大數據時代—— 海量考試信息如何為高招服務
在大數據時代，考試數據分析尤其是海量考試數據挖掘利用開展評價工作，是未來教育考試實現向專業化考試評價服務轉型的關鍵。海量教育考試數據資源和強大的數據挖掘技術將為教育改革提供堅實的技術基礎，對教育考試數據的分析、挖掘與應用，可以為人才的培養與選拔提供科學評價、量化分析的手段，使得“因材施教”的個性化教學成為可能，從而推動實施素質教育。同時，它也對多元化考試的評價功能提出了新的標準，實現對人的全面的個性化、多樣化、社會化評價。
在義務教育和高中教育過程中，各個年級、各種類型的考試積累了大量的信息，但是這些信息由于數量巨大，缺少現代高科技技術，無法盤活為高校選拔適合其培養目標的人才服務，只能長久沉睡在存儲器里。進入大數據時代，這種情況徹底改觀了。教育考試數據資源的挖掘分析、有效利用變成現實，使我們能夠建立起科學的考試評價體系，最大效率地為高等學校招生服務，對于促進教育均衡、全面提高教育質量，培養綜合素質強的人才具有重要意義。
量化教育過程——
促進專業化考試評價
教育改革的根本目標是為國家發展輸送人才，如何量化教育過程變得非常關鍵，而考試大數據就是量化的關鍵節點。將經年積累的考試數據有效利用起來，就成為我們準確描述教育成果的曲線，有了這些數據才能快速推進招生考試改革的進程。
考試是教育評價的主要工具和手段，是測量應試者知識和能力、素質和潛力的量尺，是檢查學習情況和教學效果的重要手段。同時，考試作為學業評估的重要方式之一被包含在整個教育評價體系中。
考試數據分析尤其是海量考試數據挖掘利用、利用考試資源開展評價工作，是未來教育考試實現向專業化考試評價服務轉型的關鍵。海量教育考試數據資源和強大的數據挖掘技術將為教育改革提供堅實的技術基礎，對教育考試數據的分析、挖掘與應用，可以為人才的培養與選拔提供科學評價，量化分析的手段，使得“因材施教”的個性化教學成為可能，從而為真正實現素質教育提供可能。同時，它也對多元化考試的評價功能提出了新的標準：實現對人的全面的個性化、多樣化、社會化評價。
如何在教育領域、在人才使用領域充分運用海量教育考試信息，是這個時代的重要技術課題之一。比如“網上評卷”技術在各類考試中的廣泛運用，如全國高考、中考、學業水平考試、大學英語四六級考試、基礎教育監測、期中期末監測等，為國家和地區積累了大量系統、完整的考試數據。計算機智能考試在英語人機對話考試、資格證書考試等多類考試中的逐步應用，使得考試數據的采集更為高效、便捷、準確、客觀、全面。而教育大數據遠不止于此，它貫穿于教育全過程，與學生學習與成長、教師教學、教育管理者決策乃至學生家庭教育息息相關。
新的教育考試評價體系從原來的注重結果的終結性考試轉化為注重診斷性的過程性評價，為考生提供的不再僅是一個分數，還包含考生不同知識、能力、特長和潛質模塊的分項報告，并最終形成“學生學業評價報告單”。同時通過采集大量非學業數據實現對教育過程質量的監測與評價，探索數據背后隱藏的教育發展規律、學生成長軌跡、人才培養模式等，必將對學生的學習、教師的教學、教育政策的制定產生重大的影響。
考試大數據外延——
實現人才培養多元評價
從教育全過程角度來看，教育管理、教學方式、學習行為、考試評價等，無不受到大數據的影響。教育大數據的產生為教育發展的預測、教與學參與人員行為調整、身心健康發展提供了重要依據，考試數據的挖掘應用成為提高教育管理水平和教學質量的重要方式。
國內外研究與實踐證明，考試數據挖掘應用對學生、教師、教育管理人員以及教育研究人員均具有重要價值：
1.對學生而言，通過對考試數據的挖掘可以從學生行為角度了解學習過程的發生機制，并用來優化學習，以基于學習行為數據的分析為學習者推薦學習資源，開展適應性學習。
2.對教師而言，教師是教學計劃的執行者，他們需要了解學生已經掌握什么和沒有掌握什么，教學的薄弱環節以及學生存在的問題是什么，通過考試數據挖掘，教師能準確地了解教與學中的問題，從而改進教學。
3.對于教育管理人員來說，借助于考試數據的挖掘，決策者能清楚地了解教育的現狀和存在的問題，有目的地調整教育決策，對人力和財力進行更合理地布局。
4.對于研究人員而言，考試數據挖掘可作為研究學生個性化學習與研究網絡學習過程和效用的工具。
在大數據時代，教育政策的制定、教與學方案的形成與評價方式的確立等，都將發生革命性變化。信息專家預測，“基于數據的學習與評價”和“學習分析技術”將在未來幾年成為主流技術。它將通過對學生學業考試與非學業調查以及日常生成的海量數據的分析和解釋，評估學生的學習進展，預測未來的表現，并發現潛在的問題。
如，國際教育評價協會（IAEA）、國際經濟合作組織（OECD）分別在其組織的大型國際測試項目TIMMS、PIRLS、PISA中充分利用其組織的知識、素養測試與針對學校、教師、學生、家長的調查問卷數據結合進行深度挖掘，分析影響各國教育的主要因素。英國在其評價項目中引入了學習檔案袋，結合計算機技術建立了形成性評價。美國教育考試服務中心（ETS）在其組織的考試項目的每個環節都對數據進行了有效應用，使它能從容地應對每年面向全球及國內的200多種、數千次的考試，并對考生進行相對科學合理的評價。美國大學入學考試中心（ACT）通過分析考生數據中所反映的考生興趣、能力屬性，研究確定考生適合學習的專業和適合報考的學校，并為考生將來就業傾向提供建議?？傊?，通過考試數據挖掘與利用，很容易了解學習者學習的現狀，包括主要特征、學習特點、學習行為的影響因素及其所帶來的學業結果，從而有助于學習者掌握學習規律，優化學習過程，改進學習效果，提升教育質量。
提供科學決策——
公平公正選拔人才
建立科學的教育評估和用人體系，關系到國家人才培養和選拔的公平公正。目前，最為迫切的問題在于如何有效地進行挖掘與利用。除了一些國家、國際組織在利用各種測試數據進行教育評價方面作了積極探索外，國內相關教育部門以及一些企業也對教育考試數據的挖掘與應用進行了諸多有益的嘗試。據悉，教育部已經建立了較為完整的國家基礎教育質量數據庫和多級數據采集網絡。上海作為試點區域早在2011年開始建立了“上海市中小學生學業質量綠色指標”體系，在收集學生學業水平數據的基礎上，收集了有關學生家庭背景、學習動機、學業負擔和師生關系以及教學方式和校長領導力等信息，及時向區縣和部分學校反饋評價結果，從而引導教育管理、教學指導、教與學的行為建構在科學數據分析基礎之上。
通過對學生學業和非學業發展進行關聯分析，可以為教育管理提供參考，實現區域內教育質量的均衡。如深圳市教育部門與海云天公司合作展開的調查分析表明，在該區域內90分以上的優質生群中，從表面上看其成績結果是相等的，但實際上在關聯數據這個“顯微鏡”下，發現這些學生在各自的知識、能力、情感價值以及所在學校的師資配備、學習環境等情況有著巨大差異。再進一步分析，發現每個個體都存在一定的規律和個性。通過關聯分析，該市福田及南山兩區的教育行政部門得到一個清晰答案，逐漸明確了教改思路，這一情況的發現極大地幫助兩個地區教育管理機構和教師及早地提供有針對性的教學管理和教學方法，幫助學生群體彌補不足，從而實現福田區、南山區域內教育質量提升后的優質均衡。
深圳市福田區在教育改革和發展“十二五”規劃中提出“構建區域性教育質量監測體系，用3年到5年的實踐，建立一支具備科學工作理念、掌握先進質量監測技術的專業隊伍，提高對基礎教育質量的監測、反饋和矯正能力。要制定科學的基礎教育質量監測與評價制度，借鑒國內外先進的教育質量檢測方式和手段，建立起有利于學生素質全面發展的質量監測與評估機制。”深圳市福田區教育局開展的基礎教育評價中，通過對學業與非學業的數據挖掘發現學生保證每天睡眠時間8-9小時學習效果最好。因此，對學生的學業數據和非學業數據進行挖掘分析，能夠讓我們更全面地看待學生的發展，發現考試成績所反映不出來的問題。
通過考試和其他教育數據的挖掘利用可以實現過程性評價，隨時可以反映學生的表現，從而探索出良好的課堂教學模式。教師通過課堂觀察的終端，可以隨時記錄學生的課上反應、作業完成情況、課堂紀律等，在期末時教師將這些數據匯總起來，很容易針對每個學生進行評價，并對學生的發展提出建議。同時，這些數據也可以促使教師反思，改進自己的教學。
考試數據的挖掘和利用可以幫助我們實現多年教學效果的對比與學生學習軌跡的積累。大數據可以記錄每個學生每天的學業、非學業數據，這樣不但非?？旖荩疫€積累下了非常有價值的數據。深圳南山區在過程評價中，開展了歷次考試數據對比分析和向考生提供個人成績報告工作，取得了較好的社會反響。
總之，今天越來越多的政府、組織和企業已經開始意識到數據正在成為組織最重要的資產，數據分析能力正在成為組織的核心競爭力。考試大數據的充分挖掘和有效利用，將促進國家人才的選拔和培養，推進素質教育，從而為社會提供更加豐富和高質量的人力資源。
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