数据故事化:数字时代学生综合素质评价的新思路OA北大核心CSSCI

随着教育评价数字化转型的纵深推进,数据凭借着其直观精准、丰富精细、便捷高效的特性成为学生综合素质评价的新型革命力量。在此背景下,“如何呈现与挖掘学生综合素质评价数据的潜在价值”成为新的时代课题。数据故事化作为数据科学的“最后一英里”问题,旨在通过叙事的方式让受众从对数据的表面感知转向对数据的深度认知,具有易于记忆、认知和体验的优势,它能将学生综合素质评价的数据以故事形式呈现,是驱动学生综合素质评价创新发展的关键要素。基于此,研究构建了数据故事化支撑下的学生综合素质评价逻辑框架并阐释其实践设想。框架包括数据搜集、数据分析、故事呈现与受众行动四个阶段,每个阶段相互叠加递进,共同赋能学生综合素质评价的输入、分析、输出与反馈环节。该框架不仅推动了学生综合素质评价的科学开展,还充分彰显了学生综合素质评价的人文价值,有助于评价主体在最大程度上挖掘评价数据的潜在价值,真正发现和认识学生,并关注学生的持续性“生长”。