智能技术赋能学生综合素养评价：框架设计与实施路径 *

王怀波，柴唤友，郭利明，刘紫荆，郑勤华①

(1.北京师范大学 系统科学学院，北京 100875；2.北京师范大学 远程教育研究中心，北京 100875)

一、引言

学生综合素质评价的本质是改变以往“唯分数”衡量学生发展的单一倾向，倡导在日常教育教学过程中综合考察学生多方面素质的发展情况，鼓励和引导学生全面而有个性的发展[1]。为此，学生综合素质评价自提出以来就被视作是一项能够有效解决“应试教育”的种种弊端，进而变革教育评价方式，促进学生全面发展的重要举措。然而，学生综合素质是学生成长发展过程中复杂状态的综合体现。对于这种复杂性的呈现，尤其是学生成长经历的不同、个性特征的复杂多样，既缺少必要的认识工具和手段，也缺乏理论上的认识，从而使得学生综合素质评价在实践应用过程中存在简单化处理和流于形式的现象。另外，由于学生综合素质评价在实践中过于强调与招生考试等高利害评价相关联，使得对于综合素质评价的整体认知侧重于对学生的“评”，而忽略对学生的“育”的定位。这种功利化处置和定位不清进一步导致了大众对评价结果的存疑，继而影响最终的应用。

过程的简单化处理、结果的存疑以及定位不清等因素，使得学生综合素质评价在实际应用中陷入进退两难的现实困境，继而暴露了学生综合素质评价在理论与实践之间存在“脱钩”。包括评价条目的分立性导致无法从整体上反映学生的综合表现，过程记录不足、数据存疑无法保证测评结果的真实客观等。为此在理论上，研究提出更为综合的术语“综合素养”，并将其定义为学生在受教育过程中形成的跨越学科的价值观、必备品格和关键能力，是学生综合素质和核心素养的融合[2]。

同时在实践上，研究也发现伴随着大量新技术在教育领域实践应用的经验积累，智能技术与学生综合素质评价的内部耦合性，为突破现有评价困境，改革评价方式提供了坚实的技术支撑[3][4]。具体来说，伴随着智能技术的迅猛发展和在教育领域中广泛应用，其所具有的“感知、连接、计算、处置”优势，正逐步渗透到教育评价改革中，并成为赋能学生综合素养评价的重要支撑。在感知数据上，5G、物联网等技术带来的伴随式采集技术，能够实时感知获取反映学生综合素养的教育大数据，将原本信息采集的范围从校内延伸到校外、从正式学习拓展到非正式学习，囊括线上与线下、包含学生全方位活动信息，从而保证数据的根源的客观与准确[5]；在连接增强上，人工智能、大数据等技术带来的人机混合增强范式转变，通过连接领域专家和技术专家知识，实现学生综合发展的理论与实际活动的信息的映射关联，挖掘学生发展的内部机理，为学生综合发展带来可解释性模型[6]；在智能计算上，大数据、云计算等技术带来的音频、视频、文本、图片等多模态数据智能处理，既能够将各类所采集的数据与学生综合发展相互关联，实现从“碎片”到“集约”，从“非量化”到“可量化”的数据表征，也能够保障处理过程的真实与高效[7]；在结果处置上，人工智能、大数据等技术提供可视化的呈现技术，可以直观地呈现学生发展的状态与趋势，从而聚焦育人本质。此外，大数据、区块链等技术的发展还为综合素养评价过程中，实现对数据的加密防伪、安全保护[8]。

科学合理应用智能技术开展学生综合素养评价不仅能够解决传统评价方法层面的诸多局限和不足，而且能够以此深化引领新一轮的教育评价改革。为此，本文尝试从智能技术的感知、连接、计算、处置等方面，设计学生综合素养评价的框架体系，并设计具体的实施路径，科学、客观推进学生综合素养评价发展进程，发挥学生综合素养评价的“指挥棒”作用。以此期望突破学生综合素质评价的现实困境、填补学生综合素质评价理论与实践之间的沟堑。

二、学生综合素质评价的现实困境

自学生综合素质评价实施以来，在推进教育评价改革、促进学生全面发展方面取得了一定的成效，但依然存在一些无法忽视的现实困境——评价内容的条目化与分立性，无法反映学生的综合表现；评价材料的真实性存疑、评价方法的客观性不足，导致社会大众对评价结果持审慎的态度；评价定位上与招生考试过度关联，偏离了育人的本质。

(一)评价内容条目化、分立性

教育部在2014年发布的《关于加强和改进普通高中学生综合素质评价的意见》中明确指出学生综合素质评价的内容包括思想品德、学业水平、身心健康、艺术修养以及社会实践等五个方面，这为后来综合素质评价提供了一个基本的量纲[9]。据此，各地在涵盖上述5个方面评价内容的基础上，依据不同学段性质和地方特征，细化评价指标，完善学生综合素质评价框架。固然学生综合素质评价通过指标的分解能够有效克服评价落地应用的难题，但正因为细化所带来的条目化和分立性，将原本较为复杂的学生综合素质评价简单化处理，引起了科学性上的质疑[10]。这种框架式、标准化的细化指标，采用了统一的标准来判断学生发展水平，其结局是不可避免地削弱了学生的个性化特征；同时，框架设立的维度、指标也在很大程度上割裂了综合素质整体性特征。这种试图通过几个指标、几个观测点来表征一个人的综合素质整体面貌，难免让综合素质评价陷入“以偏概全”的困境。

(二)评价材料真实性存疑

鉴于学生综合素质评价自身具有过程性、表现性、内部性、主观性等本质特征，如何保证每个环节的评价客观、数据真实、结果公正成为评价的现实难题，尤其在将学生综合素质评价纳入到招生考试的高利害评价中，更是易招致舞弊行为的发生[11]。这种功利化、高利害的举措，促使学生综合素质评价过程流于形式、弄虚作假，最终使得评价结果陷入科学性不足、信任感缺失和合法性质疑等窘境[12]。随着对评价材料真实性的期盼，我们看到许多地方开始重视对支撑材料的提供。例如贵州省教育厅关于普通高中学生综合素质评价中强调要提供相关事实材料的有关活动过程的照片、录像、报告，实践证明材料、获奖证书等[13]。但如何保证支撑材料是否为摆拍？实践材料是否存在造假？仅凭学生提供事实性材料是不够的，还需纳入各种过程性的活动信息加以佐证。这种通过学生成长数据的记录，能够从多方位保证学生综合素质评价结果的真实性，同时也是对现有素质评价维度单一、结果片面的补充和完善。

(三)评价方法客观性不足

“坚持客观性，如实记录学生成长过程中的突出表现”是国家对学生综合素质评价的基本原则[14]。然而在实际应用中受限于技术手段，以测验、调查、观察和主观记录为主的评价手段和以结果性评价为抓手的评价方式依然是学生综合素质评价的常见方式[15]。这种方式固然有其自身的优势，包括容易操作、成本低、成效快等，但由于实施过程中存在填报过程的主观性较强、人为干预因素较多，导致大众对评价结果存疑，从而制约了综合素质评价结果的实际教育应用。例如，在主观评定中，学生需自主记录活动，但通常对于学生来讲存在“不清楚需要记录什么、怎么记录”等问题，从而导致学生填报的信息看似“面面俱到”却又“不具代表”；看似“感情丰富”却又“言之无物”，更为甚者虚构事实、教师代笔等等问题层出不穷[16]。另外，这种评价方式也是一种典型的结果性评估方法，忽视了大量过程性感受的事实记录与存留。例如，学生在具体问题解决中感情的变化、兴趣的转向、策略的选取、方法的尝试极易体现学生的思维模式与能力素养，但这些过程性的尝试很难体现在学生的最终成长记录中，取而代之的是给出一个主观的“分数”或主观的“评价”。

(四)评价结果忽略人的发展

教育是一种培养人的活动，作为教育系统内的教育评价，其根本目的也不是为了证明什么或区分什么，而是为了改进发展过程，更好地促进人全面而有个性的发展[17][18]。因此，学生综合素质评价也不是为了通过素质等级划分来证明学生的能力水平存在差异，而是通过过程性评价以一种发展的眼光来看待学生未来的发展。关于学生综合素质评价不少学校通常做法是对学生课堂内外表现、日常劳动、实践活动的全部量化，最终形成一个可具对比的评价分数。这种分数化的处置思维，极易将流程简化，走入“评必量化”“量必排名”的极端，进入了将复杂的教育现象简单化处置的境地。例如在评价等级设置上，不少学校通过固定分数或设置学生人数比例，将学生综合素质的表现划分成“优秀、良好、合格”或“A、B、C”等不同等级。但无论哪种设置最终的指向都是在强化甄选的功能，即成为服务于高一级学校招生体系中遴选的依据，而忽略了学生发展多样化和个性化的特征，同时也忽略了评价的育人导向。

三、智能技术赋能学生综合素养评价的实践框架

新一轮科技革命和产业的迅猛发展，为技术变革教育创造了前所未有的历史机遇[19]。以人工智能为核心的新一代信息技术被赋予重要的时代价值，如何发挥智能技术的潜能，推进教育评价的变革，促进教育公平，不仅是智能时代教育创新与变革的重要命题，更是学生综合素养评价改革的诉求。鉴于此，研究基于学生综合素质评价的现实困境，结合智能技术的感知、连接、计算、处置的赋能表现，设计“智能技术赋能学生综合素养评价的实践框架”，保证评价的综合性、科学性和客观性，同时满足测评结果的可解释性，提升结果的导向改进作用，最终突破评价困境，助力学生综合素养评价的改革与推进(如图1所示)。

图1 智能技术赋能下学生综合素养评价框架设计

具体来说：借助技术的感知能力，实时获取学生全过程活动信息，保证测评结果的综合、客观；借助技术的连接能力，将专家的理论知识与数据的量化表征相互关联，构建可解释、可操作的评价模型；借助技术的计算优势，计算学生综合素养表现，保证测评结果的科学、准确；借助技术的处置能力，将测评结果应用于教育实践中，以发挥测评结果的育人导向作用。智能技术的感知、连接、计算、处置为学生综合素养评价提供闭环反馈：感知为连接提供数据支撑，连接为计算提供模型指导，计算为处置提供结果指导，处置为感知提供应用反馈。同时，通过智能技术赋能下四个环节的迭代循环，既可以丰富学生综合素养评价的方法体系，引领智能技术驱动评价的研究新方向，也可以发挥“以评促育”功能，真正发挥综合素养评价结果的育人导向作用。

(一)感知全过程活动信息，保证结果的综合客观

学生综合素养是学生综合发展的体现，它既涵盖德智体美劳全素质要素，也吸纳了与文化基础、自我发展和社会参与均关联紧密的素养成分。这种综合性表现仅凭学校单一场景学生活动信息无法完整的刻画，为此需要获取学生在学校、家庭、社区等多场域中全过程活动。伴随着人工智能、物联网等传感设备的出现，智能技术赋予了实时感知能力，为获取不同场景下学生全过程活动信息提供了可能，因此也成为突破现有评价困境，推进综合素养评价的关键所在。

智能技术赋能学生综合素养评价的“感知”，包含“感”和“知”两层含义[20]。其中“感”强调对学生所处的外界环境以及学生内部心理状态的信息与数据的接收，实现信息的识别和获取。它是对过程信息的伴随式识别与获取，包括对场景的识别、表情的识别、知识的识别、能力表现的识别、成效的识别等等，这些伴随式、无感知的信息与数据的识别，一改以往评价内容受限于条目化、分立性框架所忽视的大量过程性信息。例如孙波等人基于张量分解的表情识别方法，对智慧学习环境下学生视频图像信息表情识别的分析，以此为后续判断学生专注度、注意力状态和对知识点的理解提供基础的数据支撑[21]。“知”强调对伴随式感觉到的信息进行有目的的加工和处理，实现对数据的理解和知晓。它是对获取数据的教育理解与认识，包括对基础数据的汇聚、教育层面的标注和数据的存储。伴随式识别的学生活动信息涉及不同场景下学生的各类表现，为此需要结合智能技术中的数据汇聚技术，实现对不同场域下同一学生主体的数据整合与打通。同时，在自然状态下识别的音频、视频、文本、图像等多模态数据，存在数据噪点、精度较差问题，也需借助数据清洗技术，解决数据的缺失、冗余以及错误等基础性问题，同时还需要在教育理论的指导下完成对基础数据的教育标注和教育解读，保证从教育层面对数据的理解。最终，还需结合数据存储技术完成对数据的存储和表征，以服务后续综合素养的表征与评测。

(二)连接理论与信息，构建可解释的模型体系

感知获取的海量多模态学生相关的活动信息本身并不能发挥教育的价值与潜能，某种程度上这些数据仅仅是一堆用作统计的简单“数字”。如何将这些“冷冰冰”的数字转变成能够反应“活生生”学生的综合素养表现，关键在于多模态数据与综合素养对应关系的合理解读。尤其是在数据密集型新范式下，数据催生出大量超出预期的有意义变量，如何处理好这些变量或者底层数据与学生综合素养相关理论两个层面的价值关系，建立数据/变量与综合素养理论指标的映射关系显得至关重要。

智能技术赋能学生综合素养的“连接”，其核心在于连接学生综合素养相关理论与学生全过程活动信息，并通过数据信息实现对理论层面的表征。其中，由于学生综合素养的表现不仅涉及教育领域，还涉及社会、文化、心理、生理等不同层面，因此要想全面客观地解读所感知的数据，评估学生最终综合素养表现，需要在理论上连接多领域专家协同攻关、共同推动[22]。即教育领域工作者协同各领域专家厘清综合素养评价的内涵特征，明确育人价值导向，回答“评什么”“怎么评”“如何用”的根本性问题，并通过学理上的探究，从可行性、共通性、融合性、发展性等方面进一步提炼和确定符合时代发展和教育实践需求的综合素养评价指标体系。唯有此，才能从根上破解当下学生综合素质评价存在的价值导向不清、理论框架分立、评价指标体系不明等现实问题。理论上的突破为学生综合素养评估提供可解释性机理，但仅凭理论上的突破并不能保证评价过程的客观与真实，为此还需要借助智能技术手段实现理论指标与数据特征的关联映射。通常来说感知过程中获取的行为、心理、生理数据，基本完成了对数据的基本特征标注。如常见的完成作业次数、课外劳动时长、学习成绩等，这些都是有效的特征。但如何将这些低阶特征数据与理论上的指标体系进行关联，则需要借助一些隐藏条件随机场(JHCRF)、支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(HMM)等智能技术算法进行专门的训练，从而建立从低阶数据特征到高阶综合素养理论指标的映射关系[23]。例如，北京师范大学远程教育研究中心创新性地提出连接领域专家理论知识与数据客观精准优势的理念，研发人机增强智能支持下的敏捷教育建模平台——DMTS。该平台通过神经网络算法初步建立细粒度指标与粗粒度高阶指标的映射关系，并通过设置置信度实现对映射关系的质量判断[24]。

(三)计算素养表现，保证测评科学准确

为发挥技术赋能优势，实现对学生综合素养的综合、科学、客观评价，离不开计算的支撑。所谓计算是指通过计算机模拟实验或数据统计分析方法，计算教育现象、符号化表达教育过程以及事实性描述教育问题[25]。这是一种受计算主义哲学思潮影响，在教育领域逐渐衍生形成的新范式。由于“计算”具有将过去那些无法量化、不可计算、难以存储的东西进行数据化表征的优势，因此也成为保证学生综合素养评价科学性的关键“锁钥”。

智能技术赋能学生综合素养评价的“计算”，既包括算法模型、软件工具所带来的数据计算，还包括从计算的视角思考人类教育领域的教育计算。其中数据计算，本质上是借助数学形式对学生综合素养表现情况的一种精确性表达。它是一种操作流程，即在算法模型指导下，通过云计算、边缘计算等不同计算方法，按照一定规则将海量的多模态数据进行计算、分析和处理，最终形成素养的表现。数据计算缓解了计算中心的压力、提高了计算结果的可用性，并能够在一定程度上保证数据安全和隐私。然而，对于学生综合素养评价来说，所要计算的对象并不仅仅是单纯的事件，而是这些事件背后所能蕴含的素养表现。这就需要关注事件计算背后的教育计算问题，即将素养评价的教育理念融入其中，关注涉及学生素养发展的认知过程、行为表现和环境特征等具体计算问题。这种融合认知计算、行为计算、环境计算的“综合素养评价”，将使学生综合素养评价中更聚焦于素养本身、弱化环境影响、降低偶然因素，保证测评的科学准确[26]。

(四)处置测评结果与实践应用，发挥育人导向

健全学生综合素养评价、发挥评价的指挥棒作用，关键在于如何处置综合素养评价结果。目前国家和各地区在处置学生综合素质评价方面存在两种明显趋势，即与毕业升学进行“软挂钩”或“硬挂钩”。前者淡化了学生综合素质评价结果的影响使得评价结果毫无“参考”价值，后者引发功利性对待继而导致新类型的“唯分数”论。无论是“软”还是“硬”，当下这种依据综合素质评价的最终等级或分数来筛选学生的处置方式，均与学生综合评价的初衷背道而驰，也与新时代人才培养的目标相去甚远。如何合理处理和安置学生综合素养评价结果，去除功利化价值取向，真正发挥测评结果的导向、鉴定、诊断、调控和改进作用，体现新时期育人目标，成为技术赋能素养评价最为关键的环节之一。

智能技术赋能学生综合素养评价的“处置”，是一种利用技术手段通过搭建评价平台、研发实时反馈系统，改变评价的“考核”功能，回归育人的“改进”本质，使在落实学生综合素养评价过程同时落实立德树人的育人本质。这种利用智能技术处置测评结果与实践应用，因其丰富了结果的细节和个性化，更易发挥实践应用中的调控、改进作用。具体来说，以往评估或为教师写评语的概念化评估方式或为纯粹的分数等级式评估方式，此类方法笼统、抽象且没有具有内容，无法发挥具体的实践调控作用；而智能技术赋能之下，借助伴随式数据采集技术能够将学生在活动场景中自然形成、反映综合素养发展的各类信息及时记录下来。这些所记录的关键信息除了能够提供综合素养结果的呈现，还提供追踪溯源的丰富细节与关键要素。同时，智能技术的赋能一改以往所有学生评语相差无几的同质化现象，而是借助丰富的数据细节，形成对每个个体品格与能力的“数字画像”，切实为每个学生提供个性化综合素养反馈，并通过实时的反馈，使评价成为学生自我认识、发展的有力助手[27]。

四、智能技术赋能学生综合素养评价的实施路径

为进一步有效推进学生综合素养评价的落地应用，发挥智能技术在感知、连接、计算和处置框架中的优势，还需要在学生综合素养评价框架的基础上设计具体的实施路径。具体包括：建设学生成长跟踪平台，支撑评价改革的核心业务；设立标准规范，约束技术赋能下的新型评价；创新技术方法，保证科学实施评价过程；制定数据共享机制，保障评价结果科学有效。

(一)建设学生成长跟踪平台，支撑评价改革核心业务

建设学生成长跟踪平台是发挥智能技术赋能学生综合素养评价的首要工程。借助智能技术，集学生活动信息感知获取、素养模型的数据表征、素养评价的计算和素养结果的应用实践等业务于一体的学生成长跟踪管理服务平台，既为综合素养评价的应用和开展提供了基础性的支撑，也为家长、教师和教育管理者等多方利益相关者提供全面了解学生素养发展的接口与渠道。学生成长跟踪平台将使新时期学生综合素养评价愈加综合、客观、科学和智能。该平台将遵循“有效集成，多元共享”的基本原则，一是将感知、连接、计算和处置等关键智能技术有效集成，实现包含数据采集、数据存储、数据处理、队列建设、成长溯源以及安全保障等功能的学生跨学段成长跟踪研究平台。同时，平台还集成教育学、心理学、脑认知科学以及计算机科学等多学科领域专家智慧，提供敏捷建模工具，发挥人机混合增强的优势。二是实现学生综合素养测评数据的有效溯源和终点事件的追踪分析，使教育工作者、家长、学生等相关主体，能够追根溯源，从根本上解决影响个体发展的关键因素，最终发挥测评结果的导向、调节作用。三是结合学生综合素养评价需求，针对不同场景、不同主体开发智能化监测分析系统，并提供针对性的访问入口，以此，在最大程度上将学校老师、家长、社区工作者、场馆负责人等评价主体吸收进来，克服评价主体单一的局限。

(二)设立标准规范，明确技术赋能下的评价

严谨合理的评价标准与操作程序是综合评价有序进行、减少区域与学校评价工作随意性的依据[28]。基于针对学生综合素养评价流程的系统全面分析，本文认为，需要建立管理规范、数据规范、质量标准、技术标准“四位一体标准规范”。第一，管理规范是指服务于学生综合素养评价的一系列配套政策、制度、章程、规定等的总称，是有关评价人员的行为规范和准则。例如，针对评价活动实际开展而制定的实施方案、行动计划、具体安排、推进策略、工作机制和组织机制等均属于管理规范的范畴。第二，数据规范是指对不同来源、不同类型、不同结构的综合素养评价数据进行标准化处理的规则体系。基于数据规范，相关数据能够在信息技术迭代更新后仍能保持优异的兼容性，且能在必要时实现相互之间的交换和集成[29]。此外，良好的数据规范还能有助于增强评价人员的数据意识，进而提高其教育评价能力[30]。第三，质量标准是指基于综合素养的概念与内涵及其测评的研究思路，结合区域实际所制定的综合素养评价指标体系。作为针对学生综合素养评价任务的具体描述和说明，质量标准对具体评价活动进行了可细化可操作的落地式处理。第四，技术标准是指针对综合素养评价数据感知获取、连接分析、计算处理和处置应用过程中所涉及的智能技术进行标准化后的准则体系。借鉴一般意义上的教育评价系统或平台，综合素养评价技术标准可通过遵循国家技术标准、借鉴国际技术标准和制订地方技术标准三种形式来加以构建[31]。

(三)创新技术方法，确保科学实施评价过程

技术与方法创新是学生综合素养评价得以顺利开展的“动力”和关键，其落脚点在于针对综合素养评价数据的各个流转阶段科学开发并创新应用相关大数据技术。第一，在感知阶段，需要重点解决过程性数据难存留、各类数据难打通、数据标注精度和自动化程度低、数据权责不清晰等技术难题。针对上述难题，亟待突破伴随式数据采集、多源异构数据汇聚、数据标注精度增强、主体行为自动标注以及数据确权存储与隐私保护等关键技术，从而为学生综合素养表现数据的采集提供技术支撑。第二，在连接阶段，需要重点解决的技术难题是如何采用多模态分析技术，对多场域采集的非结构化数据进行智能处理，并发现行为与指标特征的映射关系，甚至通过数据发现新的评价指标。针对上述难题，亟待根据学生综合素养模型与指标体系，研究融合音频、视频、文本、图片以及其它传感器数据的多模态数据智能处理技术与特征分析技术，完成各类采集与分析数据向学生综合素养模型特征的转化。第三，在计算阶段，如何避免智能技术在学生综合素养结果计算过程中，忽视教育问题，简单化操作，最终带来计算思维对价值性的蒙蔽等困境。针对上述难题，亟需攻克人机混合增强的智能技术，融入教育领域专家智慧，提升教育的计算能力。第四，结果处置阶段，如何利用大数据输出技术直观清晰地呈现学生综合素养的发展过程和结果、优势和劣势是需要重点解决的技术难题。针对上述难题，亟待突破计算机图形学和图像处理技术，从智能化、共享化和可视化三个方面入手对学生综合素养结果进行系统、精准地输出。

(四)制定数据共享机制，保障评价结果科学有效

作为学生综合素养评价中最重要的“资产”，数据是确保评价目标得以实现的核心和依傍。综合素养评价数据具有大规模、长周期、多场域等特点，因此需要遵循教育伦理，在安全保障机制下，促进各类型评价数据的开放共享。第一，开放共享的前提是数据安全，特别是涉及个人身份、家庭等方面的隐私数据。如敏感数据的合规化使用方案、异构系统接入与多模态数据传输安全保障机制、面向隐私和伦理规范的数据分级保障机制以及评价平台数据的使用监管与访问控制体系。尤其是随着《数据安全法》《个人信息保护法》的颁布实施，对数据安全与学生个人隐私保护有了更高的要求，为此亟需制定数据安全保障机制，同时借助人工智能区块链、联邦学习等相关技术保证学生个人的隐私难篡改、不外泄。第二，开放共享的主要步骤包括数据集选择、开放许可协议和数据集的发现与获取。其中，数据集选择要求不同来源数据的提供者事先制定数据开放标准并对数据进行分级保障处理，开放许可协议要求数据提供者对数据集进行许可协议设置(包括“谁可以使用？”“如何使用？”等)，数据集的发现与获取要求数据是可访问可获取的，且提供机器能够访问和二次处理的文件格式。第三，开放共享的目标是推动学生综合素养评价的科学性和有效性，确保各相关主体的核心利益。对于学生个体而言，要以个性化评价为导向深度挖掘开放共享数据，以便为学生个体提供个性化的评价结果和发展建议[32]。对于教师而言，要以差异化评价为导向深度分析开放共享数据，以便有效开展富有针对性的干预措施。对于学校和教育部门管理者而言，要以发展性评价为导向进行问题挖掘和趋势分析，帮助管理者实施科学管理和动态调整教育决策。

五、结语

在这技术赋能教育变革的时代，结合智能技术的感知、连接、计算、处置的赋能表现，变革学生综合素养测评实践，既能保证评价过程的科学性和客观性，也能满足测评结果的可解释和能指导。基于此，研究所设计的智能技术赋能下学生综合素养评价框架，具备了破解当下综合素质评价的评价内容条目化与分立、保证评价方法的客观性、打破评价材料真实性存疑、并最终发挥评价结果的育人导向等作用。

然而由于教育系统自身的特殊性和复杂性，智能技术赋能学生综合素养评价的变革并非一蹴而就，而是一个在各项阻力中砥砺前行的实践过程。面临着相关体制机制的完善、配套政策的支持、师生理念的转变、评价范式的变革等现实困境。唯有正视这些问题，并积极应对，才能更好地发挥智能技术对学生综合素养评价的赋能作用，弥合综合素养理论与实践应用之间的“鸿沟”，打破现有评价的局限，继而真正发挥测评结果的导向、鉴定、诊断、调控和改进作用。