教育评价作为教育体系的核心组成部分，始终在探索一套科学、精准的模式，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》明确指出，“创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展学生各年级学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价”。该《总体方案》着重强调技术赋能，这无疑对教育评价改革应用现代信息技术提出了新要求。作为高校业务系统和各类应用根基的教育数据，正在成为推动教育数字化转型的关键，其迅猛增长以及蕴含的无限潜力，已然为教育评价改革带来了崭新机遇和挑战。教育评价要适应教育数字化的时代特征，必然会从理念、方式、技术等方面进行改革。

 

　　本文深入探讨教育数字化转型对教育评价改革的影响，并介绍南开大学在教育数字化转型过程中教育评价改革的主要做法和工作成效，为现代信息技术支撑教育评价改革提供借鉴参考。

 

　　对教育评价主体的影响

 

　　传统教育评价体系呈现出一种自上而下的权威式评价特征，主要体现为政府部门对学校、学校对教师以及教师对学生的单向评价。评价范式更多地采用支配控制的行政管理模式，“评价主体结构单一、评价范式封闭单向”的缺点明显，限制了教育评价功能的发挥，也削弱了其对教育质量提升的促进作用。

 

　　教育数字化转型冲击了传统管理模式的束缚，使得教育评价逐渐突破单向、封闭的局限，向相互协同、过程互动的方向转变，为教育评价带来了新的发展契机。教育评价模式的转变拓展了评价主体的范围，使得教育评价的主体格局多元化。以学生评价为例，在传统情境下，教师通常扮演评价主体的角色，而学生则处于被评价的被动地位。在教育数字化转型的背景下，学生不仅可以借助课程助手等数字化工具对自身的学习过程和学习成果进行全面且客观的自我评价，还可以依据同学在团队工作中的任务分工、沟通协作、知识贡献等开展相互评价。如此一来，学生不再仅仅是被评价者，而是参与到评价者的角色当中，打破了传统评价主体与评价对象之间泾渭分明的界限。这不仅丰富了评价主体的构成，更从根本上改变了教育评价的生态，让教育评价的主体更加多元，有助于构建一个更加全面、客观且贴合教育实际需求的评价体系，为提升教育质量提供更为坚实有力的保障。

 

　　对教育评价内容的影响

 

　　传统的教育评价体系的评价内容倾向于运用统一且固化的标准，对评价对象进行甄别与选拔。这种单一化的评价导向使得评价对象，无论是学生还是教师，都将关注重点放在“分数、升学、文凭、论文、帽子”等短期显性指标上，功利化倾向严重。这偏离了教育的本质初衷，使教育陷入片面追求外在指标而忽视内在素养培育与全面发展的困境之中。

 

　　教育数字化转型为教育评价内容的全面化提供了技术支撑与实践路径，通过丰富评价内容，从根源上扭转追求短期利益的教育评价导向，充分彰显以人为本、因材施教的教育评价理念。例如，数字化学习可以帮助学生突破学科界限，开展跨学科学习，在不同学科、不同学习任务相互交织的复杂情境中，充分展现自身的创新能力、思维能力以及综合运用知识解决实际问题的能力。数字化平台凭借其强大的数据采集与记录功能，详尽地捕捉学生在学习过程中产生的行为数据。这些数据资源能够从多个维度综合反映学生的学习态度、学习能力以及个人发展的潜在趋势等关键要素，打破了传统“五唯”所带来的片面、局限的评价倾向。依托大数据、人工智能等前沿技术，教育评价构建起“识材—施教—发展”的系统性评价逻辑。这一逻辑丰富了教育评价的内容体系，使其更加契合教育的多元目标与个体的差异化需求，也为学习者创造了“因材择学”的机会，让他们能够依据自身的优势与兴趣做出更为适宜的选择，实现自身的成长与发展，推动教育评价真正成为促进教育质量提升与个体全面发展的有力工具。

 

　　对教育评价方式的影响

 

　　传统的教育评价体系受限于相对落后的数据采集技术以及较为单一的统计分析方法，其评价方式往往局限于纸面测试、问卷调查以及课堂观察等方法。评价者在开展评价工作时，首先着手收集通过既定方式获取的数据，随后依据自身的经验划分指标权重，建立指标体系，评价模型的设定过度倚重评价者自身所具备的理论知识以及主观的评价观念，导致评价结果更侧重于“路径依赖”和对评价者主观观念的“个性依赖”。

 

　　教育数字化转型催生出了多样化的教育评价工具与方法，充分汲取了“数据驱动的知识发现”模式的优势，促使教育评价逐渐形成了“数据驱动”与“经验驱动”有机结合的崭新范式。评价者能够基于海量的数据资源，运用数据挖掘技术寻找数据的逻辑关系，再结合自身积累的丰富经验进行判断，明确问题导向，深度挖掘数据背后所蕴藏的价值，形成科学合理且具有说服力的评价结论。

 

　　例如，在评估学生综合素质发展时，系统基于收集到的数据识别出某个学生在不同维度上的表现差异过大，这时教师可以结合对学生的日常观察和自身教育工作经验分析原因，进而帮助学生走出舒适区，实现综合素养的提升。数据的客观判断和教师经验相融合的方式，保证了教师对学生综合素质评价的全面性，有助于引导学生更好地发展。数据与经验的深度融合构成了一种以数据驱动为主导、以经验辅助为支撑的综合教育评价模式，为推动教育评价质量的提升以及教育实践的优化发展奠定了坚实基础。

 

　　对教育评价结果应用的影响

 

　　传统的教育评价体系受限于数据类型单一、数据量不足及依赖经验判断等，其评价结果难以完整呈现评价对象的全貌，无法深入剖析隐藏在数据背后的深层次原因以及潜在的发展趋势，导致对评价结果的解读浮于表面，难以精准把握评价对象的核心特质与发展需求，进而削弱了评价结果在指导教育实践过程中的实际价值。

 

　　教育数字化转型助推评价结果的应用覆盖至“一切的教育和教育的一切”。教育评价借助多样化的评价方式，实现多模态数据之间的有机融合，打破数据局限，综合多元维度分析，提升评价结果应用的客观性与全面性。评价结果可以应用于家校共育、资源统筹、学校合作等多样化场景，拓宽了应用边界。例如，教师、学校和教育管理部门通过对多维度的评价结果进行整合，全方位了解每个班级、每所学校乃至每个区域的教学质量情况。通过对不同层面的数据进行横向与纵向的对比分析，评价者可以敏锐洞察当前教学存在的优势与不足，进而有针对性地调整教学策略、优化课程设置，形成教育评价的良好生态。

 

 

　　南开大学2024年启动“数字南开”智慧校园建设，致力于探索教育评价的创新模式，通过构建校园大数据综合管理平台，推动数据跨部门共享，优化数据生态，探索出一条“数据驱动、‘质’‘量’结合、评教相融”的数据引领教育评价改革新路径。

 

 

　　1. 数据驱动，综合评价。南开大学非常注重数据的价值，先后制定了《南开大学数据管理办法》《南开大学数据标准》《南开大学数据安全和个人信息保护管理办法》等制度文件，为数据治理筑牢根基。搭建校园大数据综合管理平台，采用湖仓一体的方案，将结构化与非结构化数据资源进行统一存储，覆盖从采集、存储、集成、清洗、共享、开放、归档乃至销毁的全流程，实现对数据全生命周期管理。制定数据共享交换方案，统一设置API及安全等级，通过数据共享平台一站式对外提供数据共享服务，彻底打通跨部门数据流转通道。评价者能够一键获取全方位、多维度的数据，勾勒360°立体画像，打造综合评价体系。

 

　　2. “质”“量”结合，精准评价。传统的教育评价方式分为质性评价和量化评价，定性和定量的权重分配往往依赖于评价者的主观经验，缺乏充分的数据支撑。南开大学依托现有数据库，建设多级数据应用体系：领导驾驶舱，汇聚各类数据，为校领导的教育决策打造一幅信息“全景图”；部门仪表盘是属于各个部门的专属“管控台”，借助实时更新的数据动态，助力各部门及时了解业务运转情况，灵活调配资源，提高工作效能；教学看板深入教学一线，充当教师贴心的“智慧助教”，为落实个性化教学提供坚实支撑。大数据技术可以辅助找到各类数据之间的联系，敏锐洞察数据异动，总结规律并预测趋势，制定并动态调整合理的“质”“量”配比方案，使得“质”与“量”有机融合、相互呼应，实现精准评价，为教学质量的提升注入强劲动力。

 

　　3. 评教相融，多元评价。教育评价不仅是对教学成果的阶段性审视，更是撬动教学质量提升、教师专业成长与学生全面发展的有力杠杆。南开大学在现有学生评教的基础上，建设专业学院考核系统，引入职能部门参与评价，实现多模态、多维度、多元化的评价方式。借助学校智能数据洞察系统（Datawind），灵活实现对原始数据的深度挖掘，通过创建数据集、构建评价数据体系、开展可视化建模、生成仪表盘等，将评估数据对教学评价的影响以科学严谨的图表形式进行呈现，充分满足教育评价个性化需求。同时，鼓励专业学院反馈使用问题与改进建议，定期复盘研讨，及时调整考评指标、技术参数与资源配置，真正实现评教相融，激发各专业学院的创新潜力，促使专业学院推动学科发展。通过学生和职能部门的多方评价，打破传统评价主体相对单一的局限，构建多元评价格局，为教师提升自身教学质量提供方向，为学院洞察学科全貌提供有效抓手，为校园管理决策提供有力支撑。

 

 

　　1. 健全数据管理体系，提升数据质量。南开大学已完成校园大数据综合管理平台的建设，平台集成了湖仓一体化数据存储系统、大数据治理系统、数据资源管理平台（非结构化）等核心功能。在数据标准化方面，学校结合自身实际情况，规范数据标准，将学校集成的非标准化数据通过映射转换为标准化数据，为学校业务系统提供标准、可靠的数据服务。当前，平台已接入业务系统35个，覆盖主题25个，集成数据8725万条，实现数据共享169项。此外，依托大数据治理系统建设数据API市集及公共数据服务申请流程，实现公共数据的自动共享，全面满足学校各个环节的数据流转和使用。

 

　　2. 搭建数据可视化场景，赋能科学决策。学校已构建面向校级、职能部门/学院级、个人级的多级数据应用体系，并打造了大屏端、PC端、移动端的多端数据应用，形成多层次数据服务格局。目前已建设态势感知、智慧教学、智慧图书馆3个孪生大屏专题，综合校情、人事概况和教学概况（本科生）3个管理驾驶舱专题站点，以及学籍管理、招生分析、教学管理、人事分析4个部门仪表盘。基于“一张表”的理念，为师生查看、维护、填报个人数据提供有效途径，支撑部门数据中心和个人数据中心的建设。通过数据分析精准呈现教育发展趋势，未来将进一步利用大数据的预测能力，预判潜在的教育隐患，更好地发挥教育评价的导向与调节功能。

 

　　3. 构建教育评价模型，定制数据应用。南开大学建设的专业学院考核系统以校园大数据综合管理平台为支撑，以专业学院考核要求为基准，构建8类一级指标、21项二级指标、65个三级指标的评价模型，并从数据维度对65项填报指标及其评分标准进行数字化拆解。通过数据的汇聚和分析，深度挖掘教学环节中的优势和劣势，借助评价反馈，促使教师和学院进行反思，优化教学设计，革新教学方法，提升教学的针对性和有效性，全方位贴合学生学习需求，推动教育质量跃升，形成教育发展的良性循环。

 

　　教育数字化给教育评价改革带来了前所未有的机遇，在拓展评价主体、丰富评价内容、创新评价方式以及强化评价结果应用等方面都有着积极且深远的影响。高校在实际工作中，应结合自身实际情况，不断完善教育数字化生态，更好地利用教育数字化转型推动教育评价改革向纵深发展，实现教育质量的稳步提升，为培养适应时代发展的创新型、复合型人才奠定坚实基础。