转自《上海教育评估研究》
[摘要]教育监测报告是反映监测对象在接受监测时的客观状况的叙实性文件，在教育监督、教育评估中有广泛的应用。教育监测报告可以分为延时报告、实时报告、续时报告。延时报告的显著特点是传统性、迟滞性、广益性，经典定位和专业团队是其基础支撑。实时报告的显著特点是实时性、自动性、实利性，互联网和跨界融合是其关键支撑。续时报告的显著特点是个性化、动态化、预见化，大数据是其核心支撑。
关键词：教育监测；监测报告；时态视角
教育监测报告是依据设计的监测框架，以采集的特定数据为基本素材，以反映监测对象在接受监测时的客观状况为重点内容的叙实性文件。在教育监测评估工作中，监测报告上承监测实施，下启监测结果应用，既是教育监测工作实施的标志性成果之一，也是教育监测走向应用、服务决策与实践的重要基础。以报告生成与数据采集结束的时间间隔作为衡量标准，教育监测报告可以分为延时生成、实时生成、续时生成三种情况，与之相应的则是延时报告、实时报告、续时报告。对不同时态的教育监测报告加以认识和分析，对于提高教育监测报告质量，充分发挥教育监测效益具有重要意义。
一、延时报告
延时报告是指完成数据采集工作后，明显延后形成的监测报告。监测数据的采集与报告生成之间存在着一个明显的时间差，报告的事实是监测对象在过去某个时间点的状态，揭示的是过去一段时间有关因素与监测对象的发展变化之间的关系。因此，延时报告本质上属于事后报告。目前，公开发布的监测报告大多数属于延时报告。从延时的长短来看，短则2-3个月，长则1年以上。
01 显著特点：传统性、迟滞性、广益性
延时报告是依靠传统方式形成的。教育监测报告的形成经历了数据采集处理和报告生成两个基本环节。数据采集处理是形成监测报告的重要前提，报告生成则是对报告的撰写修改等生产加工过程。同样的数据可以采取不同的方式进行采集和处理，监测报告也可以采取不同方式加以生成。通常，延时报告所依据的数据及其处理、报告的生成是以传统的人工处理为主要方式的。在这个过程中，需要调集与监测任务相匹配的大量专业人员，按照分工合作的原则有序推进，一般完成任务的耗时较长。在完成这类任务时，传统的人工方式与现代信息技术背景下的计算机网络处理方式相比，具有明显的低效性。
延时报告具有明显的迟滞性。教育是一个连续的过程，监测对象的发展变化不会因为监测的实施而停滞不前或超越自身的规律，经过较长时间生成的延时报告所表达的内容只能对应监测对象在接受监测时的状态，而不能反映监测对象的当前状态。这种情况会随着延时加长表现更加明显。
以大规模学业质量监测为例，按照目前我国基础教育的学制和课程设置安排，一个单元的教学时间大致为1个月左右，同时，考虑到报告的中间传递反馈过程需要耗费时间，实际上当数据采集完成后往往会再拖延2-3个月，加之如果监测的实施时间是在学年末，那么，当监测报告还未完全形成时，监测对象极有可能已经进入后一个年级或学段。从这个意义上讲，对监测对象来说，延时报告具有不可否认的迟滞性。
延时报告具有明显的广益性。延时报告的重点内容指向的是监测对象的过去，而非监测对象的当前状态。从应用的角度来看，对于监测对象，其价值更多地用于了解、评估监测对象当时（过去）的发展状态，而对其在同一项目的实践和改进价值则大大削弱；监测评估的即时价值更多地迁移到了后来的同类对象。
因此，延时报告更多的是为目前及今后的工作提供可靠的参考依据，其宏观价值大于微观价值、普遍价值大于特殊价值。如果对这种因迟滞性而产生的迁移性视而不见，那么就可能会对决策、实践产生误导。
延时报告的上述特征主要来源于以下原因。一是监测事项的复杂性。完成监测报告需要对监测事项关涉的多方面因素加以分析，形成报告的过程可能会涉及对监测模型的再优化、再调整，对报告进行反复的研讨、推敲，力求透过现象看本质。对于关涉面较大的教育监测，在报告初步形成后还需要经历严格的程序加以审查。
这客观上会造成相关报告只能延时出台。二是监测方式、手段的非自动性。完成监测报告只是教育监测的一个环节，在这个环节之前的其他环节所采取的方式、手段会影响监测报告的生成速度。从监测方式来看，可能存在对现代信息技术的应用不足，监测实施难以达到自动化的程度。因此，报告生成需要有一个较长时间。
02 基础支撑：经典定位、专业团队
为决策服务、为改进实践服务是教育监测的经典定位。基于这样的定位，在实践中更多地强调监测的普遍价值。设计监测方案时需要同时考虑监测对象和影响因素两大类因素，用系统的观点去理解监测项目。常见的有事业发展类监测、区域质量监测、大规模学业质量监测等。从监测对象的性质来看，这类监测主题下的监测对象往往具有整体的稳定性，在短时间内发生质变的可能性不大，对监测事项涉及的区域内的潜在监测对象进行全面的分析，设计科学的抽样方法，选取具有代表性的监测对象，使监测结果能够代表监测对象的总体特征和基本水平，可以实现从近期的结果来推测未来的发展。
从监测内容来看，这类监测项目往往是当前教育改革发展中的重大关键问题，涉及教育事业的健康发展，整个监测活动往往结构复杂、历时长、数据复核任务重，形成相应的监测报告既要全面考虑监测对象的特征，又要周全分析监测对象所处的外部环境。从监测任务来看，此类监测的目的在于科学、准确地了解、掌握客观事实，为宏观决策提供可靠依据，而非对某个单独的监测个体做出专门的判断和评价。
从监测报告的形成来看，这类报告的形成和发布具有一套严格的审核、审查、审批程序，需要对监测的基本设计、监测数据、监测结果、监测结论等进行严格的论证、核对，方能对外发布，使之成为供各方使用的基本依据。因而，延时报告的宏观价值远大于微观价值，力求从特殊性、代表性推及普遍性、全体性。从历史的发展进程来看，适当的延时是必需的，是保证质量的重要前提。
延时报告不仅可以为决策提供准确可靠的依据，而且可以为实践者调整、改进、优化自己的教育行为提供可参考的依据，避免重复前期工作中出现过的失误或不足。但是，如果过度延时或在延时过程中国家政策发生重大调整、变革，则会削弱监测报告的价值。尽可能缩短数据采集与报告的时间差，努力满足宏观决策和微观实践两个方面的需要是延时报告应当努力的重要方向。
二、实时报告
实时报告是指完成数据采集后，在较短时间内生成的监测报告。监测数据的采集与报告生成之间的时间间隔相对较短，且大多数情况下监测对象仍处于与监测主题相关的、并未发生实质性改变的教育场境中，报告内容指向的是监测对象的实时状态。
因此，这类报告其实是事中报告，其价值在于反映监测对象的当前状态，并对后续进展的改进提供依据。一般来说，只要报告反馈至需求主体时监测对象仍处于监测所关注的教育场境中且未受到相关的干预，那么，这样的监测报告就可以视为实时报告。
01 显著特点：实时性、自动性、实利性
即测即报是实时报告区别于其他时态监测报告的一个显著特点。它表现为数据采集与结果报告几乎同步进行，其监测结构相对成熟、常态化开展且数据复核简便的监测项目，是重视实时生成相关的监测报告。通常，涉及面广、历时较长的教育改革重大项目或发展任务的阶段性进展、小范围内的微观监测项目等会采用实时报告。
通过实时报告可以客观地反映监测对象的实时状态，以及相关影响因素所产生的即时影响，进而总结成绩、发现问题、优化对策。报告的相关信息可以便捷地转化为相关的决策、实践干预措施，使项目的进程得以及时的优化、调整，从而提升教育监测的实践价值。
实时报告的相关数据处理与报告生成多是一个自动化的过程。在数据利用方面，实时报告强调的是“由己及己”，即依据一定的理论模型，利用监测对象的数据建立适合监测模型，形成对监测对象的数据分析报告，以反映监测对象当前的真实情况。这个过程以现代信息技术为重要支撑。由于现代信息技术的介入、融合，使数据处理的自动化程度不断提高，大大改进了数据处理的效率，实现数据的实时采集、实时分析、实时报告。
实时报告能够让多个群体获得实利。实时报告可以快捷准确地分析发展中存在的优势和不足，总结过去一段时间的成绩与问题，并成为不同主体改进后续工作和学习的基本依据，形成更加有利于发展的新对策、新方案，促进教育效益的提高。同时，当前的监测对象在发展中存在的成绩、问题及解决问题的方案与策略，对于同类对象的发展、同类问题的解决具有重要的借鉴意义，因而，可以迅速地迁移到其他的同类群体使之受益，扩大受益面，产生由此及彼的实效，进而提高区域教育发展的效益和水平。
实时报告的上述特征主要源于以下原因。一是实践应用的“倒逼”。教育监测的实施是具有特定的目的和需求的，其价值通过将监测结果应用于具体的教育决策与实践中得以实现。因此，教育决策与实践需求迫切期望监测结果能够尽快报告，以便及时发现和解决工作中存在的问题。
可以说，正是实践应用的需求“倒逼”，监测报告必须体现“快”这一特征，以及时回应实践的期盼，不断满足实践的需求。二是监测技术的发展。传统的教育监测是以“纸笔”为主要手段进行数据采集的，数据的整理、分析及报告的生成主要依靠人工进行。随着信息技术的引入和逐步实现信息技术与教育监测的深度融合，过程中数据采集、分析及报告生成这些关键环节的工作效率成倍提高，从而使得对监测结果的实时报告成为可能。
02 关键支撑：互联网、跨界融合
互联网是实时报告的关键技术支撑。实时报告的重要前提是基于互联网对数据实时处理。引入互联网以后，借助于现代信息技术手段，教育监测实现数据采集、整理、分析、报告于一体。现在人类已经进入互联网这样一个历史阶段。［1］连接，本是互联网的基本属性；连接，是一切可能性的基础。
［1］为此，以监测需求为基本出发点，互联网可以把监测方案从传统的文本状态和临场操作状态转化为相应的电子化处理方案，借助相应的电脑软件、应用程序，打通数据采集与数据处理之间的通道，构建起教育场境与处理程序的连接，形成专门的网络监测平台，实现监测数据处理这一关键环节从现实空间转移到虚拟空间，将数据采集、数据处理、报告生成、报告发布集于一体。特别是大规模教育监测，现代信息技术介入越早越深，监测平台的网络化程度越高，其实现自动化、实时化报告的可能性就越大。
跨界融合是实时报告的关键智力支撑。跨界融合指向的是教育监测中人这一关键因素的优化。制约实时报告的因素是多方面的，充分地利用、整合不同的专业力量才能有效克服这些因素的制约。实时报告的重要前提是监测模型的科学设计、监测思想与信息技术的深度融合，形成适用于监测任务的监测系统。
加强对教育实践的调研，明确监测需求，方能构建基于实践需求的有效监测模型，开发形成相应的监测系统。为此，宜加强多方面力量的协同配合，特别是教育、测量、IT等不同领域的专业人员深度介入，以至少一轮以上的预试为基础，在反复的试错中发现监测方案的不足，消除相关的技术缺陷，并形成对监测系统的动态调整和优化机制，使之能够及时生成与需求匹配的系列报告。以跨界融合为基础，实现实时报告不断优化，完善与监测对象实际情况、实际需求的对接，增强监测报告的可应用性。
即时反映、即时受益使得实时报告成为广大教育工作的热切期盼。实时报告受益在应用阶段，但其前期准备工作是漫长而细致的，特别是前期投入大、技术要求高，需要经历长期的研究与实践积累方能实现。加强对基础数据的积累，打破数据与信息“孤岛”，实现数据间互联互通，建立不同类型的监测数据，促进监测数据的深度挖掘与利用，方能促进实时报告的质量不断提升。
三、续时报告
续时报告是指依据当前的采集数据形成的对监测事项后续发展变化的预测报告。基于当前和过去的数据积累和分析基础，对拟监测对象的未来趋势的预测，反映的是对监测对象未来一定时段可能的发展状况。这类报告属于事前报告，具有预报性质。续时报告指向的是未来，对于趋利避害、扬长避短具有非常重要的意义。优秀的续时报告往往可以实现对教育实践数月乃至数年的预测性指导。
01 显著特点：个性化、动态化、预见化
续时报告是一种个性化报告。续时报告将人工智能引入其中，依据经由实践检验的监测模型和相应的运算方法，充分地利用现有的数据，对监测对象的发展状态进行个性化的推测性判断，进而形成相应的服务于特殊个体的续时报告，供决策者、实践者对未来一个时段的可能发展状态进行判断。其中，监测采用的模型对监测事项的本质规律把握得越深刻，就越能推测监测对象的可能发展状态，其预测的准确性也越高。如果在监测时采用的监测模型和数据处理不恰当，那么就可能会产生与未来发展事实相反的情况。从这个意义上讲，续时报告是基于对监测对象的个性化分析的一种前瞻性定制服务。
续时报告的内容是对未来变化趋势推断和预判。在“互联网+”这一背景下，未来已来，充分利用大数据、云计算等现代手段，完成对趋势的预测，能够为决策者提供决策参考，为实践者提供指导。续时报告基于对监测对象多种发展可能性的预判，能够促使应用者提前设计和采取相应的对策，科学地优化对影响监测对象变化的因素的控制，前瞻性地思考干预策略，减少相关因素的消极影响，促进监测对象发生积极变化。优秀的续时报告，不仅能够提前预见事物的发展变化，为提前分析和应对其变化做好相应的准备，而且能够延伸教育监测的价值链，扩大教育监测的影响力，充分发挥教育监测的积极作用。
续时报告能够依据预见的变化而自动调整。借助于续时报告，决策者、实践者等不同主体可以提前深入地了解监测项目涉及的要素、监测对象等可能会发生哪些变化，分析变化的性质和程度，从而思考如何趋利避害。条件发生变化，结果也必然会发生变化。续时报告可以提供不同组合前提条件下的多种可能性，使决策者、实践者了解不同条件下的不同“结果”，进行比较、选择，从而依据实际情况和个体优势，调整、优化实现目标的方式和路径，完成最优化选择，使教育实践过程成为一个自觉的动态调整的过程，从而经由量的积累和变化实现质的积累和飞跃。
续时报告的上述特征是基于以下原因的。一是教育实践的快速变化。教育需要培养能够适应社会发展的人，及时回应社会的变化是教育与社会相适应的客观要求。随着科学技术的迅速发展，社会的生产方式、生活方式、学习方式都发生了日新月异的变化，也催生了教育实践的快速变化。谁能够预见和适应未来的变化，谁就可能在未来获得主动。因此，从前期发展状况推测未来的可能发展状况，已经成为越来越迫切的实践需要，也是教育监测不断满足教育决策和实践的需要。二是大量数据的积累。数据即资源。随着数据的不断积累，人们发现规律的能力将不断提升，预测未来也将日渐容易。
随着技术的进步，特别是以互联互通为标志的互联网的广泛应用，过去被认为低价值的数据越来越被认识到其巨大的价值，并经由深度挖掘成为现实的生产力。在教育实践中，具有丰富的数据资源亟待开发利用。如果能够对这些数据加以开发利用，将促进教育质量大面积、长时期的精准提升。在互联网背景下，落实到具体的教育监测项目中，虽然监测任务并未完全实施，但是，充分地利用已有数据预见未来，对即将出现的状态作预判，实现“未及先报”已成为可能。
02 核心支撑：大数据、云计算
大数据是续时报告的重要基础，数据是进行续时报告的重要资源。据估算，我国基础教育领域每个班级一年的数据量平均约为96GB、每个校园一年的平均数据量为25TB、每个区县一年的数据量平均为4PB、全国一年的数据量约为12EB。无论按TB还是PB量级来规定大数据的体量要求，中国基础教育领域都存在真正的大数据！
［2］未被利用的数据几乎等同于垃圾。［1］聚焦于教育监测主题，将问题置于一个宏大的背景下进行认识和分析，运用大数据思维对相应的数据进行采集、分析、挖掘，将会使沉睡的大数据焕发新的光彩。［3］因此，宜注重把过去积累的数据加以恰当的整理、归类、叠加，注重对即时产生的数据加以采集整理，打破不同数据之间的壁垒，形成可用于预测的大数据资源，为建立相应的数据分析和挖掘模型奠定基础。
云计算是续时报告的关键环节。以长时期积累的大量的同类相关数据为基础，经过反复模拟、检验后形成的监测分析模型是实现续时报告的重要基础。教育监测的核心就是以数据为基础揭示教育事件涉及的不同要素之间的关系。因此，依据的监测模型既要充分考虑普遍性的规律，也要充分考虑个性化的特征，是普遍性与特殊性的统一。
在监测模型建构方面，宜实现稳定性和变化性、内在性与外在性、普遍性与特殊性的结合，以监测主题涉及的不同要素的关联性挖掘、分析为基础，建立恰当的数学模型，实施数据处理的自动化、智能化。以核心模型为基础，按照“一事多模”的要求，研发形成灵活的、可供重组的模型变式，方便应用者根据实际情况，灵活地选择恰当的监测模型，设置不同的条件组合，推演出不同的预测结果，并对不同的预测结果进行比较、分析，进而采取不同的预见性对策。同时，要依据不断变化教育实践，对监测模型进行动态调整优化。
数据和模型是续时报告的核心支撑。数据为模型的建立提供基本的素材和资源，模型则为数据的深度挖掘提供方法和手段，二者结合在一起实现对即时数据的深度挖掘，形成可靠的续时报告。如果离开了数据和模型，那么对监测事项的预测就无法完成，也就无法谈及续时报告。同时，教育场境的变化对续时报告内容有效性有着重要影响。一旦教育场境发生巨变，续时报告的现实指导性便会消散。在应用续时报告时，要注意监测对象所处的环境变化及其内在的改变，并根据变化了的情况及时调整应用策略，实现人的优势与网络优势的结合，防止本本主义作祟。
延时报告、实时报告、续时报告，是三种不同时态的教育监测报告，其目的均是为了全面、准确、及时地反映监测对象的真实状态，为决策服务、为实践服务。在教育管办评分离视野下，监测越来越成为评估与督导的基础环节。［4］从延时报告到实时报告，从实时报告到续时报告，反映了教育监测的生态化，且不断向更高水平、更高目标、更具时效发展的追求。在信息技术背景下，努力实现教育监测与现代信息技术的深度融合，将会使教育监测的时效性更强，形成与教育改革和发展相适应的新生态。