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2020年1月7日,教育部发布重磅政策《中国高考评价体系》和《中国高考评价体系说明》,旨在改变“唯分数论”的一维评价模式,转向多维的素质评价模式。
在这样的背景下,教师将肩负新的挑战和责任。教师们需要具备哪些能力才能更好地与素质评价模式接轨呢?
来自澳大利亚悉尼大学教育测量与评价中心的吉姆•托格里尼主任,在2019年第六届中国教育创新年会上分享了他的观察与建议。
全球教育系统都在远离唯分数论
当前,全球的教育评价体系已经发生位移,从常模参照评价转向标准参照评价。
常模参照评价也叫相对评价,它以某个集团(班级、学校、地区、国家)的平均状况为基准,得出每个评价对象在集团中的相对位置。
什么是标准参照呢?打个比方,你考驾照,只要每个科目考90分就能拿到驾证,没人在乎你是否科科考满分,也不需要你考满分,更不会对考生进行排名,这就是标准参照。
为什么全球教育都开始转向标准参照?原因在于,我们需要真正的优秀人才进行社会建设,而不是要大家拼个你死我活分个成王败寇。标准参照主要有以下几个表征:
一是从单纯的考试转向校本评价,二是重视技术评价,三是注重循证决策,四是关注非认知技能和核心素养。关于循证决策,后面我会讲到。
如何建立不以分数为导向的评价体系?
事实上,还有很多国家依旧沉迷于用分数来评估学生,而学生也会以得分来进行自我评判。
不幸的是,分数本身没有什么意义,假如一名学生考了70分,意味着什么?这个分数到底在班上属于高分还是低分?分数给我们带来很多困扰,而标准参照评价则很好地解决了这个问题——它仅仅体现学生的某些特点,而不是全部。
要落地标准参照,我们首先得建立一个全新的评价体系。
以中国的数学学科为例,它的标准结构包括数学、几何、代数、概率统计、数学建模、数学探索与活动等,重点培养学生的数学能力,逻辑推理能力、直观想象能力。
这些能力分成三个等级——
一级标准
• 学生熟悉数学抽象概念和规则,能够根据特殊案例归纳并形成简单的数学命题,能够通过模仿学过的方法解决简单的问题,能够解释数学概念和规则的含义;
• 了解数学命题的条件和结论,能够在熟悉的情况下提取数学问题,用数学语言表达推理和论证;
• 通过解决相似的问题,了解数学的一般属性和方法,实现数学思维的嵌入;
• 能够结合实际情况解释相关的抽象概念。
二级标准
• 学生在关联的情境中抽象出数学概念和规则;
• 能够将已知的数学命题推广到更一般的情形;
• 能够在新的情境中选择和使用数学方法解决问题;
• 能够运用恰当的例子解释抽象的数学概念和规则;
• 理解数学命题的条件和结论;
• 理解和构建相关数学知识之间的联系;
• 能够用一般概念解释具体现象。
三级标准
• 学生能在综合情境中抽象出数学问题,并用适当的数学语言予以表达;
• 能够在得到的数学结论基础上形成新命题;
• 能够针对具体问题运用或创建新的数学方法解决问题;
• 能够通过数学对象、运算或关系理解数学的抽象结构,理解数学结论的一般性;
• 能够感悟高度概括、有序多级的数学知识体系;
• 在现实问题中,能够把握研究对象的数学特性;
• 能够认识到数学中属性和方法的共通性和所蕴含的数学思想;
• 能够用数学原理解释自然现象和社会现象。
我们看到,三级标准更加注重公益性,已经从内容注重转移到了能力注重。当然到了三级阶段,也意味着教师们不得不完成编制评价高阶思维和非认知技能(核心能力)的任务。我们不希望教师总是给学生说,你又拖全班后腿了,而是告诉学生,他处于一级水平能做些什么,处于二级水平还需要怎样的提升。
有效评价学生,教师可以怎么做?
高阶版的评价需要科学的标准,而科学标准需要海量证据支持。教师给学生设计能产生证据的任务,这些任务能够和量规一起使用,这就是循证决策。
循证决策对教师来说是极富挑战性的——我们的教师应该在自己的专业领域,设计出有效的工具来测试学生的水平,而不是仅仅设计一些考察项目来折磨学生。那么教师如何迈出循证决策第一步呢?
其实教师设计任务跟警察破案很相似。比如,有人发现操场上有个学生打人了,于是我们把这名“疑似打人”学生的基本信息提出来,进行更多数据搜集:他平时有没有打人?是不是每天都打人?在过去有没有打人的历史?最终形成专业判断。其中一定有一些证据,它的结构性更强,能够形成关键性的高层级的信息。这是一个循序渐进的过程。
新的评价体系,需要教师具备数据和评价素养
当决策是基于“可见的”证据时,教师必须编制高质量的测试任务。在“循证”过程中,教师应该掌握两项技能:评价素养和数据素养。
教师具有评价素养,意味着他能编写和选择高质量的评价方式(包括高阶思维项目),意味着他知道如何根据评价结果改善学习(形成性评价和学习评价),意味着他知道如何准确地沟通学生的学习情况,意味着他能够展示数据素养。
数据素养也是一项重要能力,是理解和有效使用数据来为决策提供信息的能力。具有数据素养的教师,他知道如何对数据进行识别、收集、组织、分析、总结和排序,知道如何进行假设、识别问题、解释数据、做出决策、制定计划,实施计划和监控实施过程。
数据素养包括以下环节:发现问题、框架问题、使用数据,将数据转化为信息,将信息转化为决策,最后评估成果。当教师拥有评价素养和数据素养,就可以编制高质量的测试任务,并根据评价结果来改善学生学习,将形成性评价和学习的评价完美结合。
我们再回到开头,当一个学生考了70分,意味着什么,接下来可以做什么?很简单,我们可以识别数据、挖掘有效数据、组织数据、分析数据、总结数据,再给予学生合理建议,解决教学中真实存在的一系列问题。
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