清华大学附属中学校长王殿军

习近平总书记指出，时代越是向前，知识和人才的重要性就愈发突出，教育的地位和作用就愈发凸显。人才的选拔、培养和评价问题，直接影响到国家教育的健康持续发展。其中，评价的问题更为复杂，也更为关键。评价是选拔的基础和条件，评价和选拔也会影响和引导培养的过程和目标。

清华附中率先开发了基于大数据的学生综合素质生成性评价系统，解决了考试评价的最后一公里的问题。2017 年该系统在全市所有高中正式推广使用。

破解综评与高招软挂钩的境地

目前，综合素质评价已经在浙江、上海试点作为高考多元录取的重要参考，其他省市即将启动。但原有的学生综合素质评价方式难以满足高校在较短的录取时间内高效使用的需求。

综合素质评价与高考招生基本处于“软挂钩”的形式主义境地,录取的公平性、科学性难以保证。在新的历史时期，尤其是信息技术飞速发展的背景下，充分利用信息技术的学生综合素质生成性评价系统，才能真正对接政策实施的“最后一公里”。

中高考改革方案中，虽然明确了学生综合素质发展目标和对综合素质的评价要求，但仍存在着素养目标难以表述、培养过程难以考量、达成情况难以评价等综合素质评价难题。

此外，在综合素质评价实施过程中，各方对如何处理好学业能力与非学术能力、全面性评价与个性化评价、定性评价与定量评价、注重过程的评价与注重结果的评价的关系上难以取得共识。因此，在综合素质评价的问题上，亟需进行大胆的改革和尝试。

面对着社会发展的切实需求、教育改革的迫切呼唤和人才竞争的严峻形势，清华附中责无旁贷。学校以评价引导和促进学生全面成长、个性发展，努力培养能够满足党、国家、人民、时代需要的人才，促进中高考改革的推进和落实，这是学校投入力量研发“清华附中学生综合素质评价系统”（以下简称“清华附中综评系统”）的初心。

综评系统是这样研发出来的

清华附中借鉴国外现代教育理论，自主开发完成学生综合素质评价技术平台。该系统通过对上传的学生海量数据进行整理、分析与挖掘，建立了学生综合素质发展模型，通过不断反演推理从而找出行为背后有价值的信息，实现评价内容全覆盖、评价引导全过程、评价应用全方位，尤其是评价内容和评价结果可根据使用者的需求进行动态量化设计，能够很好地满足多方对评价体系的需求。

该系统的设计、研发主要经历以下三个阶段：

1.聚类和相关性分析，确定“高影响力”活动

自2009 年起，认真梳理学生在校期间参与的、涉及思想品德、人文艺术修养、领导力、公益活动、体育锻炼、团队合作和国际视野等多个方面近100项教育教学活动，采用聚类分析方法和相关性分析，考察不同活动对学生发展的相关影响程度，搞清楚学生能做什么，应该鼓励学生做什么，进而总结归类了对学生发展有持久深远影响的8个方面的“高影响力”活动。

这些活动是：

• 1.社会公益及志愿服务，旨在培养学生志愿服务精神和社会责任感；

• 2.学术志趣及偏好发展，旨在鼓励学生发现个人学术偏好并做出合理规划；

• 3.艺术素养及特长培养，旨在促使学生提升个人艺术修养，丰富自身生活；

• 4.体质健康与体育锻炼，旨在改善和提高学生体能，磨练意志品质，培养团队精神；

• 5.感动感悟与交流沟通，旨在引导学生正确面对学习、生活和交往中遇到的困难和问题，提高抗挫折能力；

• 6.读书分享与人文思索，旨在引导学生养成爱读书、会读书的习惯；

• 7.社会调查与勤工助学，旨在引导学生走进社会，了解现实生活，更客观地规划自己的未来；

• 8.阶段小结与个人反思，旨在引导学生在总结和反思中不断提升自己。

2.构建学生综合素质生成性评价模型

清华附中构建了学生综合素质生成性评价模型，采取自下而上的方式对学生各个方面进行观察、记录、分析，建立了包含9个模块46个维度的行为记录内容，全面记录学生校内外的成长轨迹，从中挖掘学生发展潜能和倾向，为每一个学生个性、自主、健康和全面地发展创造条件。

该模型打破了传统的采用构建多级指标体系的自上而下的评价模式，主张学生的综合素质可以通过学校教育来发展，可以通过学生行为来体现，从而可以通过学生全面客观的行为记录、过程累计和发展变化来进行评价。

3.大数据分析开发评价系统

大数据时代来临，信息技术能充分挖掘教育数据的价值，助力学生成长记录，推动学生综合素质评价的实施。借助互联网技术研发了学生综合素质评价系统的实验版，首次实现了云计算、大数据与综合素质评价相结合，充分发挥“评价过程”的影响力。在实验过程中，系统逐步尝试对学生上传的海量数据进行整理、分析与挖掘，初步为学生建立成长模型。

通过以上研发阶段，一套以过程积累的大数据为评价依据，以促进学生发展的“高影响力”活动为评价内容，采用过程性和发展性评价方式，强调多元化评价主体，以实施公示、互相监督保证评价的真实性和客观性，以满足使用者不同需求的《学生综评发展报告单》为评价结果的“清华附中综评系统”最终问世。

大数据勾勒学生的“全息画像”

学生综合素质评价系统强调“以发展的眼光看学生”，而不是以结果来评价学生，从而实现三个“统一”。非预期的结果，将学校培养目标与学生发展目标相统一；注重学生发展的增量，将关注“结果优秀”与鼓励“进步明显”相统一；注重“诊断”而非“结论”，将给出结论与给出建议相统一。

该系统注重“实时”，对学生进行“全息画像”。通过对学生行为数据的实时记录，深度挖掘纵向数据，可以实现勾勒学生发展轨迹、预测学生发展趋向、对学生进行个性化指导和帮助的功能。同时，通过严格的填写、质疑、复议、仲裁制度和记录的终身保存以及严厉的惩罚机制，可保证系统记录的真实性。

在评价程序设计上，贯彻落实了教育部要求的“坚持公正性，严格规范评价程序”精神，在写实记录环节，要求师生客观、写实记录学生成长过程中可考察、可比较、可分析的突出表现；

在整理遴选环节，要求实时整理遴选有意义的活动上传；在公示审核环节，记录内容在全校范围实施公示，接受全校老师、同学、家长的监督；

在形成档案环节，电子版档案记录了学生不同模块、维度的表现，系统后台对学生上传活动的等级分数、评级分数等数据进行自动处理，可得出学生不同模块、维度的分项积分和总积分，学校管理员可在工具箱中导出《学生综评发展报告单》；

在材料使用环节，平台系统可以根据使用者的不同需求对结果进行动态量化设计，这样的统计功能不能更好地服务于学校教学、服务于区域教育管理、服务于高校招生。

在监督机制上，该系统可以由社会各界全员监督。在记录提交环节，要提供佐证材料，并遵守诚信承诺。

在平台中设有同学圈公示窗口与质疑功能，老师或其他同学可发表评论或质疑。

在综评分数模板的使用上，本系统具有动态量化功能，各使用地区或学校可根据实际情况，确定每个素质模块和记录维度的基本分数、等级分数、地域等级分数、教师评级分数等赋分标准，由系统自动计算学生综合素质评价积分。

目前学生综合素质评价系统已收集学生记录近20万条。

未来，学生综合素质评价系统将建立起“小学—初中—高中—后高中时代”的应用链，为优秀人才培养发展的长期追踪奠定基础，为学生的学业、升学与生涯规划提供帮助，为中国教育的实证研究积累最完备的大数据，通过对大数据的挖掘开展更深层次的教育应用，激发出更大的教育活力。

本文转自微信公众号“海教思维”。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。