在过去的三年高考大数据中，不仅包括学生的分数排名，还揭示了学校教学中的不足之处。同样的试卷和教学大纲，学生之间的成绩差距可能反映了学校教学和学校环境等方面的差异。在今天由上海市教育考试院举办的以“测评也是学习（Assessment：Where Learning Meets Testing）”为主题的考试评价研讨会上，考试院透露将在适当时候发布一份基于全市三年高考大数据的详细分析报告。

市教育考试院院长郑方贤表示，这些统计数据的主要目的是通过挖掘数据背后的因素，推动不同高中的特色化发展，而不是为了进行高中排名。

实际上，从分数中提取有用的数据，上海市教育考试院已经进行了多次调研分析。例如，他们多年来一直对学业水平考试的合格考和等级考进行相关统计，并将结果反馈给学校，作为调整教学方式和内容的重要参考。去年，考试院通过对英语项目测试情况的分析，为上海各中学提供了英语教学中听说读写能力培养的详细报告。

郑方贤指出，测评的最终目标是促进教学的进步与发展，因此测评结果必须反馈给教学，并形成积极的导向。

在今天的研讨会上，郑方贤展示了对2019年高考数学试卷的分析。他明确了样本条件：一是应届毕业生；二是成绩排名前95%的学生，排除极端情况；三是参与统计的学校考生人数不得少于50人。最终，调研报告涵盖了超过39000名考生和204所学校的数据。“测评也是一种学习，这个报告更接近于对测评数据的专业研究。”他认为，教育在某种程度上是批量性的，而大数据分析的价值在于找到共性，并在不同学校之间探讨教学改进的方向。

在评估过程中，与教学要求相对应，试卷上的每道题按两个分类进行评分。

第一个分类是教学内容范围内的得分率，试题被分为方程与代数、函数与分析、运算、数据整理和概率统计、图形与几何等部分。

第二个分类是教学能力目标下的得分率，试题被分为基础知识与基本技能、逻辑推理能力、运算能力、空间想象力、探索能力等部分。

调研报告分为“内容”和“能力”两个维度，结果显示每所学校在数学能力的不同项目上有所侧重，并非名校就一定领先。而且，每所学校在两个维度的多个分类中都有不同的表现，难以简单地判断哪所学校更好或更差。

在今天的研讨会上，上海透露正在探索将高中学业水平考试从传统的纸笔考试转变为机考。

据介绍，市教育考试院已经开始为学业水平考试采用机考形式做准备。在大数据时代，机考方式更有利于发现考试背后更多的信息，并将其反馈给学校、教师和政府。

不过，考试院也指出，转变为机考的前提是不能影响测评结果的科学性。随着考试次数的增加，测评应该是一个动态的过程，需要与学生的学习紧密结合。

除了高考的大数据分析，上海市教育考试院还在构建针对基础教育阶段的“K-12”测评体系。K代表幼儿园，12代表12岁的学生，在这个年龄段内，他们选择了全市46所学校作为试点，将测评与日常教学充分融合，希望通过测评不断调整学校的教学进度和质量，使其更加适合每所学校的具体情况，并形成学校特色。