智能技术驱动下，探索职业教育增值性评价的实践路径

随着智能技术的飞速发展，教育领域正经历着前所未有的变革。在职业教育领域，增值性评价作为一种先进的评价方法，正在逐步取代传统的静态评价模式，成为衡量技术技能人才培养质量的新标准。通过智能技术与增值性评价的深度融合，职业教育机构将能够更科学、全面地评估学生的学习成果和发展潜力，为培养高素质技术技能人才提供有力支持。

一、职业教育的增值性评价

增值性评价是基于人的发展理论，关注学生发展与教学过程的纵向比较方法。如果说“静态性”“终结性”是早期教育评价的特征，那么“发展性”“动态性”是具有后现代特色的现代教育评价理念，增值评价是对“唯分数、唯升学”教育传统的批判，是“五育融合”目标下培养全面发展的人的新路向。职业教育的增值性评价中，所谓“增值”是在控制生源质量、家庭背景、社区环境、区域经济差异等不受学校改变的因素后，由学生接受职业教育所带来的个体发展成果，增值评价即是对职业教育影响个体发展程度的测量。职业学校的人才培养目标具有综合性、全面性等特征，既要依托于课程文化知识培养学生的逻辑、思维、记忆等认知能力，还要通过实操练习培养学生的技能、经验、实操能力、职业素养等专业技艺。因此，职业教育需要更全面、更直观的评价体系和方法来权衡教育的实际效能，提升职业教育的社会认同度。在增值评价理念导向下，职业教育的质量评价更关注“过程”而非“结果”，评价对象从“投入”转向“产出”，评价目标从“学业成绩”转变为“持续改进”，评价方式由终结性评价转向发展性评价、诊断性评价，评价内容注重综合考察学生认知层面与非认知层面的进步幅度。此外，根据最近发展区理论，增值评价有助于分离职业教育各要素自身的影响，单独考察职业院校、教师和学生的发展情况，获取学生和学校层面各影响变量的线性关系，更公平客观地反映生源多元化现实处境下职业教育的质量增值。概言之，增值评价理念有助于体系化、科学化、数据化评价职业院校的人才培养效能，关注的是学生学业、素养和技能的综合增值情况，为技术技能人才的培养提供“因材施教”的依据，为职业教育高质量发展提供科学参考。

二、智能技术赋能职业教育增值性评价的实践路向

增值性评价推动职业教育内涵式发展，从关注结果到重视过程，从关注群体到重视个体，从关注学业成绩到重视技能增值。在教育信息化进程中，更需要借助智能技术优势，建立以学生发展为中心、以持续改进为特色、以精准干预为导向的增值性职业教育评价体系。

（一）以学生发展为中心，建立个性化评价指标

教育的本质是面向人的全面发展。职业教育的增值性评价需面向学生主体，围绕其在校期间的各种显性或隐性、知识或技能的学习表现，从发展的立场看待职业教育中学生的进步空间、教师的教学水平、学校的发展程度等。若将学生成绩与教师评价、学校水平直接挂钩，将导致“唯分数论”“唯就业率”“争夺生源”等不良竞争，违背立德树人的教育初衷。职业院校应从可持续发展视角出发，尊重学生的个体差异与全面发展需求，破解唯升学、唯分数等“五唯”病灶，在学术知识与实践技能的平衡中寻求实现高素质技术技能人才培养新目标。

增值性评价就是从他者评价视角转向关注内生性发展，立足学生成长，尊重个体差异，激励学生挖掘潜能，促进本我多元发展。在智能技术赋能下，各职业院校可根据自身的办学理念、专业特色和人才培养模式等特征，制订操作可行的个性化评价指标体系，并通过专家多轮论证推广应用。例如，一级评价指标可以包括德、智、体、美、劳、技等宏观维度，二级评价指标包括学习表现、技能水平、道德品质、劳动创造、职业素养、就业情况等细化维度，三级指标对应二级指标进一步划分为课堂表现、实操训练、团队精神、职业信仰、德育测评、就业率等具体指标。在指标设计阶段运用大数据技术进行指标库管理、质量标准管理，指标修订阶段运用智能决策系统提高决策效率与决策质量，指标测量阶段则利用智能技术优化评价模型的构建。以学生个体特色为依据，以进步程度为标准，为每一位学生制订个性化与适切性结合的评价方案，为学生的全面发展保驾护航。

（二）以持续改进为特色，分析过程性评价数据

职业教育增值性评价的落地实施亟须现代技术的辅助，智能技术不仅可以直接分析学生学业成绩等量化数据，还可以间接收集动态变化的质性数据，充分挖掘传统技术难以实现的隐蔽性与滞后性数据，能及时分析教育中存在的问题，促进教学实施有针对性地改进。

增值性评价具有诊断性功能和集群网络互动特征，是一种强调教学发生过程和学生发展空间的追踪研究，将起始点和落脚点两个时间节点的学生表现进行对比分析，因此评价者至少要采集两个或以上时间段的数据集，通过前后两次的测量数据差值分析学生的发展情况。在操作层面可以采用追踪重复测量的准实验设计，第一轮的基线调研借助智能采集技术获取学生、教师和学校等主体的基础数据，并结合课堂观察量表、技能评价量表、自评报告、校园活动记录等方式分析前测水平；第二轮的追踪调研则在大数据技术辅助下通过深度访谈、量表、档案袋收集同一批学生的后测水平，从而分析他们在知识、技能、素养等方面的增值水平。通过前期的增值分析结果可以找出上一阶段教育教学中存在的问题，帮助教师及时调整教学策略，为学生指明有待提升的发展空间，也为下一阶段的教育教学提供改进依据。视频智能采集、物联网感知技术、可穿戴设备、语音图像识别、脑机交互等智能技术代替了以往人工采集的巨大工作量，通过设计开发智能化增值评价工具，可无间断记录并自动评估学生的全方位、立体化、全过程学习数据。采集证据，对症下药，在多轮迭代增值评价下，构成“诊断—反馈—改进”智能教学循环链，不断消解职业教育中的各种隐患问题。基于循证思想持续改进教育过程，落实教师精准化的“教”和学生个性化的“学”，促进技能型人才培养质量的螺旋上升。

（三）以精准干预为导向，纳入多元化评价反馈

职业教育的增值性评价不能只关注“输入”与“输出”两端，忽视中间的培育过程，增值评价应贯穿整个教育活动，准确定位教育过程中的疑点，精准干预学生的差异化发展。教育评价数字化转型是现代社会背景下的必然趋势，智能技术的精准干预功能为职业教育的增值性评价提供了有力抓手。以往阶段性的结果评价难以全面展现学生的学习表现，过程性的精准评价更便于教师准确识别问题所在，及时介入学生的成长轨迹，给予学生有针对性的指导帮助。传统的评价技术难以挖掘表象之下的根源问题，“治标不治本”的干预方式无法根治学习过程中的顽疾，而智能评价技术能通过数据监测快速诊断出学生个人及教学过程的“难言之隐”，自动采取学情可视化、自适应推送、弹窗提醒等功能促进学生尽快调整状态，化解潜在的学习危机。

调节干预是教育评价的目的，评价反馈是教育评价的依据。职业教育的多元化评价反馈一方面来源于不同的评价主体，提供多方位的评价视角，另一方面来自于丰富的评价形式，拓宽单一化的评价内容。考虑到增值评价模型的专业性和复杂性，可以将评价过程中的数据处理、增值分析、评价报告等环节委托给第三方评价机构或专业人员，以减轻学校和教师的工作负担。“教”与“评”分离管理，深化产教融合，让政府、企业、第三方机构等多元化评价主体承担增值评价体系实训评估职能，相互监督与制约，打造职业教育增值评价共同体，形成共同治理、分工明确的评价机制。同时，除了拓展评价主体，还可以建立职校生增值水平数据库，综合运用其他评价形式进行弥补，例如学习成果、成长档案、课堂观察等形式，学生毕业后还可以回收用人单位评价意见，对人才培养质量进行追踪调查，经过评价数据的智能分类，评估市场人才需求动态，形成完整多元的人才评价链条。我国新时代职业教育要转变现有的评价理念，利用增值教育评价的“指挥棒”和现代智能技术的“助推器”，提高职业院校的办学质量，提升职业教育的社会认同感，达成职业教育高质量发展的最终目标。（节选自《职业技术教育》2022年第28期）

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