教師教育評價系統提供診斷服務

文/顧小清

教師教育評價系統提供診斷服務

文/顧小清

作為教師教育創新支持系統中的應用之一，教師教育評價系統的設計目標，旨在為教師學習者提供其專業發展的診斷服務。

下一代互聯網教師教育創新支持系統是國家發改委為推進下一代互聯網業務的應用而委托國內領銜教師教育的幾所師范大學合作開展的應用項目。項目的核心目標，是面向北京師范大學、華東師范大學、華中師范大學、東北師范大學等院校的師范生、教育碩士以及附屬中小學教師等提供在線的學習支持，并為教師學習者提供終身化的專業發展的學習支持服務，當前受益者為項目范圍內的教師學習者用戶，未來有望能夠使全國范圍內更多教師學習者受益。

依托IPv6的高速互聯網帶寬，教師教育創新支持系統可望實現多個學校之間的資源高速共享；通過對數據層各類資源的組織管理以及應用層各類系統及門戶的調用，項目學校的教師學習者有望經由統一用戶認證，實現單點登錄并獲得系統各項應用所提供的學習服務。系統提供的各項應用主要包括在線學習平臺、論文指導系統、實習系統與見習系統以及教師評價系統等。作為教師教育創新支持系統中的應用之一，教師教育評價系統的設計目標，旨在為教師學習者提供其專業發展的診斷服務；同時，教師教育評價系統也是一個基于數據的教育決策應用實例，教師教育創新支持系統這一教師終身化專業發展學習平臺所累積的數據，有望通過評價系統的挖掘與統計，為教師學習者及教師教育者提供決策的依據。

數據決策

即便是在計算機技術發展的早期，挖掘計算機應用系統中的數據并通過對數據的闡釋從而達到為決策提供支持的目的，在信息系統的應用及研究領域一直有著重要的地位。隨著計算機運算能力的發展以及數據管理技術的創新，數據決策應用在商業、政治、管理等領域對決策起到了越來越重要的支持作用，也成為在教育領域中進行教育決策的一種主動選擇。

教育數據的決策支持應用，是為了將淹沒在眾多信息系統中的海量數據能夠“說話”，也就是為教育領域中的相關涉眾提供與他們利益相關的數據統計與分析結果，從而幫助他們作出知情的決策。對于教師教育創新支持系統而言，隨著系統的運行并成長為教師學習者的終身化學習平臺，在其各項應用中也將逐漸生成大量的并將持續增長的數據。教師教育評價系統作為其中的數據決策應用，正是為了讓這些數據“說話”，以便為教師教育領域的相關涉眾提供決策支持。就目前的應用而言，教師教育評價系統最為核心的任務，是設計教師知能評估模型。隨著項目的推廣，如果足夠多的教師學習者以此平臺作為其終身化專業發展的支持系統，評價系統則有望通過進一步的數據挖掘，為教師教育質量提供進行監測和評估所需的數據闡釋，為教師教育的質量保障、資源配置及課程設置等提供決策支持。

數據決策模型

來自教師教育創新支持系統各項應用的眾多數據，為提供涉眾相關的決策支持提供了數據來源。對于一個數據決策模型來說，需要確定評估模型及其所需要的數據，以及建立進行決策的數據闡釋框架。另一方面，由于涉及眾多利益相關者，數據決策模型對于不同涉眾也會在評估模型及其闡釋框架方面呈現些微差異。教師教育評價系統的決策模型如圖1所示。

1．教師標準

目前，我國尚未出臺教師專業知能標準。為此，我們可以參考相關的國際標準。比如國際培訓、績效、教學標準委員會（International Board of Standards for Training, Performance and Instruction, ibstpi）制定的教師能力標準，反應了教師的核心能力——稱職教師所應具備的知識、技能和情感態度。由于這套教師能力標準所描述的教師能力是與教學環境和教學組織無關的一般性技能。無論是在面授環境中進行班級集體式教學，還是在線環境中促進小組討論學習，稱職的教師都應掌握標準中所規定的這些能力。因此，我們采用該能力標準作為教師評價模型的依據：從五個能力維度對教師學習者進行評估。這五個維度包括：專業基礎，計劃與準備，教學方法和策略，評估和評價，以及教學管理，共包含18項具體的知能要求，以及與這18項知能相配套的績效指標。

2．參照標準的評估模型

與教師能力相對應的績效指標，被用來作為對教師的知識和能力進行評估的依據。而具體采用哪些評價的方法，則還需要針對應用情境制定相應的評價方案。

對于操作技能類的評估，最常用的方式是對被評估者在工作場所的實踐活動進行觀察（實際的或模擬的）、實踐演示、提問（與操作內容相關的）、分析第三方或工作單位提供的績效報告、分析被評估者自己提供的材料（視頻、文檔、案例研究）等。

以教師知能標準中的“專業基礎”維度為例，該維度中的具體知能所對應的績效指標包括（與他人或群體進行）交流溝通、拓展自身知識和技能以及樹立和維護職業聲譽等?？刹捎玫脑u價方法可以包括知識測試、過程觀察以及第三方的意見采納等，如表1所示。

同樣以教師知能標準中的“專業基礎”維度為例，參照標準的評估模型，如圖2所示。其他各位維度同樣參照標準，通過教師學習者所表現出來的績效行為及其結果進行評估。

3．評估數據獲取

參照上述的教師標準，能夠闡釋教師學習者針對教師知能標準的發展現況的數據，需要從分布在教師教育創新系統的各項應用中去獲取，主要的數據來源包括課程學習系統、實習與見習系統等。其他的數據來源包括教師學習者提交的用以表明其知能的證據材料，以及來自第三方的意見表達。針對五個維度、18項能力及其相對應的98項績效指標的數據獲取，如圖3所示。

4．數據統計及闡釋

由于評估模型所涉及的數據覆蓋五個維度，來自多個應用，并以知識測試、情境模擬、案例分析、第三方意見及過程評價等多種評價方式獲取，因此數據的統計是一個相對復雜的工作。在目前的系統中，采用了對三類評估數據分別進行分類統計的方法：

（1）針對每一個教師學習者，對采用知識測試、情境模擬、案例分析等評價方法所獲得的知能評估數據，分別通過知識測試量規、情境模擬量規及案例分析量規進行標準化轉換，并分別按照五個維度加以累計進行數據統計。

（2）對于以第三方意見的方式獲得的數據，所采用的統計方法是，對被評估者獲得的大眾點評結果進行統計。

（3）對于學習過程參與情況的評價數據，可以按照參與的應用系統（如實習系統）進行統計，或按照參與的活動（如資源瀏覽）進行統計。

（4）從教師學習者的自評模塊獲得的自我評估數據單獨進行統計。

以上的數據經過分類統計，可以雷達圖、柱狀圖及折線圖等可視化的形式呈現給教師學習者，對于希望了解到自身的專業發展現狀的教師學習者，能夠獲得來自應用系統的知能評估視圖，來自大眾的知能評估視圖，以及來自自我檢測的知能評估視圖。從決策支持的角度，教師學習者所了解到的自身的知能欠缺，能夠成為其今后進一步專業發展定向的依據。同時，與專業發展可視化視圖相配合，系統為教師學習者初步地提供了反饋意見及課程推薦建議，如圖4所示。圖中左上部是教師學習者自我評估結果的可視化呈現，右上部是五個維度之一的評估結果試圖，下部則是隨時間發展的評估結果變化。

表1 專業基礎維度評估方法

另一方面，上述統計數據，進一步按照教師教育者的關注進行統計及可視化呈現，包括按照學校、院系、年級及班級等對來自應用系統的評估數據進行統計，并可視化地呈現所關注群體（如某一個班級）在專業知能五個維度的結果，以及按照時間維度所統計的不同結果的變化情況。對于以第三方意見的方式獲得的大眾點評數據，也可按照上述的分類統計方式、時間跨度統計方式統計并可視化呈現。

從決策支持的角度，教師教育者所了解到的學習者群體的知能欠缺，能夠成為其配置教育資源、設置課程及革新教學方法的依據。同時，與這些可視化視圖相配合，系統也為教師教育者初步提供了反饋的意見及課程設置的建議。

提供決策和存在的局限

為了提高教師教育的質量，教師教育的信息化、終身化以及標準化越來越成為教師教育者的共識。基于下一代互聯網的教師教育創新支持系統正是為了給教師學習者提供終身化、信息化的學習服務所開發的應用系統，而評價子系統的功能，則主要是為了給教師學習者以及教師教育者提供參照標準的數據，以支持利益相關者做出相應的決策。

另一方面，教師教育評價系統正是試圖成為一個利用數據為系統的相關涉眾提供決策依據的應用案例。

當然，以一個成熟的基于數據的決策支持系統來衡量的話，目前的系統還存在諸多局限。首先，由于處于開發過程中，系統的多個應用子系統尚未集成，這為數據的獲取以及數據獲取過程中可能存在的問題帶來了不確定性；第二，由于系統尚缺乏足夠的用戶數及足夠的用戶數據，目前采取了一種臨時性的、較易得到數據結果的統計方法，更為綜合的數據統計模型還有待于完善并補充；第三，從決策支持的角度，為相關涉眾所提供的決策支持選項目前還較為有限，所提供的反饋和建議也只是處于初級階段。

(作者單位為華東師范大學教育信息技術學系）