核心素养导向的评价是新时代的重要课题。现代信息技术可以为创新教育评价提供思路，为高质量教育体系建设提供支撑。要想实现核心素养导向的评价，促进评、学、教从分离走向一体化，不仅要科学构建核心素养与关键能力测评体系，研发核心素养和关键能力的命题工具并落地实施，还应建立数据库，并以学生的测评结果为依据，借助智慧教育平台进行精准助学，推进个性化教学。
随着新一代信息技术的发展，我国教育信息化水平不断提高，国家对于教育信息化应用也不断提出更高的要求。教育部在2018年印发的《教育信息化2.0行动计划》中强调指出“促进教育信息化从融合应用向创新发展的高阶演进，信息技术和智能技术深度融入教育全过程，推动改进教学、优化管理、提升绩效”。2021年7月，教育部等六部门印发《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，提出“依托'互联网+教育’大平台，创新教学、评价、研训和管理等应用，促进信息技术与教育教学深度融合”。不难发现，国家政策对教育信息化的高阶应用指向创新教学和创新评价，为高质量教育体系建设提供支撑。而对于教育评价改革，近年来国家高度重视，要求和力度也在与日俱增，不断出台政策提纲挈领、指引方向。学科视角下的评价改革，“能力为重”“核心素养为纲”不断深化。坚持“能力为重”是《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》提出的四大战略主题之一，强调提高学生的学习能力、实践能力和创新能力。“核心素养为纲”则是在《关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》中提出的。这就要求各个学科形成基于核心素养的学业质量评价标准，并使其在教学设计和实施、学生学习和过程性学业评价、学业考试和高考命题中发挥作用。当学科教学强调“以人为本”，促进学生核心素养与关键能力的发展时，对学生如何学、教师如何教、考试如何考会产生哪些影响？我们知道，当前评、学、教还不能很好地“协同一致”，课程标准的理念诉求与学生所学、教师所教的实际并不太吻合。为此，本文主要探讨如何运用大数据促进评、学、教从分离走向一体化。这需要构建一个科学的核心素养导向的测评体系，并以学生测评结果为基础和前提推进个性化教学，最后“以测辅学”，通过智慧教育平台实现精准助学。关于数学学科核心素养与关键能力评价指标体系的建构，首先需要阐明的是：何为核心素养导向？如何通过评价指标体系评出学生的核心素养？之前的考试也对学生进行测评，考查的主要是知识。而现在以核心素养为导向的评价则主要考查学生通过数学学习获得了哪些能力。那么，数学教学所应促进的关键能力会以怎样的形式具体表现出来呢？为回答上述问题，我们构建了“学习-应用-创新”的数学学科关键能力表现与核心素养评价指标体系。因为只有建立了标准，评学教一体化在实践中的落地才具备可操作性，才能让学科关键能力和核心素养可教、可学、可评。测评素养，首先要构建一个框架，从总体结构上确定哪些是核心素养，哪些是学生能力发展中的关键能力。框架构建的科学性决定了评价体系的可靠性。图1是我们构建的数学学科能力框架，按照学生的关键能力表现，分为三个阶段。
第一阶段是信息输入。实际上，无论哪个学科，第一阶段最基本的都是“信息输入”。基于输入的信息，学生形成对该学科内容本身的学习理解能力。对数学知识的学习理解能力包括识别与回忆、计算与操作、解释与交流。第二阶段是初阶输出，主要关注的是学生的实践应用能力。以前学生只会学习知识而不会去应用，甚至不太关注如何应用。实践证明，实践应用能力在学生关键能力发展中尤为重要。它需要学生学会分析与概括，进行推理与论证，并能够解决简单的问题。第三阶段是高阶输出，主要关注学生的创新迁移能力。这项能力也是当前教育中存在的薄弱环节。在核心素养导向下，要想实现学生的创新迁移，应着重培养学生的综合应用、猜想与发现、探究与建模等思维和能力。根据数学学科能力框架，我们建立了三个数学关键能力一级指标：学习理解、实践应用和创新迁移。学习理解是指学生在数学学习过程中的记忆、概括和产生联系的过程，也是数学知识的输入、内化过程。实践应用是指学生在给定的数学情境中使用程序化的方法完成简单任务，或在稍复杂的问题情境中提取相关知识分析解释问题，并从条件冗余的情境中提取有用信息，分析后解决问题。它属于知识的输出过程，与程序性知识、概念性知识、反省认知知识紧密相关。创新迁移是在数学学习理解、实践应用基础上形成的高阶认知过程，是高级的知识输出过程。它涉及将要素组成内在一致的整体或功能性整体，要求学生在心理上将某些要素或部件重组为不明显存在的模型或结构，从而生成一个新产品。为增强可操作性，我们还在一级指标下构建了二级指标（见表1），从而对每个学生的能力进行建模。
从表1不难看出，学习理解层级的能力要求在跨学科、通用性上较强。实践应用层级关注学生能否用两三个核心的概念解决简单的数学问题。创新迁移层级则主要让学生学会综合应用。数学学科所强调的核心素养导向更多反映在综合应用上，综合应用是一种创新能力，让学生综合应用多样的知识（如物理、生物、化学、地理等学科知识）和数学思想方法去解决问题。这需要学生在新的问题情境下进行猜想，并把实际生活中的复杂问题抽象成能用数学的工具、数学的方法解决的问题，最后得出新结论。在分析解决这个综合性问题的过程中，学生需要用到多个数学学科的支撑点甚至跨学科的支撑点。当前，部分人对素养导向有一种错误认知，片面地认为核心素养导向反对知识、剥离知识，从一个极端走向另一个极端，这是非常有害的。所有的学科、所有的能力、所有的素养都一定是以知识为载体的。以数学学科为例，数学学科能力不能脱离数学知识和数学活动而存在。一个人不能“数学地”思考和解决问题的主要原因在于，他缺乏必要的、系统的数学体系，没能掌握基本的数学思想方法。所以，对于核心素养的评价，不仅要考查学生学习的知识，更需要构建基于核心素养的知识图谱，即以主题（大概念）、单元进行整体教学，让学生能够整体地、系统地、有层次地学习知识。构建核心知识图谱，并不要以量取胜，关键看学科知识的整体性。如果知识图谱过于细化，反而走向了“应试教育”的极端。评价学生的学科能力表现和核心素养的达成，并不否认知识目标的重要性，而是在强调理解和掌握知识的基础上，更强调学科整体、单元、主题结构化知识的系统学习，以及其向学科能力表现与核心素养的转化。这如同语文学科从字、词、句到整本书阅读的学习过程。我们需要但不必过多关注每个字怎么写，而真正需要学生学习的是如何组织撰写文章的思维、脉络和内核。以数学学科为例，我们根据《义务教育数学课程标准（2011年版）》构建知识图谱，从大领域将初中阶段数学知识划分为“数与代数”“图形与几何”“概率与统计”三个一级主题（领域），并进一步细化为8个二级主题、53个三级主题（单元）。素养导向的测评不会像之前那样将数学知识分成细枝末节的数学概念，陷入应试的题海。基于核心素养和关键能力的测评工具开发，即命题是非常重要的一项工作。因为命题关系着我们选择以怎样的题目去鉴别学生的能力。相应地，我们应围绕数学课程内容的核心去命题，而不会细化到纳米级知识点。也就是说，我们应围绕数学能力和数学素养体系，以难度、区分度、信度、效度的命题质量指标来开展评价，不是及格才合格，而是根据不同考试难度有不同的指向。鉴于命题的重要性，试题命制的过程应力求规范科学。总体来说，应该按照“组建命题团队→绘制细目表命题蓝图→命题、征集→研磨题目→小规模预测试→试题质量报告→修改试题→组卷正式测试”的过程命制试题。考虑到基于核心素养和关键能力的测评工具开发过程较为艰难，建议教师多做测评，或组织多所学校协同作战，多做测试工具的研究，逐步掌握研发测评工具的全过程。对于学生数学核心素养与关键能力测评实施，建立数据库尤为关键。我们在北京、山东、广东等地开展了多次测评，并建立了多区域常模数据库和数据模型进行分析。这让参加的学校（班级、学生、教师）能够在比较中明晰自己的优势和不足，这正体现出了大数据的力量。数据库作用的体现，不是单一地看一个数据，也不是看某个学生某天考了多少分，而是要在大数据里进行比较分析，或者在能力分析框架下进行比照，根据不同的维度查看所在班级、所在学校的优势和不足。以北京市某区为例，基于北京师范大学未来教育高精尖创新中心研发的智慧学伴平台数据，我们可以对该区八年级学生数学关键能力与核心素养表现（见表2）做出判断：该区学生“实践应用”表现相对较好，“学习理解”表现有待加强。而在“学习理解”里，“计算与操作”较好，“识别与回忆”“解释与交流”有待提高。表2 北京市某区八年级学生数学关键能力与核心素养表现情况
按照常规思路，“学习理解”是最基本的，应该难度最低，得分率最高，但大数据显示结果并非如此。这恰恰反映出素养导向的评价与原来纳米知识点考试评价的区别。素养导向的评价更重视主题之间最基本的数据思想与方法，更关注教学领域核心概念的定位，更关注对核心概念来龙去脉的理解。而对于这些教学内容，教师原来并不太重视，甚至是忽视的。大数据让我们发现，学生并不能很好地掌握最基本的知识。这警醒教师：在一堂课内，如果教师两分钟一讲概念，两分钟一讲公式，课堂上40分钟都用来刷题，这样的应试教学模式和教学环境是否亟待改进了？例1：有一组整数数据：7、10、4、a、9、5、a，若该组数据的众数和中位数相等，则a的可能取值有 5 个。 （得分率13.1%）该题目考查的核心概念是抽样与数据分析，对应的能力要素是B3简单问题解决，核心素养是推理。学生在解答这个题目时，可能会出现概念不清楚、分类不全或审题不清等问题。由此继续分析学生可能产生的困难：一是不能从题目中发现a是众数，且是中位数；二是不能真正理解中位数的概念，表现在不能充分利用a是中位数这个条件，正确且有序地判断出a在这一列数中所有可能的位置。把每个题目进行核心素养的三级标注后，当学生在某个知识点出现错误时，我们可以通过大数据发现他在不同领域、不同试题中存在的同一个能力维度素养的问题，而这种问题往往与教师的教学方式有非常紧密的关系，从而可以通过评价的反馈驱动教师改进教学。从能力和素养维度发现学生存在的问题，这就让素养导向下的评价与教学质量改进有了更好的关联性。以前开展评价分析，如果学生某一道题目做不出，我们不太清楚学生哪个方面的素养出现了问题。而现在采用面向学生核心素养与关键能力的评价，我们可以通过构建评价分析框架，开发测评工具，在测评中发现学生在哪些维度上的素养出现了问题，并依此改进师生的教与学，实现对学生核心素养与关键能力的评学教一体化。基于上述核心素养与关键能力测评体系所提供的评价结果，师生借助智慧教学平台开展数学核心素养与关键能力的教与学，可实现学生自主地学、教师精准地教。学生在智慧学伴平台上自主学习时，既可以根据学生关键能力和核心素养表现指标体系明确自己的学习目标，并根据推送的微课资源开展精准学习，还可以根据测评工具——学期总测、单元微测和诊断报告进行自我诊断与反思，明确自身的优势与薄弱之处。学期总测指的是期中或期末考试，学生的每次考试都会在平台中形成报告。学生通过点击浏览“在线诊断→学期总测→查看诊断报告”，明确自身薄弱知识点，同时自动获得平台推送的相应单元微测题目和微课，便于学生有针对性地进行个性化学习。单元微测是按照核心概念编制而成的题目，涉及不同维度的能力与素养，其特点是小而精、针对性强。学生通过点击“在线诊断→单元微测”即可进行针对性测试。测试结束后，平台会给出相应的诊断报告，帮助学生明确自身的能力表现。除了平台自动推荐的学习资源外，学生还可以沿着“资源中心→选择数学学科→选择核心概念→选择想要学习的目标”的路径自主获取微课进行个性化学习。此外，学生还可以通过“资源中心→教师推荐→选择数学学科”的路径查看教师推荐的微课进行学习。平台会实时呈现学生的学习进度，不仅有利于学生了解自己的学习进步情况，教师也可以据此了解学生的学习情况。在教学中，教师可先根据数学学科关键能力与核心素养表现指标体系，明确教学的知识结构和能力发展目标，从而精准选取教学目标；再根据智慧学伴平台上的能力诊断报告发现学生的问题和优势，明确教学的重难点，精准设计与实施教学。基于平台中的微课，教师还能够深度理解能力表现指标和问题解决的思路方法，反思并改进自身的教学。具体实施过程如下：课前，教师发布试题，学生自我诊断。具体路径为“学生观看视频→作答试题→诊断报告→针对薄弱之处观看视频”。如在进行“一元二次方程”单元课复习时，学生先行学习视频和复习，然后作答教师发布的测试题。教师批阅测试题后，平台会生成诊断报告，诊断出学生的优势与薄弱之处。课中，教师根据学生的能力表现诊断结果设计教学。如，教师发现学生B1分析与概括作答准确率较低，据此设计了以下教学活动：一是展示学生典型作答，引发课堂讨论；二是提供有针对性的微课，引导学生反思与小组讨论等。课后，学生针对性复习，教师反思自身教学。教师可根据学生掌握情况，通过“选择资源库→能力要素→视频→学生姓名”向不同学生推荐针对性学习资源。教师的推荐既可面向学生群体，也可面向学生个体，学生则根据自身情况选择学习资源，进行针对性复习。与此同时，教师根据班级能力诊断报告对自身教学得失进行反思。以上，笔者以数学学科为例，阐述了如何在大数据支持下，通过评学教一体化促进学生学科核心素养发展。在智慧教学平台上，教师可基于数学学科关键能力与核心素养表现指标体系对学生进行科学有效的测评，并通过平台过程性汇聚学生的能力和素养表现数据；学生则在平台中相关测试题和微课的引导下开展自主学习，多途径、高效率地解决问题；教师再根据平台诊断的学生能力与素养表现数据，发现学生的优势与不足，提供精准的教学服务，如有针对性的教学设计、教学改进和指导学生学习等，达到“扬长”“补短”的目的。事实证明，大数据支持下的评学教一体化，能够客观反映出学生的能力和素养，在此基础上教师进行精准的干预和指导，学生开展个性化自主学习，能够有效推动学生核心素养与关键能力的培育。（作者系北京师范大学数学课程教材研究中心主任，教授、博士生导师，中国数学会数学教育分会常务副理事长，义务教育数学课程标准修订组组长，国家教材委员会专家委员会委员）
文章来源 | 《中小学数字化教学》2021年第9期
