董奇   北京师范大学党委副书记、校长，国务院学位委员会第六届心理学科组组长，教育部基础教育课程教材专家工作委员会副主任委员，教育部中小学心理健康教育专家指导委员会副主任委员。主要从事儿童青少年心理发展及评价、语言与数学学习及其脑机制、质量监测与教育评价方面的研究工作。

新时代对基础教育改革提出新要求
 

我们正处于科技飞跃发展的时代，孩子们生长的社会变得更加复杂、更加具有挑战性，同时也对每个人的自身素质提出了更高要求。面对科技创新、信息爆炸的未来，未来人才必须具备信息素养、科技素养、数据素养等；面对人工智能无处不在的未来，未来人才必须具备高阶思维能力、创新能力、问题解决能力等；面对人类成为命运共同体的未来，未来人才必须具备核心价值观、社会责任、全球意识等；面对知识快速增长的未来，未来人才必须学会学习、坚持终身学习、形成成长性的思维方式等。未来人才素养是建设人力资源强国的关键，无论对国家、民族，还是家庭、自身都是极其重要的。其中，基础教育在未来人才素养培养上具有奠基性作用。
 

在当前的教育条件下，我国中小学生发展仍存在一些突出问题，如创新能力不足、实践动手能力较弱、解决问题能力较弱、心理健康状况堪忧、社会责任有待加强等。这些问题的出现，与目前教育实践的现状有着密不可分的关系，如重分数轻能力、重智育轻德育、重学习轻健康、重知识轻素养、重共性轻个性、重结果轻过程等，这些现状的改变迫切地需要人工智能赋能教育。当前教育评价的不足正极大地影响着我们教育的健康发展、教育质量的提升、未来国民素质的培养以及孩子的身心健康发展。习近平总书记在全国教育大会上指出，要深化教育体制改革，扭转不科学的教育评价导向，坚决克服唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾，从根本上解决教育评价指挥棒问题。因此，只有建立科学的教育评价体系，改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，才能使这一教育变革的指挥棒导向孩子的健康发展，导向教育生态的健康发展、健康重塑，使孩子具备应对未来社会发展所需要的综合素质，以达到教育强国的目的。

技术为教育评价改革提供新机遇
 

一、技术发展为教育评价带来新功能

首先，5G技术以及物联网技术为采集多维过程和环境数据提供了可能，为实际教学中智能、智慧性环境的创设提供了帮助。图像识别、语音识别等智能感知技术，可以智能识别孩子的动作行为、表情等信息，为教育评价提供客观的过程性信息，使我们对环境的感知和对环境的精准把握成为可能。大数据与学习分析技术可实现对孩子个体知识掌握情况的分析，并提供反馈，及时了解孩子的学习特点，解决学习过程中存在的问题。
 

其次，脑电技术、脑成像技术的发展，可以实现对孩子注意力、记忆、情感等机制的分析，深度揭示学习过程，为评估认知提供了理论依据，进而可以更好地描述孩子的知识图谱、能力图谱。

此外，VR、AR、MR等仿真技术可以创设类似真实问题解决的环境，开展模拟真实问题解决的高级能力评估，为教育评价提供了前所未有的手段和方法。
 

二、智能技术赋能未来教育评价新趋势
 

从评价的目标看，我们从过去更加注重知识和基本能力评价，转变为更加关注孩子德智体美劳的全面评价，更加关注高阶思维能力、创造能力以及孩子的态度、情感，能够在学习过程中进行更客观、更精准的描述。从评价对象看，我们从过去只针对少部分学生进行评价，转变为更多地针对每一个孩子、针对所有群体进行评价，使教育能够向着更加公平、更加满足个性化需要的方向发展。从评价信息源看，我们从过去较单一模态的信息形式，转变为多元化、丰富化、多模态化的信息形式，使我们能够多元化地获得多方面信息，并进行综合分析。从评价任务看，我们从过去非真实的典型场所，转变为真实化、生活化、趣味化的场所，使信息的获取能够追踪孩子的成长过程，能够结合孩子真实的生活获取其真实的心理行为表现。从评价方式看，我们从过去显性化、总结性的评价方式，转变为嵌入式、过程性的评价方式，使评价的过程更加符合孩子的学习实际，伴随学习的过程。从评价结果应用看，我们从过去滞后性、群体性的评价反馈，转变为即时性、群体和个体融合的评价反馈，使个性化的学习指导成为可能。从评价功能的变化看，我们从过去仅仅以甄别、选拔为主的评价，转变为在更精准的评价、甄别、选择的基础上，能够更精准地促进个体的改进。
 

三、智能化教育评价新探索

如何用新技术支持问题解决能力与创造力的情景化测评？孩子在未来社会将面对更多的不确定情景、更多的信息不完整性，他们需要更多的创造力、探索力去解决问题，新技术可以真实地记录学生在解决问题过程中的探索数据、创新数据，从而了解不同孩子的能力表现。
 

如何用新技术支持社会技能交互式测评？孩子未来将生活在一个更加互联的社会，社会技能就显得更加重要。目前一些软件已经可以实现实时记录多个孩子合作完成任务过程中的对话与关键行为，形成过程流数据，从数据中心抽取证据，更加真实、客观地反映孩子的特征，评价学生的社会技能水平。
 

如何用新技术支持情绪情感客观评价？人的情感既有外在的表现，也有内在的神经基础，现在脑科学的技术以及行为分析技术，使得我们能够从大脑的内在活动机制和外在行为表现相结合的角度，了解孩子的一些情绪情感特点，把孩子学习过程中的情绪情感特点和学习效果，包括知识获得、能力发展，以及孩子的价值观、态度等，更好地结合起来。

除此之外，如何用新技术支持信息素养评价，如何用新技术支持科学素养测评，如何用新技术支持体质健康实时测评，如何用新技术支持艺术素养表现式测评等方面，教育评价的探索也取得了不同程度的成绩。

发展智能化教育评价面临的挑战与建议
 

一、发展智能化教育评价面临的挑战
 

要实现智能化的教育评价需要很多综合性的条件。首先，我们对人脑认知、学习能力的认识还很有限。我们要真正做到智能化的教育评价，仅仅有技术的支持是远远不够的，还需要了解人的能力构成、脑神经网络的特点、学生学习能力的特点等。其次，我们需要构建数据收集与应用中的伦理。我们有了数据后，必须研究数据如何更好地合理应用，以达到促进孩子健康发展的目的，这就遇到了技术如何向上的伦理问题。再次，我们需要建立海量、多角度数据的融合算法。数据不等于智能，而是需要将海量、多角度的数据进行融合、建模，从而科学地分析出孩子真实的认知心理学习状态。最后，我们应从局部辅助向全局重塑的方向发展。人工智能发展需要一个良好的生态环境，政学研产全链条聚合，没有良好的政策环境，包括教育的公共政策环境、投资环境等，未来的发展仍会遇到大量的困难。
 

二、发展智能化教育评价的几点建议
 

第一，在国家层面，要把智能化评价作为国家战略的一部分，作为国家推动教育现代化，提高国家教育治理能力的一个有机部分，作为国家构建现代管理体系的一个核心部分。
 

第二，要深入探索学生学习和发展的脑认知规律，赋能智能化教育评价。以基础教育为例，我们需要加强对中小学生的学习、能力、情感、心理行为、心理健康的研究，使技术的应用最终达到提高学生德智体美劳全面发展的目的，促进教育公平。
 

第三，要加强高校间、高校与科研院所的合作，推动智能化教育评价方法创新。人工智能和教育的结合是一个高度跨学科的合作，各个学校有自己的学科优势，不仅需要同一个学校学科间的合作，更需要学校之间发挥各自的优势，深度合作。
 

第四，要加强高校与企业的合作，推动研究成果在教育领域中的及时应用。企业是“人工智能+教育”创新的生力军、主力军。高校和企业深度合作，有助于推动高校的研究成果，企业的研究成果也可以更及时地运用于实践，这样才能真正创造一个更好的生态，来促进高校科研，促进企业的研发，促进高校和企业一起服务于我们国家。
 

第五，要在国家层面建立智能化教育评价平台，促进开放共享。这一平台的建立，技术难度大、领域跨度广、资金消耗巨大，而且需要在实践中不断迭代，提升质量，因此需要政府支持、校企合作，方便各级行政部门、学校和相关机构介入，将实践与研究有机结合起来。
 

第六，要切实重视伦理问题，加强隐私保护。在人工智能即将到来的社会，要高度重视伦理问题，重视对儿童青少年、学校、教师权益的尊重，以推动“互联网+教育”“人工智能+教育”健康发展。若不加以重视，这方面的辐射将极大地阻碍人工智能和教育的合作，阻碍教育和科技的双向赋能。

现如今，人类已经进入到一个复杂的创新领域。曾经我们在教育变革中更多地关注教与学方法的变革，而教育评价作为教育变革中的一个重要环节，可能会成为撬动教育变革的指挥棒。同时，用新的技术推动教育评价改革不只是技术的问题，还有科学、脑、伦理、政策的合力。只有系统中各个力量的共同协同，才能保证我们巨大的人、财和物的投入能够达到实际的效果。
 

（本文根据2020 全球智慧教育大会整理，有删节）