一、数据赋能课堂教学质量评价体系——以深度学习为导向

总体上看，目前教学质量评价方式并未给学生深度学习能力带来质的飞跃。在这个人机协同的智能时代，探索数据赋能的教育评价创新，是推动我国智慧教育发展的必由之路，是促进深度学习能力发展的重要途径。

（一） 数据赋能教学质量立体化评价

学生在深度学习能力上，尤其是认知领域和个人能力方面出现欠缺，则教学质量评价应借助智能技术形成更全方位、多层次的评价体系。

首先，智能技术应全方位跟踪学生学习的各阶段，采集学生身心健康、学习情况、人际往来等数据，利用新兴技术将学生学习状态形成智能可视化，将学生深度学习能力进行动态画像。因此，除了学习成绩，智能技术还能监测到学生的性格特点、思维水平、自控能力等。传统的教育方式下，唯成绩论的思想根深蒂固。而在智能时代下，尽管学生在学习成绩上不佳，但是其包含的其他特质，如综合素养、思维敏捷度等突出，立体化评价反馈的数据就会提醒教师该学生仍有培养和发展潜力，需重点关注，利于教师根据促进学生全面和谐发展的客观规律，及时发现问题，有针对性地解决问题。总体来说，数据赋能课堂教学质量评价体系有利于形成对学习者的立体化评价，教师可以通过评价反馈数据进行教学诊断和干预，实现因材施教策略，促进教学质量提升。

其次，智能技术实现教师教学质量评价的客观性，并利用智能技术继续赋予以学生为中心的深度学习课堂新的活力，形成对教师的立体化评价。课堂教学质量还要受到教师方面多个维度的影响，如教师的工作状态、职业感受及发展需求。因此对教师形成立体化评价同样有利于提升教学质量。例如，教师的职业感受，职业满意度会直接影响到其课堂状态。对自己的职业不感兴趣、不满意的教师就更不会尽心尽力培养学生成才。另外，如果该职业的未来前景难以满足教师的职业需求，教师就会更容易产生职业倦怠，形成低迷的精神状态。这两种情况对课堂教学质量的影响都不言而喻，会极大阻碍深度学习目标的实现。基于此，学校管理部门就更应依据智能课堂教学质量评价体系返回的数据，对教师进行全面科学的评价。管理部门可以依据智能数据洞悉教师课堂中的精神状态和思想动向，及时进行深入访谈和调研，有针对性地合理调整。总体来说，学校管理部门可针对影响教师教学质量的因素，合理进行管理干预，为深度目标的实现奠定基础。

（二） 数据赋能教学质量过程性评价

实际上，传统的教育方式下，容易出现“一考定终身”的误区，这是终结性评价方式的典型特征。随着深度学习理念的不断深入，过程性评价取代终结性评价是未来教学质量评价改革的发展方向。过程性评价目标与过程并重，相关主体能根据评价结果及时调整教学策略。而人工智能、区块链等新兴技术的引入则更为过程性评价在教学过程中的深入提供了技术支撑。

由上文数据结果可知，高校学生仍在认知领域和个人能力上没有完备的深度学习能力，造成这种现象的主要原因是课堂仍以教师为中心，学生过分依赖教师对知识的讲解，缺乏独立思考、知识迁移应用的过程，难以形成完整的知识建构。在此问题上，智能技术应多渠道采集教与学的数据，形成独立的成长报告，形成过程性评价。如可利用人工智能技术抓取学生或教师在课堂中的表情、动作形成个人的情感数据、行为数据和过程数据等。借助教育大数据分析工具形成的各阶段报告是动态实时的，是伴随式的，教师和学生可以依照数据反馈及时调整教学进度、改善学习方法、优化学习策略等。

在传统的教学质量评价体系下，教学质量评价主体存在诸多限制。而数据赋能教学质量评价体系后，允许多元主体共同参与评价，如自我评价、同伴评价、利益相关主体评价及数据智能评价，最终评价结果可根据各部分评价动态数据建模得出。因此，数据赋能教学质量过程性评价，不仅能洞察学生真实的学习情况，还能发掘内部教学规律和影响因素，形成个性化教学体系和教学服务。

（三） 数据赋能教学质量增值性评价

增值性评价主要以学生学习成效增值作为评价依据，与传统的看学生平均成绩，绝对成绩有很大差异，与深度学习能力的培养不谋而合。尽管目前多数高校课程的教学成绩由平时成绩和期末成绩两部分组成，但是仍存在比重分配不合理，学生不关注平时课程成绩的情况。因此，依托智能技术对教师的教学质量和学生的学习效果进行长期、不间断的跟踪，形成增值性评价，监测学生高阶思维能力的获得与培养至关重要。

智能的教育评价体系是个性化的，会根据个人数据形成不同的、长期的跟踪性评价方案。能力的提升是该评价体系的关注重点，即在该教学质量评价体系背景下，绝对成绩的横向对比已经不足以支撑学生全面和个性的发展，水平的提升、未来的发展潜力才是评价教学效果的关键要素。

（四） 即时通讯技术赋能教学质量评价

随着微信、QQ 等移动即时通讯应用程序成为个性化和普遍化相融合的通讯媒介，将教学质量评价和即时通讯技术相结合，是当前教育现代化和智慧化的新发展方向。应用即时通讯技术可以通过提升教学的智能化、自动化程度来更简单、有效地记录教学数据，及时调整课堂节奏，提升教学效率。与此同时，即时通讯技术的应用打破了传统课堂的时空限制，消除了信息壁垒，推动课堂教学质量评价体系的完善。如学生通过在线观看教学视频、教学课件、做测试题，教师可以清晰地监测学生课堂学习效果，并且教师的教学表现也会上传至云端进行分析，保证了评“教”和评“学”的客观性、即时性。再加上，以即时通讯技术支撑的应用程序可以在整个课程中叠加使用，这会进一步丰富评价结果。如课前可以应用慕课、超星学习通查找学习资源，课中可以运用“雨课堂”，记录学习效果，课后相关主体则根据此类应用程序反馈的动态数据对教学进行分析。

总体而言，数据赋能教学质量评价体系可以依托智能技术始终秉持导向型、增值性、客观性和综合性的评价原则，考察教学中深度学习能力的实现，凸显促进教育教学改革和发展的独特价值，使教师善教，学生乐学，为推进课堂教学质量评价改革和促进学生的全面发展注入新的动能。

来源：《高教学刊》

作者：刘 敏，任钟媛 （南昌大学 经济管理学院，南昌 330031）