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2016年，教育部《中国学生发展核心素养》中提出落实核心素养的方式包括教育评价落实，建立基于核心素养的学业质量标准，明确学生完成不同学段、不同年级、不同学科学习内容后应该达到的程度要求，把学习的内容要求和质量要求结合起来，可以有力推动核心素养的落实。同年，教育部提出将学业水平考试和综合素质评价结合，完善学生综合素质评价、改革招生录取办法，变高中招生录取的“唯分是从”为“多元评价”。
因此，在教育改革的背景下，学生家长应该主动关注教育测评，去积极了解教育测评的内容和方式、方法，和学校一起推动教育评价的落实，才能让自己的孩子在新的教育环境下不输在起跑线上，才能培养出适应新时代的全面发展的人才。
教育测评面临重大挑战
信息时代，多样化的教育需求激发教育测评体系的变革，教育测评面临着重大的挑战。纸笔测验难以进行大规模的学生高层次认知能力测试，更难以客观记录学生情感、态度方面的表现。现行的考试测评手段难以对学生日常学习与发展状况进行实时动态的记录和刻画。影响学生发展的过程性信息复杂多样，如学习状况、家庭环境、教学过程、学校人文环境等，传统技术难以对这些过程性信息进行采集、存储、追踪，改进缺乏足够的数据支持。传统技术难以实现有效的数据挖掘、结果可视、信息共享和个性化支持。
面对挑战，教育测评如何走出困境呢？走出困境需要我们创新。创新测评方式，弥补纸笔考试的不足，使评价更加全面客观；创新评价手段，实时动态记录学生成长历程，关注每一位学生的发展与变化；创新测评工具，记录、存贮、分析、分享教学事件，发挥测评对教师改进教学的重要作用；创新评价模型，充分运用数据挖掘技术，实现数据驱动管理、引导舆论的强大功能。走出困境还需要我们改变。需要改善测评手段，提升测评过程的科学性、公平性；需要缩短测评周期，通过技术创新，实现及时反馈与效果回馈；需要降低测评门槛，满足每位学生、每位教师、每所学校对教育评价的要求；需要加强测评结果公示，引导传播教育正能量。
大数据驱动教育测评创新
大数据技术的日渐成熟，为教育改革发展注入了新活力。科学、准确、及时“把脉”全国基础教育质量状况，提供更加强大、更加专业、不受时间和地域限制的教育测评专业支持平台。我们需要充分发挥教育评价云平台的优势作用，将信息技术手段全面渗入基础教育质量研究、关键技术、标准与工具研发、数据采集与分析、监测结果应用等各个方面。基于教育评价云平台组织开展持续深入研究，解决基础教育质量监测面临的重大理论问题、技术问题和实践问题，为实施基础教育质量监测提供科学理论依据和方法技术支撑。
我们已经进入教育大数据时代，大数据分析、客观的评价指标、高信度的测评工具、丰富的测量模型、大规模应用、大容量存储、多终端采集、语音识别、智能处理等等都是我们教育测评需要的工具和方法。多终端采集，弥补纸笔测验方式的不足，拓宽评价内容。大规模应用和大容量存储能够扩大监测规模、了解不同年级更多学生的发展状况。而实时动态、易于分享能够对学生过程性信息进行评价 ，也能够对教学过程进行记录、评价、反馈 。快捷高效和成本可控则满足成百上千区县对教育监测的要求，缩短测评周期，及时发现教育存在问题。智能处理和大数据分析，提升测评的科学性和实效性，测评结果实现动态可视化。
大数据时代，教育测评需要一条创新之路。我们要实现从传统的纸笔测试到基于互联网的自适应测试的逐步过渡；我们需要从对于知识技能的测评逐步过渡到对核心素养的测评；基于语音大数据分析技术，让我们实现了对教学过程的实时动态采集及教学资源使用情况的实时追踪；利用三维动态展示、交互式展示等大数据分析模型与方法，让我们实现了数据可视化的理论与技术突破。
教育评价创新取得的阶段性成果
目前我们在教育评价创新方面取得了一些阶段性的成果，如我们教育评价云平台的建设、信息化测评的特色解决方案、教学实时动态监测、教育质量监测结果可视化呈现等等。
我们的教学实时动态监测系统是以手机、iPad等移动端为载体，将教师个人听评课与教师专业共同体听评课模式相结合，实现教师听评课记录的电子化，极大地方便听评课笔记、评价、在线交流、记录。而且其数据罗盘系统能够为教学管理者即时了解教研活动数据、教学质量、教学设备资源使用情况等提供数据支持。该系统可以提供教学环节中教师授课各环节时长、教师和学生活动次数等课堂教学结构数据信息，师生问答类型及次数，记录师生课堂行为数据、生成分析曲线图和教学类别图帮助评课专家把握教学模式和教学过程分析；还可以按照需求实现自定义评分评价量表；还可以对教学资源使用情况实时追踪，了解资源使用情况。
而教育质量监测结果可视化呈现系统是基于空间信息科学理念，运用三维动态、可视化展示等大数据计算模型和方法，将国家义务教育质量监测多年的数据结果以教育指标为单位展示在地图上，以颜色过渡变化为主要特点一目了然地显示了全国31个省（直辖市、自治区）的数据信息；在此基础上还利用主题图层叠加与融合分析技术，将省域内区县的测试结果以图、表形式嵌入其中。我們还有教育质量地图系统，有助于个性化的数据挖掘 ，并能及时有效提供真实的数据、动态的分析结果，辅助科学决策。
未来，我们对大数据下教育测评还有更高的期望。希望教育测评能全方位对学生进行综合素质测评，保障学生健康成长；能及时、准确地评价反馈，促进教学质量提升；更能将可视化的数据实时分析，为教育决策提供可靠支撑。在教育与大数据的深度融合下，我们希望能打造客观、公正的第三方测评平台。
作者单位：北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心
因此，在教育改革的背景下，学生家长应该主动关注教育测评，去积极了解教育测评的内容和方式、方法，和学校一起推动教育评价的落实，才能让自己的孩子在新的教育环境下不输在起跑线上，才能培养出适应新时代的全面发展的人才。
教育测评面临重大挑战
信息时代，多样化的教育需求激发教育测评体系的变革，教育测评面临着重大的挑战。纸笔测验难以进行大规模的学生高层次认知能力测试，更难以客观记录学生情感、态度方面的表现。现行的考试测评手段难以对学生日常学习与发展状况进行实时动态的记录和刻画。影响学生发展的过程性信息复杂多样，如学习状况、家庭环境、教学过程、学校人文环境等，传统技术难以对这些过程性信息进行采集、存储、追踪，改进缺乏足够的数据支持。传统技术难以实现有效的数据挖掘、结果可视、信息共享和个性化支持。
面对挑战，教育测评如何走出困境呢？走出困境需要我们创新。创新测评方式，弥补纸笔考试的不足，使评价更加全面客观；创新评价手段，实时动态记录学生成长历程，关注每一位学生的发展与变化；创新测评工具，记录、存贮、分析、分享教学事件，发挥测评对教师改进教学的重要作用；创新评价模型，充分运用数据挖掘技术，实现数据驱动管理、引导舆论的强大功能。走出困境还需要我们改变。需要改善测评手段，提升测评过程的科学性、公平性；需要缩短测评周期，通过技术创新，实现及时反馈与效果回馈；需要降低测评门槛，满足每位学生、每位教师、每所学校对教育评价的要求；需要加强测评结果公示，引导传播教育正能量。
大数据驱动教育测评创新
大数据技术的日渐成熟，为教育改革发展注入了新活力。科学、准确、及时“把脉”全国基础教育质量状况，提供更加强大、更加专业、不受时间和地域限制的教育测评专业支持平台。我们需要充分发挥教育评价云平台的优势作用，将信息技术手段全面渗入基础教育质量研究、关键技术、标准与工具研发、数据采集与分析、监测结果应用等各个方面。基于教育评价云平台组织开展持续深入研究，解决基础教育质量监测面临的重大理论问题、技术问题和实践问题，为实施基础教育质量监测提供科学理论依据和方法技术支撑。
我们已经进入教育大数据时代，大数据分析、客观的评价指标、高信度的测评工具、丰富的测量模型、大规模应用、大容量存储、多终端采集、语音识别、智能处理等等都是我们教育测评需要的工具和方法。多终端采集，弥补纸笔测验方式的不足，拓宽评价内容。大规模应用和大容量存储能够扩大监测规模、了解不同年级更多学生的发展状况。而实时动态、易于分享能够对学生过程性信息进行评价 ，也能够对教学过程进行记录、评价、反馈 。快捷高效和成本可控则满足成百上千区县对教育监测的要求，缩短测评周期，及时发现教育存在问题。智能处理和大数据分析，提升测评的科学性和实效性，测评结果实现动态可视化。
大数据时代，教育测评需要一条创新之路。我们要实现从传统的纸笔测试到基于互联网的自适应测试的逐步过渡；我们需要从对于知识技能的测评逐步过渡到对核心素养的测评；基于语音大数据分析技术，让我们实现了对教学过程的实时动态采集及教学资源使用情况的实时追踪；利用三维动态展示、交互式展示等大数据分析模型与方法，让我们实现了数据可视化的理论与技术突破。
教育评价创新取得的阶段性成果
目前我们在教育评价创新方面取得了一些阶段性的成果，如我们教育评价云平台的建设、信息化测评的特色解决方案、教学实时动态监测、教育质量监测结果可视化呈现等等。
我们的教学实时动态监测系统是以手机、iPad等移动端为载体，将教师个人听评课与教师专业共同体听评课模式相结合，实现教师听评课记录的电子化，极大地方便听评课笔记、评价、在线交流、记录。而且其数据罗盘系统能够为教学管理者即时了解教研活动数据、教学质量、教学设备资源使用情况等提供数据支持。该系统可以提供教学环节中教师授课各环节时长、教师和学生活动次数等课堂教学结构数据信息，师生问答类型及次数，记录师生课堂行为数据、生成分析曲线图和教学类别图帮助评课专家把握教学模式和教学过程分析；还可以按照需求实现自定义评分评价量表；还可以对教学资源使用情况实时追踪，了解资源使用情况。
而教育质量监测结果可视化呈现系统是基于空间信息科学理念，运用三维动态、可视化展示等大数据计算模型和方法，将国家义务教育质量监测多年的数据结果以教育指标为单位展示在地图上，以颜色过渡变化为主要特点一目了然地显示了全国31个省（直辖市、自治区）的数据信息；在此基础上还利用主题图层叠加与融合分析技术，将省域内区县的测试结果以图、表形式嵌入其中。我們还有教育质量地图系统，有助于个性化的数据挖掘 ，并能及时有效提供真实的数据、动态的分析结果，辅助科学决策。
未来，我们对大数据下教育测评还有更高的期望。希望教育测评能全方位对学生进行综合素质测评，保障学生健康成长；能及时、准确地评价反馈，促进教学质量提升；更能将可视化的数据实时分析，为教育决策提供可靠支撑。在教育与大数据的深度融合下，我们希望能打造客观、公正的第三方测评平台。
作者单位：北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心