大数据理念下教育质量监测评价的变革与发展

　　（二）教育大数据给教育质量监测与评价带来的机遇与挑战

　　1.教育大数据丰富了教育质量监测与评价的内涵，测评从碎片化走向系统化

　　（1）测评主体趋向多元化在教育实践活动中，不同省市、区县、学校以及学生个体都希望能够获得自身表现与发展的反馈信息。教育大数据为满足这些不同层面的测评主体需求提供了数据基础。目前，只给区域提供一个“分”和一个“率”，给学校提供一个“分”，给学生个体提供一个“分”，这些远不能满足不同测评主体的需求。单纯的一个“分”或“率”不能实现对不同区域与不同学校的科学、公正评估，需要根据不同层面主体的需求，提供不同的服务与质量监测评价报告。

　　（2）测评结果趋向细致化随着教育的发展，不同测评主体对教育反馈信息的需求已经不满足于一个简单、笼统的分数。他们不但要求获得学生知识掌握、能力发展的反馈信息，也希望进一步了解学生知识与能力的相互作用以及学习方法、习惯、兴趣、人格等因素对知识掌握和能力提升的影响。教育监测评价结果需要根据新的教育形势与客观需求，运用新型测量理论和现代科学技术实现对整体层面的诊断与评估，同时要能够细化到课程的具体章节、单元及具体的单项能力。

　　（3）测评形式趋向多样化

　　随着计算机与信息技术的发展，测验从过去单一的纸笔形式发展到以计算机为载体的在线测试等多种测试形式，同时出现了基于经典测量理论（Classical Test Theory,CTT）的传统测验形式和基于项目反应理论（ItemResponse Theory,IRT）的自适应测验。而计算机技术与现代测试理论相互结合，又出现了计算机化的自适应测验（CAT）形式。

　　2.教育大数据扩展了教育质量监测与评价的维度，测评从横向研究走向纵向研究

　　传统的教育质量监测与评价局限于同一时间段的横向比较与分析，无法提供学生个体纵向发展的信息反馈，而教育大数据为教育质量监测与评价的纵向追踪研究提供了数据基础，从而能够对学生的发展进行追踪，为学生的发展提供更为全面的信息。同时，其能为学生自我对比提供机会，使教育评价更为科学、合理。

　　3.教育大数据扩大了教育质量监测与评价的深度，测评从宏观走向微观

　　传统的教育质量监测与评价只提供一个笼统的考试分数或能力分数，而对于是什么因素导致学生试题做错及知识掌握情况等信息则无法获取。随着教育的深入发展，各测评主体都已不满足于给学生一个简单的考试分数或能力分数，他们更希望考试能够提供诊断信息，能够报告学生掌握了哪些知识点，哪些知识点未掌握而需要补救。在大数据与信息时代下，教育质量监测与评既有必要也完全能够从宏观走向微观。

　　4.教育大数据加大了教育质量监测与评价的难度，测评理论和技术从传统走向创新

　　教育的发展对教育质量监测与评价提出了更高的要求。学生个体不仅仅需要一个整体的“分”，还需要“分”层面的分析，并能够实现因人而测，因材施教。这不仅对测验命题提出了更高要求，也迫切需要测评与信息技术、计算机技术结合起来，发展出新的测验理论与测验方法，对教育大数据进行更为充分、更加深入的挖掘与分析，提供更加细致、科学的评价结果报告。

　　5.教育大数据改变了教育质量监测与评价的价值取向，测评从工具主义走向人本主义教育大数据是关乎“人”的数据，其宗旨始终是为学生的发展服务。基于互联网技术的教育大数据采集模式也应遵循“以人为本”的基本原则，坚持以人为中心，以互联网为辅助手段，树立“互联网+”的理念。在教育领域贯彻落实以人为本的科学发展观，就是要确立人在教育中的主体性，以每一个学生的健康成长和终身幸福为本。[3]在教育大数据的形势下，教育质量监测与评价的功能应更多地从“选拔工具”转向“诊断工具”，给出个性化评价结果。这种面向每一个学生的个性化的教育测评，既是新形势下人本主义教育价值观的要求，也是“以学生为中心”的教育思想的体现。

　　二、大数据理念下教育质量监测与评价理论方法的变革与发展

　　随着计算机技术的发展和教育大数据时代的来临，教育测评理论和方法有了新的发展，从传统的经典测量理论（CTT）到现代的项目反应理论（IRT），再到新一代的认知诊断理论（CDT）。

　　（一）经典测评理论与方法的回顾与评述

　　经典测评理论又称真分数理论，是心理和教育测量学发展历史中最早实现数学形式化的测量理论。[4]CTT经过几十年的发展，形成了一套以真分数理论作为基础的较为完善的测验理论体系，其核心是经典的信度理论。CTT认为测验作为间接测量，要使测量与评价可靠，编制有恰当难度、区分度的题目和控制测量误差是提高测量信度、效度的有效手段。

　　CTT以弱假设为基础，这些弱假设条件容易被绝大多数测验数据资料所满足。因此CTT在实际中有着很广泛的应用。同时其对题目和测验作统计分析的方法在计算上较为简单，意义上也明了直观，易于教育工作者理解和掌握，这也使得CTT的应用较具普遍性。[5]