提供科学决策——公平公正选拔人才

　　建立科学的教育评估和用人体系，关系到国家人才培养和选拔的公平公正。目前，最为迫切的问题在于如何有效地进行挖掘与利用。除了一些国家、国际组织在利用各种测试数据进行教育评价方面作了积极探索外，国内相关教育部门以及一些企业也对教育考试数据的挖掘与应用进行了诸多有益的尝试。据悉，教育部已经建立了较为完整的国家基础教育质量数据库和多级数据采集网络。上海作为试点区域早在2011年开始建立了“上海市中小学生学业质量绿色指标”体系，在收集学生学业水平数据的基础上，收集了有关学生家庭背景、学习动机、学业负担和师生关系以及教学方式和校长领导力等信息，及时向区县和部分学校反馈评价结果，从而引导教育管理、教学指导、教与学的行为建构在科学数据分析基础之上。

　　通过对学生学业和非学业发展进行关联分析，可以为教育管理提供参考，实现区域内教育质量的均衡。如深圳市教育部门与海云天公司合作展开的调查分析表明，在该区域内90分以上的优质生群中，从表面上看其成绩结果是相等的，但实际上在关联数据这个“显微镜”下，发现这些学生在各自的知识、能力、情感价值以及所在学校的师资配备、学习环境等情况有着巨大差异。再进一步分析，发现每个个体都存在一定的规律和个性。通过关联分析，该市福田及南山两区的教育行政部门得到一个清晰答案，逐渐明确了教改思路，这一情况的发现极大地帮助两个地区教育管理机构和教师及早地提供有针对性的教学管理和教学方法，帮助学生群体弥补不足，从而实现福田区、南山区域内教育质量提升后的优质均衡。

　　深圳市福田区在教育改革和发展“十二五”规划中提出“构建区域性教育质量监测体系，用3年到5年的实践，建立一支具备科学工作理念、掌握先进质量监测技术的专业队伍，提高对基础教育质量的监测、反馈和矫正能力。要制定科学的基础教育质量监测与评价制度，借鉴国内外先进的教育质量检测方式和手段，建立起有利于学生素质全面发展的质量监测与评估机制。”深圳市福田区教育局开展的基础教育评价中，通过对学业与非学业的数据挖掘发现学生保证每天睡眠时间8-9小时学习效果最好。因此，对学生的学业数据和非学业数据进行挖掘分析，能够让我们更全面地看待学生的发展，发现考试成绩所反映不出来的问题。

　　通过考试和其他教育数据的挖掘利用可以实现过程性评价，随时可以反映学生的表现，从而探索出良好的课堂教学模式。教师通过课堂观察的终端，可以随时记录学生的课上反应、作业完成情况、课堂纪律等，在期末时教师将这些数据汇总起来，很容易针对每个学生进行评价，并对学生的发展提出建议。同时，这些数据也可以促使教师反思，改进自己的教学。

　　考试数据的挖掘和利用可以帮助我们实现多年教学效果的对比与学生学习轨迹的积累。大数据可以记录每个学生每天的学业、非学业数据，这样不但非常快捷，而且还积累下了非常有价值的数据。深圳南山区在过程评价中，开展了历次考试数据对比分析和向考生提供个人成绩报告工作，取得了较好的社会反响。

　　总之，今天越来越多的政府、组织和企业已经开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。考试大数据的充分挖掘和有效利用，将促进国家人才的选拔和培养，推进素质教育，从而为社会提供更加丰富和高质量的人力资源。