信息技术怎样支撑学生综合素质评价的数字化转型呢?教育装备怎样支撑高质量教育的路径呢?……在 4 月 20 日举办的第 83 届中国教育装备展示会同期的“新技术新装备促进教育高质量发展局长论坛”上,多位教育领域专家在发言时聚焦评价的数字化转型以及数字化促进教育变革等话题,并提出了应对建议。

信息技术为破解综合评价难题提供了重要机遇
综评能力存在不足,这是制约基础教育高质量发展的关键问题。记者留意到,北京师范大学的教授且为博士生导师的陈丽,在此次论坛中现身,并分享了信息技术对学生综合素质评价进行数字化转型以及创新探索的相关内容。
陈丽介绍,中考竞争已进入到非常激烈的阶段。孩子的学习生活被过度地进行了压缩和规划。拔尖创新人才在这样的情况下难以被挖掘。在此背景下,教育部综合改革司委托北师大对全国综合素质评价的开展情况进行调研,并最终形成了报告。
报告显示,90%的区域是通过写实记录等填报方式来采集学生综合素质发展数据的,这种方式无法直观地衡量综合素质的最终结果;71%的区域采用自评、他评等评语填写方式,45%的区域采用问卷、量表等自陈报告方式,这些方式难以保证学生综合素质评价的客观性。
陈丽在调研时发现,各地的指标存在很大差异,评价结果无法支持跨校跨区进行比较;评价是自行确定等级且标准差异较大,全国学生的整体发展状态不清晰;信息技术大多被用于采集学生的写实记录,AI 的优势没有体现出来;评价结果主要当作升学的最低标准,在支撑人才选拔方面的能力不足等问题,都在不同程度上存在着。
陈丽强调,信息技术为破解综合评价难题带来了重要机遇。依据《深化新时代教育评价改革总体方案》,经过评审后,从 29 个省(自治区、直辖市、新疆生产建设兵团)的 38 个试点区域中遴选而出。这些区域创新评价工具,借助人工智能、大数据等现代信息技术,对学生各年级学习情况进行全过程纵向评价,对德智体美劳全要素进行横向评价。教育部进行了统一部署,试点工作在今年 4 月开始正式启动,北师大为试点工作给予了专业方面的支撑。
陈丽在试点工作中,以核心素养作为基础。她完善了综合素质评价的理论模型。并且基于表现性评价、心理量表、问答填报、标准化测试这 4 类评价工具,对学生的综合素质进行测评。利用智能技术来改变评价实践中任务的呈现方式,同时改变数据的采集和分析过程。通过这样的方式,考查学生在真实、复杂且不确定的情境中,运用先验知识去完成某项任务或者解决某个问题时,其知识与技能的掌握程度。还考查学生在问题解决、交流合作以及批判性思考等多个方面的复杂能力发展状况。并且开发了身体健康智能测评工具、音乐素养智能测评工具以及科学探究智能测评工具,以此来辅助试点工作的开展。
陈丽介绍,背后应用了以下技术:基于复杂活动场景的伴随式采集技术;多源异构数据的汇聚;视频数据标注增强技术;学生多模态活动数据的智能处理技术;大规模学生综合发展数据的分析技术等。
据悉,多个区域正在进行试点工作,且将综合素质模型调整作为过程性评价的框架。多个学校依据评价结果,发现了学校办学中的短板,随后对办学方案进行了优化。多数家长表示,测评报告能够给孩子提供个性化的反馈,对孩子的成长发展很有帮助。
西北师范大学教授、博士生导师郭绍青,同时还是教育部教育信息化战略研究基地(西北)主任,他对于评价问题也分享了自己的观点。
郭绍青指出,通过知识图谱、能力图谱以及非智力因素数据采集标准,能够指向教学的全过程与全要素,从而获取长周期、连续性、多模态的教学数据队列。这样就使得对学生学科核心素养进行多维度追踪以及动态分析成为了现实。
数字教学空间与物理教学空间一体设计正成为常态
新课标着重强调学科能力素养,在这样的背景之下,教育装备要怎样去支撑高质量教育呢?在论坛上,中国教育装备行业协会研究院的常务副院长以及教育信息化装备分会的副理事长施建国针对上述这些问题,提出了以下三种路径:其一,是能够服务于学科实践场景与案例的装备;其二,是可以服务于跨学科学习的技术装备;其三,是能够服务于学科教学的资源供给。
郭绍青进一步对数字化促进教育变革的突破口进行了探讨。他梳理了数字教育资源的分类,包括知识类数字教育资源、工具类数字教育资源、虚拟交互类数字教育资源、智能虚拟类数字教育资源,还有链接型、嵌入型、智能交互性的混合型数字教材建设等。
郭绍青觉得,在教育信息化初期发展期间,信息化设备只是单纯地添加在教室里面。然而,教育数字化的转型发展正在对这一情况进行改变,智慧教育云平台最为核心的模块乃是数字教学空间,数字教学空间与物理教学空间的教学活动进行一体设计,这种情况正在逐渐成为常态。
他指出,教学空间会逐步普及,这种教学空间能有效支撑自主学习、小组合作、探究学习。比如虚实融合的合作教学空间。它抛弃了传统教室在物理教学空间布局上排排座的惯性设计思维,其空间结构设计有利于推动传统集体授课教学向规模个性化教学发展。例如,有以智能终端或终端系统作为载体的情况,能让数字学习空间嵌入到物理学习空间中,以此来支撑体验性、交互性、沉浸性、探究性教学活动的开展,这是一种教学场所。另外,智能学伴和智能导师融入到数字与物理教学空间里,实现了人类教师与智能教师的人机协同教育教学。
郭绍青表示,利用穿戴设备、智能终端等集成设备或传感器,能够获取师生物理空间位置等数据。同时,利用行身感知、眼动跟踪等集成设备或传感器,也能获取师生物理空间位置等数据。并且,还能获取师生物理空间位置等数据。针对教学全要素、全过程评价的需要,开发与提供教学过程数据分析工具集是先决条件。分析工具集包含个人动机模型化工具、行为特征模型化工具、学习偏好模型化工具、认知习惯模型化工具、态度倾向模型化工具等。这些工具支撑全要素的分类以及关联等数据分析工作,从而实现学生数据画像。
新京报记者 冯琪
编辑 缪晨霞 校对 贾宁
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