“教-学-评”一致性理念下指向学科核心素养的项目设计

摘要：《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订）》明确提出课程应倡导项目式学习，然而教师在从传统教学向项目式学习转变过程中，常常只是按预先设计的步骤“做项目”，使得教学与评价脱离，未能真正做到指向核心素养的项目式学习。项目设计是教师开展项目式学习的起点，本文提出了“教-学-评”一致性理念下指向学科核心素养的项目设计框架与三个项目设计关键点。设计框架以“评”作为“教”与“学”的桥梁，分析了“教-学-评”一致性理念下项目设计的四个主要环节与学科核心素养融合的路径。三个关键点分别是：基于课程标准、教材、学情、项目的目标设计，基于证据的有效评价设计，基于问题链驱动的项目活动设计。

关键词：“教-学-评”一致性；学科核心素养；项目式学习

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）07-0041-06

《普通高中信息技术课程标准（2017年版2020年修订》明确指出高中信息技术课程是一门旨在全面提升学生信息素养的课程，倡导项目式学习，强调将知识建构、能力提升与思维发展融入到问题解决与任务实现的过程中，注重教学考的有机衔接。[1]然而在教学实践中，高中信息技术课程常态教学仍然广泛存在仅关注工具软件的操作[2]，

核心素养游离于课堂之外的情况。许多教师对项目式学习的理解是“做项目”，他们只按照设计好的步骤进行教学，缺乏依据现实情境进行反思并调整设计的实践[3]，从而使教学与评价脱离。因此，开展指向核心素养培养的项目式学习，并确保“教-学-评”的一致性是改善当前高中信息技术教学现状的重要途径。而项目设计是项目式学习的起点，所以，笔者基于相关研究与教学实践构建了“教-学-评”一致性理念下指向学科核心素养培养的项目设计框架，并提出了项目设计的三个关键点。

项目设计的逻辑起点

项目式学习是一套系统的教学方法，既是对真实、复杂问题的探究过程，也是精心设计项目作品、规划和实施项目任务的过程。[4]在项目式学习中，学生需要围绕某个真实问题或产品，通过小组合作、自主探究等学习方式，在问题解决、应对真实挑战的过程中获得知识与技能，实现有意义的知识建构并发展高阶思维。[5]在项目式学习中通过问题解决培养学生高阶思维的目的与核心素养培养的目标不谋而合。

项目设计包含项目目标设计、驱动问题设计、项目活动设计、项目评价设计四个主要环节。项目设计的目的是期待通过良好的项目设计与完整的项目实施，实现学生学科核心素养的提升。然而，指向学科核心素养的项目设计存在如下难点：一是课程标准中的学科核心素养描述较为笼统，如何提炼并形成适用本项目的学科核心素养目标？二是如何在驱动问题设计、项目活动设计中落实核心素养目标，确保指向核心素养的有效学习发生？三是如何在项目评价设计中回应核心素养目标，检验核心素养目标真实地达成？

“教-学-评”一致性是指教师要明确“为什么教”“教什么”“教到何种程度”以及“怎么教”，促进教学、学习和评价的一致性，从而提高教学的有效性[6]，其可进一步细分为教学一致、教评一致、学评一致三个维度。[7]教学一致呼应的是难点二；教评一致、学评一致则呼应的是难点一、三。因此，以“教-学-评”一致性理念开展项目设计，为指向核心素养培养的项目设计提供了路径遵循。

项目设计的框架

“教-学-评”一致性理念下指向核心素养培养的项目设计框架如图1所示，其中，横向箭头分别代表项目设计的主要环节，纵向箭头代表项目设计与核心素养的联结方式，虚线代表在项目设计中需要反复检查的关联环节以确保教学评一致性。

在本设计框架中，“教”置于最前面，对应的是项目目标设计。教师要首先明确教什么、为什么教，在确定项目目标时，教师应从传统的知识技能目标转向素养目标，即关注学生能运用知识与技能解决项目中的什么问题。“学”对应的是项目驱动问题设计与项目活动设计。项目式学习强调在问题解决的过程中学习基础知识和基本技能，因此项目活动设计需以驱动问题设计为引领，好的驱动问题不仅能激发学生的学习兴趣，还能引导学生持续不断地探究、开展深度学习。“评”置于中间，是连接“教”与“学”的桥梁。在进行项目评价设计时，应注意结合多种评价方式实现对学生知识与技能、核心素养的评价。

为确保“教-学-评”一致性在项目设计环节能有效落实，教师在项目设计完成后需要按照框架虚线所示部分，检查教评、学评、教学三个维度的一致性是否均满足，并进行项目设计修正和完善。

项目设计关键点

下面，笔者以高中信息技术项目“薪资预测”为例，描述基于图1所示设计框架开展指向核心素养培养的项目设计过程与关键点。“薪资预测”项目旨在借助机器学习实现某行业的薪资预测，在此过程中，学生需要掌握数据可视化与分析方法，掌握Python程序设计的基础知识，了解枚举算法的描述及实现，了解机器学习的原理与步骤。

1.项目目标设计

教学目标的来源主要有课程标准、教材与学生学情。课程标准是项目目标设计最重要的依据，其描述了本课程核心素养的内涵和每个教学模块的内容要求、核心素养学业要求；教材是项目目标设计最重要的参考，承载了课程标准的核心思想与关键内容；学生学情是项目目标设计的出发点，抛开学生学情的目标设计便如同空中阁楼。此外，项目目标设计还要考虑项目本身在解决问题过程中依赖的其他知识或技能。

（1）分析课程标准内容要求与学业水平要求（如下页表1、表2）

（2）分析教材内容

本项目需要学生掌握的知识包括数据的分析与可视化表达、Python程序设计基础、机器学习的基本原理。它们主要对应“数据与计算”模块的第3.2、4.1～4.4、5.4节，“人工智能初步”模块的第3.1.1小节。

（3）分析学生学情

本项目授课对象为高一年级学生，对学生进行问卷调查，调查内容包括对人工智能的认识、对数据分析工具的使用、Python编程知识基础、数字化学习能力、对项目学习的兴趣与信心五个方面。调查结果显示：①学生通过前期课程的学习对人工智能有初步的了解，知道人工智能的概念、发展史和应用领域，知道机器学习是目前人工智能的主流算法，但对机器学习的原理和相关算法不了解。②大部分学生具有用电子表格、PPT、音视频、AI工具等检索、处理和呈现信息的意识，但部分学生不能针对数据分析的类型选用合适的图表形式呈现，对技术的运用熟练度不够。③学生在初中阶段学习过Python程序设计知识，但根据学前调查分析，接近60%～70%的学生遗忘情况非常严重。④学生使用过一些数字化学习资源（如电子教材、微视频、在线学习平台、AI学习助手等），有一定的使用数字化学习资源辅助学习的意识，但未形成数字化学习与创新的习惯。⑤学生对本单元项目主题“行业薪资预测”感兴趣程度打分为3.67分（满分5分），说明学生对项目主题较为感兴趣；对项目的学习信心打分为3.43分（满分5分），说明学生对此项目的学习有一定的信息，但存在一定的畏难情绪。

（4）确定项目目标

信息意识：①通过处理分析工龄与行业薪资调查数据，发现工龄与行业薪资的内在关联，感知数据与信息的关系，挖掘数据带来的价值。②通过小组自选项目实践，感知人工智能处理信息的巨大进步和应用潜力。

计算思维：①通过探究工龄与行业薪资的一元线性回归关系，了解暴力穷举求解一元线性回归方程的算法，并能使用流程图描述算法步骤。②通过求解工龄与行业薪资的一元线性回归方程，掌握Python程序设计语言的基本知识，利用Python程序设计语言实现一元线性回归算法。③通过求解工龄与行业薪资回归方程的过程，理解机器学习的本质，掌握机器学习的一般流程，利用sklearn库实现工龄预测薪资的任务。④通过小组自选项目实践，将机器学习探究工龄与薪资关系的解决问题过程迁移应用到小组自选项目的问题解决过程中。

数字化学习与创新：①通过在Learnsite数字化学习平台中，借助微视频、电子资料等数字化学习资源开展单元学习，适应数字化学习环境，能在数字化环境中开展学习，养成数字化学习与创新的习惯。②通过探究工龄与薪资的具体关系，掌握数据可视化表达的方法，能够利用Excel软件对工龄与薪资关系进行可视化呈现。③通过小组自选项目实践，利用数字化资源和工具开展自主探究学习；能使用数字工具表达自己的想法，在数字化环境中进行创造性表达，形成创新作品。

信息社会责任：通过实现简单人工智能系统，增强利用人工智能技术服务学习与生活的责任感。

2.基于证据的评价设计

项目评价设计一般包括两个部分，一是项目实施过程中的评价设计，二是项目实施结束时对项目成果的评价设计。指向核心素养培养的项目评价设计应关注每一个课时中项目的核心素养目标达成情况；在项目实施结束时，基于表现性任务评价评价学生整体的核心素养水平。基于核心素养的项目评价设计步骤：确定评价框架→选择评价方法→设计评价标准。

（1）确定评价框架

高中信息技术学科各核心素养维度的评价要素确定方法有两种：

一是直接采用已有研究的评价要素。例如，针对计算思维，Brennan和Resnick教授提出了包含计算概念、计算实践、计算观念三个维度的评价框架，每个维度包含了具体的评价要素，如计算概念维度的评价要素有顺序、循环、并行、事件、条件、运算符、数据。[8]陈兴治等人则以ISTE和CSTA的计算思维框架为基础，确定计算思维的评价维度为计算思维技能和计算思维态度，其中计算思维技能包含分解、抽象、算法、概括（模式识别）、评估五个评价要素，计算思维态度包含情感态度、思维品质、合作学习三个评价要素。[9]

二是将已有研究的评价要素结合项目设计进行调整。已有研究的核心素养评价框架可能不完全适用本项目；核心素养的培养是一个持续的过程，某个项目的学习常常会侧重核心素养的某些维度；评价应与项目目标相一致，这也正是“教-学-评”一致性的重要保证。

（2）选择评价方法

不同的评价方法适宜评价核心素养的不同维度和不同要素。以Brennan和Resnick提出的计算思维三维评价框架为例，计算概念的评价方法有编程作业、测验、试题，计算实践的评价方法有编程作业、课堂观察、项目实践、试题、量表，计算观念的评价方法有课堂观察、量表、访谈。

（3）设计评价标准

评价标准的制订应以可采集的证据为基准，即教师应确保这一标准是可通过特定的评价方法采集证据来支持。例如，在“薪资预测”项目中，笔者以项目评价框架为基础，从“评价维度—评价要素—评价方法—评价标准”这四个方面确定了每个课时的评价方案，如表3所示。

最后，在项目实施结束时，针对学生自选主题形成的项目成果及汇报交流展示，制订基于表现性任务的评价量表，并结合知识测验进行终结性评价。

3.基于问题链驱动的活动设计

问题链既能帮助学生将复杂问题的求解转化为若干子问题的求解，又能引导学生从简单到复杂、从表象到本质，层层递进地探索问题，深入理解知识之间的联系和规律，逐步建立完整的知识体系和思维框架。基于问题链的项目活动设计步骤如图2所示。

例如，“薪资预测”项目的核心驱动问题为：如何预测某行业中人们的薪资？项目包括6个子问题形成的问题链。项目子问题与项目目标对应关系如表4所示。

针对每一个子问题，进一步设计该子问题的问题链以及师生活动。例如，图3展示了子问题1进一步展开的问题链驱动的项目活动设计。在高中信息技术教材中，数据、信息、知识与智慧的关系是一个相对抽象的知识点，但在图3所示的项目活动中，学生通过解决薪资受到哪些因素的何种影响这一问题，探究利用可视化工具对数据进行加工处理来获取有价值的信息，在经历从数据到信息的完整过程后，便能很容易得出数据是信息的载体这一结论，未来在面对数据时，也更有可能将数据可视化分析这一方法进行迁移应用。