“數據驅動”教學評價的現實困境與破解之路

摘"要

大數據的深度嵌入重塑著教育領域的日常實踐與意義生成，促使教學評價從“基于經驗”向“數據驅動”轉變。“數據驅動”的教學評價是基于學生學習數據的精準化評價，有望實現教學評價從總結性評價模式向發展性評價模式的轉變，有助于促進學生的全面發展。但在教學實踐過程中，“數據驅動”教學評價的實施也面臨諸多困境。立足于生成論教學哲學的理論立場，結合布迪厄場域理論對人類社會實踐的分析思路，從“數據驅動”教學評價實施的現實困境入手，洞悉背后的深層原因，并尋求破解的可行路徑，以推動“數據驅動”教學評價的有效實施。當前“數據驅動”教學評價仍然在為舊的考評選拔制度服務，面臨計算主義推崇全面監控的管理模式、關注智育目標以及評價主體慣習維系競爭機制的現實困境。保持教育場域的相對獨立性、完善招考分離制度以及樹立正確的教學評價觀念是破解“數據驅動”教學評價現實困境的有效路徑。

關鍵詞

教學評價；數據驅動；場域理論；生成論教學哲學

中圖分類號G642""文獻標識碼A""文章編號1005-4634（2025）02-0065-06

信息技術，尤其是人工智能技術的發展，提供了一種“基于數據”的全新交流方式，推動了人類社會進入“大數據時代”。教學評價理念也逐漸從“基于經驗”走向“數據驅動”，精確的信息使教學評價客觀化、數據化、直觀化成為可能。當前，學者們就人工智能時代教學評價已進入“數據驅動”階段達成了共識，并積極進行相關實踐探索，開發出基于Android的學生學習成果監控應用程序[1]、數據的“伴隨式評價”模型[2]等一系列教學評價新模式，旨在通過對教學全過程數據的即時采集與學習者的建模分析，實現對學生聽課狀態的全程監測，及時發現教學過程中可能存在的問題，實時判斷學生對知識的掌握程度，更好地實現精準教學。諸多研究表明，對教學全過程數據的即時抓取與分析的評價模式能夠打破傳統依據階段考試分數的總結性評價模式，實現教學評價從基于考試分數的單一評價模式向基于學生綜合素養的多元發展性評價模式轉變，有助于實現學生的全面發展。但同時，對教學數據的過度關注在一定程度上遮蓋了教學評價的本然價值，使“數據驅動”的教學評價面臨現實困境。基于此，本研究立足于生成論教學哲學的理論立場，結合布迪厄場域理論對人類社會實踐的分析思路，從“數據驅動”教學評價的現實困境入手，洞悉背后的深層原因，并尋求紓解的可行路徑，以積極推動人工智能時代教學評價的數字化轉型。

1"場域理論及其對教學評價的分析邏輯

“場域”是布迪厄從事社會學研究的分析單位，也是布迪厄理論體系中的核心概念。布迪厄汲取勒溫心理場理論、馬克思歷史唯物主義、卡西爾符號互動論等的合理內核，基于關系主義的方法論，創造性地提出了社會學研究的生成結構主義路徑，生成了關注社會結構與心智結構辯證關系的場域理論，并形成了以“場域”“資本”“慣習”為核心概念的社會實踐觀。在廣泛意義上，教學評價難以脫離社會實踐的范疇，利用場域理論分析教學評價活動具有適切性。

1.1"教學評價活動處于相對自主的教育場域之中

在布迪厄看來，在高度分化的社會世界中存在著大量具有相對自主性的小世界，即各種各樣的場域。場域，從分析的角度，可以被定義為“在各種位置之間存在的客觀關系的一個網絡或一個構型”[3]133-134，每個場域內部有其自身特有的邏輯，使其能夠與其他場域區分開來。但是，每個場域也都處于社會世界的關系結構之中，會受到其他場域的影響。教學評價活動所處的教育場域也具有相對自主性，其依據自身獨特的育人邏輯而展開。同時，作為社會世界中的一個小世界，教育場域并不能實現完全獨立，會不斷受到社會世界以及政治場域、經濟場域等其他場域的影響。教學評價主體置身于教育場域中從事評價活動，其行為不僅受到教育場域結構與邏輯的影響，也會受到社會世界以及其他場域的影響。因此，在分析教學評價問題時，不能僅關注其教學評價自身所涉及的教學關系，還需要關注其所處教育場域之中的復雜關系以及教育場域與社會世界之間的各種復雜關系，分析這些復雜關系如何影響教學評價的實施。

1.2"場域中的資本會對行動者的行動產生重要影響

場域是一個匯集了具有特定結構的多種力量的場，由資本占據者按照自身所處位置存在的關系而建構起來，也是一個對權力或資本的爭奪的空間，它是變動不居的，是力量之間的對抗、維持或轉變。資本這一概念在布迪厄那里含義非常廣泛，可以分為多種類型，其中最根本的類型為文化資本、經濟資本和社會資本。“場域中位置的占據者需要用某些策略來保證或改善他們在場域中的位置，并強加一種對他們自身的產物最為有利的等級化原則。”[3]139這種等級化原則對于場域中的其他人而言，便是一種特有的形式與力量。從場域理論的視角來看，“說明教育的本質一開始就是一種著力于分配特定符號資本的權力再生產，它促成了權力的運作、轉換與中性化”[4]。教學評價是教學乃至教育的指揮棒，教學評價體系本身就是教育場域內的各類行動者依據自身擁有的資本展開競爭、對抗而形成的相對穩固的結構，這一結構規定了評價者的評價意圖、評價方式、評價頻率等。

1.3"慣習對行動者行動的制約與行動者的適應性調試慣習

無論是教育場域與社會或其他場域之間的關系，還是分析教育場域內部的資本結構，都是在分析影響行動者行動的外部客觀性力量。除此之外，行動者的行動還受到自身的心理狀態與性情傾向等主觀因素的影響，這在布迪厄那里被稱為“慣習”。慣習是一種結構型塑機制或行為傾向系統，能夠讓行動者天然地獲得一種潛在的實踐感，在很大程度上影響著行動者選擇某種行動策略而非其他。它“是場域外部結構內化的結果，以某種大體上連貫一致的系統方式對場域的要求做出回應。換而言之，慣習是通過體現于身體而實現的集體的個人化，或者是經由社會化而獲致的生物性個人的‘集體化’”[3]19。慣習的傾向使行動者偏向于選擇依據他們的資源與過去經驗最可能成功的行為方式，依據預期的結果指定行為的方向[5]。對教學評價主體而言，慣習能夠通過身體的形式與風格，也通過話語表達的形式表現出來，隱含在其評價認知、評價規范、評價風格等諸方面。

2"場域理論視域下“數據驅動”教學評價實施的現實困境分析

我國很多學者對人工智能技術乃至教學評價的“數據驅動”趨向都抱有極大的“樂觀主義”，盡管“一直以來，人文社科領域的學者與計算機專家都對盲目推崇人工智能神奇能力的言論持批判態度，但依然無法阻止此類觀點出現在學術期刊中”[6]，并成為主流觀點。在理論研究層面，學者們相信“數據驅動”的教學評價能夠為學生提供個性化的學習支持，促進學生的可持續發展。但在教學實踐中，智能化的新思想仍然在為舊的考評選拔制度服務，“數據驅動”教學評價面臨現實困境。

2.1"計算主義的教育場域入侵，“數據驅動”教學評價呈現全面監控的管理傾向

教育場域既有相對獨立性，也難以避免外部社會世界或其他場域的影響。教育場域自身的平衡在人工智能時代不斷地被打破與重組，致使“數據驅動”教學評價的實施陷入因場域結構斷裂而形成的制度化困境之中。正如尼爾·波斯曼所言：“每一種工具里都嵌入了意識形態偏向，也就是它用一種方式而不是用另一種方式構建世界的傾向，或者說它給一種事物賦予更高價值的傾向。”[7]7人工智能的發展遵循計算主義的邏輯。計算主義是人機等價思想的當代詮釋，將人類智能活動看作計算過程，更是將生命的本質看作計算[8]。數據與算法構成人工智能的核心，并且帶來了一種“可算度的人”的人性觀。在外部社會世界計算主義的環境渲染下，教育場域也隨之進行轉變。“人工智能時代智能機器人及其算法對人的形式生命的把控和操縱使得未來教育陷入一種病態當中，人們喪失了對生命無限可能性的追求。”[9]

在“數據驅動”教學評價中，計算主義的教育場域入侵具體表現為預設教學的全過程都可以用數據表示。一切的教學行為都可以通過計算進行預測與監控，不斷追求學生的數據化表達以方便機器計算，致使學生成為被隨意監測、處理與宰制之“物”，需要通過被納入機器的數據體系中才具有意義。隨著腦神經科學研究的不斷深入與人工智能技術的發展，人們可以實現對隱藏行為動作的記錄。教學評價所收集的數據類型也日益廣泛，不僅關注學生外顯行為數據，還涉及學習者在學習過程中的學習路徑、情緒狀況、注意力情況，甚至身體的移動軌跡等數據。研究者們原先的設想是借助人工智能技術將教學過程以數據的方式呈現出來，實時把握學生聽課狀態，判斷學生知識掌握程度，評估學生的學習表現，為學生提供個性化的學習支持。但在教學實踐中，對教學過程數據的收集與評價被用于對學生的監控與管理。例如，通用型智能教學系統ClassDojo要求教師不斷監控學生，捕捉學生的特定行為，評判他們，并計算他們的素質或優點，將加強對學生的監督描述為教師在課堂上取得行為成功的一種方式[10]。以ClassDojo為代表的智能教學系統的運行本質是將學生的行為映照到傳感器和圖像鏡頭中，由計算機給出最基本的事實上的告知，再由教師進行干預，這樣就形成了一個學生刺激性網絡，通過網絡將刺激傳遞給教師，教師對其反映的教學行為進行即時控制，形成一個在線閉環控制系統[11]56。至此，本應為學生提供個性化學習支持而收集的行為數據事實上被用于教學過程的監控與管理，“數據驅動”的教學評價的實施過程中教學評價主體逐漸走向對數據推崇與對學生全面監控的道路，教學評價在實踐中偏離了方向。

2.2"招考一體的教育結構制約，“數據驅動”教學評價仍然以智育目標為主

社會世界主要通過場域結構深刻地影響著教育場域。同樣，在教育場域中，教育結構也制約著教學活動。長期以來，我國形成了招考一體的教育結構。一方面，由于我國實施條塊管理體制，學校同時受到當地政府與上級教育管理部門的領導與管理，而升學率是上級部門評價中小學，尤其是高中的硬指標。同時，升學率也與學校的教育資源、榮譽、經費及其教師的各種獎懲直接或間接勾連[12]，致使學生的成績成為學校乃至教師安身立命的文化資本與經濟資本。另一方面，學校面向全體社會成員，承載著家長們的熱切期望。當前我國尚存在優質教育資源的供求矛盾，成績在學生與家長這里也成為“爭奪”教育資源與社會地位的資本。

在招考一體的教育結構的影響下，一線教學實踐中，“學科教育目前大多為人工智能訓練的應試教育模式”[11]323，對學生學習過程的監測與干預的目的指向學生學習成績的提高，“數據驅動”的教學評價更多關注于學生知識點的掌握程度，致使“很多學校使用智能教學系統的主要方式就是通過系統給學生出題，為學生提供更多的練習機會”[13]。有學者將人工智能技術輔助下的精準訓練稱為“刻意練習”，并將其作為高效實施“大規模因材施教”的基礎[14]。“刻意練習”即運用智能教學系統所跟蹤、存儲的學生學習數據進行“精準識才”——精確定位學生的知識漏洞，輔助教師確定施教起點，而后進行“差異教學”——精準推送相關習題，并隨著智能教學系統的實時測試與反饋，不斷調整所練習的題目，以此拋棄無差別的書山題海式投入，達到高效練習的效果，最終實現所謂的“個性發展”。在此過程中，教師能夠針對學生常見的丟分點，借助智能教學系統推送的教學內容與習題資源幫助學生快速、精準地實現知識點的查漏補缺。這種方式因其能夠提高單位時間內所謂有效教學時間的比率而被認為是高效的，但實質上對學生的身心發展有多大的幫助則不得而知。由此可見，“數據驅動”教學評價在教學實踐中仍舊在為應試機制主導下的智育服務，關注學生知識點的掌握程度，在教育期許與使用方式之間存在錯位。

2.3"教學評價主體的教育慣習維系，“數據驅動”教學評價保留賦分排序的競爭機制

慣習具有歷時性，在長期教育實踐活動中，應試教育體制下功利化的教學評價理念與方式已經得到教師群體、家長群體乃至全體社會成員的共同認可，并被內化為一種行為與性情傾向系統。人工智能教育技術的引入在一定程度上具有打破已有慣習的能量，但是評價主體的教學評價行為受到自身的心理狀態與教育場域所具有的性情傾向系統的影響，短時間內進行教學評價理念與方式轉變存在一定的困難。

我國素有“學而優則仕”的科舉文化傳統。在科舉文化傳統影響下，應試考試的社會思想觀念濃厚。考試具有測量的功能，具有公平性和客觀性。同時，科舉考試也有篩選、擇優的精神，“培優型的精英教育價值觀在我國社會文化場域中找到了存在的合法性”[15]。當教學評價具有篩選與人才選拔的功能傾向時，就難以回避賦分排序的問題。大數據量化了學生在教學中的學習體驗，教學評價也逐漸走向全息化、精細化。“為把自己的素質與能力轉換為分數或指標，教學研究中的測量方法得以興盛并不斷迭代，更重要的是還營造了一種循證評估體制，即越來越精細、越來越科學地測量并細密地記錄。”[16]“評分給人的表現提供‘客觀的’計量尺度，產生了一種難以動搖的幻覺：可以用準確的計算來衡量價值。而界限分明的成功失敗符號也引發了學生中的激烈競爭。”[7]82在每個學校的數據采集中，均更加關注“關鍵數據”，“數據驅動”的教學評價雖然主張依據學生的全方位、全過程的學習過程數據對學生進行個性化評價并進行相應的預測，但所有的預測都是使用關鍵數據進行的，學校依據學生的關鍵數據軌跡對學生進行分析、排序和分類。諸多研究表明，這些關鍵數據指向的是學生考試競爭力。有研究者對三所澳大利亞中學進行調研后發現，這些學校均通過數據來定位學生，雖然他們都有興趣衡量和評價學生的成長，以預測他們未來的大學和就業前景，但實際上只有少數教師試圖對學生的數據進行以“成長”為重點的分析，他們都非常重視考試、測試和評估成績等績效數據，更多地使用這些數據對學生進行排序與比較[17]。可見，“數據驅動”的教學評價更多地被用來對學生進行多維度的賦分與排序，仍然難以突破為競爭服務的桎梏。

3"場域理論視域下“數據驅動”教學評價現實困境的破解之路

“數據驅動”教學評價的本體價值在于通過對學生學習過程的監測，及時發現學生存在的問題并提供個性化的學習支持，促進學生發展。基于“數據驅動”教學評價的實施現狀及其歸因分析，可以嘗試從以下幾方面探索破解之路。

3.1"厘清界限，維護教育場域的相對獨立性，落實教學評價自主權

《中華人民共和國教育法》明確指出，我國的教育方針為“教育必須為社會主義現代化建設服務、為人民服務，必須與生產勞動和社會實踐相結合，培養德智體美勞全面發展的社會主義建設者和接班人”[18]。可見，教育具有明顯的社會屬性，與社會世界之間具有緊密的聯系。但是，如前所述，社會世界中的各個場域具有相對獨立性和特有的運作邏輯，并且也有其邊界。為了真正發揮“數據驅動”教學評價的功能，需要先厘清教育場域與社會世界之間的界限，維護教育場域的相對獨立性，以落實教學評價主體的評價自主權。

首先，政府需要積極轉變職能，從管理職能積極向服務職能轉變，防范形成以行政指標框定學校教學行為的管理風格，實現教學評價的合理去行政化。學校作為培養學生可持續發展能力的主要場所，所從事的教育教學活動應該指向育人價值。行政管理部門應當適當放權，維護教育場域的相對獨立性，落實學校教學評價的自主權。其次，家校合作在推動家長教養方式改進與教師個性化教學有效實施的同時，也不可避免地造成了家長對學校正常教育活動的干預與影響，打破了學校場域邊界。尤其是在應試教育愈發內卷的當下，家長更加看中學生的考試成績，并通過行使家委會權力在教師配置、課程內容設置、“雙減”教學安排等多方面強制干預學校教育，使其為提升孩子成績服務[19]。為保障“數據驅動”教學評價能夠真正促進學生的長遠發展，應當明確家校雙方的教育職責與權利，在積極鼓勵家長參與育人的同時，也要保持教學活動的相對獨立性。最后，人們在應對技術和社會變革時，總是以改善教育作為回應，并且通常采用教育技術進課堂的方式應對挑戰，而不考慮教育需求。筆者并不主張排斥教育技術，但還是需要謹慎使用和發展這些教育技術，尤其是在將其應用到教育領域時，并不是秉持越多越好的理念，而應該以教育的實際需求為準。在教師尚未形成信息素養、應試教育需求尚未改變的階段，強制性地將智能教學設備引入教育場域之中，不可避免地會造成一定的風險，“數據驅動”教學評價的實施便是印證。因此，在處理技術與教育之間的關系時，需要切實考慮教育本身的邏輯與教育的需求，不提倡技術強制進入教育場域。

3.2"完善制度，構建招考分離的教育結構，把握教學評價新方向

“我國的應試教育與‘一考定音’的封閉招生考試制度有關。”[20]因此，改革招生考試制度，是破解“數據驅動”教學評價現實困境的關鍵一環。

招生考試制度的局限性以及招考結合的教育現狀早已受到了諸多教育理論與實踐工作者的關注，并且國家也在積極推動招生考試制度改革，構建招考分離的教育結構。例如，《中共中央關于全面深化改革若干重大問題的決定》明確提出：“推進考試招生制度改革，探索招生和考試相對分離、學生考試多次選擇、學校依法自主招生、專業機構組織實施、政府宏觀管理、社會參與監督的運行機制，從根本上解決一考定終身的弊端。”[21]同時，有學者對新中國成立至今的高考制度變革歷程進行回顧與梳理后發現，我國的高考招生制度現已能夠保證兼顧招生效率、招生特色與招生公平[22]。并且，不管是雙減政策的出臺還是“職教高考”制度的創建，都在努力打破教育場域中已有的招考一體教育結構，重塑助力學生全面、可持續發展的良性教育結構。

但是，就目前“數據驅動”教學評價的實施現狀來看，招考一體及其所關聯的應試教育的影響力仍然十分巨大。在此，除逐步深化招生考試制度改革等宏觀策略之外，還需要關注教育問責、教師發展等微觀層面的制度建設，同時積極加強制度宣傳。教育問責制度是一種有效的教育管理手段，“建立教育問責制度的實踐動因或根本動因不僅僅在于追責，更重要的是通過問責制度建設來確定各主體的教育責任，提供一種確保各教育主體權責平衡或權利與義務對等的管理制度與手段，以引導、監督、激勵各教育主體轉變教育發展方式，最終達到提高教育質量、促進學生全面發展的目的”[23]。通過對教師、學校以及教育行政部門不良教學評價行為與導向的問責，糾偏“數據驅動”教學評價的錯誤發展方向。與此同時，教師仍然是“數據驅動”教學評價的核心評價主體，教師信息素養與評價素養的高低直接關涉教學評價的質量。因此，需要建立教師發展制度，引導教師在人工智能時代積極更新知識體系，不斷完善駕馭智能技術的能力，并加強師德師風建設，提高教師的責任感與使命感，推動“數據驅動”教學評價的有序、合理實施。

3.3"重塑慣習，樹立正確的教學評價觀念，真正實現以評價促教學

對“數據驅動”教學評價實施的潛在風險進行有效規避，有賴于相關主體樹立正確的教學評價觀念，其核心是尊重教學中的“人”，真正落實“以人為本”。

首先，篤定“人文化成觀”，堅守評價育人本真。教學的對象是人，學生是教學活動的主體，而不是紀律規訓出的服從者或數據塑造的數字化個體，借用智能化設備獲取學習數據的最終目的是提高學生的自主學習能力。教學的對象是有生命的人，“人文化成”是教學促進人發展的重要途徑。“‘人文’注重的是潛移默化地教化人、熏陶人和引領人，‘化成’注重的是以學生為主體的‘修身’和‘修養’”[24]，教師等評價主體在依據數據進行教學評價時，需要謹慎處理學生成長與數據表達之間的關系，在珍視學生的價值、尊嚴、權利和自由的同時，幫助學生融入所處的文化之中，尋回教學失落的人文精神。其次，秉持“超越知識觀”，注重學生創造力的培養。生成論教學哲學認為：“‘超越知識觀’的核心含義是在人的發展面前，知識和教育都只是工具、手段、基礎或途徑，教育教學的價值應該體現為基于知識、依靠知識、通過知識及超越知識實現人的整體發展。”[25]“數據驅動”的教學評價應當指向學生創造力的培養，在注重對基礎知識的關注與評測之外，更需要磨煉學生的思維能力，幫助學生獲得終身學習的能力。最后，樹立“整體主義學習觀”，促進學生可持續發展。在招考一體招生制度之下，人工智能技術的教育應用采用精準訓練或刻意練習的學習方式，即通過行為數據抓取、學習分析等環節把握學生的知識漏洞，推送相關教學內容與習題資源，多次重復地回憶和訓練，從而實現對該知識點的“掌握”。這種學習方式是機械的、重復的，只涉及記憶，無關乎情感、能力、素養的培養與提升，不利于學生發展。在生成論教學哲學看來，學生的學習是一個深層次、多維度、完整性的過程，涉及人的感知、知識、思維、情感等。人工智能時代，教學改革越來越強調對學生批判性思維、創造性思維、問題解決能力的培養。因此，教師需要樹立“整體主義學習觀”，在智能教學系統輔助教學過程中關注學生的自我體驗、自我感悟與自我思考，形成終身學習的能力，促進學生的可持續發展。同時，教師要理性看待學生的學習成績，切勿用成績來給學生“貼標簽”。

總之，教師對人工智能技術既不能排斥，也不能過于依賴，需要調動教學智慧對其予以合理利用。“數據驅動”的教學評價必須優先促進學生自主學習與發展意識的覺醒，培養終身學習能力，以促進其自由且全面的發展。

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The realistic dilemma and solution strategy of “data-driven” teaching-learning evaluation

GE Haili

（School of Education， South China Normal University， Guangzhou， Guangdong"510631， China）

Abstract"The deep embedding of big data is reshaping the daily practice and meaning generation in the field of education， and promoting the transformation of teaching-learning evaluation from “experience-based” to “data-driven”.“Data-driven” teaching-learning evaluation is an accurate evaluation based on student learning data，which is expected to realize the transformation of teaching-learning evaluation from a summative evaluation model to a developmental evaluation model，and is conducive to promoting the overall development of students.However，in the process of teaching-learning practice，the implementation of “data-driven” teaching-learning evaluation also faces many difficulties.Based on the theoretical standpoint of generative teaching-learning philosophy，combined with Bourdieu’s field theory to analyze human social practice，this paper starts with the realistic dilemma of the implementation of “data-driven” teaching-learning evaluation，insights into the deep reasons behind it，and seeks a feasible path to alleviate it，so as to promote the effective implementation of “data-driven” teaching-learning evaluation.It is believed that the current “data-driven” teaching-learning evaluation is still serving the old evaluation and selection system，and it is facing the realistic dilemma of the management model that computationism advocates comprehensive monitoring，pays attention to the goal of intellectual education and the habitus of the evaluation subject to maintain the competition mechanism.Maintaining the relative independence of the education field，perfecting the separation system of entrance examination and establishing the correct concept of teaching-learning evaluation are the effective ways to solve the realistic dilemma of “data-driven” teaching-learning evaluation.

Keywords"teaching-learning evaluation;data-driven;field theory;generative teaching-learning philosophy

[責任編輯"馬曉寧]

收稿日期2023-05-10

基金項目教育部人文社會科學研究青年基金項目（22YJC880004）

作者簡介

*葛海麗（1996—），女，山東青島人。博士研究生，主要研究方向為教學哲學。