引用格式：王正青, 杜丽玮. 国际基础教育质量监测的数字化转型：实践路径、支持保障与经验借鉴[J]. 中国考试, 2024(8): 89-110.
作 者
王正青，男，西南大学教育学部教授。
杜丽玮，女，西南大学教育学部在读博士生。
摘 要：当前世界各国基础教育质量监测主动适应数字发展潮流，纷纷走上数字化转型之路。部分发达国家以数字化测试为手段创新监测形式，以数字素养为对象拓宽监测内容，以数字化诊断为载体建立早期预警系统，并以数字化系统为工具进行常态化监测，全链条推进数字化转型。在推进转型的过程中，各国从战略规划、教师数字素养、技术支持、组织建设等多方面建立起支撑保障体系。立足我国基础教育质量监测实际，在推进数字化转型过程中应健全多元监测主体，优化监测流程，开发与利用新型数字监测工具，并有效规避智能技术潜在风险。
关键词：基础教育；质量监测；数字化转型；智能化监测；国际趋势
基础教育是国民教育体系的基石，开展质量监测是世界各国提升基础教育质量的通行做法。根据联合国教科文组织的调查数据显示，全世界已有148个国家和地区开展了基础教育质量监测[1]。其中，美国国家教育进展评估（National Assessment of Educational Progress, NAEP）构建了全国评估和州评估相结合的基础教育质量监测体系，加拿大各省（地区）形成学校-省级-国家国际四级基础教育质量监测体系[2]，欧盟各国则从学校外部评估、内部评估和学生学业成就评估三个层面构建了基础教育质量监测体系[3]。随着大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术在教育领域的广泛应用，各国基础教育质量监测积极顺应时代潮流，主动走上数字化转型之路。我国教育部印发的《国家义务教育质量监测方案（2021年修订版）》指出，要充分运用人工智能与大数据、脑科学等领域前沿技术方法，开展计算机网络测试、人机交互测试等，引领义务教育质量监测的方法创新[4]。基于此，本文重点梳理世界各国推进基础教育质量监测数字化转型的行动路径、支持保障及主要经验，以期为推动我国基础教育质量监测改革与迭代升级提供借鉴参考。
一、国际基础教育质量监测数字化转型的实践路径 当前，各国主要通过引入数字化测试、培养数字素养、加强数字化诊断、构建数字化系统等方式，全面创新监测形式、拓宽监测内容、建立早期预警、搭建监测基座，进而实现全链条推进教育质量监测的数字化转型。 （一）以数字化测试为手段创新监测形式 数字化测试是基础教育质量监测实现数字化转型的重要形式，其具备快速、灵活、准确等特点，能够为有效把握教育质量提供及时监测与反馈。目前欧洲一些国家正将数字技术融入国家考试，其中捷克、丹麦、爱沙尼亚、法国、瑞士、挪威等10个欧洲国家已在初等教育阶段的国家考试中使用了数字技术；保加利亚、法国、意大利、立陶宛、波兰、瑞典、芬兰等20个欧洲国家在高中教育阶段的国家考试中使用数字技术[5]。在采用新技术支持教学实践的数字化转型背景下，数字化测试为基础教育质量监测提供了新路径，具体包括以下三种类型。 一是建立数字化考试系统。以芬兰为例，该国面向即将进入大学的高中毕业生举办全国性入学考试，并从2016年秋季开始逐渐转向数字化考试，科目涉及地理、哲学和德语，并于2019年春季实现科目全覆盖。为帮助学生适应数字化考试，芬兰入学考试委员会（Matriculation Examination Board）开发数字化课程考试系统Abitti，提供包括设计考试、编写测试题目、施考、评估等四项主要内容的完整考试流程[6]。丹麦建立Testogprøver和Netprøver两大考试系统，用于中小学生数字化考试[7]。 二是扩大数字化测试范围。数字化测试不仅适用于以升学为目的的终结性评价，也适用于阶段性评估其他能力或课程。例如，立陶宛运用数字技术开展数学和科学素养的过程性测评；泛加拿大评估项目（The Pan-Canadian Assessment Program）借助数字工具对加拿大八年级学生的阅读素养、数学素养和科学素养进行阶段性评估。 三是推动测试转向自适应形式。澳大利亚全国读写与计算能力评价项目（National Assessment Program-Literacy and Numeracy）是针对三、五、七、九年级学生开展的全国性年度评估计划。该项目于2022年转为数字化测试，采用自适应测试方式，具有自动评分、反馈垂直等值、个性化报告等功能[8]。法国通过自适应测试在线平台，评估六年级学生的读写能力和计算能力，以及六年级和九年级课程中明确规定的全部核心能力。 （二）以数字素养为对象拓宽监测内容 数字素养是使用数字技能、数字媒体时所需的相关认知、技能、态度、行为的能力，被欧盟委员会列为终身学习的八项关键能力之一。《欧洲公民数字素养框架》（European Digital Competence Framework for Citizens）将快速发展的数字社会中公民所需的知识、技能和态度分为五个素养领域，即信息和数据素养、沟通与协作、数字内容创建、安全防范、解决问题[9]。在数字技术赋能基础教育质量监测的转型过程中，数字技术不仅是提升监测质量的手段，也成为数字化环境中监测学生知识技能运用及情感发展的重要内容[10]。 一是在学校课程中融入数字素养内容。各国中小学课程普遍增加了提升学生数字素养与技能的内容，并开设计算机科学、信息通信技术和数字素养等课程。这类课程通常单独开设，或是融入其他学科以实现跨学科整合。其中，保加利亚、捷克、希腊、波兰、葡萄牙、冰岛等11个国家在初等教育阶段单独开设了提升学生数字素养的必修科目；捷克、爱尔兰、西班牙、法国、意大利、瑞典、立陶宛等10个国家将数字素养整合进其他必修科目中[5]。 二是在大型教育质量监测项目中增加数字素养内容。国际阅读素养进展研究项目（Progressin International Reading Literacy Study, PIRLS）自2016年开始转向数字化评估，并启动基于计算机的在线阅读评估（ePIRLS），其多模态文本为读者提供丰富生动的交互体验，注重评估读者文本整合能力、获取和使用数字信息的能力[11]。经济合作与发展组织（OECD）在其主导实施的PISA2021测评项目中，将计算思维增加到数学素养测评中，PISA2025“在数字世界中的学习”（learning in the digital world）测评更加关注学生使用计算工具进行知识建构和问题解决的能力。此外，国际计算机和信息素养研究（International Computer and Information Literacy Study, ICILS）、国际数学与科学趋势研究项目（Trends in International Mathematics and Science Study, TIMSS）均将数字技能评估作为关键指标。 （三）以数字化诊断为载体建立早期预警系统 早期预警干预和监测系统（early warning intervention and monitoring system）是一个循证的、数据驱动的决策机制，其核心是根据学生学业表现和行为指标帮助教育工作者系统识别有辍学风险的学生，实现早期预警与诊断干预。目前，美国、波兰、立陶宛、德国、印度、澳大利亚等国家均根据自身教育制度和风险状况建立了早期预警系统。以美国为例，其早期预警干预和监测系统的工作流程包括七个步骤（图1），分别是组建早期预警团队并明晰职责、使用预警数据工具、识别风险学生、分析预警风险原因、匹配和提供干预措施、动态监测风险学生与调整干预措施、评估与完善早期预警系统流程[12]。该系统运行过程中由第三至六步组成一个循环周期，在预警数据工具的支持下，通过不断循环“识别-分析-干预-调整”四个步骤，可以保障整个预警干预和监测的动态性、灵活性、有效性。 以数字化诊断为载体建立早期预警系统需要考虑以下两个问题。一是确定早期预警指标（early warning indicators）。预警指标是早期预警干预和监测系统的核心，用于识别有学业风险或面临其他潜在风险的学生。例如，挪威以学生的平均学分绩点、出勤率、学业表现作为早期预警指标；立陶宛将学生的出勤率、学业表现作为早期预警的重要指标；美国构建ABC基础教育早期预警指标，包括出勤率（attendance）、行为事件（behaviour）和课程表现（course performance）[13]。 二是将数据分析（data analytics）、机器学习（machine learning）、生成式人工智能（artificial intelligence generated content, AIGC）等新技术应用于基础教育早期预警干预和监测系统。以机器学习的两种算法为例，包括基于树形结构进行分类和回归的决策树算法，和基于构建多个决策树进行分类或回归的随机森林算法。这两种方法的预测有效性均较高。有学者调查来自墨西哥的670名中学生的数据发现，在70多个预测因素中，回归树在预测最终的辍学率方面具有较高的准确性[14]；另一项以韩国165715名高中生为样本的大数据分析发现，将出勤率、行为事件和课程表现作为辍学预测的关键指标时，随机森林算法也具有较高的预测精度[15]。 （四）以数字化系统为工具进行常态化监测 各国普遍建立教育管理信息系统、学生信息管理系统、州级纵向教育数据系统（state longitudinal data system）等，通过收集学生学业跟踪数据、掌握教育动态信息、利用数据可视化和数据分析报告等方法进行教育数据分析。教育管理信息系统分为宏观和微观系统，共同推进教育高质量发展。 一是创建宏观层面的教育管理信息系统。大多数国家在教育数字化转型过程中优先完善数字资源。例如，美国率先在州层面开发纵向教育数据系统，旨在集中管理与深度分析全州的学生、教师和学校等数据，从而促进教育改革与学生发展，同时构建了学生学习投入监测体系[16]。其他国家陆续建立教育管理信息系统，如爱沙尼亚的教育信息系统（education information system）和考试信息系统（examination information system）、韩国的国家教育信息系统（national education information system）、意大利的教育信息系统（sistema informativo dell’istruzione）等。截至2023年，OECD大多数成员国/组织已经建立了教育管理信息系统[7]。 二是建立微观层面的学生信息管理系统，管理、记录、跟踪、报告学生的个人信息、课程信息、教师信息、成绩单、出勤状态等，同时访问数字学习内容。例如，拉脱维亚的不少学校通过私营公司建立学习管理系统e-klase，为学生和家长提供成绩报告单、教师评价单、课程学习动态，搭建家长与教师的沟通平台[17]；智利的大多数学校通过学生信息管理系统记录学生的入学率、出勤率、学业表现等数据[17]。 二、国际基础教育质量监测数字化转型的支持保障 世界各国在推进基础教育质量监测的数字化转型过程中，形成了以战略规划、教师素养、技术支持、组织建设等为主体的保障体系，旨在引领发展方向、确保同步优化、保障稳步推进、实现有效运行。 （一）制定战略规划，引领数字化转型方向 OECD和欧盟基于全球教育数字化转型的现实背景制定了数字教育发展战略。2017年，OECD推出走向数字化项目（going digital project），以两年为一阶段，制定数字化转型政策并持续推进数字化转型。2021年6月，OECD发布《2021年数字教育展望：推动人工智能、区块链和机器人的前沿》（Digital Education Outlook 2021: Pushingthe Frontiers with Artificial Intelligence, Blockchain and Robots），将准确性（accurate）、可获取性（accessible）、可操作性（actionable）和可问责性（accountable）的早期预警4A框架作为重要政策内容，以发挥数字技术在构建早期预警系统和早期预警指标上的优势[14]。2023年12月，OECD发布《2023年数字教育展望：迈向高效数字教育生态系统》（Digital Education Outlook 2023: Towards an Effective Digital Education Ecosystem），对各成员国/组织如何塑造或可能塑造其数字生态系统进行比较和主题分析，阐述在建立数字教育质量监测与评估方面的挑战及未来方向，具有指导意义。欧盟委员会发布了《数字教育行动计划（2021—2027）》[Digital Education Action Plan（2021—2027）]，其主要目标包括提高数字能力和技能、运用数字技术进行教与学、利用教育数据分析教育质量，为基础教育质量监测的数字化转型提供政策指引[18]。 面对数字技术促发的教育质量监测升级新契机，一些国家结合本国实际制定数字教育评估与发展规划，强化数字教育顶层设计。据统计，德国、法国、比利时、爱尔兰、奥地利等16个欧盟成员国出台数字化能力战略，将数字教育列入国家教育质量保障与评价体系中[19]。以爱尔兰为例，该国教育与技能部于2022年4月发布《2027年学校数字战略》（Digital Strategy for Schools to 2027），将“支持数字技术丰富教学、学习和评估”作为三大关键目标之一，强调以数字技术和在线平台支持小学及中学阶段的持续性评价和形成性评价，突出教育技术对基础教育质量监测的推动作用[20]。 （二）提升教师数字素养，夯实转型基础 教师数字素养是基础教育质量监测数字化转型的基础。有研究指出，通用数字能力（generic digital competence）、数字化教学能力（digital teaching competence）和专业数字能力（professional digital competence）是教师数字技能和素养的重要构成元素[21]。因此，各国通过构建教师数字能力框架、促进教师数字素养发展、开展教师数字素养评价等方式，保障基础教育质量监测数字化转型的有效落实。 一是构建教师数字能力框架。2017年《欧盟教育工作者数字胜任力框架》（European Frame⁃work for the Digital Competence of Educators）提出，教育工作者应在评价领域具备三种基本能力：1）评价策略，即使用数字技术对学生开展形成性评价和总结性评价，以提高评价形式和评价方法的多样性和适用性；2）分析证据，指生成、筛选、批判性分析学生的活动、表现和进步的数字证据；3）反馈与规划，指使用数字技术为学生提供及时反馈，并根据反馈信息调整教学策略，提供有针对性的帮扶，从而确保数字化教育质量监测的实施成效[22]。在教师数字能力框架指导下，爱沙尼亚、克罗地亚、立陶宛和塞尔维亚等国的教育工作者已使用数字技术开展学生评价。 二是促进教师数字素养发展。各国都高度重视对教育工作者信息素养和数据素养的培训，以期推动基础教育质量监测数字化的顺利实施，保障数字化监测的可持续发展。例如，韩国的知识泉（knowledge spring）平台、奥地利的digi.folio平台、法国的Réseau CANOPÉ平台、意大利的Scuola Futura平台等，都为教师数字素养提升搭建了高效的学习平台。同时，组织教师参与培训也是促进教师数字素养发展的重要方式。以波兰开展的数字素养发展培训活动为例，该活动由数字波兰项目中心（Centrum Projektów Polska Cyfrowa）与教育部（Ministry of National Education）联合举办，旨在支持教师数字化教学能力发展与评价学生学业进步表现，活动期间至少有7.5万名教师接受培训[5]。 三是开展教师数字素养评价。例如，捷克、爱沙尼亚、西班牙、葡萄牙等国提供针对教师数字素养评价的TET-SAT在线自我评价工具。爱沙尼亚的数字镜像（DigiPeegel）、奥地利的数字检查（Digi.checkP）、芬兰的Opeka等在线评价工具都可以用于教师的数字素养自我评价，从而帮助他们指导学生使用数字技术进行自我评价或同伴评价。 （三）提供技术支持，确保改革稳步推进 各国从加强实践应用指导、搭建数字化技术平台、开发数字化应用工具等方面，为基础教育质量监测数字化转型提供技术支持。 一是重视数字技术的实践指导。例如，芬兰数字化考试系统Abitti提供有关数字化考试管理的说明和指导，旨在确保学校通过开放源代码的Linux操作系统实施高中阶段的数字化考试；美国出台学生学业进步测评技术指南，系统阐释实施学业进步评估的具体操作步骤。此外，随着生成式人工智能的广泛应用，英国、美国、日本等国家相继发布关于在教育中使用生成式人工智能的指南，其中日本于2023年发布《初等中等教育阶段生成式AI使用暂行指南》，引导学校在教学与评估中谨慎使用生成人工智能，以适应不断变化的教育需求[23]。 二是搭建教育质量监测数字化技术平台。以芬兰为例，该国教育评估中心（Finnish Education Evaluation Centre）自2014年开始逐渐转型，到2017年全面实现数字化评估，并通过专有数字评估平台Koda对三年级和九年级学生进行评估。2022至2024年间，芬兰开发新型学习成果数字化评估平台DigiOTA，主要用于评估学生的基础教育阶段学习成果[24]。此外，意大利的下一代教室（next generation classrooms）和下一代实验室（next generation labs）等项目在实施过程中，不仅为基础教育质量监测搭建了数字化技术平台，而且提供了数字技术工具支持。 三是开发教育质量监测数字化应用工具。例如，法国已有Cedre、LSE、Socle CE1、SocleSixième等多种用于评估中小学生数学和读写能力的数字评估工具。为了支持抽样学校选择合适的工具对学生的数学和法语技能进行评估，法国国民教育和青年部还专门开发ASP数字工具[7]。新西兰开发了在线教学与学习评估工具（e-asTTle），旨在评估中小学生在阅读、数学、写作等方面的学业表现，并通过一系列可视化评估结果为教师、家长、学校管理人员提供及时的个性化反馈。 （四）完善组织机构，协同多方力量投入 各国通过成立专门质量监测机构、设立数字协调员岗位、促进多主体协同合作等方式，为基础教育质量监测数字化转型提供组织保障。 一是成立基础教育质量监测机构。以美国为例，联邦教育部鼓励州教育机构申请获得创新评估示范机构（Innovative Assessment Demonstration Authority, IADA）授权，发挥数字化评估优势并改进全州评估。自2016年以来，路易斯安那州、马萨诸塞州和北卡罗来纳州等先后加入IADA，并获得在公立学校建立和运营创新评估系统的资格[25]。此外，美国部分私立、公立中学共同组成非营利性组织——素养成绩单联盟（Mastery Transcript Consortium, MTC），旨在通过素养成绩单的数据可视化处理方式评估高中生的学业成绩及活动表现等综合能力[26]。此外，意大利的国家教育和培训系统评估研究所、芬兰的教育评估中心等也都成为本国基础教育质量监测数字化评估的管理机构。 二是设立数字协调员岗位。数字协调员负责为教育工作者提供使用数字化教学资源及教学工具、维护数字化管理平台、协助教育质量数字化监测等多方面的指导与支持。以爱尔兰为例，大多数规模较大的中学都会配备一名数字协调员，通常由ICT教师或专门从事数字教育的教师担任，旨在为教育工作者利用数字技术进行学业质量监测提供技术指导，并将此作为助力学校教育数字化发展的重要方式，推动教育质量监测常态化。 三是发挥多元主体协同作用。组织协调多部门共同参与、互相配合，能够提高教育质量监测效率，提升教育质量监测成效。以澳大利亚为例，新南威尔士州的学校数字战略强调政府、学校、教师和家长等多元主体共同参与数字教育的重要性，通过明确多元主体角色定位，完善学生学业发展数据记录，实现多元主体共同推进基础教育质量提升[27]。 三、国际基础教育质量监测数字化转型的经验借鉴 当前，我国智能化测评已在学生能力和知识水平评估、人格与心理健康评估、教学过程评估等方面取得初步进展，基础教育质量监测逐渐实现与数字技术的融合发展[28]。然而，智能化监测工作还存在不少薄弱之处，如各级监测主体的职能定位模糊、数字化专业能力建设不足[29-30]，教育监测环节的数据分析技术较为单一[31]，数字监测工具的开发与应用投入不足，监测结果的智能化使用不充分等[32]。基于此，本文借鉴各国基础教育质量监测数字化转型经验，从基础教育质量监测主体、监测环节、监测工具、监测结果四个方面提出改进建议。 （一）健全多元监测主体参与机制，加强专业能力 建设基础教育质量监测是一项全方位、全过程工作。在数字技术赋能教育质量监测背景下，首先应完善多元主体协同机制，加强监测主体的专业化建设，确保监测科学、有序、有效实施。 一是优化教育质量监测组织管理。建立与完善监测工作网络，履行监测机构职责，建立督政、督学、评估一体化机制，形成强有力的组织支撑体系，强化各级监测网络在数字时代的内涵建设。同时，深入推进管办评分离，发挥第三方监测机构和社会公众作用。 二是完善多元主体协同监测机制。政府、学校、家庭、社会等多元主体在数字化转型中扮演不同角色，共同推进教育质量监测常态化、机制化。首先，应明确各级政府机构、家庭、学校、社会等不同主体在基础教育质量监测数字化发展进程中的职责定位；其次，应综合分析数字化进程中影响学生发展的各种因素，根据影响因素的多样、综合、交互等特点[33]，建立全方位、完整的基础教育质量监测体系，构建协同育人格局。 三是加强和提升监测主体的专业能力。提升监测主体的数字能力是推进基础教育质量监测的有效保障。可通过开设数字能力专题培训、丰富数字能力学习资源、构建数字能力测评框架、搭建数字能力交流平台、开展数字能力研修活动等，助力监测主体的专业发展，提升其数字沟通、数据获取、数据分析、数据挖掘等能力。教育质量监测主体要探索人机协同的教育评价机制，有效利用人工智能算法对教育全过程进行数据分析，从而使监测结果更加科学、可信[31]。 （二）优化基础教育质量监测环节，发挥数据分析功用 2020年9月，中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，提出改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价等教育改革要求[34]。为更好落实教育评价改革总体要求，基础教育质量监测既要转变监测理念，也要合理利用数字技术完善各监测环节。一方面，可利用虚拟现实、增强现实、混合现实、在线学习、智慧学习、区块链等技术创新评价方式，使以终结性评价为主导的横向静态评价逐步转变为以过程性为主的动态评价[32]。另一方面，应合理应用大数据、云计算、人工智能等技术完善增值评价体系，构建全方位增值评价模型。同时，还应利用数字技术健全学业质量监测、体质健康监测、美育监测、劳动教育监测、德育监测等数字化监测体系，形成德智体美劳综合素质评价模式。 教育数据挖掘、数据分析等新兴数据分析技术在课堂教学评价、学生学业表现、情感发展等方面发挥监测、预测、诊断、改进等作用。通过预测、聚类、回归分析等技术，借助复杂算法进行数据挖掘，可以发挥精准诊断功用，提高监测结果的可信度[30]。建立和完善我国基础教育早期智能诊断机制，首先，建立多层级的评价资源数据库，包括学生数据系统、教师数据系统、学校数据系统等。其次，充分利用数据库，从多维度、多层次、多模态跟踪获取学生课程表现、学习行为、个人发展及相关因素的数据，促使教师以此为依据展开过程性评价。最后，教师根据过程性评价结果，识别和标记风险状况，继而分析影响学生学业表现与个人发展等方面的因素，对教学内容与方法进行动态调整与改进，以提高教与学的质量。 （三）利用新型数字监测工具，推进智能化测评应用 在基础教育质量监测过程中，大数据分析和人工智能技术等工具可以提高监测的精确度和有效性，更好地追踪学习者的认知状态，为教育教学质量改进与提升提供决策依据。 一是发挥数字化测评优势，扩大数字化测评范围。当前，我国义务教育质量监测具备一定的数字化基础，实现了新型数字工具辅助演唱测试、体育测试、作文自动化评分等功能，尤其是能够运用数字技术处理体育与艺术等学科领域中表现性测评产生的非结构化数据，从而呈现可视化教育质量监测结果。步入数智时代，我国应继续发挥数字化测评优势，总结体育与艺术等学科领域的信息化测评经验，在此基础上探索与挖掘德育、劳动等领域的信息化测评方式，尝试开发相应的测评系统，实现学生综合素质的科学评价。 二是开发新型数字监测工具。21世纪必备的通用性能力包括批判性思维及问题解决能力、沟通及协作能力、创造力及创新能力，这些能力是批判性思维、逻辑思维、元认知和创造性思维等高阶思维能力的重要体现[35]。有研究通过情境判断测验（situational judgement tests）、内隐联想测验（implicit association tests）、条件推理测验（conditional reasoning tests）等对学生非认知能力进行评估，发现非认知能力是预测学生早期学业成绩和调整学习行为的重要因素[36]。鉴于我国已研发了基于多任务情境的创造力测评、复杂问题解决能力测评、人机交互的科学探究能力测评、审辩思维能力测评等工具[32]，在数字化转型背景下，要继续开发适用于基础教育质量监测的新型数字监测工具，重视高阶思维能力和非认知能力等关键能力的测评。这一过程可通过建立多层级研发团队、提高数据分析优势、构建数字测评模型等方式来实现。 （四）加强数字监测结果运用，规避智能技术潜在风险 基础教育质量监测结果在驱动教育决策与评估、诊断教育问题、改进学校教育教学、引领教育质量提升、促进个体个性化发展等方面发挥着重要作用。数字技术为基础教育质量监测赋能的同时，也要注意规避数字技术发展带来的潜在风险。 一是强化基础教育质量监测结果运用。国家层面的义务教育质量监测结果在数据开放、共享与安全机制建设方面尚处于起步阶段，数据资源与分析结果尚未实现互通互联和资源共享[32]。加强数字技术赋能基础教育质量监测结果运用可以从三个方面开展工作。首先，连通监测数据结果呈现平台。将省级、市级和区县教育质量监测平台中可开放获取的数据汇总呈现于国家质量监测平台，增强监测数据的可用性、共享性、公开性和透明度。其次，组织专家团队系统且持续地培养各层级数据分析人员，提升相关人员的数据分析能力与数据可视化能力，深入挖掘监测结果的多种应用价值。最后，推进基础教育质量监测结果在不同层级的运用。将义务教育质量监测结果运用真正落实至学校与学生个体，同时以数字技术为基础，以可视化、可读性为监测结果呈现形式，掌握学生动态发展数据，优化教育教学过程，最终实现教育教学质量的全面提升。 二是规避智能技术潜在风险。数字技术驱动基础教育质量监测的同时，也会带来监测结果数据的隐私和安全风险、算法风险等问题。基于此，首先，应构建层级分明的监管体系，优化基础教育质量监测数据风险的协同监管，建立数据隐私和安全保障机制，完善教育数据规范，规避基础教育质量监测在数据采集、存储、传输、分析、使用等环节的隐私安全泄露风险。其次，应建立算法风险评估和管理机制，抵御算法歧视和滥用，摒弃教育质量监测数据计算“暗箱操作”，推动算法公开透明，促进公平公正。 参考文献略。