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从“控制”到“指导”:促进学校治理转型的区域探索
——杭州市西湖区的实践

2023-10-24周华松浙江省杭州市西湖区教育局

教学月刊(中学版) 2023年26期
关键词:西湖区控制命题

周华松| 浙江省杭州市西湖区教育局

随着“双减”“双控”“双新”等一系列教育新政策、新方案、新标准的陆续颁布与落地,教育领域发生了深刻的变革,尤其是在义务教育阶段,育人方向更明确,育人目标更清晰,教育承载的时代性、国民性、社会性以及人本性等多元价值得以全面关切,追求健康、全面、可持续的教育质量发展理念进一步得以强化,逐渐形成了以培养有理想、有本领、有担当的时代新人为统领的新时代教育图景。而美好图景的落地,最终需要通过教育治理体系和治理能力的现代化来实现。学校从控制型管理走向指导性治理,正是教育治理体系和治理能力现代化建设的重要内涵。

杭州市西湖区秉持“面向全体学生、落实全面教育、保障全程生长”的“三全”育人理念,进入“十四五”期间,进一步确立了以“共富背景下高质量全域优质”为主线,努力让每一位教师发展得更好,让每一位学子成长得更优,让每一所学校发展得更强。加强教育治理体系和治理能力现代化建设,正是西湖区教育当前和接下来的内在追求。

一、“生态评价”引方向:树立发展导向,营造生态氛围

评价是指挥棒,有怎样的学校评价,就会引发怎样的治理行为。西湖区非常重视通过学校评价传达区域教育治理的价值导向。通过几年的努力,西湖区构建起“5+1”中小学校生态评价体系:“5”是指依法办学、学生发展、教师发展、学校管理以及创新发展5个方面的等级评定,体现区域对学校发展的基准性要求;“1”是指对学校全面质量发展状况和影响全面质量发展的关键因素的效能表现进行全面诊断,并以“一校一报告”的形式进行一对一个别化反馈。

“一校一报告”生态评价不作为对学校绩效考核的依据,不与考评挂钩,而以“助力学校发展自我诊断与改进”为最终实践指向,通过评估帮助区域内每一所学校了解自身的发展现状、明确新发展目标及发展空间。同时,以制订评估标准、设计评估工具、采集分析数据、解读分析结果、进行学校归因分析、制订改进计划等关键举措,推进“评估—反馈—改进”评估模型落地,以教育智慧治理平台为技术支撑,以教师数据素养发展为能力保障,双轨并行赋能学校自主改进优化,促进学校形成自我诊断的文化特质,提升并激发学校的治理能力与活力。在实施过程中,学校进一步强化了“循证改进”理念,其自主诊断改进的意识和评价能力得到较好提升,关注“起点”到“结果”之间的“进步指数”成为共识。“5+1”中小学校生态评价体系的健全,实现了从原来高利害、控制性的评价向以“把握底线、助力发展”的激励与诊断性为主要价值的评价转变。

通过“5+1”中小学校生态评价,西湖区构建起学校“循证改进”、学科“精准教研”、行政科学决策、督学深度督导为一体的区域生态治理系统,把全区教育的参与者卷入其中。校长的注意力和关注点更多地转向基于数据反馈的诊断改进上。校长将这样的思路和理念运用到学校内部的管理中,如对教师的评价、对课堂的评价、对学科教研组的评价等,教师也将这样的思路和理念作用到对学生发展的评价上,通过层层传导,实现区域教育价值与理念的重塑,从而激发起学校从控制型管理走向指导型治理内生的动因。

二、“命题”改革培素养:下放命题权限,赋能素养提升

考试是教学的指挥棒,是“学—教—评”闭环的重要环节,也是教学诊断与改进的重要依据。传统的区域质量管理,区域通过考试命题把握质量管理的方向和要求,学校负责日常教学,“怎么评”和“怎么学”“怎么教”是割裂的。这种质量管理模式实质上是一种控制型的管理。教师在这个过程中处于相对被动的地位,其主体性和专业性不能得到充分发挥。即便新课程标准增加了学科的质量标准,但在控制型管理模式下,一线教师没有强烈的动机去关注和研究质量标准与考试命题。为了实现从控制型管理走向指导性治理,让学校和教师能够系统考量“怎么评”“怎么学”“怎么教”,真正做到学教评一致性,区域对考试命题进行了大胆的改革探索。

(一)“放”——下放考试命题权限

在小学阶段,将期末考试的命题权直接下放给学校,由学校自己命题,自己组织考试,自己对学生进行学期的总结性评价,真正让学校教师拥有“怎么学”“怎么教”和“怎么评”的完整权限。当然,权利增加,责任也增大。如何命题,如何命制有质量、高水平的校本评测卷,成为学校和教师的一项新挑战。

(二)“扶”——建立系统命题支撑

下放考试命题权后,区域学科教研员工作的重点从自己命制试卷转向为学校自主命题提供系统而有力的指导与支撑,扶着一线教师开展自主命题实践,具体措施如下:一是加强系统命题能力提升的指导和培训,包括将命题作为教研的重点主题,将教师命题作为基本功比赛的项目,定期开展教师命题评比;二是每学期提供1~2份导向卷,为学校自主命题提供参考和方向引领;三是区教育督导评估中心和区教育研究院协同,持续对学校的试卷质量进行评估与监控,对学校的命题质量进行指导与反馈。

(三)“诊”——建立过程诊断机制

区域建立素养指向的学科项目制监测体系,每学期随机抽取部分学科的部分素养领域或者关键能力,进行过程性质量诊断。强化素养发展导向,为区域和学校提供过程性质量管理的数据和证据,为学校提供点对点的诊断报告,帮助学校诊断教学,总结经验,聚焦问题,制订教学改进优化策略。

通过一“放”、一“扶”和一“诊”,西湖区打破原有的控制型质量管理做法,构建了以学生素养发展为指向,以指导、诊断、助力为特征,更加凸显学校办学主动权和教师教学自主权的质量管理新范式。到2023年,西湖区实施考试改革已六年。这六年中,西湖区经历了两次省中小学教育质量检测中心组织的质量监测。监测数据显示,西湖区的教学质量并没有因为下放考试命题权而减弱。更重要的是,学校的教师却因为这一变化产生深刻蜕变——每一所学校的学科团队都发展出自主命题的能力,学校的试卷质量不断提高,学科教师经历了“学—教—评”全流程研究和实践,对教学目标的把握更加准确,教学行为的指向更加精准,教师的专业能力上升到了一个新的台阶。

三、“研训转型”强支撑:提供精准支持,助力循证改进

(一)强化学校备课指导——“三名在线”来助力

备课是教学五个基本环节的第一环,备课的质量直接影响教学效果。如何通过有效的校本教研、集体备课提升备课质量,是学校教育教学管理关注的核心主题之一。为了更好地助力学校提升校本教研的效能,西湖区在区域层面推出了“三名在线”(“名师在线”“名课在线”“名校在线”)平台。其中,“名课在线”聚焦教师的线上专业提升。区教育研究院组织各学科名优骨干教师,围绕教材内容,录制每一节课10~15分钟的说课视频,帮助教师理解课程标准和教材,精准把握教学目标和重难点,优化教学环节设计和评价,提升课时分层作业设计能力,同时破解部分学校优质教学资源短缺的瓶颈。平台说课视频下方有相关资源包可供下载,教师可模仿“名课”设计思路,结合学情和自己的教学风格进行调整与优化,以提高教学效果。

为赋予课程更多生命力,平台设计了“晒课”板块进行微课资源的迭代优化,要求各校教研组每学期至少选择平台上的1~2节课进行同课异构,并上传到“晒课”板块。区域组织评选优课,以促进“名课在线”课程的学习和二次改进优化,实现“学—改—晒—研”闭环,整体提升区域教师的专业素养与能力。

(二)提升学校课堂效能——“课堂观察”来诊断

课堂是教学质量的主阵地。提升教师的课堂教学效能,是学校抓教育质量的重点。为了让学校形成更加有效的抓课堂效能的抓手,西湖区以杭州市保俶塔实验学校等为试点基地,积极开展基于“学为中心”课堂观察的教研改进实践,以课堂观察为教研改进抓手,积极构建学校教学的内生动力系统与支持体系,以此带动学生学业和教师专业水平的显著提升。

1.科学设计:借鉴有效工具,提炼观察要素

课堂观察是连接教学过程和教学评价的中介,也是开展教学评估的重要环节。西湖区通过区课程指导中心和学科领衔人的顶层架构,基于课程标准和国内外研究成果,提炼课堂观察的关键要素,开发课堂教学质量评估工具,优化数据采集的途径与方式。

2.优化操作:尝试线上收集,聚焦标准培训

西湖区对课堂观察量表进行电子化处理,并结合网上平台“问卷星”系统进行评分,每个观察要点都采用5点里克特量表计分,并结合师生课堂表现的符合程度,从低到高赋分。量表计分通过平台直接归集。通过集中研训,西湖区组织全体教师学习和使用课堂观察的评估工具,明确教学组织、教学结构、自主开放、信息融合和目标达成等维度的观察要点与评分标准,推动课程理念入心,学教变革入行,积极探索“学为中心”的课堂教学模式。

3.合理诊断:处理关联数据,呈现可视化结果

学校教导处和三长(指的是年级组长、教研组长和备课组长)协同管理,统筹课堂观察的范围、频次、形式、内容,全程跟进式采集大数据,打开课堂“暗箱”,聚焦影响教学质量的真实问题,切实寻求反思改进的举措。同时,营造民主、开放、互助、共进的校本研修氛围。此外,借力区教育督导评估中心的技术支持,区域标准化处理海量采集数据,获得教师的“个体画像”以及教研组的“群体画像”。

4.主动改进:对接教师需求,提供精准培训

根据教师“个体画像”和教研组“群体画像”,相关部门分析教师个体和群体的问题,再基于问题和需求分析制订精准靶向的分层研修方案。围绕学科核心素养的培育,西湖区强调教学评一体化设计和实施,信息技术和学科教学的深度融合,并围绕学思、学用、学创结合等重难点开展线上线下并举的集中主题研修。同时根据“画像”数据表现,再辅以互补配对、师徒结对、跟踪帮扶等个性研修支持,促使各层次教师联结课程标准理念和教学实际,优化课堂教学行为,促成学生核心素养的形成与发展。

从聚焦学校教育主阵地的课堂教学入手,分析影响学习发生和学习效果的相关因素,西湖区注重依托技术支持开展全员卷入的教师校本研修,让更多的学校实现对教师课堂教学评价从笼统定性价值判定走向基于数据和证据的发展改进,以提升学校指导的治理效能。

(三)优化学校作业设计——“作业系统”来支持

作业是教学质量落实的重要环节。为了更有效支撑学校开展作业管理,优化作业质量,西湖区组织骨干教师,极力构建作业管理平台,为学科实施分层作业提供技术支撑,为教师精准辅导提供学情分析,为学生个体提升提供适切资源,为校本作业创新提供实施基础,为区域作业管理提供数据预警,为区本资源优化迭代提供实时依据。

1.数据“引航”,打造区域数智作业平台

一是标记要素,建设标准型题库。教研员通过顶层架构,选拔区域学科骨干教师组建资源建设团队,确立优题建设方案。作业资源的组建指向学科核心知识和能力,直击学生学习重难点和易错点,分层递进式构建集经典原题和创新拓题于一体的标准型题库。同时,以能力点、知识点、章节、难度值等要素维度标记作业,做到一题多个标签,为后续灵活取用奠基。

二是分类推送,建设定制型题库。学生的作业数据由传统手阅和扫描采集相结合的方式获取。教师可依托平台数据进行学情诊断,定位学生个体和班级的学习薄弱点,提升作业讲评效率,为个别辅导答疑提供依据。平台同时助力教师为学生定制个性化练习,避免“一刀切”带来的低效或重复劳动。学生端可通过家长手机查看作业报告,了解短板知识点或能力点,查看难题视频讲解,并通过教师的类题推送获得个性化的补学支持。这充分彰显了以生为本、学为中心的作业支持理念。

三是迭代更新,建设生态型题库。平台通过使用者评分和使用频度结合进行题库的优化迭代。教研员通过查看题目的报错情况、资源使用频度、作业评价反馈等进行综合考量,定期迭代作业资源,及时更新学生答题得分率过低或过高的作业。师生双向评价为构建生态型题库提供源头活水。

2.题库“导航”,探索精准作业使用模态

一是借力数据收集,学情“画像”具象化。平台从学科能力、知识、方法技巧等多个维度进行作业数据分析,形成学生能力“画像”,并根据作业完成时间、效度、知识点掌握情况等方面的数据形成班级作业“画像”,以此作为教师“个性化”定制作业的依据。

二是着力分层设计,学科作业品质化。教师可借助平台提供的数据,分析学生的学习能力差异,设计指向学生最近发展区的共性、分层、专项作业。共性作业指向核心概念和基础知识,确保人人都会;分层作业指向查漏补缺、强化巩固,满足差异发展需求;专项作业指向知识、能力的专项突破,助力学生螺旋式提升。品质化的作业设计为学科的个性化靶向提升提供了可能。

三是致力精准评析,作业反馈闭环化。教师可基于共性错题集体讲评或根据个性错题个别辅导;也可依据作业数据划分互助学习组,鼓励学生进行分析与讲解。除即时性反馈辅导外,教师在平台上可随时进行作业难题微课的录制与分享,同能力点或知识点的作业进行类题推送,为学生课后巩固学习提供持续性服务,从而构建作业分层设计、全面反馈和精准辅导的闭环圈。

3.管理“护航”,落地多维数治管理机制

一是全体化管理:聚合多方力量,核查作业实际。学校通过平台监督年级、学科或教师的分层作业布置,了解学生作答、教师批改及巩固性作业的实际情况,并进行针对性管理。区域可以动态抽查学校作业布置的数量和质量,确保区域学科作业的生态性。

二是全程化管理:定格多个节点,及时校准纠偏。基于“双减”要求,在落实单科作业时长合理区间及统筹单日作业总量的基础上,区域引导学校在过程管理上更关注学科平衡,及时做好各学科作业的协调,促进各学科的全面均衡发展。

三是全面化管理:关注多个维度,推动品质提升。通过数据分析,教师可以了解作业内容中对应各学科知识点、能力点的练习频次,及时调整作业覆盖面,提升作业效度。教师也可针对学生作答数据优化作业的针对性,真正提升作业质量。区域也引导教师关注共性作业和个性作业的题型数据,让各层次的学生接触多元题型,关注主、客观题的比例,避免单一机械操练。

数智作业平台破解了部分学校优质作业资源短缺的瓶颈,使得作业资源优质可寻,达到了区域质量托底的目的。平台管理数据的收集,使得学科作业时长可控,让作业管理有“数”可依,平衡学科发展有“据”可量。平台使知识点、能力点达成可测,分层作业让个性化学习有“质”可寻,促进了学生的个性化发展。在数智作业平台的支持下,精准作业设计与实施研究在西湖区充分展开。学生和教师可根据平台,报告、了解自己的学教短板,改进学教方式,实现多方位的“短板可补”,区域生态教育理念等得到了真正落实。

综上所述,在推动区域教育生态治理,引导学校从控制型管理走向指导性治理的进程中,西湖区注重以下几个方面:强调通过学校评价,明确价值导向,营造生态育人环境氛围;强调通过放权赋能,促进学校内涵发展,提升教育教学管理能力;强调通过研训转型,加强对学校的精准支撑和服务,促进教师专业成长。同时,在推进治理的进程中,西湖区注重数字化改革在教育管理的现代化转型中的赋能价值。

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