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2022-07-02 星期六
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基于学生画像的综合素质评价行动研究

 来源:全国教育科学规划领导小组办公室    发表时间:2022-03-31   阅读次数:1910   作者:张治

    上海市电化教育馆张治主持完成了国家社科基金教育学一般课题“基于学生画像的综合素质评价行动研究”(课题批准号:BCA190084)。课题组主要成员:徐冰冰、刘小龙、夏冬杰、吴永和、黄炜、黄勇、许哲、余明华、徐和祥。
    一、内容与方法
    (一)内容

    1.基于学生画像的综合素质评价基本原理研究
    综合素质评价是党中央国务院教育评价综合改革的核心突破口,是撬动中国教育改革的“牛鼻子”,对于破除唯分数论,实现育人模式变革意义重大。随着《深化新时代教育评价改革总体方案》《国务院关于深化考试招生制度改革的实施意见》《教育部关于全面深化课程改革落实立德树人根本任务的意见》等重大政策文件推动教育综合改革进入深水区,综合素质评价正在逐步与高考挂钩,从中央到地方都发布了综合素质评价实施方案。本研究从政策本源出发,考察了综合素质评价的基本意涵,力图从五育并举的角度定义其内涵和外延,从心理学、脑科学、教育哲学的角度建构理论基础,从学理层面厘清综合素质的本质与特征,回答综合素质评价是什么、评什么、如何评、如何管等问题。实际上,综合素质评价不仅是理论和政策问题,更是实践和技术问题。教育数字化转型为综合素质评价走入实践、发挥实效,带来了新理念、新技术和新思路。通过理论分析和比较研究,本研究认为学生画像是以学生多来源、多维度数据为基础,通过数据建模分析,生成全方位的学生数字画像,既包含过程性描述也包含总结性描述,既有定性描述,也有定量描述,刻画真实、可信的学生个体和群体成长状况,可以为综合素质评价提供有效支撑。
    2.综合素质评价的实施现状调查研究
    本研究在上海市各区初高中学校、高校展开问卷调查,对高校招生负责人、校长、教师、家长、学生等主体进行了抽样调查和深度访谈,了解当前综合素质评价在各个层面的实施现状,分析其实践成效、不足与改进策略。调查显示,综合素质评价在教、考、招三个方面都带来了积极影响,引导教师从“围着考纲转”到促进学生德智体美劳全面发展的育人观转变,激发了学生成长动力,促进高中特色多样化发展。目前,综合素质评价已经成为高校招生的重要参考,一定程度上弥补了考试招生制度的不足。依托上海市综合素质评价信息管理系统(由本课题负责人主持设计),综合素质评价实现了学生成长档案从纸质向电子化转变,但由于填报的学生信息量有限、客观呈现取代价值判断等因素,导致综合素质评价结果依然难以摆脱“千人一面”的窘境,造成评价结果在学校日常教学和学生成长过程中的指导性作用不强,在招生环节的甄别性作用不强,未能有效促进学生全面而有个性地发展,也很难满足高校注重品格、分类培养的招生需求。针对上述问题,本研究提出基于学生画像地综合素质评价,试图综合考虑多元数据的汇聚与整合,将学生客观信息的采集范围扩大至课堂内外、正式和非正式学习环境、线上和线下学习、学习活动和生活表现等多个视角,形成系统、完备的学生成长大数据,形成基于大数据的学生个体和群体的数字画像,对学生进行多维度、全方位的评价,从而为学习改进和学习环境的改善,为学生发展和人才的分类遴选提供依据,为正在蓬勃开展的综合素质评价改革提供可资借鉴的解决思路。
    3.基于学生画像的综合素质评价技术路径研究
    在数字化转型背景下,如何充分利用德智体美劳五育全要素数据刻画学生画像,来映射学生学习与成长状况,是教育评价改革的新命题。本研究从指标体系层、数据实践层以及数字画像层设计了基于学生画像的综合素质评价框架。首先,基于学术研究文献和政策文本归纳形成核心素养视域下的综合素质评价指标体系。然后,考虑了指标体系中不同维度数据的采集难易程度及技术要求,提出包含必选数据项、可选数据项及拓展数据项的 MIPAL 数据模型,进一步将综合素质评价指标与三类数据项分别进行映射转换。最后,以必选数据项的部分数据为例,构成学生五育表现的标签,并给出了利用数字画像技术以全面、立体、客观地评价学生综合素质的方法。从因材施教、生涯规划、家校共育、考试招生以及教育治理方面对数字画像的具体应用策略进行了阐述,表明了基于学生画像的综合素质评价对于促进学生综合素质发展以及基础教育质量提升的价值。
    4.多维度学生个体画像与群体画像构建行动研究
    为在真实场景中开展行动研究,课题组结合当前上海市基础教育数据生态,选择在学生作业、研究性学习、在线阅读、体质健康、实验、在线学习、生涯规划七大场景中,采用基于学生画像的综合素质评价设计框架,开展数据采集、分析与画像构建。利用研究型课程自适应学习系统(MOORS)(由本课题负责主持研发)获取学生研究性学习在线行为数据,设计了研究性学习评价指标体系,探索了学生创新素养画像构建。利用在线作业平台、在线阅读平台、实验行为采集系统、上海市高中名校慕课平台获取真实学生用户数据,分析生成学生作业行为投入画像、阅读素养画像、实验行为画像和在线学习行为画像,在作业和阅读两个方面构建了学生群体画像,完成了上海各区、各学校的阅读指数报告和作业健康指数报告,探索了基于群体画像的区域教育治理。研发了学生生涯导航系统和学生体质健康画像系统,并在基地学校采集真实数据,构建了生涯画像和体质健康画像。为进一步扩大课题影响,加快构建更加健全的数据生态,课题负责人牵头申请成立了上海市教育科研领域(基础教育)大数据联合创新实验室(由上海市副市长吴清授牌),以“为每位学生构建一个数字画像”为目标,协同 25 家在线教育企业共同开展数据治理,建立了上海市基础教育数据中台,发布了《学生成长数据采集接口规范》《多模态学习分析系统架构》等数据标准,探索了区块链技术在综合素质评价数据保真中的具体应用。
    5.基于学生画像的综合素质评价 “市 市- 区-校 校 ” 行动实践与应用场景研究
    根据数字画像构建“数据采集-数据挖掘与建模-可视化呈现”的技术路径,以及基于五育并举的学生综合素质评价指标体系和数据模型,运用 Friedman 检验算法、分类、聚类算法以及机器学习、自然语言处理、深度神经网络等人工智能技术,构建学生数字画像的特征标签体系,开发基于学生画像的综合素质评价系统,展示学生在品德发展、学业发展、身心发展、人文底蕴以及实践创新方面的综合表现。基于学生画像的综合素质评价系统在中小学和高校的落地应用,对于指导中小学办学改进、学生个性成长和生涯规划、家庭教育指导、高校分类选拔培养、社会公共服务完善和政府基于数据的教育治理等,不仅可以提供更加客观、全面的数据支撑,为教师和学校改进教学提供科学支撑,而且还是学校实施大规模因材施教的重要基础,成为助力基础教育从经验走向科学的有力抓手。
    (二)方法
    本课题以行动研究为范式,采用理论探讨、走访调查、数据建模、场景应用、实践探索相结合的方式,选择 25 所中小学为基地学校,对数字画像用于学生综合素质评价开展了理论与实践、技术与应用相结合的研究,并在实践中总结、改进和完善技术路径和实践方案,促进基地学校育人方式的变革,以及学生全面个性化的发展。
    1.文献分析法:搜集整理有关学生综合素质评价、数字画像的研究文献、政策文本等资料,在文献泛读与精读基础上进行理论与内容分析,系统探讨综合素质评价的概念内涵、特征以及具体实施方式等,梳理学生画像的来源、价值以及技术路径,并对数字画像应用于学生综合素质评价的价值进行了多方位的解读。
    2.调查法:针对上海市普通高中学生综合素质评价纪实报告在高校招生中的使用情况,走访调研包括上海地区 25 所本地院校和 8 所部属高校及北京大学、清华大学、中国人民大学、北京航空航天大学、南京大学、天津大学等 60 所高校招生负责人,调研主要围绕上海市普通高中学生综合素质评价方案的合理性、高校对综评报告的使用偏好以及对上海市学生综评报告的需求意见等内容,把握高校在招生环节选拔人才的价值观。
    3.数据建模法:根据德智体美劳五育场景的数据构建学生综合素质评价数据模型,并以学生在线作业、研究性学习、阅读、体育等教育场景的多源数据,构建学生在线学习投入数据模型、研究性学习评价数据模型、阅读素养数据模型、体质健康素养数据模型等,在此基础上构建学生画像。
    4.软件工程法:根据数字画像应用于学生综合素质评价的技术路径和五育数据模型,采用 Friedman 检验算法、分类、聚类算法以及机器学习、自然语言处理、深度神经网络等人工智能技术,开发了研究性学习、生涯规划、阅读、体质健康等不同教育场景中的学生画像系统以及基于画像的学生综合素质评价系统。
    二、结论与对策
    (一)综合素质评价是一项复杂的系统工程,随着信息技术尤其是大数据技术的发展而不断演进

    综合素质评价是一项复杂且不断演进的系统工程,是落实五育并举、促进教育综合改革、实现育人方式变革的重要突破口。素质教育语境中的综合素质评价是指衡量学生全面发展的各方面素质和能力的评价,包括思想品德、学业成绩、身心健康、艺术素养、实践能力、个性发展等各个方面。在倡导五育并举、融合育人的当下,综合素质评价既有全面、综合之要义,也有重点、个性之关切。凡是能够反映学生在德智体美劳方面的素质和能力的指标,都应被纳入;凡是能够体现学生个性特点的素养和能力指标,都应被采纳;凡是能够反映学生综合素质的多源多维的数据,都应被利用。综合素质评价理想结果就是千人千面,每一个学生都有属于自己的综合素质画像,既反映学生的成长过程和结果,也彰显学生的个性特点和优势。因此,综合素质评价是一项复杂的系统工程,随着信息技术尤其是大数据技术的发展而不断演进。
    (二)学生画像有助于综合素质评价突破实践困境
    综合素质评价实施后,教、考、招三个方面都发生了显著变化。一是提高了考试与招生方式的科学性;二是树立了德智体美劳全面发展的人才培养观与评价观;三是促使教师从研究考试走向研究教法与学生;四是激发学生成长动力,缓解考试压力。五是综合素质评价在高校招生中应用在一定程度上满足了高校人才选拔的需求。调研发现,现行的综合素质评价的有效性仍不容乐观,评价的真实性、客观性、公正性都没有达到预期目标,过分重视学业成绩而忽视了学生的学习能力、探究能力导致综合素质评价的应用价值没有得到充分体现,与高考挂钩出现的功利性问题依然存在。随着大数据、5G、人工智能等技术的发展为教育评价改革带来了许多新的可能,使多源多维多模态的过程性数据采集成为可能,自动化评价、智能识别和感知系统、大数据分析等技术为提升综合素质评价的信校度提供了全方位、多层次的支持。因此,大数据和人工智能技术支撑下的学生综合素质评价,让评价结果在学生个性化发展、教师因材施教、家校合力育人、区域教育治理等关键环节发挥了功效,推动了学校育人方式的根本性变革。
    (三)数据采集、数据挖掘、可视化呈现是开展基于学生画像的综合素质评价三个步骤,数据治理是确保评价结果准确、可信、有效的保障
    学生画像是用可视化的方式呈现的数据标签集,可分为数据层的事实标签、算法层的模型标签和业务层的评价标签。学生画像的构建就是针对学生的各类数据按照某种算法进行训练后得出模型并加以可视化呈现的过程,包含数据采集、数据挖掘、可视化呈现三个步骤。数据、算法、模型是学生画像构建和综合素质评价的三大核心要件。学生综合素质画像所使用的数据在分析挖掘之前需要进行清洗,剔除无关的变量,并经过一定的格式化处理,用元数据标准进行标签,形成更高质量的数据。数据的清洗核心在于寻找评价目标与数据的关联,映射对应关系,排除噪音数据,是基于大数据的学生综合素质评价模型的重要一环。清洗过后的数据通过数据挖掘技术、聚类分析与模式识别等技术形成数据的挖掘分析模型。通过大数据分析,综合素质评价结果能够可视化表达。
    本研究综合考虑多元数据的汇聚与整合,将学生综合素质评价信息的采集范围扩大至课堂内外、正式和非正式学习环境、线上和线下学习、学习活动和生活表现等多个视角。因此,数据治理是基于学生画像的综合素质评价的基础保障,要根据教育数据的特殊性和应用逻辑,搭建数据中台开展数据治理,同时加强隐私保护、可靠存储、安全检索、访问控制等数据技术安全保障,利用云计算和区块链等先进的信息技术,搭建可信智能服务系统提供数据服务。此外,我们还要实施各类大型教育数据调查和统计,构建比较全面和系统的教育数据库,为大数据在教育中的应用奠定技术和平台基础。

 

图1:学生画像应用于综合素质评价的技术路径

 

        (四)不同维度的数据可以映射学生不同模块的综合素质表现
   
基于学生画像的综合素质评价指标体系和五育数据模型的构建需要关注指标的科学性、全面性、可评价性,模型的时代性、开放性、可拓展性。学生综合素质评价作为一个分层次、多类型的评价体系,涵盖德智体美劳多维度的素质表现,兼顾了可测量的客观性指标与难以测量的主观性指标。依据《深化新时代教育评价改革总体方案》,结合上海市实践方案,本研究设计出基于学生画像的综合素质评价分层示意图(如图2 所示)。教育评价事关教育发展方向,有什么样的评价指挥棒,就有什么样的办学导向。围绕新时代学生评价要求,坚持五育并举,进一步丰富评价指标体系,经过“研究-实践-验证”等多轮提炼,形成评价指标,从多个方面促进学生德智体美劳全面发展。

 

图2:学生画像应用于综合素质评价分层示意图
 

    德智体美劳五育数据模型包含五育场景的元元数据模型和元数据模型,元元数据模型所包含的数据要素将供相应场景元数据模型继承和扩展,可细分为五育必选数据项、五育可选数据项和五育拓展数据项。其中,五育必选数据项是来源于广泛应用的电子综合素质评价纪实报告,根据综合素质评价指标体系,对电子纪实报告包含的具体内容,进行数据量化转变,使得相应行为表现的观测点能够构成数字画像的数据来源,形成对应的数据标签。五育可选数据项可以基于目前已在部分学校使用的各类学习平台系统,例如作业系统、阅读系统、研究性学习系统、慕课学习系统、实验系统平台以及智能录播系统等,分别依据平台中学生的细粒度行为数据,如操作时长、操作次数、操作完成率、操作正确率以及与他人互动情况等方面,结合相应数据归类到具体的表现中。五育拓展数据项是从面向未来新技术的教育应用角度出发,遵循相关数据伦理规范,利用物联网、人工智能等新兴技术,采集学生的人脸数据、声纹数据、虹膜数据、指纹数据等生理、心理数据,通过多模态数据构建全方面、立体生动的学生数字画像。
 



图3:基于学生画像的综合素质评价 MIPAL 五育数据模型

    基于学生画像的综合素质评价指标体系和五育数据模型构建都应坚持科学性、全面性、可评价性原则,应遵循学生的身心发展规律、各学段教育特点,全面真实地反映学生综合素质的表现,体现学生各方面素质的发展水平,凸显学生素质发展的多样性和个体差异性,所设计的指标要具有可评价性,能够尽可能量化反映学生的表现。学生综合素质评价指标和五育数据模型还应体现时代性,要与时代要求相符合,指标体系和模型应具有开放性和可拓展性,可以根据时代要求增加或者缩减指标,使学生综合素质评价能够准确地反映每个时代的学生所具有的素养和特点,确保学生画像的精准性和综合素质评价的准确性。
    (五)从课题研究基地学校的行动实践中总结形成实施基于学生画像的综合素质评价的 “ 上海方案 ” 和关键举措
    基于数字画像的综合素质评价实践在 25 所课题研究基地学校深入开展,学生数字画像的构建及综合素质评价的实践应用不仅改变了基地学校的办学理念和育人方式,而且促进了学生在德智体美劳方面的全面个性化发展。从基地学校产生的典型案例中发现,学生“适性扬长”、教师因材施教、学生生涯规划、学校新型管理,整合成为基于学生画像的综合素质评价的“上海方案”。普陀区中山北路第一小学基于十大关键事件和课程学习评价构建数字化的学生综合素质评价指标体系,依托学生数字画像对学生进行综合性评价,确立了“为每个学生提供适切的教育,让每个学生获得适宜的发展”的学校发展理念,推动了学校“适性扬长”办学理念落地。高安路第一小学采集学生在线学习行为数据,嵌入游戏化机制,促进学生行为轨迹数据的持续沉淀,过数据分析将学生行为数据与育人目标匹配,通过刻画在线学习行为画像将学习评价融入课前、课中、课后教学实践,促进教学改进,为因材施教提供“数据到证据”的支持。上海洋泾菊园实验学校引进霍兰德职业兴趣测评体系,对学生进行科学生量表测试和综合评价,全面采集学生多维度、多来源的数据,建立学生生涯规划电子档案,形成数字画像,为学生定制既满足学生先天条件又符合后天兴趣的选择性课程。上海实验学校从学生可视化数字画像的数据源确定、数据的具化、画像模型的设计及效果呈现几个步骤构建数字画像,通过数字画像客观呈现学生成长状况,让教师更懂每一个学生,为每个学生的“卓尔不凡”服务。
    基于学生画像的综合素质评价的实施与推广还需要建立基础教育学生成长数据标准,解决信息化推进中产生的数据互通低效、协同困难和拓展受限等诸多问题。借助区块链技术构建学生综合素质评价信任体系,构建市、区、学校三方参与的学生综合素质评价信息管理的联盟链,为学生画像提供真实可信的数据来源。构建基于中台的教育大数据治理体系,解决众多非标准的系统的多元异构数据采集等问题。加快推进教育领域数据和算法的安全与伦理立法,从法律层面规制学生数据采集所涉及的个人隐私暴露、个人的归属以及算法公平性等问题。从政策、技术、机制和观念等方面形成数据共享与开放、数据挖掘与开发、数据确权与隐私保护的生态,进而解决学生大数据的结构性缺失、数据孤岛、数据越权、隐私保护等问题。
    基于学生画像的综合素质评价行动写入上海市宝山区、崇明区、成都市武侯区整体发展规划。本课题所在单位负责上海市综合素质评价信息管理系统设计与运行,基于学生画像的“大综评”已被列为该系统的升级版,服务全市普通初中、高中学生开展综合素质评价,并支持高校招生。课题组核心成员组织设计了上海市教育信息化应用标杆培育学校项目,将学生画像作为重点项目,在百所标杆学校中探索推进,研发了小学、初中、高中三个学段的数字画像系统,并投入使用,效果良好。本研究课题组深度参与了上海市新高考改革方案制定与施行,协助高校提炼总结出综合素质评价在高校招生中的三类应用模式。

 

主办单位:全国教育科学规划领导小组办公室
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