日前，在由北京师范大学与联合国教科文组织教育信息技术研究所联合主办的“2022全球智慧教育大会”的“科技与教育融合创新论坛暨闭幕式”上，北京师范大学教授、互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心技术委员会主任陈丽发表了题为《基于智能技术的表现性评价与学生综合发展监测》的主题报告。以下内容根据现场分享整理。
评价是教育改革与发展的指挥棒，我们对此已经达成高度共识。为了深化教育改革，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》，近几年中国教育界的各位同仁都在致力于落实《总体方案》。但是在实践中我们发现，目前在落实《总体方案》的过程中，我们仍然面临着评价能力不足的制约。以纸笔测验为主，脱离应用场景的这类评价，更侧重的是基础知识和基本技能。而在核心素养中强调的学生许多方面的能力，我们都无法评价，所以说我们的评价能力不足。因为纸笔这种测试方式制约了我们能测试的东西，所以目前我们只能评价我们能评价到的东西，却无法评价学生所有有价值的发展和变化，这制约了我们评价改革的深入。无论是结果性评价，还是过程性评价，或者是发展性评价，亦或是综合性评价，对我们影响最大的就是综合素质评价。我们中国的学者可能都能感受到，从2015年到今天，综合素质评价已经发展了7年，但是我们综合素质评价的科学性、客观性仍然没有得到社会的共识。所以在高厉害的选拔中，仍然不能被使用。特别值得高兴的是，新一代信息技术特别是智能技术，为提高我们的评价能力，推进教育评价改革，提供了前所未有的机会，成为我们推进教育评价改革的关键抓手。为破解综合评价的难题，科技部、教育部联合设立了重大科研攻关项目，力求利用智能技术破解我们当前综合评价面临的难题。这个项目的核心任务有三个：第一，我们要完善现有的综合素质评价的局限。我们的综合素质评价还是德智体美劳，还是学生发展的各个面单独评价，但是核心素养所强调的学生这些素质整体的表现性能力仍然没办法监测，所以这个项目要从评价模型解决核心素养在评价落地的问题。第二，我们要跟踪中国的100万中小学生，连续跟踪5年，要构建中国学生综合发展的基础数据库。第三，揭示中国学生综合素养发展规律。我们要运用智能技术，运用多模态的数据，开展表现性评价，来提高我们综合评价的客观性和科学性。在这个项目里，我们已经完成了把原有的综合素质评价和学生发展的核心素养这两方面整合在一起，构建了新的综合素养评价理论模型。在这个基础上，我们探索不同于前期的综合素质评价，来研发支撑评价学生综合发展的表现性评价活动。除了原来的德智体美劳这几个分项以外，我们还专门设计开发了9类测评活动，这类测评活动的特点就是运用学生的核心素养。我们通过这9类测评活动，来进一步地评价学生核心素养的关键指标的发展情况。比如，我们利用学生在篮球运动中表现出来的身体对抗能力，所以我们设计了专门的活动，利用多模态的学生在篮球比赛中的数据来测评学生的身体对抗力。再比如，我们通过线上线下融合的这种科技创新活动来考察学生的科学精神，考察学生的动手操作能力。我们要突破关键技术，要突破采集、分析、溯源这一系列的智能技术才能够实现基于过程的表现性评价。比如在采集技术方面，我们要突破伴随式的采集技术来实现真实场景数据的客观记录。我们要在学校、家庭、社区、科技场馆等场景采集多场景的数据，我们要研发这种多源异构数据的抽取和关联技术，来实现数据的融合和跨平台数据的汇聚。在这个基础上，我们要研发多模态的数据智能处理技术，因为我们要把多模态数据的表现映射为我们综合素养的评价指标。同时在这个基础上映射之后，我们要研发学生综合发展的溯源技术，也就是说我们要基于学生综合素养的发展情况，探究到底是什么因素影响学生的成长溯源，所以我们要研发对应的溯源技术。只有这样，我们才能揭示出中国学生综合素养成长的因素数据库，为我们教育研究与政策的制定提供支撑。这是科技助力教育的重要机遇，也是重要挑战。我们要通过这样的项目来破解因为我们评价能力不足制约我们对中国学生综合素养发展的了解和培养的难题。我们希望，我们也正在努力，通过这样一个项目，对于家庭来说，使得家长可以拥有利用我们项目平台记录自己孩子成长发展的电子档案袋，也就是说家长可以明晰自己孩子连续5年的发展情况，这有助于帮助家长了解自己孩子的成长情况，规划孩子的生涯成长。对学校来说，这个项目希望帮助老师能够了解学生综合素养发展的整体情况，同时识别特殊发展状态的学生群体。对区域来说，当数据采集完之后，这个项目能够帮助区域了解综合改革发展的情况，为其提供证据支持，也为区域的教育创新、教育改革方向提供数据支撑。对国家来说，为国家全面跟踪中国学生综合发展的基本情况，揭示中国学生综合发展的规律提供重要的支撑，为我们政策制定提供科学依据，为国家科教融合提供示范。（作者系北京师范大学教授、互联网教育智能技术及应用国家工程研究中心技术委员会主任）