来源:环球时报
在人工智能(AI)与大数据深度融合的今天,知识的供给已从稀缺走向丰裕。当绝大多数理论、数据都能即搜即得,传统上侧重考核记忆和复述能力的人才选拔模式,其效度正在急剧衰减,这也要求我们对人才的评估从“一次性分数判断”转向“个人综合能力矩阵”。这不仅是一次技术调整,更是一场教育与评价范式的深度重构。
首先必须强调的是,AI与机器学习有其边界。一些人从“机器学了我就不用学了”等观点出发,宣扬新“读书无用论”,实际上是一种“神化”AI的误读。AI带来的知识丰裕及其作为工具的便利性,并不能彻底取代记忆、理解知识的价值,更多的是推动能力评价范式从“知识库存”转向“认知水平”。
在传统的人才选拔中,“知识库存”是衡量基础能力的重要指标之一。但在今天,继续将考核重心置于对静态知识的复现,既无法反映核心能力,也会错误引导学习和人才培养的方向,与社会的需求不符。因此,新的考核范式要针对个体在解决问题时的“认知过程”进行评估,包括如何界定问题、如何调动资源、如何试错调整。这要求我们将视角跳出改进一份试卷,投向个体在更广阔维度的能力表现。
未来人才的选拔,应建立在对几大核心能力支柱构成的矩阵的评估上。一是提出与界定问题的能力。如今,以独特视角提出一个好问题,可能比解答一个现成的问题更加珍贵。可以设计开放情境,考查候选人从复杂现象中敏锐发现、精准定义新问题的洞察力,这也是驱动知识前沿发展的原动力。
二是批判性思维与信息整合能力。在信息过载的环境中,辨别真伪、评估价值、构建逻辑自洽的分析框架,对科研与工作至关重要。对此,可提供海量甚至相互矛盾的信息,要求候选人进行筛选、批判与整合,从而考核其思维的严谨性、深刻性与独立性。
三是实践创新与解决方案构建能力。可通过设置真实的、跨学科的应用场景,观察候选人如何将知识、技术与创意转化为具体、可行的解决方案,并在实践中迭代优化。在这一过程中,应试者的灵感、发散思维、创造新事物的冲动都将得到展现,这些品质也是新时代人才驾驭未来的核心能力。
要实现评估范式的转变,也需依托一系列具体举措。例如,未来的考试中,“开卷”或将超越“闭卷”成为主流。虽说是开卷,但也绝非允许翻书那么简单。理想的开卷考试,应提供接近真实世界的研究环境,包括允许调用数据库与讨论,重点评估候选人的信息筛选、方案设计与逻辑论证过程,将评估焦点从“答案是什么”转向“思考路径”。
在题目设计上,应重视“表现性评价”与“项目式评估”,提高实践任务、项目设计、情景模拟等方式的占比。例如,让一组候选人限时合作完成一项产品原型设计或一项公益策划,观察其协作沟通、问题解决与创新思维等综合素养。
此外,改变“一考定终身”的关键,在于构建贯穿学习与实践生涯的全景式“个人能力数字档案”。包括系统性记录个人在科研项目、作品创作、社会调查、竞赛竞技乃至自主探索中的过程性数据与最终成果。理想情况下,这将是一份立体的、可追溯的能力图谱,呈现的不仅是分数,还有一个人的兴趣轨迹、能力长板与成长心态。同时,可以尝试引入智能化工具进行辅助,通过深度分析,识别那些人力难以察觉的能力模式、思维特质与发展趋势,发掘“潜力股”,为选拔和培养提供更科学、更全面的决策支持。
打造围绕持续成长与能力矩阵的评估体系,不仅是选拔机制的升级,更是知识丰裕时代社会人才观念的深刻解放。当人们的价值追求从“知识容器”转向个体独特的思维活力、创造潜能与成长韧性,这场变革将为培养善于驾驭技术、开创未来的主动创造者打下坚实基础。这是一场抢抓先机的人才竞赛,我们必须做好准备。(作者是四川师范大学教师教育与心理学院教授)
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