五是要让大数据赋能学业评价改革 。 在数据采集方面 ， 要通过深度挖掘学生学习过程中的肢体姿态、互动交流、视线焦点变化等具体行为数据 ， 反映学生学业水平的认知数据以及学习过程中表情、语音语调、心率等变化的情感数据 ， 丰富数据采集的类型和范围 。 在数据分析方面 ， 要通过建立相应的计算模型和方法 ， 强化对所采集的文本、图像、语音等数据的分析 ， 借助深度学习技术提升测评数据的智能识别水平 ， 减轻教师的工作压力 。 在结果呈现方面 ， 要充分利用数据挖掘技术和可视化分析技术 ， 呈现区域教育层面、学校层面、班级层面和学生层面的学业质量报告 ， 切实发挥学业评价对教与学的改进功能 。
评价改革是一场攻坚战 ， 需要各方形成合力 ， 砥砺前行 。
（作者系上海市教育考试院副院长）
《中国教师报》2022年01月05日第12版
【趋势|学业评价改革的趋势】作者：常生龙
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