中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》明確要求，要完善幼兒園評價，重點評價幼兒園科學保教等情況。《幼兒園教育指導綱要（試行）》在關於教育評價的指導要點上指出：「幼兒的行為表現和發展變化具有重要的評價意義，教師應視之為重要的評價信息和改進工作的依據。」這是一個很鮮明的導向，即關注幼兒的行為、行動並為評價所用，強化評價結果運用以實現精準保育。
但是，如何科學合理地捕捉碎片化的行為，通過對幼兒行為的研究，進而總結幼兒學習、生活、興趣等方面的特徵和規律，成為擺在學前教育研究者和實踐者面前的重要課題。
隨著大數據技術在教育領域的廣泛應用，基於證據和大數據的教育決策機制逐步形成。利用大數據技術分析幼兒學習行為，有利於改進評價工作、提升保教質量。
對接五大領域，把握評價設計的內涵與要素，促進幼兒評價的全面性
幼兒教育領域內利用大數據技術分析幼兒學習行為，通過學習者建模、學習行為預測、學習評價等學習技術和系統的應用，能夠幫助教師合理配置教學資源、改進教學策略。近年來，用戶畫像的概念也初步出現在教育領域，稱作學習者畫像。作為一種數據分析工具，在大數據技術基礎上，將用戶的屬性特徵分為自然屬性、社會屬性、心理屬性等，建立用戶數據的數學模型，對收集到的用戶數據進行統計分析，從而以標籤的形式表示出用戶的「全貌」。
《3—6歲兒童學習與發展指南》從健康、語言、社會、科學、藝術五個領域描述幼兒的學習與發展，每個領域按照幼兒學習與發展最基本、最重要的內容劃分為若干方面。幼兒發展對應這五大領域，支持幼兒發展的評價也應基於這五大領域，自然地、完整地貫穿教育過程的整體進行，這樣才有可能全面、準確地刻畫幼兒發展的質量，為幼兒教育發展質量提供評價參考。
幼兒畫像利用AI音視頻分析、物聯網、大數據、雲計算等技術，建立幼兒、教師、家長、幼兒園之間信息無縫互聯通道，推動幼兒園現代化與信息化建設與改造。根據幼兒園的需求，將幼兒在園內各種行為數據捕捉以後自動統計歸檔，從評價入手，深描幼兒，形成幼兒畫像。
關注日常活動，豐富幼兒評價的手段與質量，提升幼兒評價的有效性
《綱要》在關於對幼兒發展狀況評估的指導要點上指出：「在日常活動與教育教學過程中採用自然的方法進行。平時觀察所獲的具有典型意義的幼兒行為表現和所積累的各種作品等，是評價的重要依據。」 因此，基於《綱要》和《指南》，建立幼兒畫像標籤體系，將幼兒一日在園活動的學習行為進行數據收集、數據存儲、數據標註、數據處理與數據開採，能夠全面、系統地反映出幼兒的行為規律和特徵，形成幼兒畫像。
例如，對健康領域的幼兒畫像，可以通過長期捕捉幼兒在園的生活習慣與行為習慣，將其歸類於健康標籤上，結合人口統計學要素及場景描述，可以呈現每個幼兒的用戶畫像。
此外，還可以將畫像技術運用於幼兒在園學習活動中，利用多種校園數據對幼兒進行綜合分析。採集幼兒在集體教學、戶外運動等方面的實時數據，對幼兒問題行為等進行預警與反饋，及時推送信息給教師和家長，有助於教師和家長把握幼兒的活動動態，表揚鼓勵積極向上的行為，對不良行為習慣及時進行糾正，引導幼兒向正確的、積極健康的行為發展。
基於大數據的幼兒畫像技術能夠更科學、更精準地了解幼兒學習動態，豐富幼兒行為表現評價手段，提升幼兒管理水平，進而促進幼兒全面健康成長，也為教育教學、教育管理的決策和規劃提供更加可靠的依據。
強化系統對接，助推評價結果的整合與應用，完善幼兒評價的協同性
教師基於幼兒畫像可以更加深入地了解幼兒在戶外、室內集體學習、區角活動的動向，把握幼兒學習的興趣點，以便從幼兒出發設計真實而富有趣味的情境，開展有效的教育教學活動。
如在區角活動中，在對已有區角活動學習資源配置策略分析的基礎上，以幼兒進出區域的頻次與停留時間，判定幼兒對區域的偏好。此外，基於對幼兒與區域內學習資源交互的學習行為數據分析，結合區域活動發展目標，建立學習行為影響學習資源優化的因素模型。採用機器學習的方法對幼兒區域活動視頻進行目標檢測，形成幼兒和學習資源交互的歷史記錄。使用模式識別的方法從交互的歷史記錄中發現隱藏的學習行為模式或幼兒對學習資源的偏好，進而優化學習資源配置，形成對幼兒各個階段不同區域發展目標的學習行為分析模型。
幼兒畫像還能提升家園共育水平。對於家長而言，基於幼兒畫像分析技術可以清楚了解孩子在園的情況，如出勤、健康、興趣、學習等。基於孩子在園真實情況，家長和教師可以在各自觀念和利益表達的基礎上，就某個共同目標或分歧進行有效協商，更好地實現家園合作、家園共育。
與此同時，幼兒畫像技術可以助力構建家園互信的良好環境。近年來，涉及家園矛盾事件的新聞報導頻發，影響了家長對幼兒園的信任。幼兒園應提升園所的軟硬體設施，想家長之所想，減少家園矛盾事件的發生。幼兒畫像技術提供幼兒在園的海量數據，對於提升家長對幼兒園的信任程度，構建家園互信的良好環境，必然具有促進作用。
此外，基於幼兒畫像的幼兒學習分析系統，還可以助力關注幼兒園安全問題。在幼兒園內部安裝AI音視頻分析設備，可以捕捉幼兒的面部表情、行為等。將AI音視頻分析設備與傳統監控結合，可用於安全管理，智能識別園內的可疑人員，保障教師和幼兒安全。當幼兒在園裡發生跌倒、打架以及異常離園等行為時，及時進行分析預警並通知教師和家長，可降低安全事故風險。將物聯網技術運用於智慧門禁考勤，可實現AI識別人臉自動統計幼兒入園、離園時間。
（作者單位：南京師範大學教育科學學院）
《中國教育報》2020年11月22日第2版