中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1671-9468(2019)04-0045-13 对如何改变学习评价方法的思考屡见不鲜。一直以来，学习评价的实践都紧跟教育和社会的焦点[1]。例如，当代心理测量学方法可以追溯到19世纪人类学家和优生学家对个体差异的兴趣。当时的费希尔(Ronald Aylmer Fisher)、斯皮尔曼(Charles Edward Spearman)、皮尔逊(Karl Pearson)等统计学家开发了一系列辨识个体特质的方法，其中许多方法沿用至今。20世纪初期出现的多项选择测试题，旨在客观公正地对美国军方职位申请人进行大规模评估，并提供可靠的等级排序。20世纪80至90年代，由于学校亟需更公平的遴选方式，同时也需对学生的学习承担更大的责任，在此背景下标准化测试方法得以改进。精密的统计方法和自动化施测技术的结合，使得大规模的评价和监测得以实现，而这常被广泛应用于评估“学业能力”(scholastic aptitude)或学生对识字算术等基本学习内容的掌握。 如今，大学教学中使用的数字工具正在显而易见地改变学习评价方式以及评估者与被评估者的关系。教师通过数字化工具设置评价体系，支持学生应答，监督作弊行为，收集学生应答情况并进行评分，向学生提供反馈、评分，汇编学生应答资料并形成报告。学习评价程序的数字化更具实施效率，能够推广到大型课堂，能更有针对性地反映个体层面的表现，更具互动性，支持更具想象力的、丰富多彩的、互动性强的及时反馈，并能更快更直接地生成评价报告。数字化评价使原本需要在复杂实施流程的支持下才能操作的评价方法(例如同伴互评和自我评价)变得更加可行。将学习评价嵌入数字学习管理系统中，能更好地实现教学相长，为开展形成性评价提供支持。如今，通过广泛应用的学习平台形成教学和评价的数字媒介已十分普遍，即使在校园的小型课堂中也是如此。可以说，这些技术进步的方式使学习评价的过程变得更加高效、迅速、灵敏，更具形成性(formative)且更为及时。 然而，除了教师评价学习的技术改进，新的评价前沿领域正逐渐兴起。通过探索使用强大的数字技术和数字化数据，尤其是过程数据(process data)，以更好地评价和报告学习成果(特别是复杂能力和通识能力的提高)。本文着重探究这一前沿领域，并分析在发展有效可靠的学习评价中所存在的困难。本文认为，有必要构建评价工具开发的新标准——测量分析标准(metrolytic standards)。学习分析领域中使用的标准与教育测量中常用方法的结合，为确保所有教育评价的信度和效度要求提供了框架。 二、学习评价的当代压力 当代大学面临着改变学生学习内容和方式的压力，教师对学生的评价和报告也需要随之改变。在这一背景下，学习评价的前沿领域应运而生[2]。其核心理念是“第四次工业革命”正在进行，与对过去几代人的要求不同，当今时代需要教育者培养出具备不同技术能力的学习者[3-5]，而不再遵循单一的、简单的学习导向。随着数字通信和计算机技术的普及、知识的快速膨胀和全球化的影响，本着对人类福祉可持续公平发展的坚定承诺，21世纪的生活和工作方式正在被重新定义。而这一系列因素对学校的净影响(net effect)就是：学校要重新定义学生应当学习的知识范畴，使学生在掌握某特定领域的相关知识外还具备其他特质。换言之，学生不仅需要精通知识内容(content mastery)，更需要掌握专业领域的技术方法(knowhow in a domain of study)。同时，除了传统学科对认知能力的培养，课程改革还要求学习者发展各学科领域通用的知识、价值观、态度、技能和信念等[6]。这就是在课程学习中从知识向能力的转变[7]。因此，课程学习不仅指对学科或专业领域的知识掌握，而且涵盖了适用于任何领域或范畴的“软技能”(soft)或“21世纪技能”(21 century skills)、“横向技能”(transversal skills)以及本文所述的“通识能力”(general capabilities)[8-9]。2015年“世界经济论坛”曾列举了学习者所需要掌握的通识能力，包括批判性思维、沟通、创造力、合作、科学素养、信息通信技术水平、毅力和好奇心等[10]。 鉴于此，学生需要培养终身学习的技能[11]。这意味着学生在正式的教育环境中通过教师的指导来学习是远远不够的，他们必须能自主学习。现代学习能力不再等同于智商或天赋，而更多的是指掌握一套知识、技能以及对学习的理解和信念，从而或多或少地使个体具备其所需要的学习素养[12]。 将通识能力正式纳入课程学习对教师来说是一项专业挑战。比如，对那些使用传统高等教育评价方法的课程而言，在课程结束时，教师可以基于学生提交的课程论文做出总结性评价。而如今，挑战的关键在于如何评价学习者掌握通识能力的程度。 对能力的评价比对认知领域知识技能掌握程度的评价要困难许多，这对教师而言是个新领域。尤其是在大班教学中，教师并不一定掌握学生的情况，因此对学生能力的评价显得更具有挑战性。对学生复杂能力的评估本身就非常复杂，且常常需要在非标准化环境中进行，例如手工制作、与同伴合作或团队协作等。掌握复杂能力通常需要时间和练习，且与传统的课堂教学不同，这些能力的培养需要在“真实”的学习环境中展开。另外，在学习的各阶段，教师需要对学生的表现进行反馈，从而使学生和教学辅助人员共同规划，帮助学习者逐步积累相应的能力。因此，在课程改革的同时，学习评价的目标和方法也要做出必要调整。学习评价应当辅助学生和教师来判断学生对某领域所需的复杂能力和通识能力的掌握程度，而这迫切需要对该领域评价方法进行前沿性探索。
