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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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