数字化时代高校教学质量评价的风险规避

数字技术是驱动高校教学质量评价数字化转型的智能手段，也是数字时代高校教学质量评价风险衍生的主要推手。规避数字化时代高校教学质量评价的风险，绝不是简单地拒绝将数字技术应用于教学质量评价，而是在技术介入与评价主体之间寻找平衡，审慎思考数字技术应用于高校教学质量评价的限度。

1.主体增值：树立数据治理思维，建立双向平等的评价关系

数字技术的介入冲击了高校教学质量评价中人与技术关系的平衡，人的主体意识置于偏颇而不易察觉的虚拟“真实”之中。为规避数字技术的悖谬性发展，必须树牢数据治理思维，唤醒评价过程中人的主体性，重塑评价主体与数字技术的主体间性关系。

首先，厘清“评价主辅”边界。数字技术有其应用的边界和条件，是个体认识教育与改进教学的重要辅助工具。高校数字化教学质量评价需要重塑评价主体与数字技术协同共生的主体间性关系。譬如，不同学生出现不同表现这种情境性问题不能仅依赖算法进行硬处理，而是需要强化人工智能与人脑智能的有效协作，让教师更多地运用自身的教育智慧处理教育问题。

其次，关注评价主体的数字素养。教师与学校管理者对基于大数据的教学质量评价存在全盘接受现象，其根本原因在于评价主体的数字素养不足。高校要着力提升教学质量评价主体的数字素养。一方面，持续强化高校管理者的数字技术培训与实践应用，不断提升评价主体利用数字技术开展评价的实践应用能力。另一方面，高校应加强评价主体对算法、AI的理解和认知，有意识地防范算法权利对主体意识的价值规训。

最后，增强评价主体的价值判断。所谓价值判断是指基于主体的主观价值取向，对一定客体作出是否具有价值以及对价值等级进行排序的活动。事实上，高校教学质量评价过程不仅仅是数据采集与分析的过程，更是进行价值判断的过程。评价者需认识到个体发展的复杂性，审慎评估基于大数据的评价结果对个体发展的实际影响是否合理、真实，为个体在数据之外构建更广阔的发展空间。

2.技术赋能：突围数字技术囿限，开拓智能科学的评价实践

数字技术在提升高校教学质量评价效能的同时，也容易产生“技术万能”“技术替代”的幻象。为此，如何突围数字技术囿限，探索多模态数据融合的评价方式，是高校教学质量评价数字化转型进程中不得不思考的问题。

首先，兼顾多元融合的评价方法。鉴于教育教学的复杂性、内隐性、人文性，纯粹的量化方法无法成为衡量评价主体的唯一标准。数字化时代的高校教学质量评价面对发展中的人，不能过分倚重量化分析，需要引入自然观察、访谈调查、描述分析等质性评价方法，构建“质量互补”的评价范式，以弥补数字技术评价的局限性，全面、客观、精准地刻画评价对象的真实情况。

其次，探索多模态数据融合的评价范式。在建模计算阶段，针对多模态数据分析粗糙、评价模型精准性和解释性低等现实困境，高校亟需加强多模态数据采集和分析。具体而言，评价主体需针对学校、社区、网络等场域，系统采集涵盖文本、图像、音频、视频等多模态的过程性数据，并在多样态数据关系中应用关注上下文关系的分析方法，为评价主体提供更为精准科学的评价结果和决策选择。

最后，建立透明化的算法模型。数字技术的“算法黑箱”导致评价主体盲目依赖预测性、引导性的算法决策。解决这一问题的关键在于提高算法和计算模型的透明化和可解释性，尽可能地向评价主体公开算法程序和算法运行的全过程，提升评价主体对评价数据、结果、决策过程的理解和认知。同时，尽可能让评价主体参与算法决策过程，强化评价主体与算法模型的常态化互动，形成良性循环的技术风险治理模式。

3.价值调适：坚守数字价值理性，遵循以人为本的价值导向

进入数字化社会，在现有的技术对主体的架构中，技术理性不断膨胀，个体理性却加速退却，容易忽略数据背后真正的内涵与意义。教学质量评价数字化转型需坚持以人为本的价值理念，在理性认知中探寻教学质量评价数字化的“可为”与“不可为”。

首先，遵循以人为本的评价逻辑，彰显教学质量评价的价值理性。教育是一种培养人的活动，而人的培养具有价值引导性。数字技术所具有的工具价值不能取代教育教学活动内在的育人价值，还需要体现评价理念的教育性。数字化时代的高校教学质量评价应超越工具导向的评价观，回归“服务于人的全面发展”这一根本性教育价值，构建以人为本的数字评价场域，达成教育价值与评价目的的统一。

其次，坚持人机协同的评价体系，推进技术逻辑和育人逻辑相互契合。高校应秉承客观理性的态度审视数字技术的影响，既要肯定数字技术为高校教学质量评价发展提供的技术支撑，亦需正视其内在情感和人文关怀的缺失。在教学质量评价育人逻辑的基础上探索工具理性和价值理性统一的契合点和融合域，调和二者的分野和冲突，结合“客观数据”与“人文情感”共同构成评价依据，探索人机协同测评范式。

最后，坚守人文关怀的评价导向，追求教学质量评价的本真价值。真正的教育意味着要去关注个体作为生命体的存在，关注其内隐的、活泼的、流动的生命情感的化育。数字化时代的高校教学质量评价应赋予技术以人文关怀，关注评价数据背后的教育本质，充分释放评价主体的表达、行动等自主能力，让评价主体以一种全面发展、自由解放的姿态参与评价实践。

4.伦理关照：聚焦数据伦理规约，构建数字向善的评价体系

高校教学质量评价中数据与算法的叠加，极易引发隐私安全与责任归属失控问题。因而，评价数据收集、分析与管理过程要遵守数据伦理规约。

首先，完善教学质量评价数据的隐私安全规范。基于《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，学校应研制校本化数据规约标准，增强数字技术监管的法治意识。在评价过程中应坚守数字向善的伦理态度，理性分析和综合研判数字技术在高校教学质量评价中的应用边界和使用程度，加强对师生数据的隐私保护，保障数据的集成使用、规范利用、隐私安全。

其次，坚守教学质量评价数据信息运用的教育导向。教学质量评价所依托的大数据应作为事实参照，非评价对象的完整映射。在数据采集、算法设计至决策制定的全过程中，应聚焦于学生的主体性与发展性，意识到评价对象非数据化的客体，而是饱含情感的个体。学校需明晰教学质量评价的目标，通过柔性预警与适度监管等策略，构建以人为本、数字向善的教学质量评价体系。

最后，健全教学质量评价算法运作的审查机制。算法审查主要是看算法系统是否包含算法歧视和滥用问题，避免数字技术对教师和学生造成侵害。算法模型要通过公平性、可解释性、透明性、可靠性等检验和风险评估后，才可以投入教育教学实践应用。高校、技术开发商等应建立算法风险管理机制，设置数据危险分级预警体系，避免因错误数据影响高校教学质量评价结果的科学性和可信度。

来源：《上海教育评估研究》

作者：刘桂锋（湖南农业大学教育学院，湖南长沙 410128）