周 琳，张永刚
(太原学院 财经系，山西 太原 030032)
伴随着人工智能(Artificial Intelligence)技术的快速发展，相关行业应用也在逐渐深化，对人力资源产生了较高的替代，据不完全统计，仅2021年我国就有316个机器人项目获得融资，总金额超过330亿，可以说人力资源在未来更多的被人工智能机器人所替代，是高度确定性的趋势。而从全国、分地区、分产业的相关研究可以看到，AI的广泛应用使我国近年来的就业结构确有“高级化”的发展趋势：一方面AI替代的更多地是重复单调、中低等技能的劳动者，但另一方面又增加了对创新性、高阶性技能劳动者的需求[1]。
传统的高等教育评价体系通常较大比例地通过书面考试进行，这种评价方式更多指向的是学生对知识的记忆和理解能力，而不利于学生综合运用、解决问题及评价反思等高阶思维的发展，而在智能化时代知识更迭加速，中低技能的劳动力被人工智能所取代的进程不断加速，对社会形成结构性的就业压力。
2020年10月，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》，作为我国第一个关于教育评价系统改革的纲领性文件，方案指出，如何进行教育评价，事关教育发展方向，有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向[2]。但是，教育评价也是一项世界性、历史性、实践性的难题，涉及到经济社会发展水平、思想观念传统以及教育系统中的不同主体，必须紧扣课程个性化特征，结合教学改革，构建新的教育评价体系，以促进学生高阶思维的发展。
(一)高阶思维的基本内涵
高阶思维(Higher--Order Thinking Skill)的理论内涵最早可追溯到教育学家本杰明·布卢姆(Benjamin Bloom)的教育目标分类学说，他将教育目标分成六类：知识、理解、应用、分析、综合、评价。此后这六种思维级别被广泛接受和使用，学界普遍将其中的知识、理解、应用归类为低阶思维，分析、综合、评价归类为高阶思维[3]。
高阶思维就是在此分类基础上，利用矫正性系统构建“合作学习”的框架，促进学生能力提升。也就是教师在高阶思维发展过程持续进行“矫正性”反馈，使学生得到信息检索与整理能力的拓宽、理论理解与应用能力的巩固和心理上的满足。
国内高阶思维能力发展的相关研究中，较有代表性的是台湾学者黄国祯结合21世纪教育信息化的新要求，将高阶思维归纳为：问题解决能力、元认知能力(批判性思维能力)、团队协作能力、沟通能力以及创造性思维能力[4]。
尽管表述不尽相同，但综合来看，本文界定识记、理解、计算等属于低阶思维，而分析与检索、学习与论证、沟通与协作、预测与决策、反思与优化属于高阶思维。从高阶思维的内涵出发，进行教学设计和培人才养，在很大程度上有利于为社会培养高技能的劳动者，以更好地解决未来数字化时代的结构性就业压力。
(二)高阶思维发展与项目式学习的契合点
项目式学习(Project-Based Learning)最早可溯源于来源于美国实用主义教育家约翰·杜威(John Dewey)，实用主义反对教育中只强调孤立的概念，而更偏向强调学习中的行动能力和探究意识，主张知识的获得应当来自主动探究的过程。另外，大卫·库珀(David Kolb)在杜威的基础上提出了体验式学习理论，以现实问题的提出捕捉学生的兴趣点，并唤起其深度思考，在解决问题的过程中，使学生通过应用而获得新知识[5]。
国内在基础教育领域和高等教育领域的项目式学习研究与实践经历了二十多年的发展，已经较为成熟。教师设立与理论相关的项目，引进线上线下学习资源，强调在问题导向中培养学生的分析、应用、反思、合作等一系列能力，从而获得发展性的学习[6]。
学生高阶思维的发展离不开教师设计和实施对应的高阶教学。可以发现，项目式学习的一般结果与高阶思维发展的要点高度契合，在实用主义导向的项目式学习中，有利于培养学生的解决与证明能力、沟通与协作能力、决策与预测能力、批判与优化创新能力，教师则需要在项目的各个节点上，持续进行“矫正性”反馈，以促进学生高阶思维的循环向上发展。
在经济学一级学科门类下的多数专业课程，本身学科体系庞杂、知识量大，总体课时相对不足，以掌握学科知识为导向的人才培养模式仍然处于主导地位。对应的评价体系为简便起见，也更多的依赖于较低比例的课堂考核(20-30%)与较高比例的期末闭卷考试(70-80%)，评价主体也比较单一，几乎仅由任课教师独立进行评价。不过考试如果仍然以传统的“什么是理性人假设”、“给定条件下计算均衡”等简单直接的题目对学生进行考核，明显偏向培养学生识记、理解、计算的低阶思维，不利于发展高阶思维能力，难以真正实现应用型的人才培养目标。
投资学是我国为经济发展培养投融资人才的新兴专业，人才的培养指向“以金融投资知识为依托，以学生的科学思维和科学世界观为两轴，并由个体延伸到社会的能力链条”的核心素养。因此，在人才培养上具有很强的应用性特征，这一特征也应反映在产业经济学这一核心课程上。课程的目标是使学生掌握产业分析的基础理论和一般方法，以便依托对产业基本运行逻辑的掌握而做出正确的投资决策。学生应当具备扎实的基本理论知识，但理论学习不是最终目标，而应当是为灵活的应用分析奠定基础。
因此，在产业经济学课程改革实践中，不再以教师单方面的理论讲授为主，而以产业分析项目作为课程中心(见图1)，把学时平均分配给理论讲授与项目实训(各32个课时)，二者均围绕项目的所需和应用而展开。
图1 促进高阶思维发展的产业经济学课程改革设计
首先对学生进行分组，同组学生通过协作在学期内完成一个完整的产业分析项目，最终以报告的形式完成，系统分析自己所选择产业(如医药、白酒、新能源等具体产业)的市场结构、市场行为、产业链、产业周期与产业政策，通过一个个子项目的贯通，最终形成对某一产业较为完整的认知，也更便于对接专业本身的应用型导向与投资学专业核心素养的培育。
同时，重点更在于在项目研究过程中，以项目式的研究驱动学生主动检索数据，进而分析、论证、反思，将所学的理论知识和具体的特定产业相结合展开分析，促进分析与检索、学习与论证、沟通与协作、预测与决策、反思与优化的高阶思维能力发展。
在项目式学习中，教师既是项目的促进者，需要引导学生基于兴趣选择适当的产业、安排系统的学习活动，以及帮助学生进行有效的合作学习[7]；
同时也是项目全流程的系统性矫正者，在各个环节对分析思路和方向中可能出现的问题进行系统性矫正。
(一)促进高阶思维发展的教育评价特征
由于体现高阶思维的学生表现或学习成果相对复杂、开放，适合评价高阶思维的任务应是真实、开放、复杂、具备一定跨学科性质的综合性问题[8]。
如表1所示，以产业经济学教学实践为例，项目式学习应具有以下五点特征，而对应地，促进高阶思维的教育评价也需要具备复杂性、迁移性、高阶性、动态过程性、开放性的特征。
表1 促进高阶思维发展的项目式教学特征与教育评价特征对应
(二)促进高阶思维发展的教育评价创新构建
在当前高等教育体系下，学生的学习过程往往也是结果导向的，更高的分数意味着更好的排名，在短期会有更好的奖学金回报；
而在长期，不论是社会学理论还是经济学理论，都在一定程度上认可教育是一种社会阶层中向上流动的渠道。因此，对学习成果的评价必然可以引导学生的学习过程，通过改革教育评价机制,将评价作为“指挥棒”引导学生在学习知识的同时，培养良好学习习惯、形成学科核心素养、养成创新思维能力，最终达成立德树人的任务。
为了促进高阶思维的发展，教育评价应当具备复杂性、迁移性、高阶性、动态过程性、开放性的特征，因此，评价必然呈现主观性大于客观性的特征。
尽管不少高校引入评价量表、运用超星或雨课堂等在线系统扩大评价参数，以使评价更为客观，但评价体系的合理构建仍然要主要依赖于教师动态地、主客观相结合地将诊断性评价、过程性评价与结果性评价相结合，并引入新的主体进行辅助性评价。
诊断性评价的主要目的是方便教师控制项目研究方向的正确性和稳定性，结合评价学生已经具备的分析与检索能力差异性，因此赋以较低的分值比例；
而过程性评价和结论性评价的主要目的却不在于评价本身，而是通过评价为促进高阶思维发展，具有养成性的特征，因此赋以较高的分值比例，具体分配如表2所示，借助雨课堂平台进行量化计算。
表2 促进高阶思维发展的教育评价体系构建
1.分析与检索能力评价
在具体的产业分析项目中，为了确定某一产业的短期和长期投资价值，相关的影响因素繁杂，有些也难以量化考察，甚至在数据和分析的先决条件存在缺失的情况下，教师需要综合评价学生检索、分析及处理复杂变量的能力。
评价主要在项目初期进行，在分组之后，小组同学用一至两周的时间对所研究产业进行大致了解，完成小组成员分工与项目研究计划的制定。为合理控制项目能够在课时内完成，评价主体为任课教师，针对产业概况的课堂汇报情况和项目研究书面计划，观察学生分析目标与检索信息的能力，进行主客观相结合的评价。
另外，依据本杰明·布卢姆(Benjamin Bloom)的诊断性评价理论，在项目初期的评价也使教师更容易较为准确的了解学生的能力水平，把握教学起点、掌握教学节奏，以便在后续教学中针对不同能力层次的学生提供差异化的指导，提升课堂教学效果[9]。
2.深度学习能力评价
深度学习(Deep Learning)的思想最初由瑞典教育心理学家费伦茨·马顿(Ference Marton)和罗杰·塞尔乔(Roger Saljo)提出，学习者在需要在理解的基础上批判性地学习新知识和新理论，并且将它们和原有认知结构相结合，能够使已有知识迁移到新的情境中，以解决问题和增长能力[10]。可见，深度学习的过程内涵着高阶思维能力的发展。
深度学习能力评价主要在项目中期进行，通过课堂展示，各主体逐次对大项目下的各子项目的完整性、可靠性、逻辑性、理论迁移能力以进行评价，以教师评价为主，小组自评与互评为辅。
一方面评价需要过程性地呈现不同学生的深度学习能力：能否检索并落实数据和信息来源的可靠性、能否将成果完整的呈现、论述是否具备经济理论的逻辑性、能否在阐述现象时将概念与理论进行合理迁移；
另一方面在项目进行中由于经验不足，往往容易出现方向性的问题，教师在评价中可以进行系统性矫正和纠偏，从而促进经济理论在学生脑中的体系化构建。
3.沟通与协作能力评价
由于宏观经济和产业环境的复杂性，金融机构的实际投资决策往往是团队协作的结果，团队成员从不同的角度深入分析、再协同整合、最后讨论与决策。项目式教学的优点之一也正在于可以进行场景模拟，体现专业课教学的应用性。
沟通与协作能力评价也主要在项目中期进行，各主体逐次对大项目下的各子项目中的沟通与协作能力进行评价。在小组协作中较容易出现的问题是组长往往承担较多甚至全部的任务，相当一部分学生容易产生搭便车的现象，通过课堂展示和提问，对小组内部的沟通与协作进行评价，并逐步引导学生提升参与度。
4.预测与决策能力评价
基于投资学专业的就业导向，在项目中将学生设定为证券投资分析的岗位，产业分析的目的是判断某一特定行业是否具有增长潜力和投资价值，需要学生在熟悉产业运行逻辑的基础上，能够基于复杂而真实的现状进行深度思考，在市场情绪波动时也能对产业发展趋势与投资决策做出独立判断，这一能力对发展高阶思维起着尤为重要的作用。
预测与决策能力的评价主要在项目后期进行，教师对项目成果的质量、规范性等进行审核后，期末时以文章和图片形式发到互联网自媒体上，由于笔者学校目前已经建立了与证券业协会的合作关系，在校协合作的基础上引入校外专家评价。以自媒体为平台，方便校外专家和互联网上的公开性评价，最后综合形成对学生预测与决策能力的评价结论。
这一评价方式引入了外部专业人员的评价意见，更加具有专业性与实用性，同时也有利于促使学生对自己的分析报告负责任，而非形式化地应付提交几份平时作业，为了提高专家评价和网络评价成绩，主动优化内容、调整规范性、增加报告可读性，最终促成高阶思维的形成与发展。
5.反思与优化能力评价
反思与优化能力的评价指向的是学习持续性的保障，对于学习来说，无论项目本身是成功还是失败，获得经验也是思维成长的重要环节。通过引导学生进行反思，思考项目实施过程中的不足，并提出优化对策，教师对反思与优化能力展开评价，更重要的目的是促使学生这一阶段学习的终点得以转化为下一阶段学习的起点，对学生进行开放性、创新性、持续性学习意识的塑造。
反思性的评价发生在项目报告整体完成后，在学期末结课之前，每位同学阅读所有报告，通过对比其他小组报告，可以更加客观的分析自身的问题，同时留意互联网自媒体上的留言和回复，主动进行反思和进一步学习，课上以教师评价与组间互评为两个主要维度。
教育评价体系改革是当前我国教育改革的重要组成部分，以教育评价体系的创新构建引导教育发展方向、促进学生高阶思维发展，对我国教育的高质量发展和适应AI时代的就业趋势具有前瞻意义。
就产业经济学这门课程而言，项目式学习模式可以促进学生高阶思维的循环向上发展，本文结合产业经济学的项目式教学改革实践，梳理出促进高阶思维发展的教育评价应具备的特征，进而动态地、主客观相结合地将诊断性评价、过程性评价与结果性评价相结合，并引入新的主体进行辅助性评价。通过从分析与检索能力、学习与论证能力、沟通与协能力作、预测与决策能力、反思与优化能力五个方面展开评价，促成学生的高阶思维的塑造与发展。使教学评价的导向由基于“知识”向基于“能力”转变，以提高人才培养质量为中心，推进高等教育强国。
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