方文跃，浙江省温州市教育评估院院长
王旭东，浙江省温州市教育评估院综合评估科科长
在教育数字化背景下，以数据驱动教育教学改进已成为重要趋势。近年来，国家和省市中小学教育质量大规模监测产生了大量数据，学校通过智能设备也采集了大量的学生日常作业、考试评价数据，基于这些数据开展精细诊断分析，可以有效驱动学校教育教学改进，推动区域教育高质量发展。
浙江省温州市自2009年开始实施中小学教育质量大规模监测，是国内较早开展区域学业质量监测的设区市之一。15年来，温州市开展了20余次教育质量综合监测和专项监测，积累了大量区域教育质量数据，形成了丰富的“数据驱动”教育评价改进的数据资源和改进经验，培育了一大批“数据驱动教育教学改进”种子学校和示范学校。2020年10月，温州市被浙江省教育厅认定为“数据驱动教育教学改进”试点地区，积极开展全域推进“数据驱动教育教学改进”省级试点工作，基于“数据赋能教育，评价促进改进”基本理念，系统推进“数据驱动教育教学改进”实践探索。
在全域推进工作中，我们发现县域和学校普遍存在缺乏监管督促机制、缺乏高品质的县本化校本化教育教学大数据、缺乏实用的数据分析技术和具体可操作的路径及方法、缺乏掌握常规数据分析应用的技术人才、缺乏考核评价标准、缺乏经验示范和典型案例积累等方面的问题。针对这些问题，温州市总结提炼出区域整体推进“数据驱动教育教学改进”的六大行动策略。
一、行政推进策略：建立市-县-校三级联动机制，让“数据驱动”闭环管理
1.优化市级政策顶层设计
温州市出台《温州市“数据驱动教育教学改进”省级试点项目实施意见》，提出建立管理机制、探索实施路径、完善专业引领、健全保障机制四方面13项重点任务；发布《温州市关于加强义务教育质量监测结果应用的指导意见》，从县域和学校两个层面、管理和教学两个维度强化结果应用，加大视导和指导力度；出台《温州市“数据驱动教育教学改进”种子学校培育方案》和《温州市“数据驱动教育教学改进”示范学校内涵提升实施方案》，明确培养路径和保障措施。
2.建立市对县行政考核制度
温州市通过市教育局对县（市、区）教育局年度考核的行政力量，督促各县（市、区）教育局深入开展省测、市测以及中考数据结果应用。如2022年温州市教育局对县级教育行政部门工作业绩考核的指标中有2个与数据应用有关，一是数据驱动教育教学改进种子学校、示范学校创建率，二是省测、市测以及中考数据结果的改进清单。温州市教育评估院在年底收到各县（市、区）基于省测数据、市测数据、中考数据的整改方案25份，均按照“数据分析-诊断问题-实施改进”的思路，分门别类列出问题，分解任务，分工合作，落实整改责任。
3.明晰市、县、校三级联动职责
在学校层面强调五项工作。一是解读本校监测数据报告，商讨并实施整改措施。二是开展数据驱动教育管理、教育评价、教育科研、教研方式、课堂教学和作业考试改进行动。三是开展教师数据素养培训。四是组织教师撰写数据驱动教育教学改进案例。五是建立校本化数据平台，如综合素质评价平台、作业数据采集系统、教师课堂教学行为数据采集系统等。
二、数据服务策略：发布各级监测结果反馈报告，让“数据驱动”有的放矢
1.实现三种数据驱动闭环管理
一是实施“市-县”双向闭环管理，市向各县提供个性化监测数据报告，县向市提交整改方案。二是实施“县-校”双向闭环管理，县向学校提供个性化监测数据报告，学校向县提交整改方案。三是实施“市-县-校”三级闭环管理，市教育评估院发文，组织“数据驱动教育教学改进”市级示范校评选和“数据驱动教育教学改进”案例评比活动；县（市、区）教育评价部门督促并指导学校开展市级示范校创建工作，组织县级“数据驱动教育教学改进”案例评比活动；学校积极开展示范校创建工作，同时组织教师撰写“数据驱动教育教学改进”案例；最后，市教育评估院组织专家现场评估示范校和评审案例。
2.形成三类数据驱动视导方式
一是市教育评估院专项调研视导，基本上可以做到每月赴1-2个县区开展市级种子学校、示范学校调研活动。二是聚焦主题开展个性指导，邀请专家和市县评价员从管理改进、教学改进、教研改进、评价改进四个方面，对学校进行现场指导。要求县级层面多部门协同组成专家团队指导样本学校，每年监测样本学校近180所，各县样本学校视导率超85%。三是开展县域之间互动研讨活动，市教育评估院统一协调，要求A县到B县并与B县联合开展“数据驱动教育教学改进”工作研讨活动，要求B县到C县并与C县联合开展研讨活动，要求C县到D县并与D县联合开展研讨活动。如此，各县（市、区）一来一往都有两次研讨活动。
3.建立三级数据服务的基本范式
其一，为市级行政决策服务。温州市发布多类报告，如省级监测地区综合报告，市级学习品质监测综合报告、学科报告、行政反馈报告，市级中考综合分析报告。数据服务对象主要为温州市教育局及其下属的人事处、基础教育处、体育卫生艺术教育处、督导处、教育教学研究院、教师教育院等。
三、技术支持策略：推广数据分析技术和路径方法，让“数据驱动”有径可循
1.研制数据驱动思维导图
图1：“数据驱动教育教学改进”思维导图
2.构建监测数据分析模型
其一，构建学业质量三维差异化分析模型。该模型侧重数据的解读与分析，包含三个维度：一是增值评价动态分析，将数据与上次测评结果进行比较，作为判断进步、稳定或退步的依据；二是外部水平比较分析，分别与常模、同类比较差距，从而判断自己所处的水平位置；三是内部群体比较分析，开展不同学科，不同性质学校、不同地理属性学校、不同规模学校、不同学制学校，不同年级段、不同班级，不同学生性别、不同学生学业层次等方面的比较分析，从而判断不同群体的均衡性和差异性。
3.改进CIPP教育质量分析模型
4.构建增值评价模型
其一，立足简约性和操作性，构建学业成绩增值评价模型。该模型主要采用后进率、T标准分和优秀率三个关键指标来描述学业质量，指标明显后退，赋分为0；指标基本稳定，赋分为1；指标明显进步，赋分为3。根据这三个指标增值分合成整体质量增值分，再用整体增值分来评估学校、学科、年段、班级学业成绩动态变化情况及其绩效。
其二，基于科学性和全面性，构建学校绿色增值评价模型。该模型以“效应量”为模型，将增值分为一星到五星五个水平，来刻画各学校非学业因素的相对增值情况。五星分别代表增值显著低于、低于、相当于、高于、显著高于全市平均水平。学校绿色增值评价模型充分考虑学生发展的起点和过程性因素，科学评判学校和教师的努力程度，实现对学校教育质量“净影响”评价，进一步激发学校办学活力。
5.提炼基于数据驱动的研究模型
其一，基于监测结果改进的3C模式。3C模式，即以学生发展为中心，通过综合评价（ComprehensiveAssessment）、综合诊断（ComprehensiveDiagnosis）、综合改进（ComprehensiveImprovement）三个环节闭合循环。综合评价主要是依托学习品质监测，通过多维度（如学习品质、学业成绩、影响因素等）、多途径（如纸笔测试、问卷调查等）、多主体（学生、教师、家长等），运用综合方法来系统收集监测数据，准确把握学生发展全貌。综合诊断是指基于学习品质监测数据，了解区域中小学学习品质总体现状、县（市、区）域之间差异情况、不同类型学校之间差异情况、不同类型学生之间差异情况以及学习品质的中介作用和影响机制等，然后结合异常数据，寻找“真问题”，开展“真研究”。综合改进是指针对诊断出来的问题进行分层分类反馈，由市、县、校三级基于学习品质监测结果系统设计整改方案，实施“真改进”。
其二，驱动学校综合发展的五环闭合圈。我们提炼了以数据驱动学校综合发展的循环闭合圈（见图2），即以数据为载体，通过评价发现问题，基于证据进一步解读问题背后的原因，开展行动改进，继而再对改进行为进行实时数据反馈与行为调整，最后再开展新一轮的综合改进。
图2：数据驱动学校综合发展的循环闭合圈
四、人才培育策略：研发教师数据素养研训体系，让“数据驱动”促人成长
其一，分层分类研训模式。提高教师的数据素养，是数据驱动教育教学改进的关键。在普及性培训中，我们设有数据采集、数据处理、数据挖掘、数据应用和报告撰写五大专题。根据培训对象的数据素养水平设置分层培训。其中，初级培训开设“走进大数据时代”“基于大数据的基础认识”“基于大数据的战略价值”“基于大数据应用模式”“Excel初级数据分析”等专题课程。中级培训开设“基于大数据采集技术”“教育大数据分析框架”“教育大数据管理机制”“Excel高级数据分析”等专题课程。高级培训开设“数据科学基础知识”“数据分析与挖掘工具应用”“教育SPSS应用”“数据驱动下的管理变革”“数据驱动下教研转型”等专题课程。
五、标准引领策略：研发示范学校评估标准，让“数据驱动”有据可依
其一，首创一套示范学校评估标准。温州市在国内首创“数据驱动教育教学改进”示范学校评价指标体系，包括制度保障、资源支持、实践探索、改进成效4个一级指标，学校重视、机制健全、数据管理、数据素养、方案完整、活动开展、成果特色7个二级指标，通过评估标准引领学校创建“数据驱动教育教学改进”种子学校和示范学校。
其二，打造一批数据驱动引领标杆。我们本着“以评促建、以评促培、以点带面”的推进原则，开展“数据驱动教育教学改进”示范学校评估工作。近3年共评选出100所市级种子学校、100所市级示范学校、347所县级种子学校、78所县级示范学校，覆盖所有县（市、区）。
六、评比推广策略：发挥典型案例辐射作用，让“数据驱动”有例可援
我们基于学习品质监测数据，围绕学习品质的培养及改进、区域及学校教育生态改善、教育质量提升、教育管理转型、校本教研方式改进、教与学方式转变及教师专业发展等内容，开展温州市学习品质监测结果运用优秀案例评选活动，形成管理改进、教研改进、教学改进和评价改进四类典型案例。
经过多年聚焦式实践探索，温州市“数据驱动教育教学改进”省级试点项目取得了显著成效。广大教育行政干部、学校管理者和教师逐渐树立起全面、科学的教育质量观，充分认识到教育大数据有助于减负提质，能科学有效促进教育教学高质量发展。我们培养了一批掌握数据驱动教育教学改进的骨干人员，大幅提高了干部和教师的数据素养。充分发挥示范学校和典型案例的辐射作用，很多学校设置了课堂行为观察AI系统、综合素质评价系统、网络阅卷系统、作业数据采集系统、体育活动信息采集系统等。教师开始主动开展数据实证研究，积极撰写“数据驱动教育教学改进”案例。全市形成“读数据、研数据、用数据”的良好氛围，充分发挥国测、省测、市测数据的导向功能、诊断功能、改进功能，提高了教育教学改进的精准性、科学性和有效性。