数字赋能职业教育评价的价值逻辑和优化路径

［摘要］数字化转型是深化新时代教育评价改革的必然要求。当前职业教育评价在新旧范式转换、评价技术突破等方面还存在诸多问题，而通过评价思维转向、评价共同体共有规格重构、重大项目评价实践，推进多源异构评价数据融合、技能学习分析技术、数字安全等数字技术在该领域的具体实践，强化数字基建投入、体制机制供给和技术人文融合，最终可望促成职业教育评价的全面数字化转型。

［关键词］职业教育；评价；数字化转型；数字技术

［作者简介］吕路平（1981- ），男，浙江杭州人，杭州职业技术学院，教授，博士；陈元媛（1988- ），女，江苏南京人，杭州职业技术学院，讲师，硕士。（浙江杭州 310018）

［基金项目］本文系2022年度浙江省哲学社会科学规划课题“高质量发展视域下‘双高计划’建设成效评价研究”（课题编号：22NDJC323YBM，课题主持人：吕路平）、2022年度浙江省软科学研究计划“浙江省新材料科创高地发展指数评价体系构建及对策研究”（课题编号：2022C35027，课题主持人：吕路平）和2022年度杭州市哲学社会科学重点研究基地“现代职业教育研究中心”课题“杭州职业教育专业布局与产业结构匹配度动态预警与路径优化”（课题编号：2022JD52，课题主持人：陈元媛）的阶段性研究成果。

［中图分类号］G710 ［文献标识码］A ［文章编号］1004-3985（2024）07-0050-08

现代职业教育的高质量发展离不开高质量的职业教育评价，而数字化转型是深化新时代职业教育评价改革的必然要求。职业教育评价是根据职业教育特有的理念、原则、方法和标准对职业教育管理、教育教学、科研、社会服务的运行、成效进行价值分析、反馈的系统性工程，对职业教育具有导向性作用。党的二十大报告提出要“完善学校管理和教育评价体系”，我国首个教育评价系统性改革指导文件《深化新时代教育评价改革总体方案》更是强调，要充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。现阶段我国职业教育评价面临科学性不足、专业化程度低、客观性和真实性受质疑等问题，严重影响现代职业教育的改革发展。本文以职业教育评价数字化转型为切入点，从科学性、专业性和客观性等维度剖析其价值逻辑，分析改革过程中面临的现实困境，进一步探求数字化转型的实践路径，以期为数字化时代的职业教育评价改革提供参考。

一、职业教育评价数字化转型的价值逻辑

（一）赋能职业教育评价的科学性价值

科学性是反映事物内在规律和本质的固然属性，与传统、常识和经验无关，具有可验证、可解释、能重复等特征。长期以来，我国职业教育的改革发展过于依赖经验、模仿和复制，缺乏科学理论、规律和方法的指导。随着新一代技术革命浪潮的兴起，大数据、人工智能、云计算、区块链等数字技术已然在经济、社会等领域展现出巨大作用，也势必成为探索职业教育内在发展规律的有力工具，促成职业教育评价研究回归科学属性，为职业教育“三教”改革、院校治理和产教融合等任务开展提供有力支持。

1.“三教”改革的科学进路。“三教”改革是职业教育高质量发展的关键路径，需要科学理论指引和技术支持。在教师层面，传统的单一、静态、主观的教师评价应向基于大数据的多维、动态和实证性的科学评价转变，使教师评价更加合理，激发教师内生动力。在教材层面，利用文本分析、图像识别、区块链等数字技术对教材的形态、内容进行动态和静态相结合的科学评价，使教材更具前沿性。在教法层面，在线上线下混合式学习的背景下，智能感知技术对线下师生课堂行为、职业技能行为数据及线上结构化和非结构化数据进行分析，有助于职业教育进行个性化、精准化的师生偏好预测，使教学行为和教法更加科学，提升教学质量。

2.院校治理的科学关照。职业教育同其他教育一样，是面向“人”的教育，是教育体系中至关重要的实践应用型教育。评价是治理的重要手段，数字时代的职业教育治理要警惕技术异化导致的“人”的空场，实现善治和智治的辩证统一，善治是职业教育治理的目标，是职业教育内部治理主体和对象有效互动的过程［1］，也是职业教育追寻的目标［2］。职业教育的智治是教育治理现代化的体现。数字技术揭示职业教育隐藏的现象和规律，促成师资队伍、专业设置、课堂教学、教育保障等治理要素的深度耦合和重构。职业教育评价数字化转型既遵循数字技术浪潮下职业教育“智治”的趋势，又能谨防技术理性对“人”的生命和价值的过度规制，使职业教育评价兼具技术理性与人文精神，科学关照职业院校的智治和善治，并最终实现职业教育现代化发展的目标。

3.产教融合的科学决策。产教融合是职业教育高质量发展的落脚点和发力点，其成功需要科学的评价机制支持。一方面，数字技术要给产教融合各个维度嵌入实时性、联结性、动态性、互动性等特性，实现产教融合质量评价的实时生成、动态评价、智能反馈及高效率，凸显数字化评价的优势；另一方面，利用数字技术将产教融合利益相关者的资源、诉求和行动准则纳入评价范畴，构建各主体间的复杂多元的关系网络，使产业与教育、学校与企业、政府与市场协同发展，数字化评价注重对主体思维方式的转变、人性化的专业群建设和课程秩序重构，并最终指向人的自由和全面发展［3］。

（二）赋能职业教育评价的专业性价值

教育评价是独特评价理念与专门评价技术的有机融合。从评价理念来看，教育评价至今已经历四个发展阶段：一是诞生于19世纪末的测验期，以重视测验和心理测量为主要特征；二是始于20世纪30年代的评价期，以追求科学评价为标志；三是20世纪60年代末开始的过程期，转而关注评价过程的独特性、不可预测性；四是从20世纪70年代开始并延续至今的建构期，更强调评价主体间的协商、对话、理解、合作和意义建构。［4］。从评价技术维度来看，霍克斯（Roland K. Hawkes）在20世纪30年代便已建立有专业人员参与的测验测量中心，并在美国大学的入学考试、课程改革运动等方面应用，使原先的教育评价更加科学、全面和公平，评价结果的信度和效度得到改善。换言之，利用数字技术构建数据密集型评价模式，评价的专业性价值应在思维、工具和人员三个层面体现。

1.思维层面。托马斯·库恩（Thomas Kuhn）指出，技术变革不是加法，也不是减法，而是生态上的变化［5］。数字化不是简单的数据化和数字技术的套用，而是通过中介思维和场域思维来影响和改变职业教育。一方面，数字技术作为教育理论和教育实践的中介，具有创造性、具身性和合目的性等特点［6］，推动理论与实践更好地契合。另一方面，职业教育评价数字化转型能摆脱传统评价的线性思维，通过推动教育场域的思维重构，影响教学、治理、评价、组织等职业教育子场域，促使这些场域重新构建关系，实现职业教育生态系统的结构、功能、质量和文化的创新发展。

2.工具层面。数据密集型职业教育评价依赖于专业化的技术工具。一是智能设备的更新迭代周期不断缩短，物流网、智能摄像、图像识别、眼动仪、虚拟现实及未来的脑机接口等智能感知设备使教育大数据的无损、高速、全时、连续采集成为现实。云计算、大数据技术可高效、实时处理大量教育数据信息，构筑多模态数据池，并借助5G互联网实现数据的高速连接。二是利用自然语言处理、多层线性模型分析、音视频数据解析、数据挖掘、神经网络分析等方法进行教育大数据的清洗、集成、解析和精准交付，将成为专业职业教育评价的主流方式。

3.人员层面。管理者和行政人员对于评价理论和实践并不熟悉，缺乏对评价主体的价值需求和存在问题的深刻理解。数字化转型要求评价人员和评价机构具备更为专业化的素养，他们直接影响着数字化评价的质量。职业教育评价人员应当不仅具备职业教育教学经验，熟悉职业教育的教学模式、治理结构和发展规律，还应具备敏锐的数字技术感知和应用能力，能够熟练使用各类专业分析工具对职业教育教学过程进行科学、公正的评价。

（三）赋能职业教育评价的客观性价值

传统职业教育评价是主观性极强的价值评判，而现代教育评价作为基于大数据的教育治理工具，必须立足于客观事实之上。巨量教育大数据的生产和与其匹配的智能算法相呼应，可理解这些客观存在、高度复杂要素间的相关性、交互性，揭示其客观事实和内在规律，使职业教育评价从响应式评价转向自适应评价、数据公平支撑程序公平、从认知信任向技术信任跃迁，进而提升职业教育的适应度、公平度和信任度，进而大幅提升评价的客观性。

1.响应式评价向自适应评价转变。传统的职业教育评价面对个体或规模有限的数据时通过经验、逻辑分析，提供较为客观的结论，但是这种响应式的人工评价方式存在行为被动、效率低、结果延时等问题，已无法满足现代职业教育的快速发展需求。在信息技术高速发展的背景下，借助算法等技术手段对职业教育教学效果进行评价成为一种更为先进的方法，可从相关性、交互性和建构性等方面接近客观事实，最终形成主动、智能、个性化的自适应评价模式。首先，算法可对采集的客观数据进行统计分析，此时的职业教育评价结果表现为某种概率，成为衡量评价对象间相关性的参数。其次，算法具备快速回应职业教育评价对象需求的能力，能够将某一任务分解为更小的子任务进行分配，通过数字化平台自动提供适应评价对象的反馈结果，并处理分布式存储的教育大数据，预测评价对象未来的需求，生成个性化的评价结果。最后，算法对非结构化数据的结构化处理及相关关系的深度揭示和整合，能够极大降低职业教育问题的复杂性和不确定性，这种自适应算法评价可动态适应职业教育的发展变化。

2.数据公平支撑程序公平。促进教育公平是我国教育的基本价值取向，其中程序公平作为教育公平的基础，涵盖了起点、过程和结果的公平性。起点公平是教育资源和教育机会的最初配置应该是公平的，过程公平则关注资源的配置、投入、获取和使用过程的公正性，而结果公平主要体现在对教育主体的公平公正评价。由于职业教育的实践属性，其评价的复杂性和主观性更大，但在数字技术的支持下，职业教育评价的公平性得到了提升。通过大规模云计算设施、全景式高清摄像头、伴随式数据终端和人工智能算法的应用，实现了对职业教育实践过程的全面性评价，避免了主观偏差、人工干预和数据篡改等问题的发生，为起点、过程和结果评价的数据公平提供了可行途径。

3.认知信任向技术信任跃迁。信任是评价的基础。传统职业教育评价主要建立在认知信任之上，即评价者基于外部信息和主观评价进行的价值判断，评价结果的可信度与评价者的社会声誉、学术水平直接相关，同时面临着资源稀缺、结果漂移和难以重复等方面的挑战。构建基于数字信任的职业教育评价模式，能推动职业教育评价的信任模式从认知信任向技术信任转变。由于数字技术如区块链的去中心化、透明化和可追溯的技术特性，为职业教育评价提供了客观、真实的原始数据和价值判断，使评价结果更客观、更易获取。

二、职业教育评价数字化转型的现实困境

（一）新旧范式转换的困境

第四次科技革命是以网络化、数字化和智能化为标志的革命，意味着范式的转换，由一种范式向另一种范式过渡。范式从本质上讲是一种理论体系、理论框架，它可以用来界定什么应该被研究、什么问题应该被提出、如何对问题进行质疑以及在解释我们获得的答案时该遵循什么样的规则。［7］目前，职业教育评价数字化转型尚处于探索阶段，其理论体系还不完善，面临原有认知框架的约束、情境偏见的桎梏和范式的间断平衡等问题。

1.原有认知框架的约束。目前，职业教育评价由工具导向、目标导向、决策导向向价值导向转变，但同时也形成了牢固的认知框架。由于既有的认知框架具有效率性和可预见性，人们善于运用已反复检验的可靠预期来评价新的对象，并依赖情感、记忆和经验迅速做出反应和判断［8］。正如当前的职业教育评价体系、课堂教学评价体系，虽然借助技术工具可快速生成结果，但在评价标准方面更多地依赖学生或监督人员的情感和经验，这种依赖已有认知框架的做法限制了新的创新思维和方法的涌现。

2.情境偏见的桎梏。情境偏见是由环境的比较造成的认知偏见，如在熟悉的情境中基于社会经验和记忆做出的判断和评价，往往是不准确的评价。职业教育“量”的评价通常较为直观，但关于“质”的评价，基于不同环境的变化，评价可能受到情境偏见的影响，出现因师生互评的高低、人际关系的亲疏决定共赢或俱损的评价［9］。这样的评价无法做到客观、公正，因而评价结果也难以像“量”的评价那样具有流通性。