用大数据对接高考改革“最后一公里”

早在1月初，教育部办公厅发布了《关于做好2019年高校自主招生工作的通知》，提出了“十严格”要求，被称为是自主招生历史上最严格的规定。而综合评价招生作为除了自主招生、裸分之外又一可以进入理想高校的途径，越来越受到重视。有业内专家指出，综合评价将成为高校招生的大入口，未来将会进一步凸显价值，成为改革的重点方向之一。但综合评级如何评，又该如何落地并保证公平？就此，清华附中校长王殿军给出了答案，学校在他带领下开发了基于大数据的学生综合素质生成性评价系统，解决了考试评价的“最后一公里”的问题。

破解软挂钩境地

“以往的综合素质评价与高考招生基本处于‘软挂钩’的形式主义境地,录取的公平性、科学性难以保证。在当下信息技术飞速发展的背景下，充分利用信息技术的学生综合素质生成性评价系统，才能真正对接政策实施的‘最后一公里’”，王殿军表示。

同时，王殿军指出，中高考改革方案中，虽然明确了学生综合素质发展目标和对综合素质的评价要求，但仍存在着素养目标难以表述、培养过程难以考量、达成情况难以评价等综合素质评价难题。

此外，在综合素质评价实施过程中，各方对如何处理好学业能力与非学术能力、全面性评价与个性化评价、定性评价与定量评价、注重过程的评价与注重结果的评价的关系上难以取得共识。因此，在综合素质评价的问题上，亟须进行大胆的改革和尝试。

据介绍，清华附中自主开发完成的学生综合素质评价技术平台，通过对上传的学生海量数据进行整理、分析与挖掘，建立了学生综合素质发展模型，通过不断反演推理找出行为背后有价值的信息，实现评价内容全覆盖、评价引导全过程、评价应用全方位，尤其是评价内容和评价结果可根据使用者的需求进行动态量化设计，能够很好地满足多方对评价体系的需求。

独创评价模型

王殿军谈道，该系统的设计研发首先做了聚类和相关性分析，确定了“高影响力”活动。通过梳理学生在校期间参与的涉及思想品德、人文艺术修养、领导力、公益活动、体育锻炼、团队合作和国际视野等多个方面近100项教育教学活动，搞清楚学生能做什么，应该鼓励学生做什么，进而总结归类了对学生发展有持久深远影响的8个方面的活动：社会公益及志愿服务、学术志趣及偏好发展、艺术素养及特长培养、体质健康与体育锻炼、感动感悟与交流沟通、读书分享与人文思索、社会调查与勤工助学、阶段小结与个人反思。

在此基础上，学校构建了学生综合素质生成性评价模型，采取自下而上的方式对学生进行观察、记录、分析，建立了包含9个模块46个维度的行为记录内容，全面记录学生校内外的成长轨迹，从中挖掘学生发展潜能和倾向，为每一个学生个性、自主、健康和全面地发展创造条件。

“该模型打破了传统的采用构建多级指标体系的自上而下的评价模式，主张学生的综合素质可以通过学校教育来发展，可以通过学生行为来体现，从而可以通过学生全面客观的行为记录、过程累计和发展变化来进行评价”，王殿军补充道。

大数据勾勒全息画像

在王殿军看来，学生综合素质评价系统强调“以发展的眼光看学生”，而不是以结果来评价学生，从而实现三个“统一”。将学校培养目标与学生发展目标相统一；注重学生发展的增量，将关注“结果优秀”与鼓励“进步明显”相统一；注重“诊断”而非“结论”，将给出结论与给出建议相统一。该系统注重“实时”，对学生进行“全息画像”。

通过对学生行为数据的实时记录，深度挖掘纵向数据，可以实现勾勒学生发展轨迹、预测学生发展趋向、对学生进行个性化指导和帮助的功能。同时，通过严格的填写、质疑、复议、仲裁制度和记录的终身保存以及严厉的惩罚机制，可保证系统记录的真实性。

此外，王殿军介绍，该系统也可适用不同地区和学校，在分数模板的使用上具有动态量化功能，可根据使用者实际情况，确定每个素质模块和记录维度的基本分数、等级分数、地域等级分数、教师评级分数等赋分标准。

“希望学生综合素质评价系统建立起小学-初中-高中-后高中时代的应用链，为学生的学业、升学与生涯规划提供帮助”，王殿军表示，以此为中国教育的实证研究积累最完备的大数据，通过对大数据的挖掘开展更深层次的教育应用，激发出更大的教育活力。北京商报记者 刘斯文

责任编辑：段跃

文章来源：http://www.bbtnews.com.cn/2019/0315/290496.shtml