旨在促进学习者发展的在线评价：伴随式的视角

　　摘要：在线课程改变了学习者的学习模式，丰富学习内容。但是由于与之相配套课程评价与管理机制的缺失，也出现了“高流失率”“虚假学习”“网络题海”等问题。为加强在线课程管理，提高在线学习质量，该文针通过案例分析方式，比较国内外知名教育网站在线课程学习评价的方法，梳理出在线课程实施中采用的“结果认证”“过程监控”“知识自适应”等在线评价模式；阐释在线学习评价从“面向结果评价”向“促进学习评价”、从“基于技术工具评价”向“基于学习分析评价”、从“知识技能评价”向“综合能力评价”等方面的转向；从评价特征、评价内容和评价结果等方面分析伴随式评价的理念与实施路径。
　　关键词：伴随式评价特征；伴随式评价内容设计；伴随式评价结果呈现
　　近十年来，信息技术快速发展创生出“现实空间與虚拟空间”相互交织的信息化学习环境，大规模开放在线课程（MOOC）的建设与实施进一步推动了网络学习的开展。但是，与在线课程的高注册率相比，在线学习也存在着高流失率和低结业率的问题，2013年科勒（S.Kolowich）等人的研究显示MOOC辍学率超过90%，课程完成率通常只有5%。如何加强在线学习的管理，怎样通过评价方式及时发现学生在线学习问题，并能针对问题进行实时指导与干预，这仍是在线教育实施中的挑战。

一、现状分析：在线评价模式与问题思考

　　美国课程论专家托尔夫·泰勒（Ralph W.Tyler）在课程研究中指出“评价作为判断教育目标实现程度的过程，需要评价者确定与教育目标相一致的行为证据，采用与之相适应的程序实现具体过程”。通过学习评价，教育工作者可以有针对性地收集与分析学习者的学习信息，判断学习者的学习状况，做出教育决策。在线评价作为一种特殊环境下的学习评价，与课堂学习评价相比，尽管它不能面对面的收集评价信息，但也具有“学习过程实时记录、个性化学习分析、评价结果及时反馈”等优势。调研国内外主流教育网站所实施的在线评价，大体可归纳为“结果认证”“过程监控”和“知识自适应”三种基本模式。
　　（一）面向“结果认证”的在线评价
　　面向“结果认证”的在线评价是依据课程目标确定学习评价标准，通过“网络评价系统”对学生学习成效做出价值判断的一种结果性评价。这种在线评价特征主要表现为：其一，强调学习结果的判断，评价是在课程学习结束后，按照课程目标对学习者进行内容测试或项目考核，判断学生针对课程目标的达成度，给出评价结果。这种评价模式将评价作为在线课程学习的最后一个环节，学习者完成学习后进行实施，给出相应的评价结果。其二，从评价实施来看，在线课程的学习系统和评价系统分离，学习系统关注的是学习者对学习内容的学习，评价系统更强调测量学习后学习者认知行为的变化，其目的是获取相关“证据”，以决定是否给予学习者相应的认证。例如，Coursera课程通过在线测试的方式确定学生对课程内容的掌握程度，给予相应的认证级别。面向“结果认证”的在线学习评价利用了网络系统的远程控制与自动评价功能，较便捷地实现大规模的对学生学习结果进行评价。但是，从评价实效来看，这也只是将“传统的结果评价”改为了“线上的结果评价”，在技术层面提高了评价的实效性。同时，由于过于强调评价结果，缺少对学习过程监管与干预，这种评价方式也会造成“网络课程学习还没结束，已经有大量学生流失”的问题。
　　（二）面向“过程监控”的在线评价
　　面向“过程监控”的在线评价是借助在线平台和外部设备，自动采集、存储、分析和呈现学习者在线行为数据，以此判断学习者学习状况的一种过程性评价。其特征主要表现在：其一，关注技术工具的应用。这种评价以“技术工具取向”为出发点，注重的是“在设计和实施评价时如何最大限度应用这些工具的功能”，即这些评价工具有怎样的功能、有怎样采集与分析数据的方式，就依此来开展相应的评价。其二，从评价实施来看，可通过“平台日志”获取学习者在线行为数据（例如，一些教育培训机构记录学习者的登录次数、在线时长、在线时段、发帖数量等数据），也可借助外部设备采集学习者的学习过程的行为数据（例如：在线平台的虚拟现实场景，通过“可穿戴设备”收集学生体育运动中的心跳、步幅、热量消耗等常规运动数据），通过分析这些实时、客观的数据判断学习者的在线学习状况，给出相应的评价。面向“过程监控”的在线评价发挥了技术工具的优势，提高了数据在评价中的指导作用，当所采用的技术工具切合在线学习评价理念时，就能较好地推动真实评价和深度评价的开展。但是，如果评价过程中忽视教育评价理论和方法，过于强调技术工具的功能特征，完全按照技术工具的功能决定采集在线行为数据的类型与内容，也容易造成评价目标和评价内容脱节的问题。尤其是当脱离了具体的学习内容和情境，“孤立”分析行为数据，一味强调行为数据的控制作用，这也就很容易导致“网络假学习”现象。
　　（三）面向“知识自适应”的在线评价
　　面向“知识自适应”的在线评价是依据知识技能目标设计评价模型，将评价模型嵌入到学习活动之中，通过在线学习与在线评价的交互进行，判断每一阶段学习者对学习目标达成度，提供学习支持的一种自适应性评价。其特征主要表现为：其一，突出“小步骤”评价。在线评价按照课程目标细化知识技能点、建立知识技能链，针对每个知识点设计学习内容和测试内容、确定评价模型，学生每学习一个知识技能点，即进行“小步骤”的知识技能目标达成度测试，针对“小步骤”学习结果为学生提供个性化指导，直到学习者达成知识技能的学习目标。例如：在某学习网站中，“分数性质”在线课程分解为5个知识点，学习者每完成一个知识点的微视频学习后，即进入针对该知识点的测试环节，依据测试结果推荐个性化学习内容，直到学习者对知识点完全掌握。其二，在评价实施上，按照课程目标，通过学习领域的核心概念、知识类别以及它们的相互关系，建立关系与数据模型，依据此类模型的评价系统对阶段性学习结果进行评价，将评价结果及时反馈，指导学习者自我调节学习。面向“知识自适应”的在线评价将“学习过程”和“评价过程”交替进行，这有助于及时了解学习者的学习现状，并能针对知识技能学习，提供精准指导。但是，在线学习不应只是知识技能学习，同样还需有解决问题能力、学习态度等方面的发展，此外还涉及到学习环境的多样性特点，如果将在线评价模型简化为对知识技能要点的评价，那么这种评价方式也只是将“纸质题海”转化为“网络题海”，这不仅没有实现真正意义上的个性化学习，还会因过渡的试题推送而增加学习者的学习负担。

相关热词搜索：在线 学习者 视角 旨在 伴随