大数据赋能基础教育学业质量评价的机理、困境与破解路径

2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》强调，建设数字中国是数字化时代推动中国式现代化的重要引擎，要推动公共数据汇聚利用，建设教育领域国家数据[2]2022年，教育部印发《义务教育课程方案(2022年版)》提出，在基础教育学业具体表现特征。[3]大数据凭借其技术优势和思维优势，为基础教育学业大数据赋能基础教育学业质量评价的本质是对传统学业质量评价模式长期以来，我国基础教育学业质量评价深受“五唯”评价理念的影响，往其一，大数据可以满足学生的个性化发展需求。传统其二，大数据推动差异化教学理念有效落实。“五唯”思想的根深蒂固和我国基础教育学业质量评价大多采用终结性评价，获取的评价数据多是单数字。分数就像“普罗克拉斯提斯铁床”,每位学生都被这张“铁床”不断衡量并禁锢。[6]大数据使学业质量评价既关注评价“结果”又关注评价“过程”,凸显了学业质量评价一现象、过程和环境采用两种或两种以上的方式获取相关数据。[8]与传其二，大数据可以帮助提升诊断性评价，并对学生开展学业预警与补救。算法构建关系网络识别，并解释潜藏在学业问题背后的深层次原因，形成个性化其三，大数据持续赋能增值性评价，提供更高效便捷的模型。大数据从精(三)扩展评价内容：重新厘定评价内容的“宽度”与“深度”将学生的“成长”看作是一个系统性工程，关注多种因素对学生学习的促进作其一，大数据驱动重构学业质量评价指标体系，为评价内容拓展“宽度”。大数据突破了以往用其二，大数据注重挖掘评价要素间的内隐关联，为评价内容提升“深度”基础教育学业质量评价的基本功能之一是为学生能力及相关因素监测提供高关分析”,这就提升了评价结果反馈的精准性与预测性。发生了某些变化，展现学生个体变化的情况。[14]基于证据的评价始于美国20世纪80年代的学校问责其二，从“因果分析”转向“相关分析”,增强评价结果的预测性。传统的学业质量评价强调数业质量的影响因素。海量的信息让证据间的互联性愈发显著,通过基于“证据”的“技术垄断使可提供利用的信息增加，随着信息供应量的增加，信息控制机制就会受到很大的压其一，一体化顶层设计和整体性思维的缺失加剧了“数据孤岛”的形成。一方面，教育行政部门其二，大数据应用存在数据泄露、滥用和技术异化的风险。在纷繁复杂的教师的理念落后于大数据所赋予的基础教育学业的质量观，他们对大其一，个人经验主义和知识功利主义导致教师数据智慧缺失。一方面，教教师的利益诉求挂钩，在绩效考核、资源分配、职称晋升等利益驱使下，教师过多关注学生考试成而忽视了反映学生学业质量的其他方面，如思维倾向、情感态度等方面，导致应然的“促进学生发展”其二，教师知识储备陈旧与能力薄弱致使其数据信息价值被消解。在数字在大数据背景下，人本价值观念与技术理性之间的冲突、过度量化致使学生被其一，数据本身是无价值关涉的，但评价与教学是负其二，过度的量化，也体现了教育评价中实质性评价的匮乏。一方面，技探索大数据赋能学业质量评价的现实困境，并非否定数据技术对基础教育教学既可以为数据搜集、分析和反馈等环节提供标准和规其一，强化顶层设计，塑造学业质量评价的整体性思维。首先，国家层面数据收集的“隐私性”和“向善性”,尊重教育主体的数据权利，切实保障教等，规范个体的数据责任与行为，创建利于基础教育教学发大数据时代，教师作为学业质量评价的实施主体，提升其数据素养既其一，开展基于大数据的学业质量评价培训，培育其二，制定基于大数据的教师专业发展计划，培养学业质量评价专业化人“据器而道存，离器而道毁。”[31]技术承载着生命，基础教育的终极诉求离不开技术，需要技大数据赋能的基础教育学业质量评价观实现“其一，平衡技术理性与人本价值的关系，注重基础教育