2022-07-14
智能技术赋能新时代综合评价：挑战、路径、场景及技术应用作者：刘邦奇，讯飞教育技术研究院院长，西北师范大学教育技术学院教授。刘碧莹，科大讯飞教育技术研究院初级教育技术研究员。摘要：顺应新时代“智能+”发展趋势，探索利用智能技术健全综合评价，已成为教育评价改革发展面临的重要命题。当前教育综合评价在指标构建、数据采集和处理、结果应用等方面还存在诸多现实问题，影响综合评价的科学性和有效性。为探讨智能技术赋能综合评价的路径，围绕综合评价的4个重要环节，即综合评价指标模型构建与优化、全域评价数据采集与汇聚、综合评价数据深度挖掘分析、综合评价数字画像建立与应用，探讨各环节中关键场景的技术应用，为智能时代深化教育评价改革、实现“健全综合评价”目标提供路径参考。关键词：数字化考试；智能技术；教育评价改革；综合评价中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《总体方案》）明确提出“健全综合评价”“完善学生综合评价体系”等要求。综合评价注重对评价对象进行全面性、整体性评价，是对唯分数、唯排名、唯升学率等片面化评价的纠正与改进。充分利用智能技术优势，开发智能化评价工具和产品，提高综合评价的科学性、客观性、有效性，创新智能技术赋能的综合评价模式，是深化新时代教育评价改革的重要命题。1 新时代综合评价面临的问题与挑战1.1 综合评价的发展背景与特点 综合评价起源于20世纪80年代初期，当时的中国经济统计学界就经济效益综合评价问题展开了广泛研究与热烈讨论[1]。之后，综合评价在教育领域得到广泛应用，主要用于教育复杂性问题的分析、论证及价值判断。建立客观、多元、开放、综合的教育评价体系是新世纪全球教育评价改革的趋势。国际教育成就评价协会（The International Association for the Evaluation of Educational Achievement, IEA）倡导开展多维、综合评价[2]。世界各国积极探索实践，形成了国际学生评估项目（PISA）、国际阅读素养 进步研究（PIRLS）、国际数学与科学趋势 研究项目（TIMSS）、国际成人能力评估调查（PIAAC）等国际知名教育评价项目，评价工具由单一的纸笔测验发展为纸笔、观察、计算机、人工智能、大数据、全息画像等多种手段相结合，评价方式从断点走向连续，注重多种评价方式相结合，实现了综合诊断、服务决策及促进发展等功能。围绕综合评价在教育领域的应用，我国也开展了一系列理论研究与实践探索，并在诸多方面取得了广泛共识。从评价对象多重属性的角度来看，王宗军认为，综合评价是对具有多重属性体系结构对象的系统性、全局性和整体性的评价[3]。从价值判断的角度来看，金菊良等提出，综合评价是按照评价对象在总体上的相似性和差异性进行的排序或分类方法[4]。从评价内容的角度来看，许海霞等认为综合评价重在全面考查，包括考试成绩、综合素质评价及非智力因素测评等[5]。《教育评价辞典》对综合评价的界定是“对评价对象进行完整的系统的价值判断”[6]。综上，综合评价是从全方位关照被评价对象的思维视角，通过构建科学合理的评价指标体系，对评价对象进行全面性、整体性的评判，综合反映评价对象的总体特征，全面考量和判断评价对象的价值。 综合评价的本质在于综合，关注整体成效和全局特性，能够综合多方意见、采取多种方法和视角对评价对象进行整体性评价，在评价实践中呈现系统性、多样性、复杂性、全面性等特点。具体而言：系统性是指综合评价可被视为一个层次分明的评价系统，评价对象、评价活动和评价结果等组成部分都可单独作为一个子系统，综合评价是一项复杂的系统工程；多样性表现为综合评价在评价主体、方法、内容等方面具有鲜明的多元化特征，如评价主体包括政府部门、学校、教师、学生、同行及第三方机构等，评价方法包括问卷调查、指标分数、自评、互评等定性、定量研究，评价内容包括教育质量、综合素质、学业水平等；复杂性体现在综合评价对象往往受多种因素制约，且各因素相互影响，评价指标难以确定和量化，使得评价准备、实施及结果处理的复杂程度高；全面性是指全维度客观采集数据、深度分析数据，基于全方位考查实现对评价对象的全面评价。1.2 综合评价面临的问题与挑战 新时代背景下，教育改革不断深化，教育综合评价加速发展，对建立健全科学、有效的综合评价体系的需求更加迫切。当前，教育综合评价在指标构建的科学性、数据采集的系统性和处理的可行性、结果的客观公正性等方面仍面临诸多问题与挑战。 首先，评价指标体系的科学性亟须提升。综合评价研究的教育类问题一般复杂程度较高，传统评价指标构建多采用德尔菲法、文献分析法、层次分析法等方法，虽有一定的优势，但更多是基于主观判断，科学性、客观性不够。此外，在各地开展学生综合素质评价、学校发展评价、区域督导评价等实践中，还普遍存在以学生学业成绩作为综合评价主要依据的现象，其原因在于对学业成绩以外的评价指标如何确定与合理赋值、如何验证指标的科学合理性及如何运用现代科学技术手段等方面存在知识上的不足[7]。因此，亟须采用新的技术手段构建和优化综合评价指标体系。 其次，评价数据的采集维度需要拓展。在评价实践中，客观存在着综合评价数据来源渠道少、采集不全面、丰富度与精细度不够等问题，由此导致评价结果难以充分反映被评价者的真实状态。以学生综合素质评价为例，学校作为数据的主要提供者，能够提供结果性的学业数据，但难以科学全面地记录学生学习过程、学习能力、交流与合作等方面的数据，客观存在着过程性数据采集不准确、数据遗漏不完整等问题，由此导致数据分析结果的全面性、整体性不足。事实上，综合评价数据的采集效率低、成本高，需要从多个维度全程记录评价对象的数据，如开展学校、区域评价等，数据采集体量十分庞大，这对当前的数据采集方法提出了更高要求。 再次，复杂的评价数据处理难度大。综合评价需要处理大量类型复杂的数据，如：来自于物联网、互联网的评价数据；数据模态存在显著差异的数据，包括图数据、流数据、矢量数据、标量数据等；价值密度低、实时性要求高的数据；等等[8]。面对这些复杂的综合评价数据，传统数据处理方式显得力不从心，限制了综合评价发挥其应有的功能[9]，迫切需要引入智能技术以有效提高数据处理能力。 最后，综合评价结果客观公正性要求高。综合评价作为一种全面性、整体性的价值判断，评价结果是否客观公正，事关评价对象、评价主体、评价委托方等多方利益。然而，在教育评价实践中，综合评价结果往往存在“高位平均”现象，区分度模糊、有效性低，客观公正性有待进一步提升。同时，还存在主观评判现象，即评价依据以质性资料为主，易出现违背事实、弄虚作假等问题，进而难以客观真实、全面精准地刻画评价对象的综合水平。因此，迫切需要采取新的技术手段，尽可能避免人为主观因素的参与，以保障综合评价的客观公正。2 智能技术赋能综合评价的理念与路径 2.1 树立智能化教育评价新理念 综合评价发展中存在的现实问题，需要依靠新的手段和方式加以解决。近年来，随着人工智能技术的快速发展与广泛应用，教育评价方式得到有效创新，提高了教育评价的客观性、科学性和有效性。从研究领域看：董奇提出技术的整合或结合将推动教育评价进入新的发展阶段，智能化的教育评价新趋势已经出现[10]；杨宗凯认为智能技术与教育的深度融合为教育教学评价改革创新提供了可行路径[11]。从实践领域看：刘云生提出第五代教育评估是服务导向的智能化教育评估[12]；陈峰强调加快更新迭代教育评价手段，研究开发教育测量和评价技术，充分利用“互联网+”、AI等技术工具，探索“智评”模式，以此推行精准评价[13]。可见，新时代教育评价发展应顺应智能化发展趋势，树立智能化教育评价新理念，探索教育评价改革新路径。2.2 利用智能技术支持综合评价改革 智能技术支持下的综合评价是教育评价对时代发展作出的回应[14]。2019年5月，在国际人工智能与教育大会上，联合国教科文组织发布成果文件《北京共识——人工智能与教育》，提出“发掘数据潜能，支持学生综合能力的多维度评价”[15]。杨勇认为，把智能化方法引入综合评价，通过机器学习、神经网络等智能化方法，能够对综合评价的标准、指标体系、指标权重、评价模型的确立提供强有力支持[16]。杨宗凯认为，健全综合评价，要强化评价主体和手段的多元性，推进教师评价、家长评价、同伴评价、自我评价甚至是机器评价的融合发展，采用基于智能技术的试题测试、实践操作、面试答辩等不同方法进行综合评价[11]。因此，走向智能时代的综合评价迎来新的发展契机，应开发利用智能技术手段，促进人工智能技术与综合评价融合创新，探索与实践新型综合评价模式。2.3 智能技术赋能综合评价的主要路径智能技术赋能综合评价，是指充分利用人工智能、大数据等技术优势，赋能综合评价的各个重要环节，对评价内容和方式进行革新与发展，实现系统、全面和高效的综合评价与反馈，探索形成新的综合评价模式。智能技术赋能综合评价的主要路径架构包括支持层、平台层、服务层和应用层，见图1。支持层包括物联网、（移动）互联网、云计算、大数据、人工智能、5G、虚拟现实等智能信息技术，为智能化综合评价提供基础支撑。平台层是基于智能信息技术构建集评价指标设计、数据采集汇聚、数据处理分析和评价结果反馈等功能的智能化综合评价服务平台。服务层提供智能技术赋能综合评价的 4项关键服务：一是支持综合评价指标模型构建与优化，基于人工神经网络、机器学习、蒙特卡罗模拟方法等智能化的算法，在对评价数据进行科学分析的基础上提取有效的评价规则，实现综合评价指标的科学筛选和权重计算，进而构建智能化的综合评价指标模型，并在不断迭代优化的过程中，能够系统地、科学地分析和处理评价指标的各类复杂问题；二是支持全域评价数据采集与汇聚，基于智能化的数据采集汇聚技术和手段，采集综合评价对象在全时空的数据，汇聚集成不同类型的海量复杂数据，解决难以全时段采集数据、不能有效覆盖全场景、临时性采集造成数据失真等难题；三是支持综合评价数据深度挖掘分析，基于智能技术可以对海量复杂数据进行深度挖掘分析，深度剖析综合评价各方面的特征与关系，深刻揭示评价对象整体发展特点、优势、潜能与不足，并预测其发展态势与未来走向；四是支持综合评价数字画像建立与应用，基于大数据、学习分析等技术，最终将综合评价结果通过可视化工具输出个体或群体的数字画像，助力评价对象进行清晰直观、形象生动地理解并应用评价结果，实现资源共享、行为调整、体验改善、效率提升[8]。应用层能够实现各类综合评价场景应用的智能化，包括区域教育质量评价、学校发展评价、教师教学评价、学生综合素质评价等教育教学综合评价实践应用。3 智能技术赋能综合评价的关键场景及技术应用人工智能、大数据等智能技术作为综合评价的核心技术支撑，能够赋能评价的各个重要环节及关键场景，解决综合评价的现实难题，可以极大地提高评价的科学性和有效性。3.1 综合评价指标模型构建与优化 综合评价指标模型是评价指标体系内在逻辑关系和数学关系的具体体现，是获取综合评价结论的重要途径和工具[17]。在教育评价实践中，充分利用智能技术构建一个科学合理的综合评价指标模型，对全面提升综合评价效果和评价效率非常必要，其作用主要体现为：1）实现复杂问题的模型化处理；2）能够在大量的、类型复杂的数据中提取有效的综合评价数据；3）使综合评价指标模型具备强数学特征，具有自适应和自组织能力及很强的稳健性[16]，并根据实际需要对模型进行更新迭代；等等。在综合评价指标模型构建与优化中，主要的应用场景有2个，即指标体系构建和模型验证迭代。指标体系作为综合评价指标模型构建的重要基础和关键要素，其构建方法包括文献分析法、德尔菲法、层次分析法等，在引入智能化方法后，常用的方法有机器学习、人工神经网络、蒙特卡罗模拟方法等。这些方法对科学筛选指标和计算指标权重，确保用精简的关键指标反映评价对象系统的主要特征、判断该指标对评价结果的贡献度等发挥着至关重要的作用[18]。模型验证是从模型的应用目的出发，考查验证模型在其应用域内是否精准正确地代表了原型系统。基于一定的验证方法和验证工具，能够对得到的结果进行验证，并通过不断修正补充，直到出现科学合理的评价结果，实现对模型的更新与优化，相关技术应用及说明见表1。 在教育评价实践中，各级各类教育机构都开始关注智能技术在综合评价建模中的应用，构建科学可行的评价指标体系，并通过多轮迭代验证模型的科学性和有效性。如北京师范大学远程教育研究中心，构建了学习者综合评价参考模型并进行更新与优化，现已应用于学校实践中，为实现智能化学生综合测评提供了基础[19]。3.2 全域评价数据采集与汇聚 全域评价数据采集与汇聚是有效提升综合评价科学性、专业性、客观性的基础支撑，可在全时空对评价对象进行数据采集，“采集的全样本、混杂、海量数据再汇聚成一个立体化的智能‘网络’”[9]，最终实现对评价对象整体发展情况的全域关注与监测，为客观真实的综合评价提供有效数据支撑。全域评价数据采集与汇聚的作用主要有以下3个方面：1）全时段自动采集，如将学生各时段（课堂、课间、课外、居家等）的表现记录下来，以周、月、学年为周期进行汇聚，全面描述学生综合素质发展轨迹；2）全场景布局，确保在各个场景空间中采集的数据能够满足综合评价全部指标的采集内容需求；3）可在无意识、非侵入、非配合状态下忠实记录评价对象的表现，确保采集到本真状态下的评价数据。全域评价数据的采集汇聚需要因地制宜、多源归一，即根据数据采集场所的变化灵活选择一种或多种采集技术，将不同来源的海量数据统一集成并有序存储，其关键场景及技术应用见表2。在全域评价数据采集场景中，主要通过物联感知、平台采集、图像识别、视频录制等技术手段，采集评价对象在各个时空的数据，如采集学生在学习、生活、运动、社会实践时的相关数据，获得学生德智体美劳等综合素质评价指标的各类支撑数据。在全域评价数据汇聚场景中，主要通过数据集成技术高效处理不同数据类型的海量数据，并快速汇聚到数据中心，实现评价数据从碎片到集约。在智能技术赋能下，各类数据采集设备和数据汇聚平台层出不穷，区域和学校可选择的数据采集方式不断增加，数据汇聚能力不断增强。近年来，各地非常重视将全域评价数据采集汇聚应用于综合评价的实践中。例如：上海市打造学生综合素质评价系统，构建了大数据采集链，支持来自不同学校多源数据的采集汇聚[20]；合肥市自2018年起将教育评价改革的重点逐步放在面向学生品德行为、学业表现、身心发展、兴趣爱好、学业负担等多维度综合评价上，通过对多维指标数据的收集和汇聚，对学生的发展进行全面评价[21]。3.3 综合评价数据深度挖掘分析 数据深度挖掘分析是获得更科学、更有价值的综合评价结论的必要路径。利用人工智能、大数据等技术对不同来源、类型与结构的海量评价数据进行深度挖掘分析，可以深刻揭示评价数据在特定时空的变化过程与特征，进而挖掘变量间隐含的关系和深层规律，从而在宏观层面深刻掌握评价对象的发展过程与趋势，从更加全面、系统的角度完成对评价对象的综合评价。综合评价数据深度挖掘分析的作用主要体现为：1）拓宽综合评价内容，从过去只能处理包含相同类型属性的数据集，转向支持挖掘分析异构属性的数据集（如含有文本、超链接、图像、音频和视频的Web及社交媒体数据）；2）通过多种数据挖掘算法，深入挖掘认知、情感、态度、动机、行为、个性等数据变量之间的关系，挖掘分析评价数据的潜在价值。数据深度挖掘分析可以从大量数据中提取有效信息，并将其转化为易于理解的结构以供进一步使用，只有选择适当的挖掘技术与方法才能取得较好的应用效果，其关键场景及技术应用见表3。在基于描述模型的数据挖掘场景中，主要通过分类聚类、关联规则等基于描述模型的挖掘算法分析评价数据并发现新的模式或结构，如按性格类型、学习风格等维度对学生进行分类，对师生关系和学业成绩进行关联分析，对学生同时选修多门课程进行关联分析等。在基于预测模型的数据挖掘场景中，主要通过多元回归分析、马尔科夫预测等方法，深刻揭示评价对象的未来发展趋势，如为综合评价学生潜能、心理成长等提供科学依据，根据学生初中各科成绩预测高中选考科目成绩等。在综合评价实践中，智能技术赋能能够对海量复杂评价数据进行深度挖掘分析，基于数据分析结果可以促使综合评价从经验判断走向数据举证。如基于学生行为偏好、阅读内容、科目成绩等数据进行预测，可以帮助学生及早进行生涯规划、科学志愿填报，在安徽省蚌埠市国家级智慧教育示范区建设中，通过对蚌埠市教育大数据的深度挖掘分析，实现了教学规律建模及趋势预测，为教育考试相关决策和综合评价学校教学质量提供了底层支撑[22]。3.4 综合评价数字画像建立与应用 数字画像是依托人工智能、大数据、学习分析等技术，通过基本信息、行为数据、心理数据等多源数据构成的代理原型，用于支持教育决策、改进教育管理及优化教育服务[23]，是综合评价实现精准诊断、及时干预和个性化支持的基础。数字画像可以呈现更精确的评价过程分析和更精准的内容推送，助力评价对象进行资源共享、行为调整、体验改善及效率提升。综合评价中数字画像的主要作用有3点：1）能够有效融合综合评价的多重数据，高度仿真地评价个体及群体在教育教学中的真实表现，保障评价信息的真实有效；2）能够呈现更加形象、全面、易懂的综合评价结果；3）能够感知、监测、诊断及预测综合评价全方位的发展状态和未来走向。通过对综合评价数据的记录、分析、挖掘与呈现，最终运用可视化工具输出个体或群体的数字画像，形成具有准确性、科学性、实用性和发展性的分析报告，为满足个性化需求、实现精准服务提供更多可能，其关键场景及技术应用见表4。在画像标签体系构建场景中，画像标签体系作为数字画像建立的重要基础，根据构建的难易程度和各类标签的依存关系，生成事实标签、模型标签及预测标签，并最终形成具有映射关系的画像标签体系，实现画像的构建[24]。在画像建立场景中，基于构建的画像标签体系，通过各类数据挖掘方法分析数据，并以画像的形式呈现计算结果，实现标签画像库的建立。在画像输出与应用场景中，根据画像目标和综合评价数据，利用数据可视化、虚拟现实、区块链等技术的相互配合，以图示方式对抽象的内部结构加以可视化处理，呈现学习者画像，并保障画像的安全应用。在智能技术赋能下，综合评价数据可被全方位采集汇聚，并得到自动化处理分析，由此提炼出可描述评价对象特征和行为的标签集，最终从各维度完整刻画数字画像。如上海市闵行区一所小学基于学生数字画像，创新开发了环境感知系统、数字画像应用系统及智能分析系统，为学生搭建了多功能的智能化学习空间，由此生成的学生数字画像实现了精准综合评价，有效促进了学生的综合发展[25]。 智能技术是引领未来社会变革和推动教育转型发展的重要驱动力，对推动新时代教育评价变革具有重要价值和意义。在深化教育评价改革的时代背景下，面对“五唯”顽瘴痼疾，教育评价实践必须突破传统评价思维和评价方式局限，充分利用智能技术优势，结合区域、学校、学生、教师等综合评价主体的实际需求，开发更加科学高效的智能化评价工具和手段，探索基于智能技术支持的综合评价新模式，推动教育评价改革不断深化。 参考文献（稿件来源：选自《中国考试》2022年第六期）
2022-07-05
曹培杰：推动教育向“无边界”突破 当前，5G、人工智能等新技术正在突破校园和教室的边界，重组教学流程，重塑课堂形态，推动“大规模标准化教育”转向“大规模个性化学习”…… AI赋能精准学习 人工智能、大数据等新技术的教育应用，实现了把握学生的真实学习情况。“AI+课堂”在学生数字画像和学科知识图谱的支持下，制定个性化的资源推送方案，实现“尊重差异、发现差异、利用差异、发展个性”的精准学习。 一是学情分析，利用人工智能对多模态的学习行为数据进行深度挖掘，帮助教师准确把握学生个体的认知特征和班级群体的共性问题。二是学习资源自动推送，通过建设大规模、细粒度的数字资源库，对知识内容进行特征标记，建立学科知识图谱，制定个性化的推送方案，实现学习者和学习资源的双向匹配。三是学习关系的精准匹配。真正的个性化学习不仅是学习路径的定制化，而且是学习关系的精准匹配。新一代人工智能技术，通过分析学生在学习活动中呈现出来的非认知特征，包括学习兴趣、学习动机、学习投入程度等，帮助教师真正读懂学生，匹配适合的学伴和导师，更好地满足他们的情感和心理需求。 AI赋能跨界学习 疫情防控期间，在线教学为实现“停课不停学”提供了关键支撑，但不得不承认，目前的在线教学更像是复制出来的“网络教室”，以班级为基本单元、以统一讲授为主要方式、以分科课程为内容载体，学生通过在线观看教师讲课来学习知识。 然而，“AI+课堂”不同于班级集中授课，任务驱动、自主学习和社会化参与是关键。未来课堂将打破班级、年级、学科的界限，开展跨班级共享教师、跨学校选修课程、跨区域协同教学等实践创新，探索形成一种全新的教学组织形态。比如，学校可以将生活中的真实问题转化为学习任务，组织教师开展跨学科的课程设计，充分利用家长资源和社会资源，引导学生开展主题探究，全方位理解知识背后的原理，从而实现深度学习。 AI赋能无边界学习 “AI+课堂”不仅把线下教学延伸到了线上场景，还将推动学习从教室场景、学校场景走向社会场景。学生的学习场所随着课程的不同，既可以在教室，也可以在社区、科技馆和企业，甚至可以去不同城市游学，任何可以实现高质量学习的地方都是“学校”。比如，美国的THINK Global School的总部位于纽约，但学生上课并不在这里。学生在三年高中期间要前往12个国家，可以在斯德哥尔摩研究一艘沉船的物理科学，也可以在北京马连道茶城学习普通话，甚至在悉尼与当地作家一起讨论当代文学。通过这种沉浸式、体验式、混合式的教学方式，帮助学生获得国际理解能力，成为具有全球竞争力的创新人才。 实际上，人工智能技术本身并不能带来教育变革，必须结合先进的教育理念、灵活的教学方式以及开放的办学格局，才能实现教育创新。“AI+课堂”要用互联网思维改造教育，拆除学校与外部社会之间的“墙”，推动学校教育从三尺讲台到无边界学习的突破。 一是利用可穿戴设备和交互技术，把世界上最好的教育资源引入课堂，调动全社会参与教育的积极性，让学生在教室里就能和各行各业的专家进行互动，包括与科学家联合开展实验、与工程师共同研发项目、与艺术家合作完成作品等，最大限度满足学生多样化的学习需求。 二是利用网络学习空间拓展教育边界，推动线上线下教学有效衔接，开发体系化的数字教育资源，让任何人在任何时间、任何地点都能获取所需的信息，实现无处不在的无边界学习。 三是改变传统教学方式，更多采用体验、创造、探究等方式，引导学生主动参与学习全过程，把知识学习与创意制作、研学旅行、社会实践等结合起来，把正式学习与非正式学习融为一体，让全世界都变成学生成长的大课堂。 （原载6月8日《中国教育报》。作者系中国教育科学研究院副研究员）
2022-06-29
“五唯”问题：实质与出路易凌云（中国教科院教师发展研究所所长、研究员） 颁奖词：要“维”不要“唯”。论文从评价、管理、文化、社会转型以及方法论等五个维度剖析了“五唯”问题深刻根源，立足于立德树人根本任务的实现，从行政化思维与逻辑变革等四个维度提出针对性的建议。论文提出的“社会信任危机、审计文化对专家信任系统的侵蚀”以及“实证式科学主义范式测量的名不副实”等观点，既深刻又富有新意。论文倡导的实现行政权威向专业权威的回归，重建社会对专家系统的信任，具有较高立意和学术情怀。1.文献综述与问题提出习近平总书记在全国教育大会上强调，“要扭转不科学的教育评价导向，坚决克服唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾”，明确提出解决教育领域的“五唯”问题。2020 年，中央全面深化改革委员会审议通过了《深化新时代教育评价改革总体方案》，对“建立科学的、符合时代要求的教育评价制度和机制”做出总体部署。学界对“五唯”问题的关注由来已久，相关研究主要集中在“五唯”问题的表现、“五唯”形成的原因、“五唯”解决的策略等方面。 有研究者认为，“五唯”所涉及的人才评价、学校评价、质量评价、科研评价等方面的问题在我国教育评价中长期存在。在基础教育阶段，“应试教育”长期被批判，但学生综合素质评价始终难以真正成为“硬核”。高考改革曾经被寄予厚望的“自主招生”也因技术问题而于“2020 年起，不再组织开展高校自主招生工作”。早在 20 年前，就有学者指出，“我国少部分高校和研究机构已出现片面强调 SCI 及由其所派生的影响因子在科研评价中的作用”。“简单绝对地使用 SCI 作为科研成果的主导性评价标准，存在很多局限性。”时至今日，“五唯”已由“问题”变成“难题”。 对“ 五唯 ”问题的归因基本分为三类 。第一种观点认为，主导型制度效应是根本原因，如在人事改革政策颁布后，学校将企业绩效工资模式引入教师薪酬制度以及实行高层次人才相关政策所产生的引导效应；政府对学校评价、各种评选（如重点实验室、基地等）及各项评估检查，以明晰的指标体系加以引导，并以审计文化相配合，形成规范性服从。第二种观点认为，评价理念不完善、评价方法不科学是“五唯”问题形成的技术原因，“指标—量化”的科学实证主义模式与工业社会生产方式的标准化、规模化等特征相适应，却未必适合学校组织与教师劳动；目前尚未能以一种简便的计量方式给出明晰的指数来标识其水平与状态。第三种观点认为，人才管理滞后导致连锁效应是“五唯”问题形成的操作原因，高端人才评选后的管理松散，人才称号功能泛化外溢，导致学校在人才政策中“帽子化”倾向。研究者普遍认为，解决“五唯”问题需要提升教育评价的专业性、科学设立评价指标、改革评价方式。首先，实施多元评价。“唯一”的反义词是“众多”，应该变“五”为“N”，变“唯”为“维”。在采样标准合理的前提下，样本越多建模越准。其次，实施代表作、标志性成果的同行评价制度。注重标志性成果的质量、贡献、影响，把学科领域活跃度和影响力、重要学术组织或期刊任职、研发成果原创性、成果转化效益、科技服务满意度等作为重要评价指标。再次，实施综合素质的表现性评价。将反映学生德智体美劳全面发展情况的综合素质评价作为学生毕业和升学的重要参考。另外，取消考试大纲，从课程标准出发，实现“教”、“考”一体化。改变以“考”代“管”、升学指标化的“学业成绩政绩化”管理方式，强化区域教育发展的教育生态建设意识。科学使用评价结果，激活教育评价的诊、咨、督、导等多元功能。基于评价目的，在有限范围内使用评估结果，避免将评价结果简化为排名、筛选和淘汰机制的低水平使用。 已有研究为理解“五唯”问题提供了不同的角度，但对其中核心障碍的分析尚不充分。“五唯”问题关涉大学自身的立场与定位、中小学自身的功能实现、学术与教育生态、评价对象的错位、更深层次的社会根源等一系列问题，需要深入探讨。新时代，解决“五唯”问题的政策语境是“深化教育体制改革，健全立德树人落实机制”。“五唯”直接指向科学研究与人才培养的评价及评价结果的合理使用，较深层次的问题是教育体制和科学研究体制的变革，更根本的问题则是治理理念和教育观念的转变。只有把握“五唯”问题的实质，找到解决问题的切入点，才能明确解决思路并且在“体制改革”的脉络中寻求“五唯”问题的有效解决，使教育实践回归立德树人的根本任务。 2.“五唯”问题的实质（一）作为评价问题的“五唯”：标准、信息与判断评价是指对某一事物价值、优劣及意义的判断。评价的基本过程包括：确立用来判断质量的标准，收集相关的实证信息和使用这些标准检验实证数据，用以判断被评价事物的质量或状态。“五唯”问题之所以成为痼疾，是因为教育评价在以下三个方面不同程度地出现了问题。 首先，教育评价标准的缺位。缺乏判断，是因为缺乏判断的标准与依据——对测量结果作出判断的依据。确立标准是一项高要求的专业行为。就现实而言，相当多的教师并没有具备实施教育评价所要求的“标准”能力，测量结果便成了首要的评价依据——“分数”作为学生发展质量标准，“升学”成为学校教学质量标准，“论文”视为教师专业质量标准，“文凭”被视为人才培养质量标准，“帽子”被视为专家水平质量标准。例如，“唯升学”问题的根本症结，就是缺乏对教育、对学校的基本认识：判断“好学校”的标准与依据到底是什么。严格说来，对一所学校进行判断应是对学校功能的判断，即学校所承载的功能是什么，学校的功能是否得到了有效实现等。升学、社会流动只是学校功能之一，学校的“公共生活、训练、力量获得、精神生活、文化进步等”功能都应当成为学校评价的主要维度。进一步说，当诸多功能均进入判断视野时，哪些功能更重要也是需要权衡的。 其次，教育评价过程重视“测量”，但“判断”不足。格朗兰德（Gronland，N. E.）把评价表述为：评价=测量（量的记述）+价值判断；评价=非测量（质的记述）+价值判断。评价既要用到实证研究法以获得资料，也要用到哲学研究法以确立标准。完整的评价必须包括判断，判断是基于标准而对客观资料作出解释，进而对事物的状态给出结论。测量是获得数量化实证资料的主要方式，但实证资料不仅包括数量结果，而且包括通过观察、访谈等获得的客观质性资料。同时，测量本身不会对被测量的事物或测量的结果予以价值判断，着眼于提供客观的资料本身。“唯分数”、“唯升学”的问题在于只使用了实证的方法，依据测量的数据并将数据作为判断的唯一对象与依据。这不仅没有考虑非量化的质性资料在提供完整的分析与判断依据方面的价值，更严重的是，致使评价过程不完整，即缺少标准确立与基于标准的判断两个环节。只依据测量结果的序列作出判断，大大降低了教育评价的专业性与权威性。此外，从理论上说，教育中最重要的东西依然面临着测量方法学上的难题。于是，在实践中，教育测量往往只测量教育中那些能够测量的部分，并通过强化测量数据的客观性、严谨性等科学特征而碾压其他判断依据——方法的无能却呈现为方法的狂妄。 再次，教育评价中还存在参照系误置的现象。参照系误置主要表现在标准参照与常模参照的混用。例如，对学生学习成果的评价一般可以用两种方法来表示：一是他学到了多少他应该学到的东西的比例，即标准参照测量；二是他比他的同学多学到的东西的比例，即常模参照测量。两种不同测量的功能及其适用范围不同：标准参照测量的是学生是否已达到准则或规定的成绩水平，常用于诊断学生学习困难，估计学生某方面的学习能力，测量学生已学到多少东西等；常模参照测量的是某个学生相对于其他完成同种测试的学生的成绩，用于将学生分等、选择符合指标要求的学生等。教育过程中的评价主要应是形成性评价，目的不是为了“证明”，而是为了“改进”——形成性评价属于标准参照测量。对于基础教育阶段而言，真正意义上的终结性评价只有一次，即高考。其属于常模参照测量，目的是为了选拔。“唯分数”问题在于，将绝大部分本属于标准参照测量当作常模参照测量对待，本应作为获得学生学习状态的信息反馈机制错误地常模化运用。 （二）作为管理问题的“五唯”：权力、资源与政绩 “五唯”问题的关键不在于一系列的量化指标，而在于管理过程中对这些量化指标的认识和使用。评价的基本功能包括：为了改进的形成性功能，为了选拔、鉴定和教学核定的总结性功能，为了激励和增强意识的心理或社会政治功能，为了执行权威的行政管理功能。现代教育评价渗透着浓烈的管理主义倾向。 “行政化”管理是评价结果呈现“唯”的始作俑者。评价本身是管理中的一个环节，评价结果在决策过程中发挥着重要作用——赋予某些测量指标以更高的权重，将直接导致后续系列行动的连锁反应。评价的指挥棒效应，其根源在于管理的指挥棒性质：当校长重点奖励升学率高的教师时，当教育行政部门将教育资源向升学率高的学校倾斜时，教师和校长自然明白“升学率”是工作重中之重。“五唯”中所论及的分数、升学等显然被理解为对学生和学校的评价具有绝对碾压性的指标，具有极高的权重与利害攸关性。在高等教育自然科学研究领域，“三大核心（《科学（Science）》、《自然（Nature）》、《细胞（Cell）》）”之所以盛行，部分原因便在于，管理部门通过可计算的绩效指标，最终实现了专业判断向行政评价的转移，行政可以不依赖专业而作出判断，并进而对专业领域具有了控制权。 “绩效化”管理导致资源配置与评价结果直接关联。各种对分数、升学的“肯定”通过政策、资源等方式深远地影响着教育实践活动：好的升学获得好的声誉、资源、生源、师资、社会资助、政策，形成学校发展的封闭循环，资源配置和评价结果建立简单而“高效”的联系。资源依赖理论认为，组织生存与兴旺的关键是获取和维持资源的能力。由于组织总是植根于由其他组织组成的环境，为了获取所需的资源，组织必须与环境中的其他因素进行交易，以引进、吸收与转换各种资源，并努力从外在限制中寻求尽可能的自主性和自由度。目前的学校发展也遵循着这样的资源取向逻辑，即学校为了发展就必须通过竞争或其他方式获得更多影响学校发展的优质资源。公立学校的主要资源来源于政府，政府的资源分配立场、原则与逻辑直接决定学校发展的空间。但公立学校作为公共事业部门，是一种特殊的公益性组织，其发展资源依赖对象是政府而不是其他组织。公共教育事业领域的资源配置逻辑不应遵循“绩效”逻辑，而须遵循“标准”逻辑。 “有为式”管理将诞生更多潜在的评价“唯”度。管理部门为了提高教育资源使用效率与效果，常常会主动“作为”而实施许多目标明确、指标繁多的引导性评估。虽然这些评估不是行政管理部门直接组织，诸多评价指标亦可能出自专家群体，但评估的直接后果是，这些评估指标立即成为被评估者后续重点投入、奋斗与积累的对象。若再偏执一点，这些指标将成为新的“唯”之具体内容，行政管理部门检查评估的内容项目越丰富、专项治理越频繁，潜在之“唯”可能越多。 （三）作为社会文化问题的“五唯”：信任、审计与功利 “五唯”问题暴露出的是社会对教育系统和专家系统的信任危机。如从理论与逻辑上分析，大学自主招生是招生录取方式改革的基本方向，但从自主招生试点之初，社会公众就在警惕可能存在的不正当交易和可能发生的不公正性。人们更愿意相信高考和分数，认为客观的分数才是通往公平的康庄大道。其结果便是，曾经被寄予厚望的“自主招生”，因为“技术问题”而于“2020 年起不再组织开展”。在高等教育领域，专家系统是系统信任的基本形式，科学、学历与同行评议三位一体是专家系统的基础，同行评议与文献计量方法是专家系统内并行着的两种评价系统。但当人情、关系、利益冲击着其可信力与有效性，当代表作制度名存实亡时，似乎只有文献计量方法更可依赖，它所提供的数据更具有可比性。于是，成果数量、被引次数及刊物影响因子成了主要的文献计量指标。破除“五唯”是重建教育信任的重要组成部分。这不仅是对公正性的信任，更是对专业权威性的信任。 “五唯”问题是现时期“审计社会”与“审计文化”的产物。随着治理理念和新公共管理运动的发展，公共管理方式从控制走向监督，“审计”甚至成为“一项社会组织的构成原则”、“一种应用广泛的社会控制技术”，“全面审计”成为实现有效监管的基本措施。审计一般是以可量化、可测量的指标体系为基础，其目标是获得基于精确数据的可计算的比较或证明。在审计文化中，复杂的教师劳动与学生学习成果，被简化为可度量的指标，其结果便是可被精确计算的指标成为目标本身。但是，由于教育中最根本的东西往往难以被量化与测量，以可测量的东西为目标，其结果必然是，我们的教育实践离真正的教育与创新越来越远。审计的社会管理功能主要在于专业自治。在此过程中，实际发生的却是专业评价权力向管理者转移，各种用于专业交流与运行的平台被置换为专业管理的工具。“五唯”在某种程度上应和审计的基本运作要求，成为审计文化在教育领域延伸的重要表现。 “五唯”问题还是社会功利文化的重要表现。严格说来，处于关系中的事物总是目的与工具的双重存在，追求工具价值有其自然合理性。但要省思的是，理性价值被掩盖与僭越。功利文化是现代社会工具理性对价值理性的僭越。人们更关注工具或手段的适用性与有效性，工具所指向的目的反而成为次要的东西，这是一种针对工具而非目的的理性。比如，“分数”与学习之间的关系是什 么 ，“ 升 学 ”的 目 的 是 什 么 ，为 何 写“ 论文”。对这些问题的深层追问，凸显了“五唯”所指向的手段取代目的：教育目的的就业化、教育方法的练习化、教育内容的实用化、教育评价的鉴定化。个体更多的是从自身利益出发思考问题，而社会与政府则更多的是从结构与关系出发思考问题。如果说家长的“唯分数”尚可以理解，那么，学校的“唯升学”则是不可理解的。社会功利文化在“五唯”中的表现即是，对指标的直接追逐，而且寻求立竿见影的效果。 （四）作为社会发展阶段问题的“五唯”：工业/信息、贫穷/富裕 “五唯”问题是从工业社会向信息社会过渡中现代性发展不充分的表现。以相对客观、可测量的评价标尺对学生、教师、学校、人才乃至整个教育系统进行评级的模式，源自工业社会运作与发展方式。工业文明奠基于机器大生产，秉持着“机械化”世界观与“还原论”思维方式，“设计”与“控制”是工业文明运作的基本逻辑，按“指示”行事则是“控制”最基本、最有效的方式。教育实践深深地烙刻下了工业文明的基本特征，“五唯”便是效率化、标准化、方法化、规模化和脱主体化等工业社会特征的基本表现。而信息社会更强调不确定性、自主与自组织性、差异性、个别化以及生成思维与逻辑等。但在社会转型与过渡时期，由于教育发展的内在路径依赖，工业社会的思维与逻辑必然将持续作用于教育活动。教育中的“五唯”问题之所以在现阶段会显得更加突出，与社会转型加速有关。信息社会的思维方式与运作特征在教育实践中日益增多，但教育实践形态的变革还需要通过社会抉择并产生有效的制度设计。摆脱“五唯”问题的基本着眼点在于知识生产与创新，对知识本身的执着与兴趣将成为教育实践的核心，创新能力将是信息社会教育实践的首要能力。 “五唯”问题是从“贫穷社会”向“富裕社会”过渡中教育焦虑的表现。经过几十年的改革与发展，我国将逐渐进入以消费为表征的富裕社会，“发展”的标准将从“经济增长”转变为“自由追求”，把发展看作扩大人们享有真实自 由的一种过程，可行能力（capability）是基本条件。经历了贫穷社会而进入富裕社会的家长，对教育投入的态度非常积极。首先，对城市居民而言，他们希望后代在自身奠定的基础上，能拥有更好的前程与生活。因此，他们有能力也非常愿意在孩子身上投入更多的时间、精力与金钱，让孩子处于高强度的学习状态。其次，家长们更深层次的焦虑在于，他们明白既存的教育体系与标准在即将到来的社会变革中并不适宜，因而想以富裕社会、信息社会的价值与标准来给孩子提供教育，但却同时又不得不去适应既存的教育标准与要求。因此，在富裕社会转型中，人们更热衷于对好学校的追求，把孩子送入好学校是应对变革社会最保险的做法。于是，大学反而成为链条的起始处——好的大学决定了何为好的中小学。从这个意义上来说，需要给予大学自主权才能保证大学能够尽快自我调整以应对社会变革，才有可能引领基础教育领域的观念变革与实践调整。 （五）作为方法论问题的“五唯”：科学主义与名实关系 “五唯”问题是以客观主义、对完全明确知识的执迷和还原论为基本特征的实证主义科学观在教育领域的表现。人们相信分数，一方面，因为“数”本身的结构性，以直观的方式让人非常容易地作出判断与选择。人的基本判断力来自比较。为了便于比较总会把结果用“数”表示出来，即便综合素质测评也如此。如果要素太复杂，那么便用“指数”或“系数”，如升学率、就业率、发展指数等。另一方面，因为在教育研究中常常将科学理解为实证，再将实证理解为数据化，而测量是获得客观数据的基本方式，分数是测量的结果，于是分数便意味着科学性。人们信任数据、相信分数，是科学主义方法论与世界观的表现。数据所具有的客观性、简单性、便捷性等，把隐藏的结构呈现于普通大众眼前，使得模糊领域相对透明起来。这是简单性对复杂性、精确性对模糊性、确定性对不确定性、相对性对绝对性、控制性对生成性的胜出，是科学主义盛行的基本表现。但评价除了实证的方法之外，还需要哲学的方法。“尽管文献量化方法对所有的引证一视同仁，但并非所有的引证都同等重要。许多引证是引用常规方法、统计设计、技术修改或标准数据；有些引文则是用来提醒防止错误的。最重要的引证是承认相关的工作或暗示可能的扩张和应用。所以一篇论文受到多次引用的事实并不是其自身科学质量的充分证据。” “ 五唯 ”问题反映的是教育评价中的“名”、“实”难题。“五唯”问题是“人才”工作的重要内容，涉及如何选拔人才、如何评价人才等。我国历史上对“人才”标准一直以来强调的就是“德才兼备”，人才选拔机制也经历了察举制、九品中正制、科举制、高等学校招生制度及公务员考试制度等。不同选拔机制各有优劣，但不管方法与机制如何，关键在于所做出的评价是否名副其实。“名生于真，非其真，弗以为名。名者，圣人之所以真物也。名之为言真也。”评价之“真”是什么，评价的目的是什么，如何才能更好地把握一个人的学习与发展状态，如何才能准确判断一个人的能力与水平，如何才能准确判断一所学校功能发挥的情况，分数、文凭、论文、帽子、升学到底评价了什么。方法的无能，无法完成“实”之诉求，但却表现为方法的狂妄。“五唯”问题在实质上即“名”对“实”的遮蔽。评价是一个难题，只有评价本身是科学的、准确的、名副其实的、基于标准的，才能为判断提供依据与基础。因而，“评价”需要加强教育评价自身的发展，深化对人、对复杂事物的评价科学的发展。3.“五唯”问题的出路（一）始终围绕立德树人的根本任务开展教育实践党的十八大报告指出，“把立德树人作为教育的根本任务，培养德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人”。而“五唯”现象却表明教育根本任务落实中的大问题——教育实践对根本任务的偏差与教育本质的背离：“分数”与“升学”、“文凭”、“帽子”和“论文”未必意味着真正的“人才”，更未必意味着真正的“人”。破解“五唯”问题，必须正本清源，深刻理解立德树人的时代内涵，立足教育根本任务，回到教育原点，捍卫教育内在逻辑。中国传统文化形成的是“德性世界观”，强调教育之于人的内在性建构价值，“德之不修，行之不远”，把“人”对“德”的体悟和“德”对“人”的完善充分地结合起来，这种“人德共生”的教育观在我国有着数千年的传承。今日，立德树人有了更富时代性和创造性的内涵，作为新时代教育根本任务的立德树人是“以德治国”、“以人为本”、“办人民满意的教育”等国家战略的具体落实。“立德”不仅是掌握“道德知识”，更是养成“道德判断的自主性品质和能力”；“树人”不是批量化的生产一批批“精致的利己主义者”，而是培养“自由、自主、全面的人”。把立德树人作为教育的根本任务彰显的是教育回归育人、回归人性、回归本真的要求，体现了教育理念和教育思维方式的深层次变革。 把立德树人融入教育的全过程。首先，在学校教育中将德育放在首位和中心地位。蔡元培认为，“德育实为完全人格之本，若无德，则虽体魄智力发达，适足助其为恶，无益也”。所以，在人的全部教育中，“必以道德为根本”。其次，在教育实践中，要把握立德树人的时代内涵。在现时代，“德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人”是由“德”立“人”的基本形态，社会主义核心价值观是学校教育中应当传授并帮助学生理解的重要内容，这比任何“分数”和“论文”等外化的表征更需要重视。再次，要把立德树人的过程融入教育政策制定、学校管理、课堂教学等教育的各个环节，只有建立立德树人的支持性制度保障，利用教师和学生在“教”和“学”过程中的各个环节，整合学校、家庭和社会中各种隐性和显性的教育资源，才能实现立德树人在教育中的贯彻与落实。 （二）变革行政化管理思维与逻辑 教育管理的目标是促进教育事业发展与支持教育活动开展。管理就是服务。“对企业而言，管理始终为经营服务；而对于政府部门或公共事务部门而言，管理始终为目标服务。”基于此，教育管理应该服务的是教育事业的目标与教育活动的目标。专门事务的管理者最好是内行，因为内行才能真正领会与把握特定活动与专门事务目标之精髓。当学校教育的理念被物化为一套固定的、标准化的指标与计量，并在“标准化—常模化—审查及考核—层级化—奖励与惩治”的管理逻辑中运行，学校教育实践成为一连串无休止的“合模”竞逐游戏，“教育活动的目标”和“教育事业的未来”必然就被淡忘。由于教育目标必须在教育理想与教育实践的功能逻辑中确定，实行教育行政管理既应遵循管理逻辑也须遵循教育逻辑。但目前，有的教育行政管理者只懂管理不懂教育。“管理领域的领导者们宣布他们的审计程序是‘科学的’，他们所受的教育让他们不会去问或去回答教育上的一些真正根本的问题。”没有教育理想与信念、没有教育目标而只有管理目标的教育管理局面必须改变。教育管理还需要区分管理对象的性质与内容，改变作为公共事业的教育与学校发展的资源取向。首先，将基础教育阶段学校评价与学校资源获取脱钩。作为公共事务部门的学校是一种特殊的组织，其资源配置的逻辑是标准而非绩效——学校获得资源的方式不应该是竞争或交换，而是基于学校建设标准、师资配备标准等各种标准的分配。其次，提高教育行政管理水平，提高资源使用质量。教育行政管理部门不能简单地以资源的增减作为公共事务部门管理与相关事务调节的主要手段，而应加强过程管理与质量管理，提高管理服务于目标的绩效。 管理应重“结构”而不是“要素”。由于管理对实践具有极强的指挥棒作用，所以，必须警惕把检查评估当成权力展示的仪式。评估检查的项目对学校发展具有重要性，甚或经历较长时间的延续性之后还可能变成“唯”的潜在维度。苏轼有言，“上以孝取人，则勇者割股，怯者庐墓。上以廉取人，则弊车、羸马、恶衣、菲食，凡可以中上意者无所不至”（《宋史·选举志一》）。管理者不可能不做评价，但要慎用评价本身及其结果。首先，行政管理应处理好测量与判断的关系，管理更多做测量的工作，判断交由专业人士完成，管理机构在决定经费和项目时不再只依据那些看起来精确的数字。其次，行政主管部门在实施检查与评估时，应将主要目的定位于基本原则与秩序的维护与调节，而不应专注于具体、烦琐的要素与细节，因为后者不仅需要评价者了解教育系统内部运行方式，更需要评价者从整体上把握系统的基本结构及外部环境条件，这种对评价的专业要求常常是管理者力所不及的。再次，如非必要，不推行评估事项，尽可能减少人才评价、奖项评定、机构评估事项。 （三）重建专业权威的社会信任 从整体上说，目前社会生活中的信任感并不是很强，反腐重建了人们对政府的信任，但教育等领域的社会信任度还需要重建。具体来说，需要改革行政管理部门的管理主义效应和重塑专业权威。 管理主义效应主要体现在以下两个方面。一方面，强调通过量化标准或数学模型的科学化，然后通过技术应用加以操作，以寻求组织管理的规范性，最大限度实现管理效率目标。另一方面，主张管理的一般性，强调公共部门与私营部门是相通的，并以企业管理塑造政府管理。审计化社会及其逻辑正是管理主义的典型操作样式，审计以可量化测量并可比较的绩效数据或指数，实现了专业权力、学术权力向行政权力的转移。但对于健全的社会生活而言，正义与真理这两种公共价值极其重要——“正义是社会制度的首要价值，正像真理是思想体系的首要价值一样”，对政府的信任与对真理的信任，是社会中最根本的信任。因而，政府行政管理在介入教育领域时更应关注程序合法，而不应介入专业领域，通过尊重并捍卫对于专业判断、对专业人士应有的信任与尊重，并引导社会重建对“专家系统”的信任。“同行评议不仅是科学功能的一个常规组成部分，而且是科学建制的基础原则。”重建专家系统的社会信任，最重要的是尊重同行评议，实现科学自治与政府管理之间的平衡。教师属于专业人员，教师的评价能力提升属于专家系统社会信任重建的重要工作。“唯分数”在某种程度上是教师评价能力低的结果或表现——教师的专业评价能力不足，无法对数据作出精确的分析与价值判断，从而无法准确评价学生，教师往往只能依赖测量的结果即分数来判断学习效果。从工作性质与内容来分析，教师大概有四分之一到三分之一的专业工作时间从事与评估有关的工作，但在教师教育中却没有接受到必要的培养和培训。大学并没有为学生提供充分的课程培养职前教师的教育评价能力。20 世纪90 年代，美国曾提出教师入职资格认证与教师教育项目中关于“评价”的课程要求。结果发现，“大部分州的资格论证与教师教育项目中没有评价方面的课程要求；许多课程的内容与教师专业活动所应该知道和能够做到的评价要求也不匹配”。甚至“基础教育学校中出现了一种学校文化，它把考试者和教学者分开，似乎两者永远不会相遇”。虽然在教师专业标准中规定了教师必须具备“评价”能力，但在师资培养和培训过程中，缺少相关的课程设计和课时安排，教师评价能力亟待加强。 （四）给予大学更多自主权 高等学校招生录取工作的直接功能为选拔人才，间接功能为引导基础教育的价值取向与实践形态。因此，应从大学招生录取方式改革带动基础教育人才观念变革。“改革招生录取机制。探索基于统一高考和高中学业水平考试成绩、参考综合素质评价的多元录取机制。”当大学招生录取的立场、倾向与标准发生变化时，将直接导致基础教育阶段人才观变革，社会成功观多样化。学术品质与潜力、专深与创新等将成为学生追求的基本素养，个性化将取代标准化成为基础教育实践的基本形态。 “唯论文”、“唯学历”、“唯帽子”是对高等学校教师考核与学术人才评价中表现出来的异化现象，除了数据化管理的原因，大学知识生产者出于心理与职业的原因，也主动或被动地参与对科研成果的量化管理。这种异化体现在两个方面：一是政府对大学管理的异化，涉及大学办学自主问题；二是大学知识分子的异化，涉及科研工作者的知识分子品格问题。因此，需要以自主办学夯实大学发展的底蕴。大学自主的逻辑起点是真理与学术，真理与学术的内在规定性及其展开是大学运作的最终标准与依据。“大学作为科研机构要比它作为培训专业人员的学校，更为重要。由于大学拥有向求知世界进军的专家学者，大学遂独具探测社会变革和提出就变措施的高度灵敏的智力触角。大学能加快自动平衡机器的工作速度。”但以论文数量、刊物级别与影响因子、被引数和获奖数等为基本指标的“唯论文”显示的是真理标准的形式化与学术活动的外在化，为某些既有成就者贴上某种标签的“唯帽子”则损害了科研工作者的学术生态。 大学自主取决于构成大学的成千上万的大学教师对真理与学术的信念、情怀与追求，但当这群“聪明人”发现迎合计量化科研质量管理是获得名望的捷径，于是迅速以饱满的激情投入这场游戏，从而使得“唯论文”成为一种名利场与管理主义的“共谋”，大学彻底失去了其发展的内在可能空间。基于“真理”的内在规定性，大学科研工作者首先要恢复“是”与“在”的统一性。“在人对于他所生存于其中的世界的信念与他对于指导其行为的价值和目的的信念之间恢复统一性，这是现代生活最深层次的问题。”大学自主的主动方是政府，随着政府与大学的关系变得越来越密切，就越需要政府以长远的眼光审视大学发展，尊重大学的真理诉求和学术使命，减少对大学的过程和细节管理，避免过度透支社会对专家系统的信任，而大学自主是建设专家信任系统的基本途径。 （五）促进教育评价的专业化进程 教育评价学科发展应着力加强评价基本原理与科学方法研究。21 世纪以来，我国教育评价学科发展取得长足进展，基本建立了我国教育评价学理论和方法体系。但总体看，教育评价学科依然是教育学科群中最薄弱的领域，其成就与其重要性远不相称，“五唯”问题只不过是评价问题的集中反映。古贝（Guba，E. G.）和林肯（Lincoln，Y. S.）将评价发展分为四个阶段：测量式、描述式、判断式和响应式，并在对传统评价类型反思与批判的基础上提出了走向响应式评价。目前，从事教育评价工作的人员主要是心理学和统计测量专业背景，多数时候他们对测量的分析与描述缺乏对教育的内在价值依据与外在价值效应的深刻把握，相关的诊断分析基本上是描述性的。从这个意义上说，目前我国的教育评价实质上仍处于测量式水平。对教育评价学科而言，需要加强对确立标准、获取资料、做出判断等基本环节的研究。“标准”既来自“教育”本身的内在规定性，也来自对教育的“价值期待”，它首先需要的是教育评价哲学的发展、教育评价前提的确立和人们评价观念的科学化。“基于纯粹理性的教育理解，它不是与相关利益主体相联系的工作理解，也不是基于管理立场的现实导向，而是以教育的本质为依据，对现实的教育活动进行纯粹理性的判断，依靠的是理论家的直觉和分析，因而它首先具有的是理论的和思想的价值。”在获取资料方面，新近发展出了一些新的评价方法与技术以弥补测量量化所带来的弊端，如故事评价、基于信息技术的评价等，但这些形式上的变革依然要以测量方法中的基本问题，即测量的效度问题为原点。因此，教育评价学科的发展需要随时回归理论原点，对评估指标体系持有反思与质疑，并始终寻求更好的分析框架与测量表征，实现评价的名副其实。 培养专业化教育评价工作者，合理高效地发挥教育评价的功能。教育评价学科的发展内在地包含着专业教育评价人员的培养，教师的教育评价素养提升便是教育评价学科发展的重要工作。除此之外，还需要培养针对国家教育系统、对特定教育项目或政策以及对学校、教师、学生等不同评价对象的专业教育评价工作者与团队，从而更全面地发挥教育评价的鉴定和认证、问责和诊断、改进和组织等基本功能。目前评价领域的相关政策，如管办评分离、第三方评估等均为教育评价发展提供了很好的基础。教育行政部门须对进入教育评估领域的机构实施有效的资质认证与监管，提高评估科学性，发挥评价功能，推进教育发展。 来源|《教育研究》2021年第1期
2022-06-20
SOLO分类理论视阈下的学业述评路径探索作者：刘绿芹开展学业述评是新时代教育评价改革对教师提出的新要求。当前，学业述评缺乏理论支撑，教师对学业述评的实施存在着实践困惑。本文依据著名教育心理学家约翰B·比格斯（John B.Biggs）和凯文F·科利斯（Kevin F.Collis）于1982年提出的SOLO分类理论，探索该理论视阈下的学业述评实施路径，即将学习结果划分为五个SOLO水平，并分别从学业基础、主要问题、建议措施和进阶路径对不同学习水平的学生进行评价，从而达到因材施评、促进学生学习进阶、培育学科核心素养的目的。中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》提出：“探索建立中小学教师教学述评制度，任课教师每学期须对每个学生进行学业述评。”这是国家层面首次针对中小学提出的开展学业述评的要求。顾名思义，学业述评是对学生的学业进行叙述和评价。当前，很多学校都还没有建立学业述评制度，对学生的评价还停留在量化考试和主观反馈层面，缺少较为科学的理论体系支撑，存在教师还不清楚从哪些维度对学生进行学业述评的现象。由此可见，如何开展学业述评成为当前亟须解决的实践问题。学业述评既可以用于总结性评价，也可以用于形成性评价。本文关注的是学习过程中进行的学业述评，其属于形成性评价，主要是为了让学生获得教师的连续指导，认识自己在学习中的问题，从而改进学习方法，促进学习进阶。 一、学业述评的实践现状尽管学业述评是教育评价中的新生事物，当前的教学实践中也很少使用“学业述评”这一词汇，但具有学业述评意蕴的评价方式却是客观存在的，并且有多种表现形式，评语和面批就是其中的两种。教师在批改学生作业或试卷时，常用的评价反馈形式有分数（或等级）、评语、评语+分数（等级）三种形式。根据美国心理学家佩奇（E.B.Page）的研究，给予学生顺应性评语（即针对学生的个别差异性给予针对性的反馈）能够有效激励学生学习。在教学实践中我们也能发现，教师每次将作业（或试卷）发给学生时，学生的第一件事便是寻找教师的评语，若没有评语则往往表现出失望的样子。然而，很多教师在评语的撰写过程中，存在以下三个问题：一是主观性较强，教师的评价没有统一的理论体系支撑，随意性较强，容易引起学生的不认同；二是整体性欠缺，很多教师往往只对一两个细节进行点评，缺乏在结构体系层面的整体评价；三是深度不够，一般情况下，教师只是通过一两句文字对学生的学习结果进行评价，无法触及问题的本质。面批是当前体现学业述评意蕴的另一种形式，它往往比评语评价更加深刻。面批不仅体现了因材施教的理念，更体现了教师对学生的关爱，深受教育管理者、专家和家长的欢迎。然而，大多数学生对面批充满了复杂的情感，既爱又恨，爱是因为面批体现了老师对自己的关心，恨是因为学生对当面批评充满了恐惧。很多教师在面批的过程中容易出现以下几种情况：一是过分强调知识点的纠正，忽略了对知识来龙去脉的关注；二是过分强调怎么解题，就题论题较多，忽略了对思维层次的指点；三是过分强调学习态度，批评较多，表扬激励较少，缺少学习进阶路径的系统化指导。除了以上两种体现学业述评意蕴的评价方式之外，课堂回答问题点评、现场实验操作指导、期中期末学业总结等评价形式或多或少都具有学业述评意蕴，它们都是学业述评的现实雏形。但无论是书面的评语，还是当面的交流，亦或是阶段的小结，均属于零散式点评，没有形成规范化的评价路径框架，实施效果取决于教师个人能力、情绪等，易受各种因素干扰，信度、效度不可控，稳定性较差。二、SOLO分类理论视阈下的学业述评理论基础与任务指向针对当前学业述评实施中存在的种种问题，笔者尝试依据著名教育心理学家约翰B·比格斯（John B.Biggs）和凯文F·科利斯（Kevin F.Collis）于1982年提出的SOLO分类理论，构建学业述评的路径框架。以下对SOLO分类理论视阈下的学业述评理论基础与任务指向做简要阐述。（一）理论基础 SOLO是英文“Structure of the Observed Learning Outcome”的缩写，意为“可观察的学习结果的结构”。比格斯认为，学习先是以量的方式获得互不相关的内容，随着学习的深入，会发生质的变化，并相互联系起来，构成一个连贯、一致的整体。他把学生对某个内容的学习结果由低到高划分为五个层次：前结构、单点结构、多点结构、关联结构和抽象扩展结构，各SOLO水平逐级螺旋上升。对学生的学业进行述评不能局限于考查学生掌握知识的量和类型，而是要重视评价学生学习效果的质量。SOLO分类法是一种以等级描述为特征的质性评价方法。SOLO分类理论是一种基于学生学习结果对其学业水平进行评价的理论。该理论力求从学习结果中分析出学生处于哪一思维层次水平，其价值在于提高过程性评价的信度、效度和可操作性。因此，依据SOLO分类理论的层次结构对学生的学业进行述评，将更加具有说服力，给出的述评建议更容易被学生接受。（二）任务指向学业述评是“检验学生的学习效果与教学目标一致性程度的手段”，也是检测教师教学质量的有效手段。SOLO分类理论视阈下的学业述评任务指向包括四个方面（图1）。一是确定学生所处的SOLO层次水平，即首先从知识储备、思维操作、结果一致性及回答结构等方面，将学习结果划分为五个SOLO层次；然后依据学生个体的学习结果，确定学生所处的层次水平。二是确定学生无法进阶的原因，即根据学生所处的层次水平，从基础知识、基本技能、基本思想和基本经验等方面，找出学生无法进阶高一级SOLO层次的原因。三是教师要根据学生在学习中存在的问题，给予学生具体、明确的学习建议，并在学生落实建议的过程中进行跟踪辅导和纠偏，确保学生能够有目的地逐步解决学习进阶路径上的障碍。四是教师要指导学生从当前自身所处的SOLO层次出发，按照循序渐进的原则，明确进阶更高层级SOLO水平的方法和措施。总之，SOLO分类理论视阈下的学业述评，既为学生学习进阶提供路径和方向，也为教师改进教学提供依据。三、SOLO分类理论视阈下的学业述评实践路径在开展学业述评前，教师首先要明确学业目标，对学生解决问题所需的基本知识、基本技能及其中蕴含的思想方法要有较为深刻的认识。其次，教师要对学生的学业基础有较为深刻的了解。在此基础上，依据SOLO分类理论，将学生的学习结果划分为五个SOLO水平，随后对每个层次水平的学生进行学业述评。（一）划分SOLO水平根据SOLO分类理论，可以将学业水平划分为以下五个层次：一是前结构水平（Prestructural），表示学生没有找到与解决问题相关的素材和线索，未能获得与问题相关的结论。二是单点结构水平（Unistructural），表示学生找到了解决问题的单个素材和线索，能够获得一个与问题相关的结论。三是多点结构水平（Multistructural），表示学生找到了多个解决问题的素材和线索，能够获得多个与问题相关的结论。四是关联结构水平（Relational），表示学生找到了多个解决问题的素材和线索，并能够将它们关联起来， 能够获得多个与问题相关的结论，并基本解决问题。五是抽象扩展结构水平（Extended Abstract），表示学生不仅找到了所有解决问题的素材和线索，还找到了与解决问题相关的其他素材，并且能够将它们关联起来，在解决问题的同时获得新的结论。下文以苏教版新教材普通高中数学必修第一册函数这一节中的一个问题为例，进行具体阐述。对于该问题，学生一般有以下五类典型反应。对于该问题，上述学生的回答质量一个比一个好，涉及的知识点一个比一个多，思维层次和结构一个比一个复杂，自然学生的学业水平也一个比一个高。生1基础较为薄弱，没有任何解决问题的思路，所以可将其SOLO水平定为前结构水平。生2掌握了函数y=sinx的图像形状，并能够类比到目标函数的图像形状，所以可将其SOLO水平定为单点结构水平。生3能够从代数的形式上找到图像的变换方向，能够一层层地通向目标函数图像，但就此收敛，并没有能够将代数形式和图像变换方式融合起来，所以可将其SOLO水平定为多点结构水平。生4具备正弦函数的知识，还能够找到图像变换的多个环节，并能够进行具体表述，基本解决问题，所以可将其SOLO水平定为关联结构水平。生5不仅能够理解生4的图像变换方法，而且还能够优化图像变换方法，更难能可贵的是，其归纳出了从函数y=sinx的图像到函数y=Asin(ωx+φ)的图像的变换方式（尽管归纳中存在瑕疵），所以可将其SOLO水平定为抽象扩展结构水平。（二）开展学业述评教师根据学生的学习结果明确了学生所处的SOLO水平后，可从以下路径对学生的学业进行述评（图2）。一是对各层次的学生进行相关学习基础分析，力求做到精准掌握学生已有基础水平；二是对学生解决问题的表现进行评价，指出存在的问题；三是针对如何解决问题给学生提出具体的措施和建议；四是帮助学生改进学习进阶的路径。另外，在述评过程中，对于处于不同SOLO水平的学生，述评的侧重点应有所不同；要积极回应学生的学习需求，满足学生的学习期待。 1.对处于前结构水平学生的学业述评必要的知识储备是解决新问题的重要前提条件，而处于前结构水平的学生并不具备解决问题所需的学业基础。因此，对该SOLO水平学生进行学业述评，应该围绕弥补学业基础而展开，解决“从无到有”问题。首先，找出缺失内容。对照解决问题所需的基础知识、基本技能，深入分析学生已有储备情况，找出其中的具体问题，并对学生的基础知识和基本技能进行有针对性的辅导。其次，重塑学习信心。处于前结构水平的学生往往以“基础薄弱”作为学习的挡箭牌，他们学习的信心不足，进阶的意愿不强烈，因此，教师开展学业述评时，要消除学生的惯性心理和恐惧心理，撕掉“差生”标签，给予学生重新开始的信心。最后，开展学法指导。针对需要解决的问题，教师可以列出需要掌握的知识点，并告诉学生，新问题是由一个或多个基础知识重新组合而成的，只要耐心地解决一个个小问题，就可以解决新问题。以生1为例，对这类学生的学业述评要点如表1所示。2.对处于单点结构水平学生的学业述评相较于处于前结构水平的学生，处于单点结构水平的学生对问题的解决有了单一的思路或知识储备，很希望能够解决问题，但学生已有的基础对于解决问题而言还不够充分，无法触及问题的本质。因此，对处于单点结构水平的学生进行学业述评时，教师要注重知识的延伸，帮助学生解决“从一到多”的问题。首先，在学生已有的单一知识基础上，延伸出解决新问题还需要哪些基础知识、技能等，让学生明确需要补充学习的内容。其次，处于单点结构水平的学生对知识和问题的理解比较浅显，大多处于感性认识阶段，缺乏对本质的认识，因此教师在述评过程中要强调对知识内容的特征、性质的复习与揣摩。最后，在学习路径上，教师要指导学生在感性认识的基础上进行深度学习，推动学生由单点基础向多点基础扩展，丰富知识储备。以生2为例，对这类学生的学业述评要点如表2所示。 3.对处于多点结构水平学生的学业述评即使具备了解决问题所需的多种基础知识和素材，学生也不一定能够解决问题，这是处于多点结构水平学生的典型特征之一。对处于多点结构水平的学生进行学业述评时，教师需要侧重评价学生知识点的割裂情况，需要解决“连点成线”的问题。首先，教师应在肯定学生已掌握足够多知识点的基础上，分析各个知识点间的联系，让学生明晰其中的关系，找出知识割裂的原因。其次，教师给出具体的例题，引导学生通过自我练习将相关知识点关联起来，形成线性或面状知识体系。最后，在学习进阶路径上，教师应指导学生借助思维导图或者拓扑图的形式开展学习，从而自主构建知识体系。以生3为例，对这类学生的学业述评要点如表3所示。4.对处于关联结构水平学生的学业述评达到关联结构水平的学生通常基础比较扎实，具备解决问题的各种知识，并能够使之相互关联，能基本解决相关问题，但在抽象扩展方面还需进一步提升。因此，对处于关联结构水平的学生进行学业述评时，需要提出更高的要求，帮助其解决“突破平面”的问题。首先，教师在述评学生学业时，既要充分肯定学生已经能够基本解决问题，又要帮助学生进一步完善解决问题的过程。其次，教师要引导和鼓励学生在已解决的问题上抽象扩展出新的内容，突破现有水平，获得更高的发展。例如，引导学生从特殊推导出一般，提炼出通性、通法，得出新的结论等。最后，在进阶路径上，教师要指导学生从知识的节点出发，探索抽象扩展的方向。以生4为例，对这类学生的学业述评要点如表4所示。 5.对处于抽象扩展水平学生的学业述评处于抽象扩展水平的学生，其学业能力已经近乎完美状态，对于这部分学有余力的学生，教师需要帮助其解决“逻辑完美”问题。在进行学业述评时，教师要在充分表扬学生拓展精神的基础上，对学生抽象扩展出来的内容进行点评，引导学生对相关内容进行论证、修正和完善，力争让学生提炼出较为完美的逻辑体系或者获得新的结论、新的方法等。以生5为例，对这类学生的学业述评要点如表5所示。四、启示与思考基础教育阶段的教育评价主要起着检验、诊断、反馈和激励的作用，SOLO分类理论视阈下的学业述评与传统的分数式评价有着较大的不同，主要体现在三个方面。一是关注侧重点不同。传统分数式评价关注的是分数和比较，侧重于常模参照评价，而学业述评关注的是学生是否完成了既定目标任务，侧重于标准参照评价。它不仅关注学生学了多少，更关注学得有多好；不仅关注学生当前存在的问题，更关注改进措施和进阶路径。 二是评价性质类型不同。传统分数式评价是强调同一性，即用同一份试卷、同一个标准评价所有的学生，属于量化评价类型，而学业述评则强调个性化，因材施评，一人一案，根据学生所处的不同SOLO水平给予不同的述评，属于质性评价类型。三是实施方式不同。传统分数式评价需要具备一定的时间、空间条件，而学业述评则可以多样化的形式开展，受时间、空间的限制较小，教师既可以对一个问题进行评价，也可以对一个单元进行评价；既可以在课间零碎时间进行，也可以成规模地实施；既可以对一个学生进行评价，也可以对全班学生进行评价。尽管SOLO分类理论视阈下的学业述评有着种种优势，但在实施过程中无疑对教师的综合素养提出了较高的要求。首先，教师需要具有较高的学科素养，对学科本质、教学内容的内涵和外延要有较为深刻的理解，能准确把握学生不同的能力水平和个性特征，否则无法分析学生的学习结果，确定SOLO水平，培育学生的学科核心素养。其次，教师需要具有敏锐的学情感知能力，对学生的学习情况变化有较为熟悉的了解，否则无法结合学生的知识基础给予学习建议。最后，教师还需要具有较强的沟通能力和亲和力，能够用合适的方式提出述评意见，获得学生的认同，从而更加有效地帮助学生改进学习行为。 引用请注明出处:刘绿芹.SOLO分类理论视阈下的学业述评路径探索[J].基础教育课程,2022(07):63-71. 本文系江苏省教育科学“十三五”规划重点资助项目“教育家型教师专业发展支持机制的优化研究”（课题编号：B-a/2020/02/58）成果。作者：刘绿芹，浙江师范大学教师教育学院博士研究生，江苏省盐城市教师发展学院研训员。 版权声明:文章来源于《基础教育课程》杂志2022年第4期（上），转载需注明出处微信编辑|肖雪
2022-06-13
筑牢教育强国建设之基教育部党组 教育是国之大计、党之大计；教师是立教之本、兴教之源。习近平总书记在中国人民大学考察时指出：“培养社会主义建设者和接班人，迫切需要我们的教师既精通专业知识、做好‘经师’，又涵养德行、成为‘人师’，努力做精于‘传道授业解惑’的‘经师’和‘人师’的统一者。”在加快构建高质量教育体系、建设教育强国的新征程上，造就一支高素质专业化基础教育教师队伍，对于办好基础教育乃至整个国民教育至关重要。前不久，教育部等部门印发了《新时代基础教育强师计划》。这是适应教育现代化和建成教育强国要求，贯彻落实《中共中央 国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》的重要举措。基础教育强师计划与教师思想政治和师德师风建设、振兴教师教育、造就职教“双师型”教师、深化高校教师队伍建设改革、提升教师地位待遇等举措，形成了一套系统全面涵养“四有好老师”的“施工图”。我们要深刻认识建强基础教育教师队伍的极端重要性，推动这项计划落地见效，以基础教育强师之策筑牢教育强国建设之基。 深刻把握加强新时代基础教育教师队伍建设的重要意义 培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人、实现中华民族伟大复兴的基础支撑。习近平总书记指出：“教师是人类灵魂的工程师，是人类文明的传承者，承载着传播知识、传播思想、传播真理，塑造灵魂、塑造生命、塑造新人的时代重任。”基础教育在国民教育体系中处于基础性、先导性地位，是立德树人的奠基工程。要以基础教育强师之策，打造一支不忘立德树人初心，牢记为党育人、为国育才使命的教师队伍，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，为实现中华民族伟大复兴提供基础支撑。 培养拔尖创新人才、建设世界重要人才中心和创新高地的关键所在。习近平总书记指出：“时代越是向前，知识和人才的重要性就愈发突出，教育的地位和作用就愈发凸显。”当今世界，科技进步日新月异，国际竞争日趋激烈。面对中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局，党和国家事业发展对教育的需要、对科学知识和优秀人才的需要比以往任何时候都更为迫切。基础教育是人才培养的起点，是助力建设世界重要人才中心和创新高地的发端。要以基础教育强师之策，打造一支高素质专业化创新型教师队伍，培养青少年学生的创新意识、创新能力、创新素养，为造就大批拔尖创新人才奠定坚实基础。 推进教育现代化、建设教育强国的根本前提。习近平总书记指出：“坚持把教师队伍建设作为基础工作。”基础教育教师队伍是普及有质量的学前教育、实现优质均衡的义务教育、全面普及高中阶段教育、残疾儿童少年享有适合教育的直接依靠力量。要通过基础教育强师之策，加快构建教师思想政治建设、师德师风建设、业务能力建设相互促进的教师队伍建设新格局，促进教师数量、素质、结构协调发展，为建成服务全民终身学习的现代教育体系、提高职业教育服务能力、提升高等教育竞争力奠定坚实基础。 满足人民群众美好生活需要、办好人民满意教育的重要保障。习近平总书记指出：“一个人遇到好老师是人生的幸运，一个学校拥有好老师是学校的光荣，一个民族源源不断涌现出一批又一批好老师则是民族的希望。”新时代，人民群众对优质教育资源的需求更加强烈，期盼更加公平更高质量的教育。要通过基础教育强师之策，打造高质量教师队伍，实现家校协同育人，实现学生全面有个性的发展，服务构建优质均衡的基本公共教育服务体系，顺应人民期待，增进民生福祉，满足人民群众从“有学上”到“上好学”的美好生活需要。 加快建设一支让党放心、让人民满意的高素质专业化基础教育教师队伍 以思想政治和师德师风建设为首要，进一步提升教师队伍思想政治和师德师风素质。坚持教育者先受教育，将习近平新时代中国特色社会主义思想融入教师培养培训课程，引导广大教师深刻领会“两个确立”的决定性意义，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”。常态化推进师德培育涵养，推进师德师风基地建设，创新师德教育方式，完善教师荣誉表彰制度，将师德师风作为评价教师队伍素质的第一标准，落实新时代幼儿园、中小学教师职业行为十项准则，引导教师坚持“四个相统一”，争做“四有好老师”，当好“四个引路人”，打造理想信念坚定、思想政治素质过硬、道德情操高尚的教师队伍。 以教师教育模式创新为突破，进一步提升教师队伍素质能力。实施高素质教师人才培育计划，改革培养模式，加大教育硕士培养力度。改进教师教育内容，及时吸收学科前沿知识、新课程改革和教育研究最新成果，关注心理健康教育、家校协同育人、融合教育实施、科学教育提质、数字素养提升等。深化精准培训改革，创新教师培训模式，推行线上线下混合式研修模式，完善教师培训自主选学机制，搭建教师培训与学历教育相衔接的“立交桥”。实施“国培计划”，示范引领各地教师全员培训。着力营造教育家脱颖而出的制度环境，充分发挥名师名校长辐射带动作用，造就一批基础教育领域的教育家、大先生，引领教育改革发展。 以深化教师管理改革为牵引，进一步提升教师队伍治理水平。深化教师职称改革，完善教师职称评价标准，实行分类评价。完善岗位管理制度，适当提高中、高级岗位结构比例。落实学校办学自主权，具备条件的学校在岗位结构比例范围内依据标准自主评聘中、初级职称和岗位，鼓励地方探索具备条件的学校在岗位结构比例范围内自主评聘高级职称和岗位。切实减轻非教育教学负担，维护教师职业尊严。优化教职工编制配置管理，挖潜创新加强中小学教职工管理，加强人员和编制的动态调整，不断提高编制使用效益。加强教师工资待遇保障管理，全面落实义务教育教师平均工资收入水平不低于当地公务员平均工资收入水平要求，提高教龄津贴标准，完善中小学教师绩效考核办法，不断增强教师职业吸引力。 以中西部欠发达地区和乡村地区为重点，进一步优化师资均衡配置。实施中西部欠发达地区优秀教师定向培养计划，依托教育部直属师范大学和地方高水平师范院校为832个脱贫县和中西部陆地边境县定向培养本科层次师范生，实现到2035年为每县培养100名左右高素质教师的目标。深入推进“县管校聘”管理改革，完善交流轮岗、支教讲学激励机制，重点加强城镇优秀教师、校长向乡村学校、薄弱学校流动，扩大优质资源覆盖面。落实好乡村教师生活补助政策，着力提高乡村教师地位待遇，形成“学校越边远、条件越艰苦、从教时间越长、教师待遇越高”的格局。加强乡村教师周转宿舍建设，支持地方完善住房保障体系，加大保障性住房供应力度，解决教师队伍住房困难问题。 以推进信息技术应用为抓手，进一步推动教师队伍建设提质增效。以“应用为王、服务至上、简洁高效、安全运行”为总要求，坚定推进教育数字化战略行动，加快教师数字化学习平台建设，依托国家级教师培训项目开发、遴选优质资源，服务广大教师。大力推进教师队伍数字化治理，推动师范生、教师、教师资格等管理系统互联互通，支持教职员工准入查询，推动相关管理系统深入应用，为教师队伍建设提供信息化决策和便捷化服务支撑。加强信息系统安全防护，确保教师信息安全。深入实施人工智能助推教师队伍建设试点行动，探索人工智能助推教师管理优化、教师教育改革、教育教学方法创新、教育精准帮扶的新路径和新模式，挖掘和发挥教师在人工智能与教育融合中的作用，以新技术为教师赋能、为教师减负。 加强实施保障，切实实施好新时代基础教育强师计划 加强体系建设。通过实施教育强国推进工程，重点建设一批国家师范教育基地。通过建立标准、项目拉动、转型改制等举措，推动各地构建完善省域内教师发展机构体系，构建师范院校为主体、高水平综合大学参与、教师发展机构为纽带、优质中小学为实践基地的开放、协同、联动的现代教师教育体系。 开展试点改革。鼓励支持地方政府统筹，相关部门密切配合，高校、教师发展机构、中小学等协同，开展区域教师队伍建设改革试点，大力推进师范生培养、教育教学、教师专业发展、教师人事管理等重点领域改革，打通教师培养、使用、管理、发展体系，充分调动广大教师的积极性、主动性、创造性，形成可复制可推广的经验。 深化评价改革。改进师范院校评价，把办好师范教育作为第一职责，将培养合格教师作为主要考核指标。实施普通高等学校师范类专业认证，引领师范专业特色发展、追求卓越。探索建立符合教师教育规律的师范类“双一流”建设评价机制，发挥评价指挥棒作用，推动人才培养质量持续提升。 加强协同合作。实施好师范教育协同提质计划，以组团形式重点帮扶欠发达地区薄弱师范院校，整体提升教师教育水平。通过师范院校协同支持，建强一批县级教师发展机构，以高校优质资源支持教师职后发展，以教师职后发展所需“反哺”改进职前教师培养，全链条支持服务高质量师范人才培养和终身发展。 每个人的成长都离不开基础教育教师的陪伴。关心和加强基础教育教师队伍建设，就是关心孩子的成长，就是托起家庭的希望。我们要高质量落实好《新时代基础教育强师计划》，不断优化广大教师安心从教、热心从教、舒心从教、静心从教的环境，增强他们的幸福感、成就感、荣誉感，让他们能够遵循青少年成长特点和规律，扎实做好基础教育的文章，为党和国家源源不断培养出德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。（本文刊发于《人民日报》2022年06月09日第09版）