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发布时间：2022-07-18 阅读次数：
一、关键点：立足发展实际，构建增值评价指标体系要开展技术技能人才培养增值评价，必须立足职业教育学生发展实际，建立准确有效的增值评价模型，构建科学合理的增值评价指标体系，确立科学合理的指标及赋值标准。例如，“采用多层线性分析方法，将研究的变量分为学生层面（前期的考试成绩、性别、种族等）和学校层面（或班级）（学校经费、师资水平、办学条件”等），纳入模型中，准确分离出学校对学生的增值作用，有效区分学校的效能；“基于实测数据探讨嵌套数据下学生及群体层面增长百分位的估计方法——多水平线性分位数回归模型”；“利用我国25所中学三年的追踪数据建立模型来考查学校增值在各学科之间的一致性以及在各年之间的稳定性”，“对比分析增值性评价的三种基本模型即概要统计分析模型、多元线性回归统计分析模型、多水平分析模型”，提高其应用的准确性。要构建科学有效的增值评价指标体系，应当注意以下几点：第一，增值评价应遵循上文提到的科学量化、知能并重、动态评估、面向全体四个原则，在明确评价原则之后，合理地选取评价指标并建立评价指标体系。第二，评价工具的编制应准确多样，职业教育技术技能人才的成长反映在其职业能力和技能水平等方面，这些方面具有“内隐性、组织性、泛在性等多重特点”，为准确测量并得出有效结论，评价需要改变以往简单量表测试的方式，开发新式的评价工具，并建立多样化的数据收集渠道。例如，使用“机器采集课堂表现、使用学习分析技术追踪学生学习状态、建立学生个人成长档案袋等收集学生成长过程中的多种表现，开发对应的职业核心能力测评模型”。因为增值评价是持续的追踪研究，其工具编制需要随着学生成长变化而不断调整，并且要将编制的工具与具体的指标精确匹配，以达到测量工具使用效率的最大化。对于评价指标及赋值标准的选择，要注意以下几点：一是描述性指标，需要借助评价主体（如学生自评、教师评价、专家评价等）对不适合使用量化的指标进行定性的综合评定，特别是要注意制定具体可行的评价标准，然后将此类指标参照统一的标准转化为分数形式，可以参考PISA的做法。二是测量性指标，可以直接借助技术统计手段，实现测量单位的可比性。在此过程中，同样需要使用标准化量表来保证数据的可靠性。其测量的指标通常包括考试成绩、技能等级成长、实践时间等清晰的计量信息。尽管定性评价存在一些缺陷，其“准确性”和“可靠性”经常遭到质疑，但科学改进定性评价，构建科学的定性评价指标及赋值标准，将结果转换为以数字形式可直观比较的定量数据，仍是实现增值评价的重要途径。只有将定性评价和定量评价两种方式结合起来，形成综合性的“融合评价”，才能为增值评价的实际应用提供有力支撑。二、着力点：整合数据资源，建立学生数据收集平台开展技术技能人才培养增值评价需要大量的数据支撑，这些数据主要有两类：“一类是学生两个及其以上时间段的发展数据；一类是有学生的个体信息，且具体数据信息的采集标准由评价的目标和需求决定。”要获取大量的此类数据，存在一定的现实难度。一方面，学生增值评价的数据类型多样、结构复杂、数量庞大。学生增值评价数据既包括学生的学业考试成绩等定量数据，也包括学生道德表现、审美表现等其他方面的定性数据；既有学生在学校表现的直接数据，还包括学生背景等间接数据。缺乏合理的采集渠道，很难将这些数据进行高效的收集整理。另一方面，学生增值评价的数据收集较为零散、不成体系。当前我国已经进行了一些小范围的相关实践试点，如邵越洋、刘坚在2020年通过纵向追踪教育质量监测项目采集相关数据，对初中学校进行基于学科能力的学校增值评价，并对结果评价与增值评价在学校教育质量评价上的差异等进行了比较。该研究结果表明，通过增值评价可以得出学校实际的进步情况，并且在剔除其他外部因素后可以得出更加公平合理的教育评价结果。但是，想要大规模推广增值评价的研究结果并有效应用到职业教育系统中，还需要在大数据的支撑下建立统一的数据平台。现阶段我国职业教育领域还没有统一的数据标准，不同的评价或评估方案中对同样的指标定义、采集时间和采集方式的规定并不相同，这些都会造成评价数据之间的偏差。为保证研究数据的可使用性及可比较性，需要“对评价指标进行标准化定义，并建立互联的数据库系统”。只有建成全国范围内的统一数据库，才更便于对不同学校的办学水平进行比较，为“办好老百姓身边的学校”提供更可靠的参考。因此，开展技术技能人才培养增值评价，必须建立具有中国职教特色的数据收集处理平台，高效收集并整合相关数据，从而确保得出真实准确的评价结果。三、支撑点：加强政府规划，健全评价制度保障体系技术技能人才培养增值评价是一种先进评价理念在职业教育领域的具象化，想要有组织、大规模地开展职业教育学生全程增值评价，不仅需要大量的资源投入，还需要持续的政策支持。近年来，国家政策越来越注重“以评价体系构建促进职业教育质量提升”。为了更好地发展职业教育，政府还需要继续制定具有前瞻性和实践性的政策法规，以支撑尚处于“新生”阶段的教育增值评价。具体来看，至少应保障以下三个方面：首先，既要全面采集数据，又要保障学生隐私。为达成全面评价的目标必然会进行广泛密集的数据搜集，并且这些数据对于个人的分析构成了个人的“整体画像”，这必然会涉及学生的个人隐私问题。随着大数据的普遍使用和人工智能技术的不断突破，教育伦理问题也应该受到重视。为此，应保障受教育者的个人信息不被用于教育评价之外的其他用途，明确评价主体的个人权益受到法律的保护，并且要对侵犯个人权益的行为进行追责和严惩，从而杜绝学生信息交易行为，避免信息技术的发展侵犯教育公平。为保障学生隐私，“评价者在采集数据前，在思想层面上就应了解、遵守相关的数据收集标准和法律规制，在行为层面应该使用合理合法的数据采集手段”。其次，既要建立评价体系，更要保障持续运行。增值评价作为一项追踪研究，需要对一批被试进行多次测量。因此，要建成增值评价的测试数据库，必然需要巨大的成本投入。测试的时间和次数不仅需要实施者的认真参与，更需要充足的经费保障。政府要主动做好规划，先期选取部分地区进行试点，充分保障其运行并科学评估其效果，并逐步将成熟的模式推向全国。最后，既要得到评价结果，更要保障合理使用。当前的增值评价研究还停留在学业成绩的“净效应”层面，此类片面化的增值评价结果并不适用于职业教育领域。职业教育技术技能人才增值评价的结果不能仅反映学业成绩的变化，更要反映出其技术技能的变化甚至是职业精神和品质的发展变化。教育评价的作用在于“以评促建，以评促改”，开展增值评价的最终目的是促进学生的成长，促进教师和学校教学效能的增强。增值性评价的结果需要更准确的解读，才能发挥应有的效果。因此，对于增值评价直接得出的数据结果应当谨慎使用，有关部门不能只通过数据来简单衡量学生的发展变化或是教师的教学效果，还应该结合其他测试方法，“详细解释结果产生的过程和结果所代表的具体含义，并最终对于教学工作做出指导性意见”。这样才能更加全面、科学、合理地运用这一工具，实现促进的目标。