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随着以人工智能为代表的新时代的到来，社会对劳动者的素质提出了新的要求。传统工业革命时期基于学科知识积累、注重技能传授式的学习方式已经很难帮助学生适应未来复杂、多样化、创新性的社会需要。这时，需要学校教育立足未来发展，为学生适应未来社会做好准备，培育学生适应终身学习的品质、训练学生应对复杂生活的素养，帮助学生形成顺应时代发展的能力。

如何通过评价的方式，引导教育更好点燃学生潜藏的内在发展驱动力，帮助学生找到自身学习和发展的优势领域，引导学生建立持久学习的心理机制，都是今后教育需要关注的重要问题。

学习品质评价具有重要意义。

第一，引导大家树立科学的教育质量观。学习品质评价改变了以学科知识为核心的评价观念，着眼于学生适应未来发展的学习能力。通过学习品质总体指数反映教育质量，既关注学习成效，也关注学生的学习力，可以说是一种全面发展的质量观。

第二，指导学校更多关注学生学习的影响因素，培养学生关键品质。有学者在长期的追踪研究中发现，学习品质是预测学生学习潜力和学习成效的显著变量。近年国际Grit教育的研究结论也显示，预测成功的指标更多是与学习品质相关的坚毅、激情、自制力、好奇心等非智力因素。这启示我们，教育应该在关注以智商为代表的认知技能培养的同时，更着力培养学生好奇心、自控力等关键品质。

第三，帮助学生学会学习。学习品质评价是一种“促进学习的评价”。该评价在充分关注学生学业成效的同时，还强调关注学习过程，特别是关注学生参与学习中的认知、动机、能力、方法和负担感受以及是否具有相应的意志力和监控调节能力等，是对学生学习能力的全面诊断和对学生学习过程的全链条掌控，能够为学生个性化学习服务提供科学数据。

一、学习品质评价的基本内涵

学习作为个体成长过程中一种相对持久的行为方式，受个体内在心理机制的调节和影响。这种学习者在学习过程中所表现出来的相对稳定的心理倾向及行为特质，可以称之为个体品质，也有学者将其称之为一系列心理特质的组合。

学习品质是整体反映学生学习成效和个体品质发展的一个综合指标。在科学教育质量观思路下，个体的发展应该是融认知技能提升和心理特质成长为一体的综合效应。可以说，学习品质是学生适应终身学习、未来发展所需要的必备品格和关键能力的综合体。

从操作层面理解学习品质的内涵包括：以学生学习结果为代表的学习成效；学生在参与学习过程中所运用的方法、技能、策略，针对学习任务的时间投入等；影响和维持学习过程的学生个体心理因素，如学生对学习的认知、学习的兴趣态度、学习的内驱力，以及面对学习困难时所表现出的意志品质等。

海淀区最早从小学生学习状况调研开始，结合国家“中小学教育质量综合评价改革实验区”实践，立足海淀教育发展实际和未来社会发展需要，逐步确定、形成了学习品质评价体系。

学习品质评价体系关注影响学生学习发展的5大系统和9个维度（见图1）。

图1  学习品质评价体系

五大系统包括学习认知与体验系统、学习兴趣与动力系统、学习方法与能力系统、学习维持与监控系统和学习投入与成效系统。其中，学习认知系统、学习兴趣与动力系统、学习方法与能力系统、学习维持与监控系统重点关注学习者个体品质部分，是影响学生学习的重要心理特质；而学习投入与成效系统更多表现为学习的成果，是学习的结果表现部分，包括学习负担和学业成效。可以看出，学习品质是反映学生学习素养的一个综合系统，涵盖影响学生学习的诸多要素。

二、学习品质评价的测评与结果

海淀区学习品质评价体系适合对义务教育阶段学生的学习品质进行评价。根据评价的不同目的，既可以面向全体学生开展测评，也可以选择部分代表性样本进行测评。

面向全体的测评有利于开展基于评价数据的诊断与改进研究，帮助每一个学生诊断分析学习品质各个维度的发展情况，找到自己的优势领域、发现自己学习的短板，并开展针对性的改进提升训练，通过个体品质的提升进而带动学业成绩，最终带动学习品质的全面发展。选择部分样本的测评，则有利于从区域层面或学校整体层面开展质量监测工作，通过最终数据，以样本推断总体的教育质量状况，同时也能够了解区域教育质量中学业成效和学生个体品质发展综合情况，能够比较经济、低成本地开展区域教育质量监测，为区域教育整体发展提供参考和数据。

根据学习品质测评框架，学习品质评价工具主要分为两类：一类是针对学生个体品质方面的心理量表和问卷，另一类是针对学习成效方面的学科测试试卷。各地可根据实际需要以及测评对象的年级，选择和确定不同的学科，如针对小学高年级，可以选择语数英三个学科，也可以选择语数英科学等学科。针对初中二年级，可以选择语数英物理历史生物地理等学科。对学科的选择完全根据测评需要来进行。

测评完成后，需要根据测评目的，分析测评数据结果。一般而言，从测评到结果报告中的数据分析需要经历五个基本流程：数据清洗—数据库关联—测评工具信效度分析—指标合成—描述分析、关联分析、追踪分析—形成报告。

根据测评目的和阅读对象不同，最终测评报告可以有多种。如果是用于区域教育质量监测评价，则最终可以形成区域报告、学校报告、学科报告、专题报告等，分别供区域教育行政人员、学校领导、学科专家和教师以及相关研究人员使用；如果测评用于学生学习品质诊断与发展改进，则可以直接生成学生发展报告，从学习品质的内部维度、学生横向比较、纵向比较方面给出数据，为学生诊断自我、制订改进提升计划提供参考。

以海淀区2018年学生学习品质区域测评数据为例，学生个体品质测评问卷分别采用内部一致性信度系数（alpha系数）和验证性因素分析作为信度和效度指标。结果显示个体品质测评问卷总体信度为0.975，各维度信度系数分别在0.809～0.940之间；除学习策略的结构效度可以接受外（CFI=0.902、TLI=0.895、RMSEA=0.06），其他各个维度的结构效度非常理想，CFI、TLI均大于0.9，RMSEA均小于0.08。

下面分别从区域报告、学校报告层面摘选部分结果数据，以示例说明学习品质评价在指导区域教育发展和服务学校教育品质提升方面的应用。

在区域层面，可以呈现某个学生群体（如八年级）的学习品质水平分布，还可以呈现该学生群体在各个维度的具体表现（见图2、图3）。

图2  区域某年级学生学习品质水平分布

图2呈现的是在区域报告中，将学生学习品质按照等值技术划分为四个水平，从低到高依次为“水平一”至“水平四”，分别对应待达标、合格、良好、优秀。数据显示：区域某年级学生整体学习品质处于水平四的比例为41.1%，处于水平三的比例为48.6%。可见，该年级学生群体中学习品质处于水平三以上的比例达到89.7%，整体情况良好。该水平级一方面用于衡量区域学生群体的学习品质发展状况，同时，也可以作为衡量学校样本学生学习品质发展的总体参照。依据区域学生群体学习品质水平分布状况，可以帮助教育行政人员明确区域教育发展的方向和重点，为管理决策提供参考。如依据图2情况，提示该区域今后可以重点关注水平四学生比例的进一步提升和水平一二学生人数比例的缩减。

图3  区域学生学习品质各维度表现

图3通过箱式图，呈现了区域学生学习品质各维度的具体得分分布，如学习情感维度得分处于3.64～4.18区间内，学习认知维度得分处于3.75～4.23区间内，学习兴趣维度得分处于3.43～4.00区间内，学习动机维度得分处于3.74～4.35区间内，学习能力维度得分处于3.68～4.28区间内，学习策略维度得分处于3.80～4.30区间内，学习坚毅维度得分处于3.40～4.00区间内，负担感受维度得分处于3.27～3.93区间内。通过图3维度得分分布数据，可以了解区域某年级学生群体的学习品质维度具体发展情况。可以看出，该区域某年级学生的学习动机、学习认知均值较高，学习兴趣、负担感受均值相对较低。数据提示：今后可能需要更多关注学生学习兴趣培养，注意学生负担感受的缓解和学习情绪情感的调节和激发。

在学校层面，可以了解各学校学生学习品质总体情况和维度分布，了解学校在区域的相对分布等数据，为学校诊断教育教学问题，发现优势与不足，科学改进教育教学管理，改进和提升工作思路提供发展的具体参照（见图4、图5）。

图4  X学校学生学习品质在各维度上的具体表现

各学校学生学习品质发展总体情况存在差异，具体表现为学习品质维度发展的不均衡。从图4可以看出，X学校学生学习品质各维度与区域均值相比，其学习兴趣、学习坚毅、学习能力差异较大，学习动机、学习负担感受、学习认知接近区域均值。这也提示学校要重点关注学生的学习兴趣激发、学习能力提升和坚毅品质等方面的培养工作，以薄弱维度的提升带动整体学习品质的提高。

图5  G、H学校教育教学的优势及改进方向

以评价促发展是学习品质评价的基本原则。从学习品质评价的角度而言，学校在区域的相对位置如何？学校的优势与薄弱环节具体表现又是怎样的？图5给出了学校学习品质发展的优势和改进方向。其中“双优区”表示某学校学生群体个体品质和学习成效均在区域平均水平之上。“单优区”表示学校学生群体个体品质和学习成效均在达标线之上，且个体品质或学习成效中有一项超过区域平均水平。

“双良区”中个体品质和学习成效均在达标线之上，但与区域平均水平还存在一定差距；“待提高区”表示学校学生群体个体品质或学习成效有一项在达标线之下，亟待提升。左图中G校处于双良区，说明其学生群体的个体品质和学业成绩都有待提高，可以通过提高学生个体品质，进而带动学业成绩提升的改进策略来发展。右图中H校处于单优区，显示其学生群体个体品质较好，学业成绩待提高，说明学校问题可能出在课堂教学方面，需要从教学方法、课堂效率、作业布置等方面去寻找改进突破。

总体而言，学习品质评价为学校教育质量提供了较为细致的大数据画像，能够诊断学校学生学习品质发展的不同维度，帮助学校精准施策，有效提升教育教学及管理水平。

当然，学习品质评价还可以基于学生层面，开展数据分析和运用，为学生提供自身在各个维度的详细数据，帮助学生发现自身优势，查找不足，进而为提升自身学习品质和学习成绩提供客观的数据，引导教师、家长关注学生学习的过程，也激发和鼓励学生端正学习态度、正确认识学习的意义和价值、努力掌握适合自己的学习方法技能，寻找相应的学习策略和资源支持，以优势带动不足，进而全面提升自身素养。

三、学习品质评价的教育启示

学习品质评价受到了区域、学校及教师的积极关注，开展学习品质评价，能够为更新教育理念、创新教育评价方式、改进和丰富教育教学实践提供相应的经验借鉴。

（一）关注学生学习品质整体发展，通过改进和提升学生个体品质间接实现学业提升

学生个体品质决定了学生的学习态度和行为，学习态度和行为也会直接对学生的学业成绩产生影响。数据显示学生个体品质越高的学校，学业成绩一般也越好，统计分析结果显示两者呈显著正相关（相关系数为0.695，p<0.01）。学习品质各维度与学习成效的相关关系见表1。

表1  学生个体品质各维度与学业成绩的相关系数

可以看出，学生个体品质中的学习情感、学习认知、学习兴趣、学习动机、思维能力、学习策略、学习坚毅与学生的学业成绩呈显著正相关，且思维能力、学习坚毅、学习兴趣这三个维度与学业部分的相关均大于0.7。表明学生个体品质对学业成绩有重要影响作用。

进一步的路径分析显示，学习品质各要素之间均存在显著的直接效应。学生的学习坚毅可通过影响学生的学习兴趣，进而提高学生的学习动机，学生学习动机的提升又促进了学习方法和策略的提升，最终提升学生的学业成绩（见图6）。

图6  个体品质对学业成绩的影响机制

可见，个体品质直接或间接作用于学生的学业成绩，要想提升学业成绩，可以通过改进和提升学生个体品质来间接实现。这也启示我们，在其他条件如外部资源、教育教学固定不变的情况下，提高学生个体品质可能是提高学业成绩的最有效途径。对此，从学校角度，需要转变教育观念，抛却“分数证明一切”的传统思想，把关注学生的全面发展、健康成长放在育人的第一位。

通过美好环境营造、积极校园文化建设、思维课堂打造、管理制度创新等方式，让学生热爱学校、认同学校文化，产生积极愉悦的学习体验，在民主、宽松、鼓励创新的环境中积极主动学习，有利于调动学生兴趣、激发学习潜能、改变学习方法、克服学习困难等。

对教师和家长而言，要转变原有重学习结果而轻过程的教育思路和观念，将注重“高分数获得”转变成关注“高质量学习”。关注学生学习中的各种心理体验和行为过程，给予学生爱的关怀、正向的肯定与积极鼓励，帮助和激励学生克服畏难情绪、战胜学习困难，关注学生优秀个体品质培养和提升，最终不仅有利于提升学业成绩，更能培养学生适应未来复杂社会的核心素养。

（二）依据学习品质测评数据，精准实现分类指导、科学管理

与传统的基于经验的教育教学管理相比，学习品质测评通过大量数据证据，为精准分析教育问题，改进和提升教育教学行为提供了科学参考，实现了教育管理的科学化和精细化。

以减负为例：测评数据表明，过重的学业负担，将不利于学生学习，表现在学习成效方面，负担过重学生的学习成绩相对较低。

学生学习负担过重进而导致学生的学习兴趣降低、学习动力不足，而这些又反过来影响学生的自我效能感、影响学生学习策略的选择和学习能力的提升，最终可能带来更低的学业成绩。

通过测评数据，可以细致研究学生学习投入和负担感受的相互关系，更好实现分层分类、科学减负。如对时间投入（校内客观、校外客观）和负担感受（校内主观、校外主观）进行聚类，把学生学习投入与负担感受划分为四种类型：低投低负型、低投高负型、高投低负型、高投高负型。研究发现高投低负型、低投低负型学生学业成绩更高，而且随着学生年级的增长，低投低负型学生在学习方面更有后劲。

为此，学校可以充分利用学习品质测评数据，精细诊断学校教育教学问题，分类施策。例如，在作业布置方面，学校要指导教师研究作业设计，提高作业实效。针对不同学习品质发展水平的学生群体科学、分层布置作业。如针对低投低负型学生，其总体特点是学习时间投入较低、学习负担感受很小，但其中有的学生学习成绩很好，也有的学生学习成绩不理想。对此，就要科学分析，对症施策：对于成绩好、投入少的学生，可能存在吃不饱问题，长此以往，会存在降低学生学习兴趣和动机的风险，那么就可以相应地为这部分学生提供一些超越常规水平的挑战性作业任务，以帮助其在挑战中不断提升学习品质；而对于学习成绩不理想的学生，如果智力发展没有问题，则可能是练习不足、投入较少，为此，应结合学生个体情况，提供多一些知识巩固型作业或方法提升型作业，以帮助这部分学生在提高学业成绩的同时，提升学习的认知、情感体验等。

从优化学校管理的角度，学习品质评价的结果不是给学校排队，而是更多帮助学校找到自己的优势和不足，激励学校不断完善教育教学管理，完善育人方式和形式，全面提高学生的学习品质。如评价数据既给了学校自身在学习品质综合指标和学习品质各个维度的具体数据、水平分布，也给了学校学习品质各个维度在区域群体的相对位置，为学校做了数据画像，帮助学校发现自身在学习品质方面的优势领域、不足之处，为学校特色发展、改进教育教学提供科学依据。

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学校可以主动利用测评数据，根据本校学生群体学习品质各维度的发展特点，开展针对性的改进行动，探索校本化的提升之道。其中，海淀区的一些学校正在结合测评数据，开展不同角度的实践探索。例如，B校学生个体品质总体表现不错，但学生的学习成效与优秀学校还有差距，经过数据分析之后，学校发现自身课堂教学方式方法存在问题，教师们更多关注基本知识、基本技能的教授和训练，较少关注学生思维能力、迁移创新能力的培养。

在区域专家指导下，学校设立了思维导引课堂教学模式研究校本项目，关注培养学生的高阶思维，将课堂教学的重心从原来的偏重记忆、复述、简单比较概括，引导到关注学生分析、综合、推理、评价、创造等高阶能力上来。为此学校还开展了主题式、项目式学习，组织多学科、跨学科实践活动，帮助学生跨越了原来的碎片化学习，主动寻求和探究“知识与知识之间的关系”“知识之间的迁移路径”“从知识到生活问题的转化与解决”等，形成了关联、分析、综合、判断等新思维模式。

（三）基于学习品质测评理念和框架，引导区域教育实现优质、均衡发展

随着我国义务教育发展进入从有学上到上好学的新阶段，从区县层面需要提供优质均衡的教育。那么优质均衡教育的标准是什么？如何衡量一个区域教育的优质均衡发展状况？这需要提供一种质量标准。

学习品质评价可以为区域教育优质、均衡发展提供一种可参考的标准。学习品质评价本身既包括学习成效，也包括影响学习成效的个体品质因素，二者都是教育质量的具体内涵。因此，学习品质评价首先丰富了教育质量的内涵。

其次，学习品质评价结果通过学习品质指数这样一个综合指标来呈现，这一指标合成过程中，本身就包含学业成绩和个体品质两个部分，合成的理念和计算方法蕴含了两者协调发展的内涵要求，旨在引领树立一种均衡、发展的质量观。例如，某校学生学习成效均值较高，但学生个体品质均值较低，则合成的学习品质综合指标就会相应较低。

同样，当一个学校学生的学习成效均值较低，但学生个体品质均值较高，则合成后的学习品质综合指标就高于单纯的学习成效标准。也就是说，学习品质在引导一种均衡发展的质量观，引导学校既要重视学习成效，还要关注学生个体品质等各个方面的综合发展，不能以牺牲学生身心健康的方式、不能以过重的负担和过高的学习投入换取唯一的学习成绩。因此，学习品质评价能够帮助教育行政部门知道学校是在“育分”还是“育人”。只有一个学校和一个区域的教育在学业成绩方面优质、在个体品质方面也同样优质时，这个学校和区域的教育发展才是优质、均衡的。

实践中，海淀区组建了“基于学习品质测评数据的学校教育教学提升项目”，通过区域引导、学校探索等途径，指导学校、教师认识数据、分析数据、利用数据，由基于经验的教育教学改进转变为基于数据诊断的教育教学探索和实践。通过区校合力，共同提升育人质量。因此，学习品质评价对落实学生关键能力、必备品格培养，引导学校树立科学的质量观，破解“唯分数”“唯升学率”方面进行了专门引导和可行探索。

当然，教育评价是复杂的，海淀学习品质评价也仅是一种探索性尝试。学习品质九个维度并非一成不变，而是一个开放体系。最后，学习品质评价是系统工程，需要行政、教研、科研、学校等协同推进。提升学生学习品质的操作路径多元多样，也依赖学校的创新性实践。

作者简介：

吴颍惠：北京市海淀区教育科学研究院院长，正高级教师；

文军庆：北京市海淀区教育科学研究院教育质量监测与评估中心教师，高级教师；

陈朝晖：北京市海淀区教育科学研究院教育质量监测与评估中心教师，博士

本文转载自微信公众号“中国教育学刊“（ID：zgjyxk），作者吴颍惠、文军庆、陈朝晖。原文刊于《中国教育学刊》2021年第五期。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场，转载请联系原作者。