作者简介： 杨小晶 (1980-) , 女, 江苏东台人, 苏州大学在读博士, 主要研究方向:高等教育、比较教育等。; 沈浈真 (1987-) , 女, 江苏苏州人, 苏州大学在读博士, 主要研究方向:高等教育、比较教育等。;

文章来源：科学经济社会，2019,37(02),113-118

摘    要：美国STEM本科教育发展指标委员会提出了一套比较完善的STEM本科教育监测指标。该指标体系基于系统理论以美国STEM本科教育阶段的三大培养目标为逻辑支点, 从提高本科学生对STEM概念和技能的掌握, 争取公平、多样和包容, 确保足够数量的STEM专业人员三个层面共划分出21项三级监测指标。为持续监控本科生STEM教育质量, 委员会构建出科学的数据采集系统并提出了有效获取指标数据的三种可行性建议。文章通过解析美国颁布的最新监测评价体系, 为我国STEM本科教育监测指标体系的建构提供借鉴。

关键词：STEM本科教育; 监测; 指标体系

基金： 四川省教育厅人文社会科学重点研究基地李白文化研究中心课题 (项目编号:LB18-B09) 资助; 江苏省教育科学“十三五规划”青年专项课题的阶段成果 (项目编号:C-c/2016/03/18); 

随着美国STEM本科教育的开展, 各种提升STEM本科教学与学习质量的项目与日俱增。2013年, 美国国家科学技术教育委员会制定了STEM教育5年战略计划, 将提升大学生的生活经验作为联邦投资的首要目标^[1]。2017年, 美国大学协会公布了《实现系统性变革的进展:一份关于美国大学协会本科STEM教学发展报告》, 重点介绍了2011年至2016年之间美国STEM本科教学的进展情况^[2]。各类层出不穷的“质量提升”项目的执行效果究竟如何?目前美国的STEM本科教育质量如何?面对这些问题, 美国国家科学基金会 (the National Science Foundation) 委托美国国家科学院STEM本科教育发展指标委员会 (以下简称“委员会”) 负责研制STEM本科教育监测指标。在此背景下, 2018年初美国最新STEM本科教育监测指标体系应运而生。

一、美国STEM本科教育监测指标体系的理论框架

20世纪末, 美国国家科学院开始研制各类STEM教育监测指标。迄今为止, 比较有代表性的指标体系是K-12 STEM 教育实施评估委员会在《面向成功的K-12 STEM 教育实施进展的监测—一个国家的前进?》报告里提出的STEM教育监测体系。其中, 关键性指标主要有学生获得优质STEM 教育的机会、STEM 教育者的能力以及STEM 教育相关的政策和经费支持力度^[3]。与此理论框架不同, 美国STEM本科教育监测指标体系以组织理论为基础, 采用高等教育的系统模式, 构建出包括教育投入 (学生进入高等教育) 、环境 (影响教育过程的因素) 、教育过程 (所受的教育经历) 及教育产出 (学生离开时获得的知识和技能) 的理论模型框架, 为STEM本科教育质量监测科学指标体系的诞生奠定了坚实的理论基础, 具体内容见图1。

图1 美国STEM本科教育监测指标体系的理论框架示意图

该理论认为STEM本科教育过程并非线性, 而是一个由多种因素所组成的复杂社会系统, 单一的因素控制和干预难以产生持续性的效果。委员会依据此框架提出美国STEM本科教育需要努力实现的三大总目标^[4]。第一, 让本科生参与基于循证的STEM教育实践项目 (evidence-based practices) 以提高学生对STEM概念和技能的掌握。第二, 为STEM本科生和教师提供公平的机会以确保STEM教育环境的公平、多样和包容。第三, 提高不同学科所需的STEM认证证书, 确保足够数量的STEM专业从教人员。

二、美国STEM本科教育监测指标体系的内容

指标是一种特定类型的测量。一方面它揭示了某些结果或目标所能达到的程度, 主要用来跟踪目标进展或监测事物发展的状况^[5];另一方面, 指标能够超越所收集到的原始数据, 将统计数据与目标相结合, 向人们提供更易理解的实用信息以指导教育政策的制订与教育实践活动。在美国, 部分学者提出可以通过测量职前本科生应掌握的专业核心概念和技能^[7]来监测本科教育质量, 这一理念很难在STEM本科教育中推行。越来越多的学者意识到随着科技的发展, 不断出现的新兴跨学科领域使得STEM核心概念和技能处在不断的发展变化中。因此, 为确保STEM本科教育监测工作的实效性, 委员会采用Planty和Carlson^[6]的“概念化”指标构建方法, 紧紧围绕“提升STEM本科教学质量”这一总目标, 运用系统模式将总目标分解为各级子目标, 最终凝练出11项子目标、21项三级监测指标。该指标体系不涉及对本科生知识和技能的测试, 而是通过监测教育运营的环境或条件来实现本科教育质量监控。从内容上看, 主要回答了以下三个问题。第一, 所有学生是否都能够参与到STEM教育实践中?第二, 是否构建了公平、多样和包容的环境来提升所有本科生对STEM概念和技能的掌握?第三, 是否增加获得STEM证书的人数以确保足够数量的STEM本科教育从教人员?三大内容之间相互关联, 彼此互相支持, 共同作用。具体内容见表1。

表1 美国STEM本科教育监测指标体系的内在结构 

三、美国STEM本科教育监测指标数据源分析

(一) 美国STEM本科教育监测指标现有数据源分析

完备的STEM本科教育监测指标体系需要建立稳定的数据来源。审查美国STEM领域的现有数据源, 按照不同的数据收集手段将其分成三种:一是管理数据库;二是机构调查的数据;三是对个体学生和教师调研的数据。按照数据归属的不同, 可以分为联邦数据源 (Federal data) 、专有数据源 (Proprietary data) 和高等教育研究机构数据源 (HERI data) 。联邦数据源属于公有数据, 此类数据可以免费获取, 其主要来源有高等教育数据综合系统 (Integrated Postsecondary Education Data System, IPEDS) 、初高等教育纵向研究 (Beginning Postsecondary Education Longitudinal Study , BPS) 、全美高校教师的调查 (National Survey of Postsecondary Faculty, NSOPF) 。专有数据源属于私有数据, 部分数据库处于非公开状态, 此类数据的获取需要支付相应的费用或进行知识产权谈判, 主要来源为美国学生资料库 (National Student Clearinghouse) 。高等教育研究机构的数据主要来自于科研机构对学院新生、毕业生, 教师以及学校环境等方面的调查。综观上述数据源, 虽然种类较多, 但数据的可用性有限, 在21项监测指标中, 有16项指标的数据收集需要进一步修改数据收集工具与系统, 有19项指标需要增加数据收集项目, 有6项指标缺少数据来源, 真正能够直接用于监测和追踪STEM本科教育质量的有效数据屈指可数。为有效监测STEM本科教育的现状及其发展质量, 委员会提出联邦数据系统要进一步扩大数据收集的范围并挖掘潜在数据源。

(二) 美国STEM本科教育监测指标数据获取路径

在目标域现有数据匮乏的情况下, 委员会没有提倡构建专门监测STEM本科生教育质量的国家数据库, 而是在现有数据源之上, 清晰地描绘出三条可行的数据获取路径。第一, 完善联邦数据库, 创建全国学生单元记录数据系统。新系统要求机构研究人员直接将学生数据提交至国家标准化管理数据库, 其操作过程简便快捷。此数据库在反映STEM本科生参与循证教育实践项目 (目标1) 方面发挥着重要作用, 但难以提供STEM本科教师的相关信息。因此, 联邦政府要求机构在收集学生教育经历及活动数据的同时, 需要定期对STEM学生和教师进行调查, 以获取系统未覆盖的数据。第二, 完善IPEDS数据库, 扩大国家教育统计中心 (NCES) 的现有数据源。虽然目前绝大多数机构不管是私立还是公立, 每年都向IPEDS提供攻读STEM专业的学生数及STEM课程的学生参与度等数据信息, 但是仅仅依靠这些还远远不够。只有增加对额外数据元素的采集, 才能更好地监测STEM本科教育质量。诚然, 超出原有数据的测量工作将增加联邦政府的经费开支, 给高等教育机构带来了较大的负担, 但是从另一方面来说, 依赖IPEDS或NCES的调查结果来收集STEM本科教育监测指标数据有利于建立可靠健全的数据收集机制, 是目前切实可行的数据获取途径。第三, 完善非联邦数据库, 扩充高等教育协会 (Higher education association) 等非联邦机构的数据源。非联邦机构是衔接联邦政府、社会力量与学校的重要粘着剂, 在推动STEM本科教育的改革与发展方面起着重要的作用。重组非联邦机构的数据源不需要政府投入额外的资金, 只要重新挖掘来自各州以及各类教育改革联盟自愿公开的数据, 就能为美国STEM本科教育监测指标数据提供有力的支持。

四、美国STEM本科教育监测指标的启示

美国STEM本科教育监测指标体系无论在监测的价值取向、理论框架的构建还是监测指标数据的收集方法等方面对我国STEM本科教育监测都具有一定的启发意义。

第一, 明确监测的价值取向:甄选或促建。

不同的监测理念会影响STEM本科教育监测评价指标理论框架的构建, 正确理解教育监测的目的是构建有效指标体系的前提。美国STEM本科教育监测指标体系设计之初, 就明确了该体系并非用于高等教育机构间的排名与筛选, 其主旨是吸引越来越多的本科生在接受高等教育时能够选择STEM专业。在这一理念的指导下, 指标的甄别与筛选功能逐渐淡化, 反馈、诊断以及促进的功能不断地增强。在构建指标体系的过程中, 二级监测指标的遴选不再倾向于是否具有较高的鉴别度和区分度, 而是依据该指标是否能促进STEM本科生知识和技能的掌握。结合指标的具体内容来看, 许多监测指标与学生的背景因素有关, 例如STEM本科生的父母受教育程度及其家庭的社会经济地位等, 这些因素早在学生开始接受高等教育之前就已经客观存在。很显然, 美国STEM本科教育监测指标重视环境因素、强调过程监控, 并以促进STEM本科教育发展为监测指标体系构建的最终价值取向。

在全球加强高等教育问责制的背景下, 与美国相比, 目前我国STEM本科教育尚处在发展初期, 缺少系统性的教育实施方案, 更缺少相应的监测标准和评估机制^[7]。对此, 《中国STEM教育2029创新行动计划》提出了未来十多年中STEM教育的发展愿景, 描绘出STEM教育图景, 指出STEM教育要注重学习过程的测量而非对结果的判断, 并将促进 STEM 教育政策顶层设计作为该计划的七大内容之一, 间接地反映了当下我国STEM本科教育的监测理念。理念指引指标构建, 今后我国STEM本科教育监测指标体系要依据国内STEM 教育政策的顶层设计理念, 依据国家指导性文件中的要求, 明确监测体系构建的真正目标以保证STEM本科教育向着健康的方向发展。

第二, 选择合适的理论框架:借鉴与创新。

合适的理论框架是成功构建STEM本科教育监测指标的基础。纵观美国已有的STEM教育监测指标, 无论是从国家层面还是各州、学区、学校以及STEM学科层面, 指标体系在构建时都比较注重其内在理论模型及框架的选择。例如, 1985年国家科学院的相关委员会研制的大学预科数学与科学教育监测指标体系以系统论为基础确定了一组关键的监测变量, 它们按照投入 (教师、课程) 、过程 (教学) 和产出 (学生) 的逻辑顺序呈现, 充分体现了监测指标之间的逻辑关联性^[8]。本报告中的STEM本科教育监测指标系统科学地依据高等教育组织模型构建理论分析框架, 针对每一个目标维度, 从输入、环境、过程、结果四方面自上而下遴选二级监测指标, 形成三维立体STEM本科教育的监测指标体系。

目前国内的教育监测指标体系主要是参照国际教育统计监测指标体系或在原监测指标的基础上进行修订, 缺少相应的理论基础。近年来, 虽然越来越多的国内学者已经逐渐意识到构建指标理论框架的重要性, 但多数研究人员仍是自下而上地从现有国家统计数据中选取可用指标以监测教育发展状况, 鲜有学者从理论的视角创建监测指标。与学术界提出的教育指标相比, 国家级教育指标体系的创建更是如此。具体来看, 国内国家级教育指标体系主要有两类:一类是基于原生数据基础上的年度统计指标体系, 侧重于教育现状的描述;另一类是年度再生性、比例类指标, 缺少指标体系内在逻辑的修正, 侧重于在借鉴国外经验的基础上形成对现有教育条件的评价和监测, 如2015年教育部修订的《中国教育监测与评价统计指标体系》。上述两类国家层面的教育指标体系只是教育统计指标的简单汇总, 无法系统地描述教育系统中各指标之间的相互关系, 更难通过此类监测指标体系对教育状况与质量实施监测, 与真正意义上的监测指标体系大相径庭。因此, 在构建国家层面的STEM本科教育监测指标时, 要选择恰当的理论模式, 紧紧围绕监测目标, 合理吸收国内外系统理论的经验, 构建起既符合中国国情又顺应国际形势的STEM本科教育监测指标体系。

第三, 完备的数据收集机制:现有与潜在。

高质量的指标系统需要进一步明确指标数据收集的类型、程序和方法。委员会在创建国家层面STEM本科教育监测指标体系的过程中论证了指标数据收集方案的必要性与可行性, 具体阐述了采集指标数据所需的实践路径, 并指出联邦及各州机构在支持数据收集方面的作用以及获取潜在数据的方法。从具体的操作流程来看, 委员会首先收集现有的各类数据, 接着逐个分析21项监测指标所对应的数据源, 最终创建出不同层次的指标数据, 大致分为三个层次。第一层次的指标数据可以直接从现有的联邦数据库、专有数据库或各类调查机构中获取。第二层次的指标数据通过修改或完善现有数据库、重新创建新的数据系统以及定期对STEM本科生和教师实施调查来获取潜在的数据。第三层次的指标数据具有不确定性, 委员会唯有进一步明确指标的定义和内涵, 选择适宜的测量方法, 才能收集到此类监测指标所需的数据。以上三个层次的数据收集, 其难易程度由低到高, 需要扩充的资源数量也逐层增加。

目前, 我国学术界监测指标体系的构建有两种倾向。一类使用定性研究方法。研究者简单地运用归纳法对教育系统的内部运作过程进行阐释, 较少关注数据收集机制, 更忽视指标后续量化研究的可行性。另一类使用定量研究方法。研究者从实用性角度出发, 迁就现有国家教育统计数据, 直接从官方统计数据库或现有教育统计数据中提取指标, 不太关注指标数据的采集与潜在数据的获取。上述两类指标体系, 不管是定性研究还是定量研究均反映出研究者忽略对指标数据的论证, 指标数据收集机制还有待进一步完善。因此, 今后在创建教育监测指标体系时, 制定者需要明确:选择指标的着眼点是解决实际教育问题, 而非获取指标数据的难易;要坚决避免出现根据获取现有统计数据的可行程度来取舍监测指标的现象。此外, 制定者还需要对每一个监测指标的内涵进行清楚的界定, 并分析其现有以及潜在的数据源以更好地实现指标体系的监测作用。

第四, 依托专业的组织机构:创建与监督。

建立科学的教育监测指标体系并非一蹴而就, 而是一个长期、动态、渐进的过程。在此规律的运作下, 一套成熟的教育监测指标体系不仅需要经历创建指标→完善指标→修正指标→再完善指标→再修正指标这一螺旋式上升的构建过程, 而且还应拥有完备的监督机制。美国教育监测指标体系的创建与完善均由各类专业机构组织实施, 政府主要通过对监测指标创建以及评估机构进行认证来间接影响评估结果。正如报告所言, 美国的教育监测与评估实施的是一种政府与专业机构合作的模式。在构建指标的过程中, 为确保STEM本科教育监测指标体系能够有效运作, 专业组织机构创建的监测指标多为根据STEM本科教育发展的状况直接衍生出来需要联邦机构或其他组织提供新数据的“新兴指标”, 该类指标区别与其它STEM教育监测的“旧指标”, 最能反映STEM 本科教育质量。专业机构在指标制定、修缮以及实施过程中都起着非常重要的作用。此外, 创建指标体系的美国国家科学院以及下属的相关委员会可以直接向国会或总统呈送相关报告和成果, 并接受国会和总统的相关咨询。一旦构建的新监测指标体系得到认可, 联邦政府会在实施之前委托第三方机构对其进行评估以确保监测指标体系在实施过程中的有效性。可见, 美国STEM本科教育监测指标体系的重要构建者是权威性的专业机构组织, 指标体系的评估者是第三方机构, 重要的决策者是联邦政府, 彼此之间权责明确、各司其职。

与美国相比, 国内国家级教育监测与评估一直以教育行政部门为主。无论是原国家教委1991年颁布的中国教育监测与评价统计指标体系, 还是2015年教育部组织专家修订的监测指标体系, 两者的创建主体均是国家的行政机构, 在实施的过程中缺少第三方机构的评估与监督。虽然高等学校、科研机构和国家教育咨询委员会等相关的专业组织机构在指标体系的创建或修订过程中也都参与其中^[9], 但构建与评估指标的实施主体依旧是国家行政单位, 这使得我国的专业组织机构没有能够发挥其应有的职能。因此, 今后在构建教育监测指标体系时要注重发挥专业组织机构的职能, 加强第三方机构的监督, 遵循指标体系螺旋式上升的规律, 探索出一套本土化的教育监测指标体系。

五、结语

美国国家科学院STEM本科教育发展指标委员会基于系统模式制订STEM本科教育监测指标体系, 通过衡量教育系统中输入、过程、环境、输出的具体内容, 构建出一整套国家级STEM本科教育监测体系。该指标体系的目标明确, 指标体系的内在逻辑性强, 三级指标覆盖面广, 指标构建过程规范、严谨, 数据收集机制完备。因其以上特点, 我国STEM本科教育监测指标体系在创建时首先要注意明晰监测指标体系构建的目的性, 是为了甄选本科教育机构还是为了促进STEM本科教育质量的提升。其次要明确我国STEM本科教育监测指标体系构建的理论框架, 明确各个监测指标的具体含义, 分层次收集其现有及潜在的数据来源, 形成完备的数据收集机制。最后要规范STEM本科教育监测指标体系的构建流程, 明确构建指标体系的问责主体, 给予专业的组织机构一定的政策支持, 在实践中不断修正和完善教育监测指标体系。

参考文献

[1] The Committee on STEM Education National Science and Technology Council.Federal science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) Education 5-Year Strategic Plan [R].Washington D.C., 2013.

[2] Association of American University.Progress Toward Achieving Systemic Change:A Five-Year Status Report on the AAU Undergraduate STEM Education Initiative[EB/OL].https://www.aau.edu/progress-toward-achieving-systemic-change, 2017-10/2018-4-2.

[3] Monitoring Progress Toward Successful K-12 STEM Education:A Nation Advancing?[R].Washington D.C.:The National Academies Press, 2013.

[4] Indicators For Monitoring Undergraduate STEM Education[R].Washington D.C.:The National Academies Press, 2018.

[5] Alexandra Beatty and Judith A.Koenig.Key National Education Indicators:Workshop Summary[M].Washington D.C.:The National Academies Press, 2012.

[6] Planty, M., and Carlson, D.Understanding Education Indicators:A Practical Primer for Research and Policy[M].New York:Teachers College Press, 2010.

[7] Stefan Hartmann, Annette Upmeier zu Belzen, Dirk Krüger, et al.Scientific Reasoning in Higher Education:Constructing and Evaluating the Criterion-Related Validity of an Assessment of Preservice Science Teachers’ Competencies[J].Zeitschrift für Psychologie, 2015, 223 (1) :47–53.

[8] Indicators of Precollege Education in Science and Mathematics:A Preliminary Review [R].Washington D.C.:The National Academies Press, 1885.

[9] 中华人民共和国教育部.中国教育监测与评价统计指标体系[EB/OL]http://www.moe.gov.cn/srcsite/A03/s182/201509/t20150907_206014.html, 2015-08-18/2018-6-4.

注释

1 委员会未界定具体指标, 需要通过进一步的研究来明确其定义及测量方法。 

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