刘志军：智能时代学生综合素质评价的改革走向、现实挑战与路径重构

完善综合素质评价体系是新时代教育评价改革的要求之一，智能时代新技术的发展使综合素质评价改革走向精准性、多维性、动态性、个性化、融合性。同时，新技术也为综合素质评价改革带来现实挑战：技术主义泛滥带来“去人化”风险，数据至上遮蔽评价育人的本真意义，算法偏见妨碍评价公平价值的彰显，教师数智素养与评价素养不足影响评价有效实施。智能时代综合素质评价体系的完善与重构需要以理念重塑为先导，从评价学生转向以评价驱动学生内生性发展；以育人价值为坐标，建立发展性、生成性和反思性的综合素质评价内容体系；以系统变革为方法论，建立“技术—伦理—制度”协同共进的综合素质评价新生态；以素养提升为途径，重建“数智+评价”的教师综合素质评价素养培训体系。

传统“唯分数”评价模式过度聚焦分数，异化育人目的，忽视学生的全面发展，已难以适应新时代人才培养需求。综合素质评价因其在理论、实践、公平、政策等多方面具有破解“唯分数”评价顽疾的优势和可能而成为关键措施。2020年，中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，提出“坚决克服唯分数”等顽瘴痼疾，“坚决改变用分数给学生贴标签的做法，创新德智体美劳过程性评价办法，完善综合素质评价体系”。目前，综合素质评价在实施过程中仍存在偏差，亟须科学调整与优化。人工智能、大数据等数智技术为综合素质评价体系完善带来了机遇与挑战。一方面，技术革新为综合素质评价提供了更精准的工具与方法；另一方面，新技术对评价理念、评价标准、评价模式等提出了更高要求。如何借助数智技术突破综合素质评价困局，构建科学、多元、动态的综合素质评价体系，成为当前教育改革的重要命题。

一、智能时代学生综合素质评价的改革走向

智能时代技术工具的革新，使学生综合素质评价突破了传统的静态记录和结果导向模式，呈现出以精准性、多维性、动态性、个性化、融合性为特征的全新发展样态，促进综合素质评价理念、育人逻辑和制度机制的全面重构。

（一）精准性：从主观评判走向数据驱动的深层刻画

传统综合素质评价主要借助纸笔测验、教师观察等方式收集学生信息，较为依赖教师主观判断，难以对学生发展进行深层刻画。智能时代，人工智能、物联网、区块链、可穿戴设备、智慧平台等数智技术，通过多场景、全过程、伴随式采集多元数据，融合语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推理等技术方式，实现学生行为数据的多模态采集和实时处理，并基于海量数据训练形成智能评价模型，对评价数据进行智能挖掘与提炼，进而生成学生个体发展的综合素质画像，实现从主观判断到数据驱动的精准刻画。

（二）多维性：从单一指标走向全方位素养的立体考量

目前，我国教育评价的主流是以各类考试为基础的评价，产生的结果必然是分数成为衡量教育的一切。当分数成为单一指标时，易导致育人目的异化、见“分”不见“人”。理想的教育评价样态是注重个性化和人性化的发展性评价，综合素质评价注重全面发展基础之上的个性化成长，但单一分数指标难以促进学生全面而个性化发展。数智技术通过多模态感知、全场景覆盖、伴随式采集的动态数据采集机制，持续拓展评价维度，并根据评价需要对评价维度进行扩展、升级，增加新的评价内容，在品德发展、学业发展、身心发展、审美素养、劳动与社会实践等“五育”方面构建多维度、全方位的评价体系。同时，依托智能算法对多元数据进行深度挖掘、处理分析，形成全方位、立体化的学生素养成长路径与图谱，实现从单一指标到全方位素养的立体考量。

（三）动态性：从静态评定走向实时追踪的成长记录

传统综合素质评价多以纸质材料为载体，如测验、作品、写实记录、评语等，这些方式在时间维度上呈现断裂、离散态势，记录形成之后难以动态更新与迭代，且不同载体的信息难以有效整合，导致综合素质评价易受单一载体或片段化信息影响，形成基于特定片段或孤立时间点的静态评定，难以实现学生持续发展轨迹的实时动态追踪。数智技术的深度介入使综合素质评价从静态评定转向实时追踪成为可能。数智技术具有从课堂学习到课外活动的连续捕捉功能、自适应诊断、环境感知等性能，能够全息化、全程化、实时采集数据，并根据不同的评价环境和评价任务调整数据采集策略，动态追踪，以连续性的数据呈现学生持续发展的轨迹，实现综合素质评价从静态评定走向实时追踪。

（四）个性化：从统一标准走向量身定制的发展路径

基于育人立场的综合素质评价是一种“目中有人”的评价，它主要是针对学生个性特点、潜能优势、差异表现、变化过程的个体化评价，着眼于人的全面发展与个性发展。但传统的综合素质评价仍然受工业化思维的影响，强调统一化标准体系，忽视了学生个性。智能时代的技术赋能使综合素质评价转向量身定制的发展路径。数智技术收集到多源、多维、多模态数据，一方面可以利用大数据分析、挖掘数据背后的成长元素，构建学生个性化的学习和发展模型；另一方面可根据不同利益主体的需求提供个性化的评价方案和服务。总之，数智技术支持的综合素质评价可根据学生的不同特征和发展需求设定差异化成长目标，提供个性化成长支持，生成个性化发展画像。在此基础上，教师可为学生提供个性化反馈与干预，实现为学生量身定制发展路径。

（五）融合性：从教师主导走向人机共融的高效体验

在学生评价领域，长期以来人们习惯了以教师评价为主的他人评价方式。伴随着综合素质评价的探索、改进，评价主体呈现多元化态势，但教师依然是综合素质评价的主导者，除作为评价主体外，还是数据采集者、数据分析者、评语撰写者等。教育评价活动的核心是师生和生生之间的互动与协作，但在缺乏技术支持的情况下，仅依赖于教师个体，则可能出现数据难以采集、分析难以精准和评价结果难以客观呈现的问题，导致无法准确识别学生发展诉求、持续追踪学生多维表现以及科学刻画学生成长状态。数智技术丰富了传统综合素质评价的工具、方法与路径，扩展了数据采集的广度，突破了数据分析的复杂度，提升了数据反馈的精确度，推动综合素质评价从教师主导走向人机共融，教师智慧与数智技术效能的深度协同融合，必将有助于深化综合素质评价改革，提高教育质量与效果。

二、智能时代学生综合素质评价改革的现实挑战

（一）技术主义泛滥带来“去人化”风险

在学生综合素质评价实施过程中，如果过度使用数智技术，依赖数智技术的“无所不能”，依赖算法规则与量化指标，将主体价值圈禁于虚拟的“数字囚笼”之中，将带来“去人化”风险，导致教育评价中人的主体性、情感价值被忽视。第一，导致评价主体异化。过度强调算法输出的结果、画像，容易陷入智能技术替代人做出判断和评价的境地，忽视行为背后的动机、情境、背景等因素。第二，导致评价对象异化。过于依赖算法规则，容易陷入学生沦为数据符号的狭隘处境，学生在客观结果中被贴上“数据标签”，限制了多元发展的可能性。第三，导致综合素质评价人文关怀与价值引导缺失。人文关怀与价值引导是构建良好综合素质评价生态的基础，过度依赖算法、客观结果，就会将评价矮化为纯粹的管理工具、技术展示工具，压缩了评价过程中的师生互动与情感理解空间。

（二）数据至上遮蔽评价育人的本真意义

“数据至上”——过度强调数据的客观性、量化特征，将导致综合素质评价偏离育人的本真意义。在评价目标上，过度以指标数量、参与次数等量化数据为依据，易导致综合素质评价沦为数据生产工具，将育人目标异化为数据管理，忽视学生成长需求；在评价内容上，学生丰富的内心世界、情感体验、高阶思维等深层特质与素养难以精准量化，导致隐性素养被遮蔽，使综合素质评价异化为仅关注显性、可测量素养的片面评价；在评价过程中，仅仅关注冰冷的数据和文字记录，“能记录就评价，不能记录就忽略”，导致出现以行为数据取代本体价值的“本末倒置”现象；在评价结果上，完全陷入“数据标签”易导致“数据决定论”，学生多元发展可能被简化为数据轨迹，从而限制其成长空间；在评价反馈上，智能系统自动生成的反馈往往模式化、机械化、规律化，无法传递个性化情感关切，缺乏情境适配的个性化指导。

（三）算法偏见妨碍评价公平价值的彰显

在数智技术赋能的学生综合素质评价中，算法偏见是妨碍评价公平价值彰显的关键因素。第一，算法模型难以有效整合多源异构数据而影响结果客观性。现有数智技术在处理以图片、文本、视频等为主的非结构化数据时，由于其解析与处理过程复杂，难以有效整合多源数据，影响数据分析结果的准确性、评价的公平性。第二，算法模型的量化算法影响结果的科学判断。算法模型多以标准化、结构化考试数据以及课外活动参与频次等可量化指标为依据，偏向擅长“刷分”或拥有资源优势的学生，忽视真正具有潜力但缺乏展示机会的群体。第三，算法模型存在系统性偏差。分类算法的分类器往往忽视少数类数据，导致数据难以有效分类与计算。一方面，在“五育”结果呈现中，将导致数据量稀缺的某类数据难以被计算，影响“五育”均衡呈现；另一方面，在被评价对象中，系统能捕捉到拥有丰富活动记录、占据资源优势的群体数据，而对于记录匮乏的群体，系统难以有效识别，导致后者的表现被系统低估，形成“强者愈强，弱者愈弱”的恶性循环，影响综合素质评价的公平性。第四，算法本身的“黑箱特性”掩盖了决策过程的不公。当评价结果被赋予“科学”“客观”的名义时，学生和家长难以追溯决策路径，导致评价话语权的结构性失衡。

（四）教师数智素养与评价素养不足影响评价有效实施

智能时代的综合素质评价改革对教师的评价素养与智能素养提出了更高要求，评价素养与智能素养不足将导致技术赋能的综合素质评价难以有效实施。在理念层面，教师对技术定位的偏差会影响教育本质把握。若将技术工具效能无限放大，教师过度依赖技术，则将弱化其对评价结果的准确性、科学性的批判性识别，盲目信任可能导致情境误判或片面解读，甚至导致育人逻辑的偏离。在操作层面，教师对工具的驾驭能力不足将影响评价实施的开展。教师缺乏对多元评价工具、智能工具的掌握，评价方式单一，难以有效利用智能技术开展个性化评价。在数据分析与解读层面，教师对数据结果的分析与解读能力欠缺会导致难以有效利用评价结果。例如，教师直接用智能技术的系统反馈代替师生对话，将系统生成的建议直接传递给学生，缺乏结合个体需求的情境化解读与情感激励；再如，针对考试数据分析，多数教师仅关注平均分、及格率等浅层指标，难以通过数据挖掘发现教学痛点或学生潜能，无法从数据结果中识别教学问题与学生发展状况。

三、智能时代学生综合素质评价改革的路径重构

（一）以理念重塑为先导：综合素质评价应从评价学生转向以评价驱动学生内生性发展

智能时代的综合素质评价改革，不仅是评价技术的变革，更是一次评价哲学的重构，技术、数据不能等同于真实完整的教育世界，不能以技术替代判断、以数据稀释人性，而应在“技术向善”的前提下，指向“教育向善”。智能时代学生综合素质评价的重点在于以理念重塑为先导，重启育人逻辑，从评价学生转向以评价驱动学生内生性发展，即从工具理性主导转向价值理性主导。

“评价学生”意味着学生是被测量、被评判的客体，焦点在于揭示学生的静态特质，体现的是工具理性主导；“以评价驱动学生内生性发展”意味着尊重学生的主体性、自我生成性，焦点在于以评价为育人手段，激发学生潜能发展，体现的是“为人”的价值理性。教育评价的一切外在的工具性价值必须建立在人内在的目的性价值的基础上。真正的综合素质评价不是外部塑造学生，而是以评价促使学生认识自我、管理自我、规划自我，激发学生在教育情境中的活力，驱动学生内生性发展。

（二）以育人价值为坐标：建立发展性、生成性和反思性的综合素质评价内容体系

“育人”是综合素质评价的逻辑原点、内在目的、本体性功能，综合素质评价应以育人价值为坐标，坚持智能技术为育人服务的理念，始终将促进学生全面而个性化发展作为评价的出发点与落脚点。在育人价值目标导向下，建立发展性、生成性和反思性的综合素质评价内容体系，关注人的生命发展过程，动态生成评价内容、标准，提升评价双方的自我反思意识和自我教育能力。

综合素质评价内容体系应以核心素养为框架，设计涵盖认知、情感、实践等多维的指标体系，建立学生发展的“基础性指标+个性化增值”的评价指标体系，把评价对象原有的知识经验、能力素养作为新的生长点，注重评价主体经过评价后在“量”和“质”上获得的增长，让教育主体找到面向未来的可能发展方向。同时，借助数智技术对学生的学习行为数据进行实时智能诊断，生成个性化的发展过程与结果，呈现学生个体的发展优势与潜能，为学生提供发展性的评价建议，促进学生反思、内省与成长。

（三）以系统变革为方法论：建立“技术—伦理—制度”协同共进的综合素质评价新生态

数智技术为综合素质评价改革提供契机，其本质是以育人为导向的技术与教育的深度融合。发挥技术“向善”的教育属性需要系统变革综合素质评价方法论，建立“技术—伦理—制度”协同共进的综合素质评价新生态。

第一，构建精准、智能、可信的评价工具体系，为综合素质评价实施提供技术支撑。工具体系是数智技术赋能综合素质评价的基础保障，智能工具应能够实现多源数据采集、动态追踪、多模态数据的智能分析与整合、个性化反馈，破解算法偏见，深度挖掘数据价值，为学生发展提供精准支持。

第二，建立公平、透明、向善的评价规则体系，为评价实施提供伦理保障。伦理是技术应用的底线与边界，在运用数智技术开展综合素质评价时，必须坚守伦理底线，重视数据安全与隐私保护，尤其在评价数据的搜集、挖掘、分析等过程中，必须先建立相关使用准则与伦理规约。此外，还需关注算法的公平性、透明性、可解释性与可追溯性，避免偏见、歧视等伦理问题发生。

第三，完善多方协同、动态迭代的生态治理体系，为评价实施提供制度保障。制度规范了技术应用的规则与框架，建立技术支持的综合素质评价新生态，需要打破主体孤岛，协同教育行政部门、学校、企业等多方力量，构建技术赋能评价的治理体系，防止算法偏见、算法“黑箱”对学生发展造成不良影响。同时，制度应随着技术发展、人才培养需求、学生成长诉求的变化而动态迭代，将技术赋能、伦理底线转化为具体实践。总之，“技术—伦理—制度”三者交织共进，形成可信、可用、可持续的评价生态，让综合素质评价真正成为“看见人的教育”的载体。

（四）以素养提升为途径：重建“数智+评价”的教师综合素质评价素养培训体系

教师具备综合素质评价素养是推动综合素质评价改革落地的关键保障。实现智能时代综合素质评价的系统性改革需要提升教师的数智素养与评价素养，以“数智+评价”系统构建培训体系，推动综合素质评价的实施从任务驱动走向育人主动。

“数智+评价”的教师综合素质评价素养培训体系意味着在培训内容上融通教师数智素养与评价素养。数智素养指教师应具备数智技术的知识、能力、意识，包括具备数智技术原理知识、工具应用能力、数据采集与分析能力、数据决策与反馈能力以及数据安全意识与伦理意识；评价素养指教师应具备开展综合素质评价的理念、知识、能力。融通数智素养与评价素养，教师应以育人为核心旨向，具备技术会用、数据会读、评价会评的能力，掌握基于数智技术的评价方法、评价工具，了解数智技术的使用场景，能够科学设计评价任务，制定差异化评价标准，并具备数据解读、分析、有效反馈的能力。同时，提升在算法偏见、算法“黑箱”风险下的人机协同决策能力，以“合目的性”的专业判断弥补技术局限。此外，从评价活动的设计到具体的执行都应审慎思考评价活动本身与智能技术之间的伦理规约，避免智能化评价活动偏离人本伦理轨道。

在培训方式上，应结合不同教师群体的素养提升诉求与实践需求，采用工作坊、案例分析、专家指导等多元方式，开展分层分类培训，为素养提升提供精准支持。同时，建立持续评估、动态反馈与长效提升机制：以持续评估机制改进培训体系，以动态反馈机制促进理论与实践的有效衔接，以长效提升机制促进教师持续教研、反思、改进，实现素养的持续提升。总之，“数智+评价”的教师综合素质评价素养培训，旨在培养教师成为智能时代的教育评价专家和教育分析师，促进学生全面而个性化发展。

本文系 2025年度河南省哲学社会科学研究项目“数智技术赋能中小学综合素质评价的现实问题、理论逻辑与实践路径研究”（项目编号：2025JYQS1039）的研究成果。作者：刘志军，河南大学教育学部、河南大学教育考试与评价研究院，教授、博士生导师。

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