人”转变到“基于数据”，更是在很大程度上解决了评价数据获取难、繁、偏的问题。（二）新形式：从“质”“量”组合到“质”“量”融合在形式上，教育评价包括质性教育评价和量化教育评价。实现全面的基础教育评价，既需要“质”的定性，也需要“量”的客观。然而，质性评价与量化评价在基础教育评价的某些特定环境中孰轻孰重？如何科学设置“质”“量”权重分配？传统的基础教育评价方式虽然也包含了质性评价与量化评价，但实际上只是一种简单的拼凑组合，“质”与“量”各自分量的平衡点没被找到。因此，凭借个人经验，评价者只能做到“质”“量”组合，很难保证“质”“量”平衡。究其根本，评价对象的信息、数据量有限是主要影响因素。数据量的不足可能导致评价者制订的评价方案与现状相悖，“质”与“量”的评价失衡，会大大削弱评价的诊断功能。不同学情、学龄、学段的中小学生适应的评价方式亦不同。在基础教育中，学生是尚在发展的未成年个体，他们时刻在进步，也时刻在变化。对应地，他们的个人教育信息也在实时更新。单纯的“质”“量”组合式评价并不能全面反映学生的实时状态。哪些情况下应偏向于质性评价方式？哪些环境中要偏向于量化评价方式？只能靠数据给出答案。因此，大数据技术的介入使评价方式有了更多的选择：大数据会展现出评价对象的方方面面，即使是学生的数据信息“日新月异”，大数据亦会分析出他们的发展趋势，呈现出发展曲线，甚至制订出“合理配比”的评价方案。基于大数据的基础教育评价既兼顾了质性评价的感性因素，又包含了量化评价的理性与客观，“质”与“量”不再是机械组合，而是有机融合，互相反馈，实现精准评价。（三）新价值：从“兵来将挡”到“未雨绸缪”基础教育评价的根本目的是实现评价的鉴定、诊断、监督等功能，从而促进基础教育的高质量发展。立足于基础教育本身，在传统的评价活动中，从评价方案的设计、评价实施的过程到评价结果的反馈，目的多半是为了解决某个基础教育教学问题，或是了解基础教育发展现状，很难把控教育活动的发展趋势并实现未雨绸缪。这是一种被动的评价。无论是基础教育一线教师还是高校教育专家，接收到的信息和数据都是有限的，再加上个人经验的主观性因素影响，很难做到宏观的、全局的基础教育评价。即便是依靠问卷法、访谈法、文献法等调查研究方法，获取到的数据数量和质量依然有限。而基于大数据的基础教育评价则不同，推动评价的主体变成了数据本身。大数据技术不仅是基础教育评价的工具，更是推动基础教育评价发展与改革的主体。传统的基础教育评价过程是：由人了解基础教育现状——由人开展评价活动——由人分析与归纳评价结果——解决问题。基于大数据的基础教育评价过程是：由原始数据呈现教育现状——由原始数据影响评价目的与实施——由评价数据呈现教育发展趋势——解决已经发生的现实问题与尚未发生的“隐患”问题，其关键在于大数据的预测性。大数据技术的核心不在于它的数据收集功能，而在于它先进的数据处理功能：在处理海量数据时，它总能找到各类数据之间的联系，并敏锐地察觉出数据的异动，总结出规律并推算出趋势。实现全面、客观的基础教育评价之所以难，一方面是由于数据量的庞大，另一方面则是缘于数据处理的难度较高。大数据技术将基础教育中的许多“隐患”暴露，能更好地实现教育评价的导向与调节功能。三、基于新样态的技术机遇、伦理风险与规避策略（一）大数据时代基础教育评价改革的技术机遇大数据时代为教育领域引入了数据驱动的决策模式，为学校、教师以及评价者提供了更为全面深入的数据分析。大数据技术能够全方位洞察学生的学习情况，通过对学生学习数据的分析，教育者可以更深入地了解每个学生的学习风格、强项和需改进之处，有助于实施更为个性化的教育方法，提供有针对性的支持和指导。例如，通过大数据学习分析，教师可以识别学生在特定主题上的弱点，并为其提供专门的辅导，从而更好地满足个体差异。同时，大数据技术支撑起了更科学的评价体系。[5]传统的评价体系通常侧重于标准化的考试成绩评估，而大数据技术可以支持更多样化、多维度的评价方式，包括对学生在项目作业、参与课堂活动、创造性思维等方面的评估。通过综合考虑这些方面的数据，评价体系可以更全面、准确地反映学生的综合能力和潜力。另外，大数据技术也可以促进教育资源智能化配置。通过对学校内外部数据的分析，校方可以更好地了解学生的需求、教育师资的供需状况以及教学资源的利用效果，有助于决策者更科学地规划资源分配，确保教育资源得到更充分的利用，提高教学效率。大数据技术带来的机遇不仅体现在课程、学业评价层面，同时还影响着教育政策。大数据技术可以为决策者提供更为准确、实时的教育政策制定和管理支持。通过分析大规模的教育数据，政府或教育管理者可以更好地了解整个教育系统的运行状况，识别问题并采取针对性的政策措施。大数据时代为基础教育评价改革提供了丰富的技术机遇。[6]深入挖掘和智能利用大数据，建立更加全面、个性化的评价体系，可以为学生提供更好的学习支持，进一步推动基础教育的可持续发展。（二）大数据时代基础教育评价改革的伦理风险大数据时代为基础教育评价改革带来的技术机遇不可否认，但同时也存在着潜在的伦理风险。无论使用何种技术，保证基础教育的公正性、透明性，尊重个体权利都是第一要义。技术伦理问题仍然会存在于基础教育评价改革中，最重要的是，数据隐私如何得到保障？在收集和分析大量中小学生数据的过程中，可能涉及个人身份、学业成绩、行为记录等敏感信息。若这些数据未经妥善保护，可能导致学生的隐私泄露，对其个人权利构成潜在威胁。因此，评价改革需要建立健全数据隐私保护机制，确保学生信息不被滥用或非法获取。同时，算法偏见可能引发不公正的评价结果。如果使用的评价算法受到不平衡的数据集或不当的权重设置影响，就可能导致对某些群体的歧视性结果，这会对基础教育的公平性产生负面影响。因此，在采用大数据技术进行评价时，必须审慎考虑算法的设计和实施，确保评价结果不但准确，而且公正。另外，家庭经济状况和数字鸿沟也是值得关注的伦理问题。如果评价改革主要依赖于数字技术，那么家庭经济状况较好的学生可能更容易获得相关技术资源和支持，从而在评价中占有优势，这可能加剧不同社会群体之间的不平等，形成数字鸿沟。所以，评价改革需考虑到不同社会群体的平等机会，避免技术应用加剧社会差异。值得一提的是，过度依赖数字评价可能忽视学生的多元素发展。大数据技术更容易测量和评估学科知识，但对于学生的创造力、社交技能和其他非认知层面的发展，数字评价可能存在盲区。评价改革需要综合考虑多样化的评价方法，以充分体现学生的全面素养。总而言之，大数据时代基础教育评价改革虽然带来了技术的显著进步，但同时也面临着一系列严峻的伦理挑战。在推进评价改革的过程中，需要制定明确的法规和伦理准则，保障学生的权益和教育体系的公正。只有在全面考虑伦理问题的基础上，我们才能更好地发挥大数据技术在教育领域的潜力，真正实现教育的公平和可持续发展。（三）大数据时代基础教育评价改革的伦理风险规避策略为确保基础教育评价过程的公正性、透明性，最大程度地保护学生和教育者的隐私权利，须采取相应策略，关键一步是确立健全的数据隐私法规和政策。政府部门应制定明确的数据收集、存储和使用规定，确保学生个人信息得到妥善保护。比如，规定数据共享的条件、限制和保密措施，以及建立对数据泄露的严格追责机制。透明的数据使用政策将有助于建立公众对评价系统的信任，降低滥用风险。同时，也不可忽略算法的公正性和透明性。应用于基础教育评价的数据算法必须经过精心设计，确保其不受到歧视性、不公正性的影响。算法的决策过程应当透明可解释，以让评价者和学生能够理解评价结果的产生过程。[7]此外，应当定期审查和更新算法，确保其与社会变革的步伐同步。另外，还需要关注数字包容性和公平机会。在推进评价改革时，需要确保所有学生都能平等地获得数字技术和支持，防止因家庭经济状况差异导致的数字鸿沟。比如，提供技术培训、设备支持和网络接入等方面的资源，以确保每个学生都能够平等享受评价机会。教育者和决策者应注重采用综合性评价方法，单一的数字评价可能无法全面反映学生的多元素发展，容易导致过