數據驅動教育評價的研究現狀、熱點分析與思考
——基于CiteSpace的國內文獻可視化分析

高維嘉

（云南師范大學 信息學院，云南 昆明 650500）

一、引言

近年來，人工智能、大數據等一系列信息技術被廣泛應用于教育領域，數據驅動教育評價成為數字技術與教育深度融合的熱點之一。2020 年10月，中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價總體方案》強調，要充分利用信息技術，提高教育評價的科學性、專業性、客觀性［1］。2022年，教育部發布的《教育部2022年工作要點》中明確提出：“實施教育數字化戰略行動?！保?］教育評價是教育發展的“指揮棒”，教育評價作為一種導向，影響著教育發展的方向。長期以來，我國的教育評價依然存在著模式陳舊、指標單一、數據資源匱乏、評價主觀性強和算法靈活性差等問題。當前，傳統的評價方式已無法滿足教學質量監測評估的需要，因此，必須將數字技術賦能于教育評價中，進一步規范評價工作，逐步扭轉當前評價工作中出現的“五唯”問題［3］，構建科學化、客觀化、智能化的教育評價體系。

基于此，本文借助CiteSpace 軟件對我國數據驅動教育評價的相關文獻進行可視化分析，通過對關鍵詞、高頻詞、突現詞的分析，探討數據驅動教育評價的研究現狀與熱點，以期為未來我國教育評價的研究與實踐提供參考。

二、研究設計

（一）研究方法與工具

本文采用系統文獻綜述法對收集的文獻進行分析［4］，這種方法可以清晰梳理要研究的文獻的內容，通過選擇、評價和整合等幫助研究者更好地開展研究。知識圖譜以圖形、圖像形式來表示節點和關系，可以直觀呈現相關知識概念并挖掘概念間的復雜關系，最終輔助用戶決策［5］；CiteSpace 軟件能夠用知識圖譜的方式將研究內容的演化路徑和前沿問題進行分析與預測［6］。因此，為了探索數據驅動教育評價的最新研究進展，本文以CiteSpace5.7R 5 為主要研究工具，對相關數據進行可視化分析處理，以直觀的知識圖譜方式展示作者合作、機構合作、關鍵詞共現、關鍵詞聚類、突現詞等內容，并進行結果分析，以此揭示大量數據背后所隱含的規律，探究數據驅動教育評價的研究趨勢。

（二）數據收集與篩選

文獻數據來源于“中國知網”（CNKI），檢索時間范圍選定為2000 年—2022 年，采用高級文獻檢索方式。將“教育評價”設為第一個檢索主題詞，先后增加“數據驅動”“信息技術”“數字化”“智能化”“智慧化”“智能測評”等為第二個主題詞進行檢索，并精確匹配定位主題。篩選標準為：（1）國內中文文獻；（2）排除學術會議論文、新聞報道、導讀、碩博論文，主要采用期刊文獻；（3）研究的核心主題要與技術賦能教育評價相關。按照以上標準，逐一檢驗和篩選結果，摘除相關性低、質量差的文獻，選取與本次研究吻合度較高的文獻。篩選后共獲得955篇文獻，本研究主要選取2010年—2022年的論文作為研究數據。

三、教育評價研究的知識圖譜分析

（一）文獻數量分析

本文將檢索到的955條文獻信息導入CiteSpace，去除重復文獻，選取了2010年—2022年發表的共813篇文獻來繪制年代分布圖，并按照論文發表的年份進行頻次計數，得到2010 年—2022 年我國教育評價研究各年文獻數量分布圖（如圖1所示）。

圖1 近13年我國教育評價研究各年文獻數量分布圖

從圖1中可以看出，從2010年至2022年，技術賦能的我國教育評價研究文獻的數量呈直線上升的趨勢，尤其是近兩三年來增加的數量較為明顯，且刊發在核心期刊（包括SCI、北大核心、CSSCI）上的論文數年均都在35 篇以上，在一定程度上也體現了技術賦能教育評價的研究有趨熱的跡象?？梢灶A見，在教育數字化發展的背景下，人工智能、大數據等新興技術能夠為重構評價機制、推動智能評價、建立師生畫像、建設評價平臺等提供支持。

（二）作者與機構分析

利用軟件對發文作者進行分析，可以得到數據驅動的教育評價研究領域的相關作者共現圖譜（如圖2所示）。該圖譜有326個節點，111條連接線，各節點之間的連接過少，呈點狀分布，僅有1/3的作者有合作關系，說明該領域的作者還缺乏團隊合作研究，還需要加強各作者之間的聯系。其中，圖譜中顯示該領域發文量排名前三的作者分別為：發文量為7 篇的董奇，其研究方向以科技賦能、智能教育評價為主；解成君、鄭勤華兩位作者并列排名第二，均發表了5 篇文章。解成君的研究方向為人工智能數字技術助力教育評價發展，鄭勤華的研究方向主要是人工智能監測和在線學習測評；排名第三的是劉云生，發表了4 篇相關文章。除此之外，還有很多發文量為1-3篇的作者，他們構成了數據驅動教育評價領域的核心作者群，為教育評價的相關研究做出了較大貢獻。

圖2 作者共現圖譜

進一步對排名前10 的發文機構進行統計（如表1 所示），可以發現：北京師范大學的發文量高達33篇，可見其已成為該領域的核心研究機構。發文量排名靠前的研究機構除了高校的教育學部外，還有部分高校（如華東師范大學和華南師范大學等）的教育信息技術學院和計算機學院?？梢钥闯?，研究者越來越關注數字信息技術與教育評價的融合發展研究。根據發文數量可以看出，對教育評價的研究主要還是集中于各個高校和一些教育評估研究院所。另外，各大高校研究機構之間的連接線幾乎為0，說明以獨立研究為主，機構之間缺乏合作，需要加強交流和合作，這樣才能共同產出高質量的研究成果。

（三）研究現狀與熱點分析

1.關鍵詞分析

關鍵詞的高頻次和高中心性能夠從某個角度反映出一段時間內該領域研究者普遍關注的核心內容，因此可以被用來確定某個研究領域的熱點［3］。本文選取詞頻較高的前16 個關鍵詞進行展示（如表2所示）。結合關鍵詞共現網絡圖譜可知，目前研究者主要圍繞“教育大數據”“智能測評”“深度學習”“信息技術”等技術開展教育評價研究?！敖逃髷祿背霈F的頻次最多，說明大數據技術引起了研究者的高度重視。同時，“增值評價”“綜合素質評價”也是學者研究的重點。

表2 我國數據驅動教育評價的文獻高頻關鍵詞表

“高等教育”“職業教育”不是檢索詞卻出現在了詞表中，反映了研究者對這兩個領域的高度重視。另外，“增值評價”“教學評價”“深度學習”等關鍵詞的中心性值分別為：0.5、0.16、0.24，說明其在該領域中也起到了重要作用，但其詞頻卻相對較低，說明研究者對其的重視程度還不夠。

2.關鍵詞聚類分析

為進一步明確學界對教育評價的研究主要集中在哪些細分領域，熱點主題及其相互關系，本文通過CiteSpace 軟件的關鍵詞聚類功能，對近13 年我國數據驅動的教育評價進行關鍵詞聚類分析（時間跨度選擇2010-2022 年，時間切片選擇1 年），生成關鍵詞共現聚類圖譜（如圖3 所示）。圖中關鍵詞出現頻率多少可由節點面積的大小展現，節點越大則表示出現的頻率越高，可以從宏觀上反映當前數字化環境下教育評價的研究現狀。結合以上各細分領域，本文從新時代教育評價、評價理念、評價體系、評價主體、評價方法與工具五個方面總結教育評價研究的熱點。

圖3 關鍵詞聚類圖譜

（1）新時代教育評價

新時代教育評價是教育評價研究領域當前的重點和焦點，其關鍵詞包括“立德樹人”“破‘五唯’”“升學率”“考核評價”等，不同學者從不同角度發表了自己的觀點與看法。例如，破除“五唯”是國家就深化高考改革和高等教育評價提出的新的要求。為此，不少學者就多元化評價展開積極探索，如李浩等人指出“建立多元評價錄取標準，實現評價主體多元化，完善健全監督機制是中國高考多元評價體系探索實踐之路的關鍵著力點”［7］。研究者積極探索教育評價的改革路徑，旨在為貫徹黨的教育方針，提高教育治理水平，促進教育現代化提供理論和實踐上的價值。

（2）評價理念

《深化新時代教育評價總體方案》提出了“改進結果評價，強化過程評價，探索增值評價，健全綜合評價”的“四個評價”新理念，成為我國教育評價的重要行動指南?！斑^程性評價”與“發展性評價”是我國教學評價模式改革的重要方向，其研究的難點在于對學習者學習過程的全程跟蹤、數據收集和實時反饋。為此，上超望等學者研究了學習者的數據挖掘、學習分析和過程性評價數據結果展示等技術，能充分發揮過程性評價的優勢，促進學習者學習質量的提升［8］。李景奇等試圖通過借助大數據技術建設大數據監測預警平臺，將發展性評價推廣應用［9］。

“增值評價”是以學生發展為核心的一種評價模式，是國內外教育研究領域的熱點和難點。增值評價倡導學生的進步、縱向的發展，也就是“自己和自己比”的縱向成長。學者汶莎莎等指出，增值性評價以促進學生進步為主，兼顧教育評價的“診斷”“激勵”與“改進”功能，體現了教育教學評價的動態性和生成性，這種評價鼓勵學生用自身獨特的學習成果來展示個性化的發展“增值”，正是新時代教育評價的核心訴求［10］。但目前，增值性評價的數據獲取主要還是依靠自陳式量表與標準化測試等途徑，可見數據采集方式還比較傳統、單一。為了能讓數據更好地驅動評價方式的改革創新，研究者還需要不斷探索增值性評價系統的開發，高效、客觀、公正地對學生的學習進行增值評價，從而促進學生的全面發展。

（3）評價體系

《深化新時代教育評價總體方案》明確指出，我國要從學校、教師、學生三個層面進行評價改革，建立更加科學健全的教育評價體系。關鍵詞聚類圖譜中的節點“教育評價體系”包括了“評價指標體系”“中小學”“高考評價體系”等主題詞，這說明我國教育評價體系的建設仍需在中小學評價、考試招生制度、教育督導、數據密集型評價新范式等重點領域持續發力［11］。目前，教育部考試中心發布了《中國高考評價體系》，有不少學者也對針對高考“學業評價”“綜合素質評價”等相關主題開展了深入研究。

（4）評價主體

教育評價主體就是教育評價的實施者和組織者，評價主體多元化是當前評價改革的重要理念和方向。新課程改革要求，在課堂評價主體上要打破一元化評價的現狀，開展教師評價、學生自評、學生互評的主體多元化評價。然而，在“學生評價”中，存在評價主體錯位、學生自評意識不足、教師評價觀念落后、學校評價功利性較強等問題?！敖處熢u價”容易被績效、問責、學生成績、標準化等因素所影響。彭波等學者依托大數據和智能化技術，開展技術賦能的教育評價平臺建設研究，以教育大數據為中心，通過智慧教室、在線學校系統等采集數據，實現人機交互的精準評價，關注學習過程的智慧多主體評價，消除主體單一、錯位等不利影響，激發多元評價主體參與的積極性［12］。

（5）評價方法與工具

評價方法創新是建立教育評價體系的重要內容，當前國內外有的評價工作過于依賴數據，過于強調定量研究。其不足主要表現為：表征的教育現象單一，作為評價依據有孤立、偏向性和不全面性等缺點，數據本身可能存在可靠性問題［13］。因此，研究如何改進和應用計量評價，提升評價質量，成為新的課題。根據文獻統計，學者們在評價方法或評價工具上多選擇量化工具開展研究，量化評價研究成果的數量較多，如層次分析法、K-means算法、模糊數學、AHP 算法、BP 神經網絡、矩陣理論等方面的研究較多?？梢?，當前教育評價領域比較重視實證研究，存在數據至上的評價思維，在一定程度上忽略了教育評價的人文性。有學者就此指出，教育評價領域對評價工具通用性的關注不夠，工具設計面向的群體比較狹窄，因此要保證所有學習者無差別體驗，避免數字化評價帶來新一輪教育公平風險［14］。

（四）研究前沿演進分析

教育評價是隨著時代的更新和人們對教育功能認識的變化而不斷演變的，本文對相關論文關鍵詞進行突現分析（選取時間段為2010-2022 年，時間切片為2 年），可以了解該領域的發展路徑和各階段所出現的熱點關鍵詞。

在突現圖譜中（如圖3所示），CiteSpace 軟件中默認了8 個突現詞，從關鍵詞突現強度來看，從強到弱的順序是：大數據時代、教育評價、智慧教育、教育質量綜合評價、發展性評價、改革、學習評價、教育信息化。在2010年首次出現“評價改革”這一關鍵詞，說明在早期研究者就開始關注評價方式的改革，其熱點一直持續到2017年。從2014年起，研究者們開始關注教育評價的理念創新，加強了對“發展性評價”“教育質量綜合評價”等主題的探索和研究，是我國教育評價理念轉變的一個轉折點。從2018年開始，隨著技術的不斷發展，技術與教育評價的融合發展成為新興研究方向，逐漸擴展到高等教育、基礎教育、職業教育等領域。在“智慧教育”中的智慧評價是當前教育數字化轉型中的重點問題，利用數字技術創新評價方式，已成為教育評價的大趨勢。智慧評價可以圍繞學習者特征，通過大數據技術開展教育質量監測，借助人工智能技術挖掘學生的學習潛能，動態監測與展示學習過程與結果，實現精準的智能測評與分析，從而為優化教學質量提供決策指導意見。

圖3 8個突現關鍵詞圖譜

四、總結與展望

（一）研究結論

本文借助Citespace 軟件可視化分析了教育數字化背景下數據驅動的教育評價研究的相關文獻，主要有以下研究發現：第一，從發文量看，我國教育評價研究自2010 年來熱度持續上升，于2021 年達到巔峰。在黨和政府的領導下，各地積極探索義務教育質量評價改革，落實《深化新時代教育評價總體方案》，積累了大量有益經驗，但評價方式方法還不夠有效，單純以升學率和分數評價學校與學生的傾向還沒有得到根本扭轉。第二，從研究作者與機構來看，有不少核心研究者和研究機構產出了很多優秀的研究成果，產生了較大的影響力，但作者之間的緊密性較差，呈獨立分散狀態分布，缺乏合作。第三，從關鍵詞來看，我國教育評價研究離不開數據驅動和技術賦能，該領域的研究熱點分布廣泛、主題豐富，主要集中于新時代教育評價、評價理念、評價體系、評價主體、評價方法與工具等五個方面。大數據、人工智能、區塊鏈等數字技術快速融入教育評價領域，為推動教育教學評價改革創新提供了條件，有助于推動評價方式的變革和評價內容的重構，為教育教學評價改革創新提供了可行途徑。

（二）未來展望

1.未來更關注人才培養和能力素質評價

信息技術改變著人類的思維、工作和生活方式，各行各業對知識、能力和素質的要求也更高。因此，數字素養、協同交互思維、創新人際交往關系等問題是未來教育研究將會持續關注的熱點。另外，傳統的教育評價大多是關注對學生知識、成績的測評，即對智力水平的評價，但在數字化時代，教育評價內容、模式、工具變得更完整和全面，評價方式更加多元，更多關注教師、學生的核心素養、信息化素養、綜合素質、身心健康等方面的問題。

2.未來更關注機器人教育，探索增值評價

隨著信息技術的快速發展，以機器學習、數據挖掘和學習分析為關鍵技術的智能技術也正深刻影響著人們的學習和生活方式。機器人教育是指利用工具，挖掘教育功能，通過機器人課程，開展一系列教育活動，激發學習者的興趣［15］。比如，通過編程課程、機器人大賽等教學方式來培養學生的編程能力、團隊合作能力、創新能力和動手實踐能力，提升學生的信息素養?？梢?，機器人教育將成為未來教育的一種新趨勢。然而，目前很多中小學校依然未將機器人教育設為一門獨立課程，重視程度不夠，缺乏系統性的規劃和教學設計。同時，人工智能賦能的教育評價改革，要進一步探索增值評價，從關注結果評價過渡到聚焦關注教師教學全過程和學生學習生涯全過程，更加關注師生的思維能力成長過程，努力建立系統、科學的評價體系，促進人的全面發展。

3.未來更關注數據賦能的新發展價值研究

目前，數據技術不斷賦能教育評價，擺脫了以往依賴主觀經驗和標準化測試來衡量和評價師生的傳統方式，但技術不是完美的，在教育道德倫理、人機協同關系的處理、師生隱私與數據安全等方面也存在著一定的風險。以此展望，未來的研究可能更多需要關注人機關系的處理，要求研究者具備以人為本的人機協同思維，積極應對技術帶來的正負面影響，構建和諧共生的新生態，促進教育評價的高效性和客觀性。

五、結語

數字化時代，大數據、人工智能等信息技術將進一步豐富教育評價的方法和手段，拓展教育評價的內容，讓教師、學生、家長乃至全社會參與其中，對教與學的過程進行全方位實時監測，讓評價變得更科學和客觀。數據成了驅動教育數字化變革的基礎，面對教育評價的發展趨勢，研究者未來會更加關注如何利用教育大數據構建以核心素養為導向、促進學生德智體美勞全面發展的教育評價體系等方面的問題?？梢灶A見，在未來社會，大數據與教育評價的深度融合將成為必然趨勢，而其涉及的一系列安全問題、隱私保護問題、公平風險問題等也會成為未來研究者高度重視的研究方向。