摘要：中学数学学业质量评价对教与学有着重要的导向作用。对照发展的人才培养目标发现，中学数学学业质量评价仍存在一些问题，主要包括：忽视评价内容的整合性，科学性不足；忽视评价工具的有效性，可靠性不高；缺少评价证据的多样性，全面性不够；缺少数据分析技术的先进性，深度性不够。为提高中学数学学业质量评价的科学性与专业性，提出以下实践路径：制定评价实施方案，确保数学学业评价工作的制度化、规范化；组建各级评价团队，提高数学学业评价方法的专业性、科学性；开发学业测评系统，实现数学学业评价过程的动态化、全程化；发展教师评价能力，提升数学学业评价结果的公平性、准确性。
关键词：中学数学；学业质量评价；学科核心素养
现代信息技术、大数据技术及人工智能技术的高速发展，使教与学产生了根本性变革。用纸笔考试的学业成绩衡量学生全部学业质量的缺陷和不足日渐显露，人工智能时代背景下的学业质量评价引起了世界各国关注。为提升人才核心竞争力，我国于2016年发布了《中国学生发展核心素养》，对“培养什么样的人”提出了新的要求与目标。新的人才培养目标及要求意味着各学科需要调整课程内容、转变教学方式、改变教学理念以及变革教学评价[1]。就数学学科而言，《普通高中数学课程标准（2017年版）》（以下简称《2017年修订版课标》）研制了数学学业质量标准，对高中数学学业质量提出了更高的要求，无疑给数学学业质量评价带来新的挑战。如何提高数学学业质量评价的科学性与专业性，促进学生全面发展及数学核心素养目标的达成，成为目前基础教育数学课程改革亟须解决的关键问题，也是深化教育评价改革的内在要求。本文试图从数学学业质量评价的内涵出发，通过厘清当前数学学业质量评价面临的现实问题与挑战，探索核心素养视域下的中学数学学业质量评价实践路径，力争为我国中学数学学业质量评价工作的开展及改革提供一点启示与参考。
一、数学学业质量评价的内涵
关于学业质量评价的定义，不同的学者有不同的理解。虽然在表述上存在差异，但本质上都是对学生知识、能力等方面的变化程度和发展状态进行的价值判断。结合已有学者关于学业质量评价的定义，可以获得数学学业质量评价（简称数学学业评价）的定义，即评价者依据国家教育目标，使用科学有效的方法，系统地收集信息和证据来确定学生在完成数学课程学习活动后在认知、情感、技能等方面所表现出来的变化程度和发展状态，并根据收集的信息和证据对学生的认知、情感、技能等方面进行价值判断的过程[2-3]。定义从评价目标、评价方法、评价内容等方面做了相关的界定及要求。由于国家教育目标是随着时代的发展动态变化的，而数学学业质量评价又是围绕国家教育目标开展的。因此，数学学业质量评价可以说是随着国家教育目标不断发展的动态系统。《2017年修订版课标》指出：“数学学科核心素养是具有数学基本特征的思维品质、关键能力（数学抽象、逻辑推理、数学建模、直观想象、数学运算、数据分析）及情感、态度与价值观的综合体现。”[4]这是对“三维目标”的发展与升级，意味着评价方向从知识的“诊断与检查”走向了关键能力和必备品格的“促进与发展”[5]，从偏重数学知识的掌握与技能的形成转向为知识、学科能力、必备品格和价值观的整合发展，即转向为注重促进学生数学学科核心素养的发展[6]。
二、数学学业质量评价的现实问题
近年来，数学教育研究者及一线教师对数学学业质量评价进行了积极的探索，取得了一些不错的成果，但是对照核心素养视域下的人才培养目标，现有的数学学业质量评价仍然存在着一些问题亟须解决与完善。1.忽视评价内容的整合性，科学性不足长期以来，我国数学学业质量评价以测查数学的基本知识和基本技能为主，聚焦于知识数量的积累和解题技能的高低[7]，而对数学思维品格、学习态度、价值观等非认知因素方面的关注较少。多数研究没有包含知识、学科能力、情感态度与价值观的全部要素。例如：渠东剑将六个关键能力加权后的结果作为学业质量结果[8]。这种将关键能力近似等于全部数学学业质量的方法，虽然为学业质量的评价提供了一种操作可行的方法，但是忽略了数学思维品格、数学价值观念、学习态度等元素，评价结果的科学性、可信度值得进一步思考。更重要的是，只关注关键能力，不聚焦于知识、学科能力、数学思维品格、学习态度及价值观等方面的整合发展，忽略了核心素养的复杂性、高阶性，无法客观、全面地检验学生数学核心素养目标的达成情况。2.忽视评价工具的有效性，可靠性不高测验作为评价的重要工具，其是否有效，直接影响学业质量评价的科学性、公正性及可靠性[9]。目前，我国数学学业质量评价仍然以“试题—反应”的测评方式为主，且设计思维局限于“试题”与“答案”的传统评价模式[10]。这种基于“问题—反应”的考试形式不仅难以全面诱发数学知识层面的反应，更难以全面激发数学能力层面、态度与价值观层面的反应[11]。尤其是传统的纸笔考试，难以全面记录知识、学科能力、情感态度与价值观等的外在表现，以及难以揭示学生在学习数学课程过程中情感、态度等内在心理品质的真实变化过程[12]。更为重要的是，绝大多数一线教师利用平时收集的题目，通过简单组合或者改动原有试题部分数字、情境等方法设计测试试卷，也不考虑测试卷的信度、效度等问题。评价结果必然无法有效、科学地反映学生的全部学业质量水平。3.缺少评价证据的多样性，全面性不够从评价主体来看，证据来源比较单一，主要以教师为主，很少考虑其他评价主体（如：学生本人、同学、家长等）。即使有部分学校、教师在评价过程中考虑了除教师之外的评价主体，也不纳入到最终的学业质量评价体系中，形同虚设[13]。从评价形式来看，仍然以终结性考试成绩（分数）为唯一依据。毋容置疑，数学考试成绩在一定程度上反应了学生数学学业质量的高低与优劣，但是这种将考试成绩当成学生的全部数学学业质量，拔高了考试的功能和作用[14]。从本质上讲，满足最高技术需求的评价在某种程度上仍然是不精确的，任何评价从某种意义上说都只能是一种“基于证据推理”的过程[15]。数学学业质量评价是众多评价中的一种，自然也是一种“基于证据推理”的过程。证据是实现学业质量评价活动科学性和有效性的前提条件[16]。全面可靠的证据能充分反映学生的学业发展水平，增加数学学业质量评价的有效性和科学性；反之，单一的证据影响学生数学学业质量的有效性和科学性。4.缺少数据分析技术的先进性，深刻性不够从证据、数据的处理与分析来看，采用的技术先进性不高。绝大多数一线教师只能处理和分析一些简单的结构化数据，例如：对考试成绩利用Excel进行均值、方差等方面的分析。对于视频、音频等非结构化的证据，多数一线教师往往凭主观经验，对其进行简单化处理和分析。另外，绝大多数评价者遇到收集的数据存在缺失时，基本没有利用统计学及人工智能的先进技术进行处理，而是将存在缺失数据的个体信息直接删除，或者采用均值填补等比较简单的方式对数据进行处理。这些数据处理方式方法虽然对某些简单问题有效，但是很多情况下是无效的。直接删除个体信息不仅造成成本的浪费，更重要的是删除个体信息可能失去重要的信息，影响学业质量评价的有效性和准确性，也没有发挥数据的最大利用价值。此外，现有的Excel、SPSS等常用数据分析软件，虽然能较好地处理和分析一些结构化数据和解决一些简单的评价问题，且操作简单易实现。但是由于教育评价的复杂性，有可能收集到数量很大、结构很复杂的数据，Excel、SPSS等不能很方便或很好地对数据进行深度分析，而需要评价者针对特定问题设计相关算法利用更强大、更方便的软件编程实现。特别是对包含视频、文本、音频等复杂数据集的处理，需要有效融合统计学、机器学习、人工智能等方面的先进技术，利用R软件、Python等进行深度分析，才能充分挖掘学生数学学习和教师教学隐藏的信息和潜在的规律，进而为学生和教师提供全面、精准、深层次的评价结果。
三、数学学业质量评价落地的实施路径
1.制定评价实施方案，确保数学学业评价工作的常态化、规范化数学学业质量是数学教育质量的重要组成部分，数学学业质量评价能否真正落地，能否真正发挥其诊断与检查、促进与发展的功能，前提在于制定科学、可行的实施方案。以“立德树人”为指导思想，以促进和发展学生核心素养水平为目标，从国家、省、地方、学校各层面做好学业质量评价的顶层设计，成立各级学业质量评价管理部门，做到“问责与教学反馈两者兼得”[17]。对国家及省级管理部门而言，不仅要做好数学学业质量评价改革与实施的顶层规划与设计，也要建立相应的管理与监督机制，同时须定期检查和指导地方管理部门开展工作。对地方及学校管理部门而言，须结合国家、各省的要求及各地、各校的实际情况，制定实施方案，同时建立健全公示、申诉复议、责任追究等方面的制度，确保数学学业质量评价常态化、规范化[18]。2.组建各级评价团队，提高数学学业评价方法的专业性、科学性数学学业质量评价是一项复杂的系统工程，也是一项专业技术要求很高的活动。简单的评价方式无法全面地反映学业质量水平，科学性不够；科学的学业评价又难以操作与实施[19]。因此，必须整合多方力量组建专业的评价团队。评价团队的评价理念、评价理论与方法、评价技术等直接决定评价的科学性、专业性与客观性。评价团队应该由懂或者精通中学数学课程内容与标准、教育评价理论与方法、教育与心理测量的理论与方法、统计学、信息技术、大数据技术、人工智能等方面的专业人才组成[20]。众所周知，学业质量受学校地域的影响，表现出差异性，为避免评价过程中出现“一刀切”而忽视评价对象的特殊性问题[21]，有必要组建国家级、省级、区县三级评价团队。国家级评价团队依据国家教育目标，聚焦知识、学科能力、情感态度与价值观的整合发展，构建评价内容框架、表现性水平描述框架、指标体系和评价标准，提高评价内容的整合性、科学性，避免评价指标体系及评价标准的主观性、随意性。同时，开发数学学科核心素养导向下的学业质量评价测试题库，负责每年的学业水平考试评价。此外，国家级评价团队对各省级和各区县评价团队进行定期的理论指导和培训，确保各级评价组织的专业水平满足时代发展的需要。省级评价团队依据国家教育目标，基于“证据中心设计”理论[22]，确定证据内容、证据类型以及证据标准，确保过程性评价有据可依。由于各省经济、教育、文化等方面的不同，学业质量水平及表现形式等方面可能存在比较明显的差异。各省可以结合各省的实际情况，确定数据、证据的时间范围、标准、类型。虽然信息技术、大数据技术等的发展能够“全时空”“全方位”收集学生学习数学过程产生的全部数据、证据，但是从全方位、全时空收集的海量复杂数据中提取有效的学业质量证据显然是非常困难的事情，而且基于大量结构复杂的数据建立科学的综合模型全面评价学生学业发展、情感与态度、身心健康发展的状态，仍然是目前评价的瓶颈问题[23]。因此，数学学业评价不可能囊括所有细枝末节的数据和证据，必须选取有效的、相关的、可靠的代表性数据和证据。同时须确保数据、证据收集的规范性、有效性、统一性，以及确保不同区县、不同学校的数据与证据具有可比性，进而实现各省内学业质量评价的公平性。区县评价团队依据证据内容、证据类型、证据标准探究证据获取途径、方法以及提取技术，并指导各学校教师、学生等评价主体上传证据。由于区县的差异性，可能获取各学校学生学业质量的证据途径、方法不一样。区县评价团队要结合区县实际情况，充分利用信息技术、大数据技术落实好数据与证据收集工作，以及对数据和证据筛选、鉴别、区分真假的工作。此外，指导和帮助区县学校及学科教师完成课堂评价和阶段性评价（期中考试、期末考试评价等），不断完善过程性评价和发展性评价，实现数学学业质量评价常态化。同时将评价结果及时反馈给学校、教师及学生，帮助教师提高教学水平，促进学生全面发展。3.开发学业测评系统，实现数学学业评价过程的动态化、全程化大数据、人工智能等技术为数学学业评价系统实现评价和管理的信息化提供了技术支撑，信息化管理是时代发展的必然需要，也是实现数学学业质量评价过程动态化、全程化的重要举措。因此，整合国家级、省级、区县三级评价团队以及其他力量开发功能较全的自动化数学学业测评系统非常重要。学业测评系统不仅能高效、精准地分析结果性评价方面的数据，而且具有专门的测试题库，能更好地实现学业评价过程的动态化、全程化。通过学业测评系统能精准分析不同时空、不同状态、不同环节的动态数据，深度挖掘学生学习数学过程中知识、能力、态度等方面的发展变化及存在问题，实现对学生学习过程的诊断性评价、动态性评价和增值性评价[24]。此外，学业测评系统具有可视化、智能化与个性化功能，可以个性化与精准化推送相关评价结果及反馈信息，为学生的深度学习和教师的深度教学提供全面性诊断和全域指导[25]；同时，为学校、教育管理部门检验课程改革效果、分析相关教育政策的成效、制定未来相关计划和政策、提升教育管理能力和教育治理水平提供可靠的、科学的依据，使教育管理模式由事后干预向事前调控转变，进而促进教育治理模式由静态化向动态化管理转型[26][27]。4.发展教师评价能力，提升数学学业评价结果的公平性、准确性发展教师评价能力是教育评价改革和教师专业发展的内在要求，也是适应时代发展的体现。学科教师作为学业质量评价的重要参与者，承担着证据筛选、证据真伪辨别以及证据和数据上传学业测评系统等工作。提升教师评价素养和评价能力，在很大程度上能确保数学学业质量评价数据和证据的代表性、真实性、准确性、全面性，进而确保学业质量评价的科学性、公平性。此外，学科教师评价能力是过程性评价质量的重要影响因素。学科教师评价能力水平高，一方面能准确评价学生知识掌握、学科能力发展、思维品质及情感态度的变化情况，并能帮助学生制定个性化的学习策略，进而促进学生具体标准的达成和能力的发展。另一方面，教师能准确诊断出自己的教学情况，针对教学中存在的问题，能及时调整教学进度并进行教学干预，做到教学改进、干预有据可依，避免主观性和随意性。因此，发展教师评价能力，有利于提升数学学业评价结果的公平性、准确性。
作者：夏林丽 颜宝平 单位：铜仁学院大数据学院