大数据驱动教育评价变革

大数据驱动教育评价变革

数据是信息时代最重要、最有价值的资源之一。大数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和低价值密度四大特征，决定了大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些海量数据进行专业化处理以揭示意义并实现数据增值。大数据技术应用于教育评价领域，有助于获得更多原始基础数据，挖掘更多的教育信息，印证和揭示更有价值的教育规律机制，以此促进教育评价理论新的建构，指导教育评价实践更加精准、更加深入，打造途径更多元、数据更真实、主体更自觉、结果更公平的评价生态。

促进教育评价途径更加多元

教育系统是一个开放的系统，教育评价系统是其中最具生命力的子系统之一，评价系统的建设体现了教育生产的价值判断和方向引领。

从实际操作上看，教育评价系统要广泛吸纳各种先进的教育理念和评价方法，基于不同的目的和场景设计不同的评价标准。当前，传统教育评价对学生信息的获取方式相对单一，获取渠道相对固定，基于少量数据的评价难以获得较为广泛的比较性。基于大数据技术的教育评价可以提供给评价方更加多元的数据，在信任机制中允许各方共享和使用，评价方可以依据不同的评价需求和评价模型对数据进行加工，对学生进行多元评价，形成对学生更加全面的评估。当今教育领域的开放程度和国际化程度越来越高，使得通过大数据技术实现的大规模教育测评得以广泛应用，如国际学生评估项目（PISA）、国际数学教育比较研究项目（TIMSS）等，这些测评项目面向几十个国家和地区，对象为几十万甚至上百万的学生，大数据技术在海量数据的采集与预处理、存储、清洗等方面展现了相当的优越性。再以PISA测试中的科学素养测评为例，监测点由少到多，且由具象变为抽象，其中数据的采集、清理、统计和分析，以及评价模型建构，都充分利用了大数据技术，保证所有信息数字化标准化，提高了评价的效率和可信度，从而拓宽了评价的途径和覆盖面。

促进教育评价数据更加真实

教育领域最精确的评价必须是基于数据、基于证据的。一个好的评价，应该要有初期、中期和长期效果的证据，一个好的评价模型，最核心的功能就是提供和使用证据，而这个证据就是学生学习和生活的数据。从新兴数据存储技术的角度看，区块链技术是大数据应用技术的经典应用之一，区块链由于记录了所有的交易信息，能保证记录数据的真实性，因此区块链本身就可以形成征信，为建立教育评价征信提供了新思路，为教育评价中的“存证”“循证”难题提供了解决方案。教育评价区块链中的数据信息全部存储在有时间戳的链式区块中，具有极强的可追溯性和可验证性。区块链中的任意两个区块间都可以通过密码学方法相关联，可以随时追溯到任意一个区块的数据信息。只要能够确保上链信息和数据的真实性，那么区块链就可以解决信息“存”和“证”的难题。教育区块链技术可以真实记录每个人的学习成长信息，个人节点信息是教育评价的重要依据。从幼儿园到博士研究生学段，乃至毕业之后的工作阶段，区块链技术留存的除学业信息之外，还兼有公民的信誉表现等信息，从某种意义上建立了个人在社会上的诚信链。由此，教育评价区块链技术促使学习数据纪实更真实更详尽，也促进了教育评价更客观更可靠。

促进教育评价主体更加自觉

大数据技术能有效提升教育评价主体的自觉性，促进各类利益主体主动参与纪实、共享评价成果。教育评价实际上是基于学生学习情况的评价，学习情况既

包括学习者的学业成绩，也包括学习者的知识、技能、态度、兴趣爱好、个性、特长、意志品质等各方面信息，还包含某个时间节点和某个学习阶段的信息。

在传统的教育评价中，学习过程中的个人学习数据的生成和管理权限由学校独占，其他的利益相关主体都是被动参与的，甚至是无权参与和不知情的。大数据技术能把零散的数据整合在一起，将学生静态的个人资料演变为动态的学习数据集合，学校、教师、父母、社会相关者等都可以对这些数据综合起来进行分析，以全面了解和如实记录学生的学习情况。评价主体可以便捷地依据学生学习数据集进行分析评价，并将评价结论记录在内，使得对学生的评价更加立体、客观。在横向上，选拔学校、本学校、教育行政部门、教师、家长、社会企业等都可以通过一定的授权借鉴和利用各方评价大数据进行综合评价；在纵向上，评价方可以通过对学习历程的大量数据进行分析，了解和评价学生的发展轨迹，做出有利于评价目标的评价结论，如过程性评价、发展性评价或者增值评价等。

促进教育评价结果更加公平

传统教育评价的弊端之一，是其集中于某种倾向的权威性，评价环节过度依附某种“中心”，比如教师、学校管理者，或者教育行政部门、第三方评价机构等，各评价主体因为不同利益难以形成有效的共享和协作，客观上形成了不对称的信任机制，导致评价失去了一定的自主性和全面性。

大数据技术可以通过所有参与者共同维护一个可靠的数据库，用分布式技术和共识算法重新构造一种全新的信任机制，每个最终用于评价的数据节点和数据区块都由参与者和评价者共同维护。数据集合中的数据信息基于共同遵循的生成机制和使用机制，在保密机制的监督下不会被任何人随意篡改，保证了评价原始数据的真实性和准确性。同时，大数据技术通过分布式存储和数据查询分析技术，实现了数据在网络中的流动共享，“全网见证”实现所有信息的“如实记录”，这样就打破了数据垄断，打通了部门间的“数据壁垒”，自然消除了所谓的“中心化”。大数据技术在公共服务领域已经实现了政务数据跨部门、跨区域共同维护和利用，教育评价大数据亦是如此，评价主体可以根据需要和合约权限选择评价对象，实现多个主体之间的协作信任，从而拓展了评价主体之间相互合作的范围和深度。大数据技术中对区域数据进行提取、甄别、处理和运用，使数据和信息在某一区域处于公开透明的状态，因此，教育评价结果会更加公平和公正。

总之，教育评价大数据是一片广阔的资源宝库，大数据技术是发掘有价值资源的利器，有着广阔可期的应用前景。大数据技术在教育评价中的应用表面繁荣但尚不成熟，教育评价领域的利益相关者应以开放和包容的姿态，积极学习和迎接大数据技术。同时要注意解决和规避大数据技术本身的问题和风险，比如大数据架构的高经费问题、数据传播的保密性问题、数据存储的空间瓶颈问题、数据使用的伦理风险等。（作者徐金雷系南京师范大学教育学博士、副研究员，本文系“江苏高校优势学科建设工程资助项目”成果“默会知识观视角下中小学技术学科核心素养培养策略研究”阶段性成果）