張 傲,廖睿智,陳奕含,李樹禎
(1. 香港中文大學(xué)(深圳),廣東 深圳 518172;2. 南開大學(xué)濱海學(xué)院,天津 300270)
教學(xué)與科研是高校教師的兩項(xiàng)主要活動(dòng)。其中,教師的研究成果與質(zhì)量主要由在該領(lǐng)域有一定成就的同行參照教育部門或?qū)W校標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行審查和評(píng)價(jià)。由于評(píng)價(jià)者與被評(píng)價(jià)者之間的利益關(guān)系并不直接,因此能在成本較小的前提下,得到較為客觀的評(píng)價(jià)結(jié)果。相對(duì)應(yīng)的高校的教學(xué)質(zhì)量的評(píng)價(jià),則主要在大學(xué)內(nèi)部進(jìn)行,常見的評(píng)價(jià)形式有校內(nèi)同行評(píng)價(jià)、管理者評(píng)價(jià)和學(xué)生評(píng)價(jià)。校內(nèi)同行由于存在一定的利益關(guān)系,評(píng)價(jià)結(jié)果存在著一定程度的失真;學(xué)校的管理者由于并未直接參與教學(xué),因此間接性的評(píng)價(jià)缺乏說服力;學(xué)生作為教學(xué)活動(dòng)的參與者和直接受眾,其意見收集較易獲取且相對(duì)直觀,因此學(xué)生評(píng)教成為了大多數(shù)高校教學(xué)評(píng)價(jià)的主要手段。然而,在過去的幾十年里,世界大多數(shù)采用以學(xué)生評(píng)教為主要教學(xué)評(píng)價(jià)手段的高校均出現(xiàn)了明顯的分?jǐn)?shù)膨脹(Grade Inflation)現(xiàn)象。[1]
根據(jù)Rojstaczer 和Healy 對(duì)美國200 余所公立和私立高校過去70 年的本科學(xué)生成績的統(tǒng)計(jì)[2-3],在1940—2012年的70年間,獲得A的人數(shù)占比幾乎翻了3倍;獲得B的人數(shù)占比在保持在30%—40%之間,變化較?。猾@得C的人數(shù)占比顯著下降。根據(jù)Bachan的研究,英國高校也存在分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象。自20世紀(jì)90年代以來,英國高校一等學(xué)位(First class)的比例從1996年的60%左右上升到了2012年的72%。[4]高分層人數(shù)越來越多,明顯超過了學(xué)生真實(shí)水平的增長,即所謂的分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象。這導(dǎo)致了分?jǐn)?shù)的貶值、區(qū)分度的降低,以及學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的減弱。
近年來,我國也出現(xiàn)了分?jǐn)?shù)膨脹的趨勢(shì)。天津大學(xué)檔案館分析了自2008 年到2017 年間共37 713 條學(xué)生成績數(shù)據(jù)(圖1)發(fā)現(xiàn):天津大學(xué)學(xué)生的平均GPA 從2008年的2.95上漲至2017年的3.16,提升了0.2個(gè)績點(diǎn);成立時(shí)間相對(duì)較晚的專業(yè)或院系的平均GPA 往往更高。[5]北京大學(xué)學(xué)者趙穎和哈巍對(duì)國內(nèi)某研究型大學(xué)2012—2017年本科課程GPA數(shù)據(jù)的研究顯示:2016—2017學(xué)年相對(duì)2012—2013學(xué)年整體優(yōu)秀率提高了7%,且該大學(xué)整體優(yōu)秀率一直在上升[6];百分制下全校課程平均分由2012秋季學(xué)期的82.9分上升到2017春季學(xué)期的84.2分,5個(gè)學(xué)年增長了1.13%,平均每年增長0.28 分(百分制下平均分提升1 分約等于4 分制的GPA 提升0.1 個(gè)績點(diǎn));人文類與經(jīng)管類課程分?jǐn)?shù)膨脹尤為明顯;縱觀2012—2017 年這5 年間,該校分?jǐn)?shù)膨脹速度已經(jīng)高于全美GPA 的膨脹速度(美國平均GPA 每10 年增長0.1 個(gè)績點(diǎn))。[6]此外,根據(jù)北京大學(xué)學(xué)者丁山和何小浩對(duì)某大學(xué)1992—2003 年所有26 552 名在校學(xué)生共1 093 123 條成績數(shù)據(jù)的研究顯示,從1999 年秋季學(xué)期開始,該校學(xué)生的平均成績呈現(xiàn)明顯的上升勢(shì)頭。[7]35-42
圖1 天津大學(xué)2008—2017年平均GPA變化趨勢(shì)
造成分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象的原因表現(xiàn)在如下幾個(gè)方面:
首先,隨著高等院校的擴(kuò)招,高校畢業(yè)生的數(shù)量迅速增多,而就業(yè)市場在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科學(xué)技術(shù)未發(fā)生重大變革的情況下,難以保持與畢業(yè)生數(shù)量相同的增長速度,高校畢業(yè)生的就業(yè)狀況迅速惡化,繼續(xù)升學(xué)成為延緩就業(yè)壓力的有效途徑,而短期內(nèi)的分?jǐn)?shù)膨脹可以提供相對(duì)更好的升學(xué)機(jī)會(huì)。社會(huì)以及教育系統(tǒng)對(duì)分?jǐn)?shù)膨脹的認(rèn)知變化過程相對(duì)緩慢,院??梢岳眯畔r(shí)間差在短期內(nèi)提升升學(xué)率與就業(yè)率。[8]
其次,部分用人單位的應(yīng)聘條件變相地助長分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象。例如,人事部門在招聘時(shí)會(huì)限定報(bào)名者在校期間所修課程必須全部合格,無補(bǔ)考記錄。[7]35-42在就業(yè)壓力下,無論是教師或管理人員都盡量避免低分,變相助長了分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象。
此外,留學(xué)需求巨大。2019年中國留學(xué)生總量約為70萬。由于GPA是境外高校衡量學(xué)生表現(xiàn)最重要的指標(biāo)之一,因此分?jǐn)?shù)膨脹的高校在短期能利用信息差在錄取中占據(jù)優(yōu)勢(shì),龐大的留學(xué)需求催生高校抬高績點(diǎn)。
綜上所述,學(xué)校管理者、教師和學(xué)生之間的關(guān)系逐漸異化為類似經(jīng)濟(jì)環(huán)境內(nèi)委托人、代理人和消費(fèi)者之間的關(guān)系,形成代理人問題。代理人是為了更高效工作,委托人無法直接觀察并評(píng)價(jià)代理人的行為。隨著代理人數(shù)量的增加,委托人與代理人之間的不對(duì)稱關(guān)系逐漸加劇。消費(fèi)者的意見如何幫助委托人實(shí)施管理?代理人對(duì)消費(fèi)者的偏好如何應(yīng)對(duì)?這是代理人問題的核心內(nèi)容。[9-10]
在代理人利益與消費(fèi)者評(píng)價(jià)捆綁的制度中,滿足消費(fèi)者的偏好成為了代理人的預(yù)期策略。學(xué)生希望得到好的成績以得到更好的升學(xué)或工作機(jī)會(huì);教師為了獲得更好的教學(xué)評(píng)價(jià)而迎合學(xué)生對(duì)高分的偏好;在與用人單位信息不對(duì)稱的條件下,學(xué)校為了短期的就業(yè)與升學(xué)數(shù)據(jù),冒著損失聲譽(yù)的風(fēng)險(xiǎn)迎合分?jǐn)?shù)膨脹的趨勢(shì)。學(xué)校、教師與學(xué)生在保持個(gè)體理性的前提下陷入了一種對(duì)個(gè)體短期有利,但長期對(duì)整體不利的惡性循環(huán),如圖2所示。無論是學(xué)校、教師還是學(xué)生都無法保持理性打破整體惡化的囚徒困境,進(jìn)而導(dǎo)致持續(xù)的分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象。
圖2 基于教學(xué)評(píng)價(jià)的三方博弈
對(duì)于社會(huì)發(fā)展來說高等教育具有正外部性。讓學(xué)生作為“消費(fèi)者”對(duì)代理人行為進(jìn)行評(píng)價(jià),以學(xué)生的評(píng)判來衡量其所受教育的社會(huì)價(jià)值,并以此作為學(xué)校管理者進(jìn)行管理與實(shí)施獎(jiǎng)懲的重要依據(jù),這種做法實(shí)際上忽視了高等教育的正外部性,帶來諸多社會(huì)負(fù)面影響。[11]
在高校層面,學(xué)生評(píng)教制度的初衷是希望對(duì)高校教職人員的教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià),進(jìn)而用于教學(xué)水平評(píng)估、評(píng)優(yōu)、晉升或留用等諸多決策的依據(jù)。然而,部分教師用給予高分來換取更優(yōu)評(píng)教結(jié)果的行為干擾了高校教職人員考評(píng)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和公平性。學(xué)生在選課階段傾向于選擇給分高的課程,而不是教師水平更高、自身更感興趣或內(nèi)容更豐富的課程。學(xué)生憑借膨脹的分?jǐn)?shù)在評(píng)優(yōu)、選拔、畢業(yè)、海外升學(xué)等方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)。這種現(xiàn)象嚴(yán)重影響了學(xué)生評(píng)價(jià)和人才選拔體系的公平性。高校有限的資源很可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)配,產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的“劣幣驅(qū)除良幣現(xiàn)象”,即分?jǐn)?shù)虛高代替了綜合表現(xiàn)較好的學(xué)生取得更多資源。
從社會(huì)角度上來看,分?jǐn)?shù)膨脹造成的信息不對(duì)稱現(xiàn)象影響了高校學(xué)生在社會(huì)招聘中的公平性。分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象降低了高校教學(xué)質(zhì)量,削弱了學(xué)生實(shí)際能力,造成人才市場對(duì)高校教育不信任現(xiàn)象,并增加了用人單位對(duì)高校畢業(yè)生的考察與培養(yǎng)成本。高等教育本質(zhì)是為社會(huì)發(fā)展服務(wù),然而分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象引發(fā)了學(xué)生評(píng)教的準(zhǔn)確性、教師評(píng)價(jià)的公正性、學(xué)生選拔的公平性以及高校教育質(zhì)量的權(quán)威性等社會(huì)問題,因此,改善現(xiàn)有評(píng)教體系對(duì)抑制分?jǐn)?shù)膨脹具有重要的意義。
自1960年開始美國公立與私立大學(xué)開始出現(xiàn)分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象,且私立大學(xué)的分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象更加嚴(yán)重。1960年以前,無論是公立高校還是私立高校的A率(A range)與平均分(average GPA)都保持在較為合理的范圍;1960年以后私立高校的分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象開始超過公立高校,且隨著時(shí)間的推移越來越嚴(yán)重。1960—2007年,兩類學(xué)校的分?jǐn)?shù)分布都由大致的正態(tài)分布變成了明顯向高分層集中的偏態(tài)分布。2007年,在C、D、F 區(qū)間上私立高校的人數(shù)已經(jīng)明顯少于公立高校,兩類學(xué)校的B 率人數(shù)保持穩(wěn)定,由于私立高校的A 率顯著高于公立高校,且私立高校的低分層比例遠(yuǎn)低于公立高校,導(dǎo)致兩類高校的GPA 差值保持在0.3 左右,如圖3 和圖4 所示。受此啟發(fā),本研究將結(jié)合他們的偏態(tài)分布圖像,從控制A 率與控制均分兩個(gè)角度進(jìn)行探究,試圖找到一種更有利于抑制分?jǐn)?shù)膨脹的方案,從而分析總結(jié)出客觀有效的教學(xué)評(píng)價(jià)體系。
全球各地大學(xué)普遍選擇在分?jǐn)?shù)公布前進(jìn)行學(xué)生評(píng)教,以免學(xué)生將在課程上得到的分?jǐn)?shù)與教學(xué)評(píng)價(jià)掛鉤。盡管如此,學(xué)生對(duì)課程的預(yù)估分?jǐn)?shù)還是會(huì)影響他們對(duì)教師的課程評(píng)價(jià)。[12]如果一個(gè)學(xué)生根據(jù)已修這門課程同學(xué)的評(píng)價(jià)和自己的課程表現(xiàn)預(yù)估自己在某課程會(huì)得到較好的成績,該學(xué)生便傾向于給任課教師更高的評(píng)分。改良高校評(píng)教體系需多方考慮,一方面,分?jǐn)?shù)膨脹的趨勢(shì)需要加以抑制,減小教師以高分“兌換”更佳評(píng)教分?jǐn)?shù)的可能性;另一方面,分?jǐn)?shù)的提升顯然也有部分原因來自于教育水平和學(xué)生學(xué)業(yè)水平提高。
哈佛大學(xué)的教學(xué)評(píng)價(jià)貫穿于整個(gè)學(xué)期。相比評(píng)判教師的教學(xué)水平,其更重視學(xué)生的學(xué)習(xí)效果,采取早期反饋與期末評(píng)價(jià)結(jié)合的機(jī)制,鼓勵(lì)所有學(xué)生在課程開始后不久就對(duì)教學(xué)進(jìn)行早期評(píng)價(jià),這有利于教師及時(shí)調(diào)整課程內(nèi)容與安排。早期反饋與期末評(píng)價(jià)相結(jié)合的手段可以有效地減少學(xué)生的預(yù)期成績給教學(xué)評(píng)價(jià)帶來的影響。例如,一個(gè)學(xué)生在課程早期反饋不理想,也許是因?yàn)樵撋A(chǔ)較弱,預(yù)期成績不高,從而存在教學(xué)評(píng)價(jià)負(fù)面的可能性。相反,如果一個(gè)學(xué)生在教學(xué)中所得甚多,對(duì)于同一年級(jí)水平相似的其他同學(xué)而言,他們最終成績高低并無明顯差異。但由于人們往往有著高估自己成績與水平的傾向,而對(duì)外界環(huán)境的變化,如其他同學(xué)的變化與進(jìn)步經(jīng)常被忽視。因此,一個(gè)收獲甚多的學(xué)生無論其基礎(chǔ)和最初預(yù)期分?jǐn)?shù)如何,往往會(huì)高估自己的最終成績。[13]這與基礎(chǔ)薄弱且預(yù)期分?jǐn)?shù)相對(duì)較低的同學(xué)給教學(xué)評(píng)價(jià)帶來的負(fù)面影響相抵消,可以有效削弱學(xué)生預(yù)期成績對(duì)于教學(xué)評(píng)教的影響,最終呈現(xiàn)出一個(gè)真實(shí)的教學(xué)評(píng)價(jià)。[14]
加州大學(xué)伯克利分校的評(píng)價(jià)方式十分多元,除了常見的管理者評(píng)價(jià)與同行評(píng)價(jià)外,在學(xué)生評(píng)價(jià)中還納入了當(dāng)屆學(xué)生評(píng)價(jià)和畢業(yè)學(xué)生評(píng)價(jià)。由于教師與畢業(yè)生之間的代理人和消費(fèi)者的角色關(guān)系已經(jīng)解除,如果一個(gè)教師在課程中依靠較高的打分來“兌換”虛高的教學(xué)評(píng)價(jià),學(xué)生可能會(huì)在后續(xù)的學(xué)習(xí)與就業(yè)過程中遇到困難,因此畢業(yè)生的評(píng)價(jià)更有利于還原該教師最真實(shí)的教學(xué)水平。此外,加州大學(xué)伯克利分校還采用了定性與定量相結(jié)合的方式,并在問卷中加入關(guān)于教學(xué)各個(gè)方面的開放性問題。這意味著加州大學(xué)伯克利分校一方面有著直觀的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),另一方面通過同學(xué)們富含情緒感染力的語言來獲得直接且生動(dòng)的教學(xué)評(píng)價(jià),因此得到的結(jié)果也更具有說服力。
衡量分?jǐn)?shù)膨脹程度的兩個(gè)重要指標(biāo)是課程的A 率和均分。本研究團(tuán)隊(duì)抽取了香港中文大學(xué)(深圳)在2018年度的676名學(xué)生的成績(脫敏處理),并對(duì)各門課程的A率與均分進(jìn)行匯總后分別進(jìn)行了排名,為了比較控制A率與控制均分兩種手段的有效性,設(shè)計(jì)了一組對(duì)比實(shí)驗(yàn)。
第一步,比較兩種控制措施下的分?jǐn)?shù)膨脹程度。
假設(shè)學(xué)校A采取控制A率的手段來抑制分?jǐn)?shù)膨脹,學(xué)校B采取控制均分的手段控制分?jǐn)?shù)膨脹。為了保證兩所學(xué)校有效貫徹抑制分?jǐn)?shù)膨脹的手段,分別選取了香港中文大學(xué)(深圳)2018學(xué)年所開設(shè)課程中A率最低與均分最低的課程,并假設(shè)A率最低的10 門課程作為學(xué)校A 所開設(shè)的課程,均分最低的10 門課程作為學(xué)校B 所開設(shè)的課程。經(jīng)過統(tǒng)計(jì),學(xué)校A的平均A率為15.7%,學(xué)校B的平均均分為2.79。這兩個(gè)指標(biāo)接近圖4近幾十年大規(guī)模分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象的開端,說明兩校在各自的指標(biāo)上初步實(shí)現(xiàn)了控制分?jǐn)?shù)膨脹的目標(biāo)。
為了衡量控制分?jǐn)?shù)膨脹的有效性,將兩所學(xué)校課程GPA的中位數(shù)與方差作為指示變量。課程GPA的中位數(shù)不受到極端值(如掛科學(xué)生的成績)的影響,代表了在一門課程中,大多數(shù)學(xué)生所能得到的GPA;課程GPA方差可以被用來衡量一門課程的成績是否擁有足夠的區(qū)分度,能否將成績優(yōu)異的學(xué)生與成績較差的學(xué)生有效地區(qū)分開,從而避免分?jǐn)?shù)收縮現(xiàn)象(Grade Compression),提升分?jǐn)?shù)本身價(jià)值與學(xué)生學(xué)習(xí)積極性。
統(tǒng)計(jì)與比較發(fā)現(xiàn),學(xué)校B(控制均分)各個(gè)課程的成績方差明顯大于學(xué)校A(控制A率),說明學(xué)校B的課程成績區(qū)分度顯著大于學(xué)校A,能夠?qū)W(xué)生層次以及對(duì)知識(shí)的掌握程度進(jìn)行有效的區(qū)分,即學(xué)校B分?jǐn)?shù)的價(jià)值顯著高于學(xué)校A;除此之外,學(xué)校A 的平均中位GPA(3.03)高于學(xué)校B(2.94),這意味著在不受到極端值影響的情況下,控制A率會(huì)增加學(xué)生成績往中等成績段匯聚的比例,如圖5所示。
第二步,運(yùn)用線性回歸模型來分析課程A率/均分與課程GPA方差之間的關(guān)系。
試驗(yàn)1顯示,約束均分的方案比約束A率的方案,能夠更加有效地控制分?jǐn)?shù)膨脹現(xiàn)象。試驗(yàn)2將采用線性回歸模型,探求以下幾個(gè)目標(biāo):
(1)分析在自由度修正之后,是否可以由A率/均分解釋或預(yù)測的課程GPA方差樣本的比例,即擬合優(yōu)度Adj-R2。
R2最大值為1,值越接近1,表明線性回歸模型對(duì)觀測值的擬合程度越好;R2的值越小,表明擬合程度越差。通常,0.1-0.3 為弱相關(guān),0.3-0.5 為中等相關(guān),0.5-1.0為強(qiáng)相關(guān)。
(2)如果擬合優(yōu)度較高,進(jìn)一步對(duì)比當(dāng)A 率或均分變化一個(gè)單位時(shí),該課程的GPA方差將會(huì)如何變化。
試驗(yàn)2隨機(jī)選取了香港中文大學(xué)(深圳)2018年度45門課程的平均分與A率以及成績方差進(jìn)行分析。
模型1 探究A率與成績方差之間的線性關(guān)系
A率:
成績方差:
課程人數(shù)是n,平均成績是M,該課程每個(gè)學(xué)生的成績依次是x1,x2,x3…xn。
線性回歸模型1:
ui是誤差項(xiàng),它包含了造成該課程學(xué)生成績方差與總體回歸線預(yù)測值之間差異的所有因素;β0是回歸線的截距;β1是回歸線的斜率,它意味著當(dāng)A率(Arange)變化一個(gè)單位時(shí)所引起的方差的變化。
如圖6 所示,該模型的Adj-R2很小,這意味著回歸模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力較弱,A 率與成績方差之間的線性關(guān)系很弱。這表明單單控制A 率,很難使課程成績擁有足夠的區(qū)分度。
圖6 A率與成績方差回歸分析結(jié)果
模型2 探究均分與成績方差之間的線性關(guān)系均分:
線性回歸模型2:
如圖7所示,該模型的Adj-R2達(dá)到0.6049,屬于強(qiáng)相關(guān)水平,樣本點(diǎn)大多靠近回歸線,這意味著模型對(duì)數(shù)據(jù)的解釋能力較強(qiáng),平均GPA高低與分?jǐn)?shù)方差大小之間的線性關(guān)系較強(qiáng),回歸線斜率β1是-1.52,當(dāng)平均GPA提升1單位時(shí),課程GPA方差將減小1.52個(gè)單位。線性回歸模型數(shù)據(jù)表明控制平均GPA,可以使一門課程擁有足夠的區(qū)分度,將成績優(yōu)異的學(xué)生與成績較差的學(xué)生有效地區(qū)分開來,避免分?jǐn)?shù)膨脹/收縮現(xiàn)象,提升分?jǐn)?shù)本身價(jià)值與學(xué)生學(xué)習(xí)積極性。
圖7 均分與成績方差回歸分析結(jié)果
綜上所述,均分與成績方差之間的回歸曲線對(duì)數(shù)據(jù)的擬合效果更好。約束平均分而不是簡單約束A 率的方案,使得分?jǐn)?shù)分布更加穩(wěn)定且更具區(qū)分度,也可以有效限制教師去迎合學(xué)生對(duì)于高分追求的能力。因此,約束平均分的方案可以更好地保證教學(xué)評(píng)價(jià)體系的真實(shí)性與有效性。
精確實(shí)施“約束平均分”的做法并非易事。一方面,不同專業(yè)有著不同的特點(diǎn),課程也有分類,比如專業(yè)必修、專業(yè)選修和大學(xué)必修等,各類課程的重要性各不相同,對(duì)學(xué)生掌握情況的要求也不盡相同,因此教師的評(píng)分不應(yīng)嚴(yán)格按照“約束平均分”的要求一刀切。另一方面,每個(gè)學(xué)校的發(fā)展情況不同,進(jìn)步的速度也有快有慢,因此均分的高低也應(yīng)該隨著的學(xué)校水平和發(fā)展階段而調(diào)整,如實(shí)反映學(xué)生水平的變化。這些時(shí)效性和個(gè)性化的要求,難以在傳統(tǒng)校園得到及時(shí)反饋。在智慧校園的大趨勢(shì)下,借助智能設(shè)備與教學(xué)APP,實(shí)時(shí)監(jiān)測并獲取海量數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)分析對(duì)課堂教學(xué)與學(xué)生表現(xiàn)進(jìn)行“畫像”,比對(duì)各個(gè)課程乃至各屆學(xué)生的差異性,通過智慧校園的計(jì)算,綜合考慮各個(gè)課程均分的差異,使得總均分保持在合理的水平。中國正處在由傳統(tǒng)校園向智慧校園轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,設(shè)計(jì)出一套科學(xué)客觀的教學(xué)評(píng)價(jià)體系,有利于鍛煉高水平的師資隊(duì)伍,培養(yǎng)符合社會(huì)主義新時(shí)代要求的高水平創(chuàng)新人才。從抑制分?jǐn)?shù)膨脹與改良評(píng)價(jià)體系兩方面著手,結(jié)合上文探究出的方法,加上智慧校園有關(guān)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的深度應(yīng)用,必將能夠?qū)崿F(xiàn)教育反饋機(jī)制的時(shí)效性、準(zhǔn)確性和真實(shí)性。