过程性评价视角下学生信息素养测评研究
蒋龙艳
摘 要：信息素养是21世纪学习能力的重要体现，是核心素养的重要组成部分，是信息社会每个成员必备的基本生存技能。从教育测量与评价的角度来看，信息素养具有较高的抽象性与结构复杂性，这给使用传统教育测量方式评价信息素养带来了巨大的挑战。信息素养的评价与测量需要从理论、方法和技术等层面进行系统性的变革與创新，而信息与通信技术的发展则为这种系统下的变革与创新提供了可能。从理论上看，基于证据的测评和过程性评价理念为21世纪学习者信息素养的测评提供了理论指导和测评依据;从方法上看，教育大数据和学习分析技术为学习者信息素养的测评提供了方法指导和技术保障;在实践上，借助信息技术工具，设计具有交互性、动态性的信息素养测评形式，从而让科学、全面、准确地测量和评价学习者的信息素养成为了可能。
关键词：信息素养;测评;过程性评价;教育大数据，
一、引言
信息素养的概念最早出现于20世纪70年代，美国信息产业协会（IIA）主席保罗·泽考斯基（Paul Zurkowski）最早提出信息素养的定义：利用多种信息工具及主要信息资源使问题得到信息解答的技术和技能 [1]。随着信息环境的变化、网络的出现与迅速发展，信息素养概念的界定和内涵等得到了不断的发展、延伸与变迁。其中比较有代表性的是1989年美国图书馆协会（ALA）关于信息素养的总结报告中提出具有一定权威性且被研究者经常引用信息素养定义：要想成为具备信息素养的人，必须能够明确何时需要信息，并且具有查找、评价和有效利用信息的能力[2]。这一定义被美国及其他国家一致认同，至今仍被广泛使用。
进入21世纪，随着信息化浪潮的高涨，信息素养已成为信息化社会每个公民应该具备的基本素质，是信息化社会对人才提出的基本要求。2003年9月，联合国教科文组织（UNESCO）在布拉格首次召开的信息素养会议指出：信息素养是终身学习的一种基本人权，是个人投身于信息社会的一个先决条件[3]。近20年来，许多国家（如美国、澳大利亚、英国、新加坡等）和国际组织（如UNESCO等）将信息素养放到人力资源建设战略的高度来认识、重视和规划，制订了与促进国民信息素养发展密切相关的标准、规划、具体指标和行动计划，推动了国民信息素养的发展。
我国历来重视信息素养的培养。早在2000年，教育部在其发布的《中小学信息技术课程指导纲要（试行）》中明确指出：培养学生良好的信息素养，把信息技术作为支持终身学习和合作学习的手段，为适应信息社会的学习、工作和生活打下必要的基础[4]。2012年5月，由中国教育技术协会信息技术教育委员会发布的《基础教育信息技术课程标准（2012版）》也明确指出基础教育阶段信息技术课程的总目标是培养和提升学生的信息素养[5]。2018年4月，教育部发布了《教育信息化2.0行动计划》，强调制定学生信息素养评价指标体系，开展规模化测评，大力提升师生信息素养[6]。
近20年来，国内相关机构和研究者围绕信息素的概念、内涵、评价指标或标准等开展了一系列研究，并取得了阶段性的成果。但是目前尚未形成一套用于指导学生信息素养水平测评实践的科学、有效的学生信息素养评价评价理论和评价方法体系。因此，本研究尝试通过对学生信息素养测评的理论、方法及实践的探索研究，试图为构建学生信息素养评测模型和开展学生信息素养评估提供思路、方法及实践方面的借鉴和参考。
二、信息素养测评面临的挑战
信息素养测评是全面提升信息素养水平的前提。当前学生信息素养测评面临诸多挑战。一方面，信息素养本身是一个综合性的概念，其内涵具有复杂性与动态性，这大大增加了信息素养测评的难度;另一方面，我国尚未有全面权威的信息素养评估体系及评价方法，各级教育部门均难以进行科学、有效的学生信息素养测评。这些都制约着我国学生信息素养培育的发展以及学生信息素养水平的提升。
（一）信息素养内涵的复杂性与动态性
从现有信息素养定义和内涵的讨论来看，不同学者对信息素养概念的不同阐述。比如，王吉庆认为信息素养是一种可以通过教育所培育的，在信息社会中获取信息、利用信息、开发信息方面的修养和能力[7]，而陈维维和李艺则认为信息素养是个体对信息活动的态度以及对信息的获取、分析、加工、评价、创新、传播等方面的能力[8]。此外，关于信息素养的组成要素，国内学者也尚未达成一致见解。比如，张倩苇认为信息素养包含信息意识与信息伦理、信息知识、信息能力四个方面[9]，而史晓宇则认为信息素养包含信息认知、信息获取、信息分析、信息加工、信息创造和信息协作六个部分[10]。不同研究者对信息素养内涵的不同界定和认识反映了信息素养定义和内涵的多元化和层次性，也从一定程度上折射出信息素养内涵的复杂性。由此我们可以看出，信息素养结构复杂，维度众多，是一类高度抽象、结构复杂的高阶能力，是个体知识、技能、态度的集合[11]。由上述信息素养定义与要素可见，其随着新时代信息环境的变化、互联网的迅速发展而发展、延伸及变迁，这就意味着对信息素养测量与评估的内容和方法也要随之动态变化。
（二）信息素养测评的局限性
信息素养具有较高的抽象性与结构复杂性，使得信息素养的测量与评价面临巨大挑战。目前测量普遍存在以下问题：一是测量手段相对单一，结果相对片面[12]。传统的信息素养测量与评估手段单一，主要依托纸质与网络调查问卷，数据信息一般来源于各种问卷调查。然而，信息素养内涵复杂，尤其是信息意识、信息应用等难以测量，问卷形式难以满足其测量要求。另外，问卷形式难以保证调查对象答案的真实性与客观性，容易造成分析结果的偏差。二是重量化结果、轻过程评价。在传统测量框架下，测量普遍关注对阶段性成果或最终结成果的评价，且侧重于可量化的、相对浅层次或相对表面的效果或结果的评价与测量[13][14]。但无论是学习还是信息素养养成都是贯穿于全过程的，因此测量应关注教育实施过程中各要素的状态信息以及实施过程同预定目标计划的一致性，需要对过程要素信息进行常态追踪。
（三）部分评价指标缺乏可操作性
评价指标体系是信息素养测评实施的核心。评价指标既要反映信息素养培养中定量的、物理的、可感知的显性要素，如信息知识和信息处理能力等，同时也要能捕捉无形的、抽象的、难以定量的隐性要素，如信息意识、态度和创新能力等。在推动全球信息素养发展过程中形成了一些典型的信息素养评估指标体系，比如，2010年UNESCO发布《面向媒体和信息素养的指标》指出媒体和信息素养包含评价、理解信息和使用、创造、交流信息等三维度能力[15]。1998年美国学校图书馆协会（AASL）和美国教育传播与技术协会（AECT）在其出版物《信息能力：创建学习的伙伴》指出信息素养包含能批判性地、胜任地评价信息及能准确地、创造性地使用信息等指标[16]。2012年中国教育技术协会信息技术教育专业委员会正式发布《基础教育信息技术课程标准（2012年）版》，也将利用信息技术工具表达与交流信息的能力、对信息活动的过程、方法、结果进行评价的能力、纳为学生信息素养的表现指标。可见，国际国内信息素养指标体系中包含一些共同要素，如表达与交流信息、评价信息、创造性使用信息的能力，这些指标因具有内隐性而难以测量，需以学生完成任务中的表现为依据，这就降低了信息素养测量与评估的可操作性，增加了测量的难度，影响测量结果的信度和效度。
三、过程性评价：信息素养测评的新趋势
信息素养的评价与测量需要从理论、方法和技术等层面进行系统性的变革与创新，而基于证据的评价与过程性评价理念则为这种系统下的变革与创新提供了理论基础。
（一）过程性评价理念为信息素养测评提供理论指导
过程性评价（Process Assessment）是20世纪80年代以来逐步形成的一种评价范式，它是指在教学活动中对学生学习各类信息的学习方式、过程性成果与非智力因素加以全面、即时、动态地解释，以揭示、判断和生成教学价值的活动[17] [18]。过程性评价与过程哲学及学习心理学有着千丝万缕的联系。杜威在“教育即生长”思想中指出，生活、生长和经验改造是循序渐进的积极的发展过程，教育目的就存在于这种过程之中，生长的目的是获得更多更好的生长，教育的目的就是获得更多更好的教育[19]。过程性评价有两个重要特征：一是关注学习过程，把学生学习过程中的学习方式等作为评价内容，认为不同的学习方式又会导致不同的学习结果;二是重视非预期结果，凡是有价值的学习结果都应当得到评价的肯定，而不管这些学习结果是否与预定的目标相符合[20]。
（二）基于证据的评价为信息素养的测评提供测评依据
“基于证据”（Evidence-based）的思想源于20 世纪90 年代的英国医学领域，随着循证医学的发展，该思潮逐步扩展到护理、社会政策、心理学、教育、司法等社会科学领域[21]。基于证据的测评强调对事物进行评价时必须讲究证据、重视证据，必须在充分收集、占有、分析相关证据信息资料的基础上得出评价结论，如此评价过程及评定结论才能基于客观存在的事实而非猜测、虚构、或幻想等，才可能保证评价的科学性、客观性、有效性[22]。
基于证据的信息素养测评，强调对学生信息活动的情感、态度、价值观及对信息的获取、分析、加工、评价、创新等进行测评时讲究证据、重视证据，在充分收集、获取及分析与学生信息素养水平密切相关的证据信息资料的基础上得出评价结论。因此，研究者既要收集有关学生信息认知、信息应用能力掌握的证据信息，又要收集学生信息意识、信息表达与交流、信息判断、信息创新方面的证据材料，保证信息素养测评的全面性、有效性与科学性。
四、教育大数据：过程性评价的技术路径
现有研究关于信息素养测量评价普遍从对学生信息认知与应用、信息安全和信息道德等因素开展测评，且测评数据采集主要通过抽样间接测量获得，评价依据比较单一，评价结果相对片面[23]。大数据使评价内容更加丰富多元，评价内容从单纯对信息知识掌握状况的评价，转向知识、能力和应用等并重的综合性评价，评价方式从传统的一次性、总结性评价，转向与过程性、伴随性评价相结合，评价手段从试卷、问卷，转向大数据采集分析系统[24]。
（一）教育大数据为过程性评价提供强大的技术支撑
基于大数据的过程性评价，采用常态化、智能化的数据采集技术，提供教育实施过程中学生信息素养各要素的状态跟踪信息，如采用互联网、视频监控、录播系统、校园一卡通等技术实时采集全样本、全时空数据。通过这些数据，全面展现学生在复杂任务情境下的内在认知与心理过程动态变化问题的表征、表达、更新[25]。大数据纵深融入到学生信息素养评价的各个环节，获取学生操作任务的行为、语言及反映学生心理状态的肢体动作记录等过程流数据，从局部到整体、从表象到本质的分析评价对象，提高评价结果的效率、效果及精准度。
受纸质评价方式的制约，传统信息素养评估是“静态的”，即学生对测试问题的反应和表现是其内在思维与心理活动的最终结果[26]。因此现有评价方式很难全面准确地评估学生的信息素养水平。教育大数据技术能够有效实现多层次、全方位、动态记录学生信息素养成长数据，实现学生信息素养的全面与动态监测，形成可供进一步分析的海量、立体化、动态化教育大数据。在时空范围上，这些数据包括学生从课内到课外、从线上到线下等多个维度的信息。在数据内容上，这些数據记录了学生有关信息素养活动的各个方面。通过分析这些纷繁复杂的数据，可以从整体上反映学生的信息素养水平，从而为全面、动态评估学生信息素养提供依据。
（二）学习分析技术助力过程性评价的进一步优化
学习分析是一类以信息技术为支撑、运用现代化的分析方法和分析工具，对学习中发生的及可能发生的问题进行预测与诊断，改善学习与教学过程，进而优化学习效果的教学技术[27]。大数据支持的学习分析与评价技术，对学生的学习过程实现全方位、全程化跟踪、收集、整理与分析，从而实现对学生学习过程与结果的系统评价[28]。学习分析技术是在教育大数据的基础上，对过程性评价的进一步优化，对揭示学生信息素养发展共性与个性，呈现学生发展的现状与趋势，整体揭示学生信息素养发展的过程与结果、优势与劣势具有重要意义。
学习分析技术通过学习者参与信息活动的数据记录来反馈学习者信息素养现状和评判性反思等能力，为促进学习者信息素养的发展提供了技术支持。通过实时采集学生在日常生活和学习中参与任何信息活动的行为、态度等数据，分析学生在信息素养各维度的特点及动态发展过程，全面记录学生信息素养的动态变化，并提供及时的评价与反馈，从而促进学生信息素养的培养与提升。
五、结语
信息素养作为公民在信息社会必备的基本生存技能，是21世纪学习能力的重要体现。在传统教育测量中，面临着信息素养内涵复杂与动态变化，测量手段单一且重结果、轻过程，部分测量指标缺乏可操作性的挑战。基于证据的测评和过程性评价理念为21世纪学生信息素养的测评提供了理论指导和测评依据，而以大数据和学习分析技术等新兴技术的出现，为变革传统信息素养提供了技术支撑，并为构建具有交互性、动态性的信息素养测评形式，多方位、自动地获取学习者多样化和个性化的测评数据提供了可能，从而为科学、全面和准确地测量和评价学习者的信息素养提供测评理论依据和实践导向。
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