學校評價 面臨三個關鍵問題 科學全面的過程性評價 如何開展？數據怎樣積累？ 高起點體系設計 “學校大腦”是體系設計的核心，建蘭中學通過5年多努力，構成了以“建蘭大腦”為核心的教育新基建。 建蘭中學“學校大腦”體系設計 大腦由兩個大圓圈組成，雙輪驅動。一般來說，學校構建信息化的過程中往往都是比較注重左邊的圓圈，也就是通過一個個應用建設來解決某方面問題：如教學、教育管理、家校溝通的問題。 其實右邊這個圈也非常重要，首先要把學校各方面數據都匯集到“學校大腦”，形成數據庫。有了數據庫，就意味著學校擁有自己的數據資產。 通過這種方式，單體應用的數據不斷喂養到“學校大腦”里，數據庫里的數據也越來越豐富。 在數據庫之上構建的學生成長模型，表現為指標體系。指標體系通過數據運算最終形成畫像：包括學生畫像、教師畫像、學校畫像。這些畫像會呈現到各個用戶角色的界面，比如：數字成長空間是給學生和家長用的，數字駕駛艙是給校長和老師用的，教育場景屏是在學校各個場景中讓教育數字化看得見。 過程性數據沉淀 班級日志，記錄日常點滴 學生個體在學校生活和學習的點滴，都會被班級日志系統記錄下來。 如何體現班級日志中的打標功能？如何讓班級日志中的數據日益沉淀下來？如何在技術依托下，實現班級日志的有效實施？ 下面，以“值日班長”周同學的一天為例，看看班級日志的操作步驟。在這一天里，周同學擁有對班里所有同學行為常規的監督權與記錄權，將通過班級iPad在“建蘭大腦”——班級日志中對同學的常規行為進行打標與加減分。 早讀反饋：為管理班級早讀，周同學會提前5分鐘趕到教室拿書本站在講臺上。講臺上可以觀察到每位同學的早讀情況，同時也讓自己的早讀帶動全班同學的早讀。早讀結束前，周同學會根據全班同學早讀情況，進行不同標簽的打分，比如： 1號、8號、12號、35號同學，早讀隨到隨讀，加1分。 15號、16號同學，早讀期間大聲交談，扣2分。 作業記錄：作業記錄分作業上交與作業反饋兩部分。交作業過程中，根據標準和觀察的實際情況，周同學會實時記錄到班級日志，比如： 第三小組（1號、5號、17號、39號、45號、51號同學），收作業靜、快、全，加1分。 作業反饋包括作業上交人數反饋與作業質量反饋。上交人數方面，周同學會根據課代表反饋到作業黑板的未交名單，同步記錄到班級日志，比如： 55號同學，社會作業未交，扣1分。 作業質量方面，第一節課后老師會將作業反饋交給課代表，課代表在班里宣布，并將當天作業質量反饋表交給周同學，由他同步記錄進班級日志，比如： 1號、4號、7號、31號、34號同學，作業質量好，加1分。 16號同學，作業未完成，扣2分。 此外，課間出操、課堂表現、午休自修、衛生值日等方面，周同學都會結合自己的觀察和同學表現、老師反饋如實記錄。班級日志功能非常清晰，標簽運用也很方便。各個層面的小小管理者都能根據所在崗位特點做出評判，并及時反饋給值日班長進行記錄。 左圖：一日常規評價項目；右圖：一日常規學生個人匯總 一天的校園生活結束，周同學還有最后一件事：一日總結——根據班級日志中這一天中的所有數據進行總結匯報。“建蘭大腦”會對數據自動歸類整合，不僅匯總個人常規分數和項目，同時以“風云榜”形式生成小組數據，分析組際表現PK情況。 班級日志中，所有的標簽、評分標準都經由學校團隊和技術團隊充分討論后的設置，關于記錄和分析也對值日班長有專門培訓，以此保證反饋總結的客觀性、即時性、公正公平。 此外，班級日志系統對學生的飲食健康圖譜、日常規范圖譜、運動健康圖譜、特長圖譜、個性圖譜等成長情況，心情屋心理咨詢師圖譜、志愿者服務圖譜等心理情況進行數據化和可視化的記錄。 左圖：教師端實時界面；右圖：學生畫像實時更新 在班級日志的整體使用過程中，學生始終是評價的主體。這弱化了傳統德育評價體系中教師評價的權力。評價的維度增加，評價主體的多元，可以讓評價更客觀、全面。結合班級日志中分類整理的學生數據，教師也能更好地把握每個學生的特點。 對教師來說，班級日志大幅提升了工作效率。首先，班級日志用數據代替老師回答家長關于孩子在校表現的種種疑問。從原本“接到反饋再去發現孩子的'問題’”，轉化為防微杜漸。其次，班級日志每天沉淀數據，到了期末，學生整個學期的表現更立體，反饋更直觀高效。各周數據相加，3秒鐘，所有數據將以可視化形態躍然紙上。 對家長來說，班級日志增加家校溝通方式和關注渠道。每天家長都可以通過釘釘平臺的班級日志，幾乎實時地收到孩子在校從早讀到課間、自修、作業等各個環節的數據。這樣的家校溝通也改變了傳統“班主任找家長”的模式，變為家長更“主動找班主任”的模式，提高了家校溝通的針對性和有效性。 對學生來說，班級日志改變了自身行為及思維方式。既有日常行為規范，更有校內外的各種活動，兩種不同類型的學生都可以在同一評價體系中獲得客觀反饋。有的學生學業勤懇，認真嚴謹，雖然成績并沒有處在年級的前列，卻依舊能有較高的班級評價。有的學生雖然學術上有所不足，但是熱愛集體，熱衷參與各級各類活動，在這個評價體系中也能找到自己的一方天地。 每個人都能找到屬于自己的舞臺，也淡化了傳統觀念中的“唯分數論”。 利用大數據對學生進行即時性評價，學生基礎信息、學習行為、學習習慣、學習內容、學習過程與學習結果等，都被智能終端進行數據化的記錄和存儲，這將是過程性評價的重要實踐方向。 同時，學校仍面臨進一步挑戰： 1）個性化信息要更全面，除了呈現個人情況，班級日志還可以成為班級文化展現的窗口，包含班旗、班徽、班歌、班訓、班級口號、班風、班會、學風、班級活動照片、班級榮譽等。此外，除了數據，還可以有圖文報告、視頻、音頻等更生動的形式。 2）操作要更簡化，比如除手動輸入外，增加語音輸入、視頻輸入，甚至通過物聯網實時記錄，節省數據錄入時間。還可以通過視頻監控設備的記錄，讓學生的行動觸發系統匹配或生成標簽，最后只進行確認或補充標簽即可，進一步節省時間。 發展手冊，為生涯成長留痕 為了形成有廣度、有深度的學生成長，學校設計了《建蘭學生發展手冊》，作為德育教育的重要載體，指導各項德育課程與活動的開展，為學生的成長留痕。 進入學校，每個學生都會拿到一本《手冊》，并在三年中不斷遵循“我是誰”“我要去哪里”“我怎樣到達那里”的邏輯，通過學校設置的針對不同年級的發展活動，達到不同的成長目標。 《手冊》到底怎么用？作為學生認識自我、探索生涯的有效工具，它有三項使用原則。 為生涯體驗導航 為生涯管理助力 《手冊》設置了一系列生涯技巧指導的內容，包括目標管理、時間管理、取舍之道等。 目標管理方面，具體指導學生學會依據目標重要性、達成目標難易程度、可利用資源等維度，設定合適的目標并達成目標。時間管理方面，指導學生學會區分不同事情的重要程度和緊急程度，做到更好地管理時間。取舍之道方面，指導學生學會在做決策時綜合考慮多個因素、多方面的利弊。 這些生涯管理技巧，對于學生管理自己的學習，規劃生活尤為重要，可以提升學習效率，更能提高生活質量。 為生涯探索留痕 第一，學習過程留痕。《手冊》中每項活動都留有空白的空間，供學生記錄學習過程中的點滴，如心理測驗、學習表現、活動記載、學習成果等。 第二，心路歷程留痕。如《手冊》“對自己的新認識”板塊，鼓勵學生在活動后深化對自身的思考。“我見我成長”板塊，鼓勵學生記錄成長點滴。 第三，自我評估留痕。《手冊》的“回顧總結”也是學生生涯成長自我評估的重要載體。比如，“我是如何發展自己的”板塊，鼓勵學生回顧參加校園活動提高的能力或素養。“生命樹”板塊，引導學生整合自己在活動中獲得的自我認知，描繪出自己的生命樹，與同伴互相評估焦慮。 當然，《手冊》也記載著教師、同學與家長的觀察與反饋。這些留痕不僅讓學生的活動體驗真正落地，而且幫助學生及時反思，發現不足可以馬上調整。所有的數據沉淀，最終會通過成長成熟度評價模型分析，形成個性化成長報告，幫助學生更精準地自我定位。 除了生涯活動，其他活動也是建蘭學生能力考核的重要依據。根據活動特質，教師會設置好相關標簽。比如：“研學”標簽有“與不同的人清晰的口頭溝通”“團隊執行”“應變能力”“勇于面對不熟悉的情景”“接納不同價值觀的人”；“跳蚤市場”標簽有“主動拓展自身的靈活性、敏捷性、適應性”“掌握多種勞動技能”“樂于服務社會”“愿意分享”等。多維度的打分評價，幫助學生在活動中修煉各項能力，在經歷中收獲完成成長。 日常作業，讓教與學更精準 為了摸清學生在學習新課的基礎，教師往往會進行前測并數據統計，以發現學生的哪個前概念是模糊的，然后進行有針對性的教學。 這種模式下，首先教師前測的數據統計占了部分時間，很難每節課堅持。其次，學生的課業負擔加重。所以，大部分時候，教師會根據經驗和記憶來識別教學難點，但這往往有偏差或遺漏，只能課后補充。 建蘭在實踐中嘗試利用數據沉淀和“小蘭書童”分析歸類，讓教師直接在已有數據的基礎上找到學生學習難點，從而在新課前改進教學方法。 課堂上，結合答題器進行的課堂教學，每位學生都能夠把學習結果傳送給教師端，教師能夠實時收到學生回應，并可以及時根據平臺的實時數據分析結果，隨時調整教學方式和教學進度，以最大限度適應學生的學習情況。 智能題庫 診斷個輔 “小蘭書童”還可以通過學習推送引擎實現作業的專項推送。學習推送引擎會根據學生數據，分析出學生分類討論維度的能力，進行相關學習資源推送，并對學習過程進行動態的跟蹤，以及對學習效果進行檢測。 以科學學科為例，實驗探究題作為能力考查的載體，在科學中考中占比較大，但學生常常反映做題時無從下手。于是，結合對學期各次科學考試的數據分析，每班挑選5名科學臨界生加入“黑洞行動”小組。針對薄弱點，“小蘭書童”每天推送2-3道實驗探究題進行專項學習。學生完成后先核對答案進行自批，然后拍照上傳釘釘，學科教師可以實時接收學生答題情況，了解學習進展。 教學改進 在課堂教學中，“小蘭書童”能夠主動幫助學生和老師進行錯題的收集整理查找原因，根據答題情況的數據，診斷學生的知識薄弱環節，并且針對性地進行推送類題給學生和老師。教師通過分析所教學生在知識、能力掌握方面存在的優勢和缺陷信息，調整教學方案，實施全面評估，打造精準教學，提升教學質量。 個性化習題，形成良性學習閉環 課余是學生自由度相對較高的時間段，“學校大腦”人工智能技術應用教育的形式，主要也是從這部分時間著手。 系統利用多維的學習行為和成績數據進行大數據分析，計算出學生在群體中的位置，為其量身定制一個短期的學習目標和每次應完成的個性化習題。通過持續跟蹤學生多維度的學習習慣數據，計算出學生的知識點掌握情況，規劃出精準的知識點學習路徑。結合日常教學的校本作業的完成情況，在合適的時間段為學生推送個性化習題，精準施策。 “小蘭書童”對學生的做題過程進行觀測和幫扶，并為學生及時反饋。學生做題痕跡會沉淀到學校平臺，進行下一步的分析，形成一個提升深度學習能力的閉環。 學生個性化作業（數學） 以數學學科為例，通過沉淀的學生學習數據，自適應學習引擎結合知識圖譜，精準定位出學生的薄弱知識點，再根據學生的當前能力，匹配出最合適的習題。 推送習題里考慮兩類需求，一是針對前一天所學知識點的查漏補缺，二是定期針對性的查漏補缺，鞏固再練。學生收到紙制版個性化習題完成之后，根據平臺的答案和解析進行自主批改，并將做題情況拍照上傳到平臺。另外，學生也需要根據答案進行訂正，反思做題過程。 潛龍計劃（數學）實施每日流程 個性作業對學生有一定的要求，每完成一題需要記錄完成試卷的時間、完成后的心理感受，批改訂正校對上傳后若有錯誤寫出錯因，總結答題反思。 這一過程培養學生自主學習的能力，優化學生學習品質。同時，又會通過人工智能技術沉淀更精準的、更完善的學生畫像。另外，“小蘭書童”還能夠主動幫學生和老師進行錯題收集整理查找原因，并在不同階段針對性地推送同類但不同難度的題給學生和老師。 當學生完成個性化習題后，后臺會賦予相應的積分，備課組會根據積分每月進行獎勵，讓更多學生能夠突破教室界限，展開自主的個性化學習。如此，學生形成了一個良性的學習閉環。 多樣化場景，數據如何用、如何用好？ “學校大腦”以互聯網為基礎設施，對學生行為成長數據進行過程性無感沉淀，自動形成豐富、清晰、多維度的數據資源，通過大數據分析和知識圖譜技術進行即時分析診斷，對學生精準畫像，讓各參與方感受到便利，收獲了實實在在的獲得感。 下面，從教育教學場景的角度，分享幾個過程性數據應用的建蘭實踐案例。 德育變革 學生評價模型 學生個性化成長成熟度（IGPM）評價模型 在核心素養總體框架下，建蘭結合校本化實踐，同時以加德納多元智能理論為依據，形成學生個性化成長成熟度（IGPM）評價模型。模型主要由九大評價維度組成，分別為：復雜的溝通能力、領導和團隊協作能力、運動與健康、勞動與實踐、全球化視角、問題解決和數據分析、思維與習慣、自我實現、藝術審美、道德素養。 九大維度還可以各自細分為更具體的方面共66條。基于IGPM的校本化評價模型，突破了原來學生綜合素質報告的單一性，從全方位評價和發展學生的核心素養，助力個性化成長。 在“學校各項活動數據收集”中，這些標簽具象的學生畫像也將更加清晰，如果將學生入校前與畢業后的個性化成長成熟度（IGPM）評價模型進行比較，學校也能了解到學生初中三年的成長變化。這些數據，甚至比學生本人更了解自己。 學教轉型 數據驅動課堂變革 通過“學校大腦”進行基于校本題庫的作業數據采集，讓每個老師在上課前都能精準掌握學情，在課堂上能夠更好地分配時間，以及個輔安排。 比如復習課，由于“學校大腦”有每個學生的知識樹，可以為每個學生出一份專屬的單元診斷書，里面由“學校大腦”篩選出最適合的“學生老師”，通俗說找出掌握情況比較互補的學生成為搭檔，互幫互助。 有了這份診斷書，在課堂上，老師可以進行分組學習，小組人數5-6人，要有一個同學是全能手，可以及時解答其他同學的復習問題。每個同學先完成“學校大腦'所提供的專屬題，專屬題也是分階梯的，先完成預熱部分的題目，同伴給出正確的評價，糾正后再完成下一部分。在這個過程中，老師要保證小組學習的有效性，及時發現小組學習的問題，做好引導和記錄。 課堂的后10分鐘，教師要對班級掌握不足的方面進行整體性輔導。在這個過程中，會有部分同學個人復習時間較少，更多的是扮演小組內老師的角色，但是對這些同學來說，在為其他人答疑的同時也是一種復習，他個人的學習成就感也更強。這樣的課堂形式，相較于以往他們都悶聲坐著聽更好。 管理迭代 高效值周反饋 建蘭校園一樓的值周大屏，可及時向老師、同學展示實時在線的值周數據。有了這塊數據看板，學生對值周數據的關注度變高了，班級榮譽感也增強了。 各班級本周得扣分情況，不同班級本周值周情況對比；本年級本周整體數據，本周亮點行為和需關注行為；值周得分變化幅度和變化趨勢……這些情況，數據將快速直觀地以可視化形式進行反饋，為相關管理及決策提供數據支撐。通過學校大腦進行班級常規的過程行為記錄，讓值周等數據能夠及時反饋到班主任、通過數據大屏及時反饋到學生，激發學生的榮譽感和自驅力，調整行為表現。 建蘭校園值周數據看板 校長駕駛艙 數據大屏實現了數據驅動校園管理。首先精細到個體，學生管理的顆粒度由年級、班級層面穿透到學生個體、教師個體。其次豐富到細節，豐富多維數據支持智能管理決策，提示功能決策效果。最后清晰到末梢，通過數據和算法提煉學校管理特點，固化管理模式。 數據大屏集中展現學校大腦的各項數據，直接為學校管理決策服務。大屏分為左中右三部分，左部區域展示學校整體情況，中部和右部區域為條件篩選結果展示區域。選擇年級、班級、個人時，顯示內容會同步做出變化。 “建蘭大腦”推動了學校的數智化、現代化的教育教學變革，打造跑在互聯網上的校園生命體，讓學生騰出更多的時間做自己喜歡的事情，使學生更會思考，更能專注于自己的人生。
