教育考试数字化转型是以现代教育理论为引领，在深刻理解并满足多维教育需求的基础上，将数字技术引入教育考试组织活动并与之深度融合，以建构更加科学、适切的理念、程序和模式，进而实现教育考试的创新发展和系统变革。政策倡导、技术推动和内在需求是驱动教育考试数字化转型的核心要素。因受顶层设计、原有生态、资源配给、人才能力等因素的限制，教育考试数字化转型面临着发展规划和实践逻辑不清晰、多方主体行动不一致、数字化资源支撑能力不均衡、数字素养不适配等重重困难与考验。基于此，提出教育考试数字化实践以多元一致的协同意志、业务牵引的基础环境、数据驱动的应用场景、科学有效的评价反馈的建立为关键行动，更主动、更充分地运用数字技术功能价值打破现有平衡状态，以实现教育公平与质量的双重提升。
当今时代，以数字技术为代表的重大颠覆性科技成果加速融入经济社会发展的各个领域，变革力度之大前所未有，将数字化转型作为当前和未来教育改革与发展的核心议题已成为全球共识并被普遍关注。教育考试是教育事业的核心组成部分，在国家教育数字化战略行动持续推进的过程中，要求教育考试领域创新治理理念，以数字化杠杆撬动数据要素价值充分释放作为突破口，全面发挥数字技术的催化、集聚、倍增、提速效应推动自身转型升级，构建与智慧教育系统协调适应、嵌套融合的数字化教育考试体系，提高决策科学化、管理精准化、服务便捷化水平，不断提高人才自主培养选拔质量。教育考试数字化转型的驱动因素有哪些，怎样理解和面对转型过程中的困境，如何找准突破路径，都是当前亟待厘清的现实课题。
1.教育考试数字化转型的内涵
数字化转型当前已成为改革与实践的热点，但尚未达成统一的概念。如全球权威IT研究与顾问咨询公司高德纳（Gartner）认为数字化转型是“利用最新的数字技术和支持能力，来创建一个强大、全新的数字商业模式的过程”。国际商业机器公司（IBM）提出的数字化转型概念强调应用数字技术重塑客户价值主张和增强客户交互与协作。美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）认为数字化转型是“通过文化、劳动力和技术深入而协调一致的优化和转变机构运营、战略方向和价值主张的过程”。我国行业标准《数字化转型参考架构》认为数字化转型是“基于信息技术赋能作用获取多样化效率的发展模式”。回顾过往研究可以看出，关于数字化转型的阐述主要集中在两大维度：一是它被视作一种策略或手段，旨在推动变革；二是它被理解为一种持续演进的过程或应用模式。尽管存在诸多不同的见解与诠释，我们仍能达成这样一个共识：数字化转型蕴含了两个核心维度的价值，即“数字化”与“转型”，其本质是利用数字技术寻求跨界融合以获取新型生产要素、减少交易成本，从而实现高速发展。
因此，教育考试数字化转型并非简单将数字技术生硬地附加、植入到教育考试体系之内，而是以现代教育理论为引领，在深刻理解并满足多维教育需求的基础上，将数字技术引入教育考试组织活动中，通过两者的深度融合建构更加科学、适切的教育考试理念、流程和模式，进而实现教育考试的创新发展和系统变革。
2.教育考试数字化转型的动因
1.政策倡导：外部促动的必行之路
党的十九大报告中，“数字中国”首次被写入党和国家纲领性文件；党的二十大提出要“推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国”；《数字中国建设整体布局规划》提出到2025年基本形成横向打通、纵向贯通、协调有力的一体化推进格局，数字中国建设全面赋能教育等重点领域。教育部坚持“联结为先、内容为本、合作为要”的核心理念，遵循“应用为王、服务至上、简洁高效、安全运行”的基本原则，纵深推进国家教育数字化战略行动，并通过《中国教育现代化2035》《教育信息化2.0行动计划》等一系列宏观政策支持，将加快信息时代教育变革作为面向教育现代化的十大战略之一重点推进。国家战略剑之所指即为改革行之所向，顶层支持为教育考试这一以往高度依赖线下信息交互的领域实施数字化转型创造了极为有利的政策环境。通过制度供给，既明晰了转型的指导思想、改革目标、行动理念和实践路径，又为转型期间新型基建铺设、数据生态优化治理、数据要素价值释放等方面多元投入和协同创新机制的建立提供了政策支持；同时有利于搭建国际对话交流平台，在标准互通、经验互鉴、发展共享等方面加强国际合作，为世界各国教育考试数字化发展提供中国智慧。
2.技术发展：顺应时代的战略选择
教育考试领域作为新兴科技的重要应用场景之一，顺应潮流动用前沿技术推动转型升级是发展的必然选择。20世纪50年代末，Lindquist发明了电子光标阅读器，开启了数字技术在教育考试中应用的先河，这一阶段的关键词是“数字化转换（Digitization）”，即“信息的数字化”，主要是将考试信息转化为计算机可处理的数字格式，以提高传输、处理、存储效率。20世纪90年代起，伴随着互联网行业发展，先后出现了计算机化考试（CBT）、在线考试（IBT）、计算机化自适应考试（CAT）、计算机化自适应多阶段考试（ca-MST）、计算机化自适应认知诊断考试（cd-CAT）等教育考试数字化模式，这一阶段的关键词是“数字化升级（Digitalization）”，强调“流程的自动化和精简化”。此间，我国教育考试领域以电子信息处理技术应用和网络化平台建设为标志，完成了数字化改革的第一和第二两个阶段，有力地推进了自身现代化发展进程。
近年来，大数据分析、虚拟仿真等新一代数字技术的创新驱动潜能加速扩容下沉，其发展速度之迅猛、波及范围之广泛、影响程度之深刻史无前例，教育考试领域滞后响应的空间已被压缩殆尽，实施新一轮结构性变革的迫切性已达临界阈值。正如OECD发布的《2021年数字教育展望》所指出的，数据革命和对教学与学习过程的重新想象正推动教育的下一步发展。教育考试理应保持与社会演化的紧密相关性，深度参与国家数字化发展战略，重新定义自身发展方向，适时推进第三阶段“数字化转型（DigitalTransformation）”改革实践，以实现一种具备更高程度开放性、更显著柔韧性、更卓越适应性以及更稳固延续性的自我优化与迭代升级，为自身从容应对技术进步带来的种种不确定性赢得空间。
3.内生需求：高质量发展的创变之举
21世纪以来，我国教育考试发展模式逐步从昔日侧重规模扩充、数量累积、种类增加的外延式发展转向聚焦结构完善、品质跃升与能力提高的内涵式发展，教育考试的前进路径与发展目标逐渐融为一体。同时，社会发展和人民群众对优质科学教育考试供给的迫切需要与教育考试自身治理体系和治理能力不足之间的矛盾日益凸显，教育考试管理体系还难以完全适应新发展阶段的要求，需要深刻思考应如何增强自身化解矛盾的调试能力，从而实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的发展。为了破解矛盾所设之题，教育部教育考试院将深化信息技术应用作为“十四五”期间提升考试治理效能的主攻方向，期待通过数字技术提升考试供给质量、巩固考试安全韧性、延伸考试社会价值，以引领教育考试事业迈向更高水平的发展阶段，这充分体现了国家级教育考试主管部门的高质量发展自觉。
3.教育考试数字化转型的现实困境
1.转型的顶层设计尚不完备
教育考试数字化转型正处于起步阶段，宏观层面，部门之间主体意识缺位、权责边界不清、政策冲突矛盾等造成的障碍屡见不鲜；微观层面，一部分部门因对数字化转型的实践逻辑、未来趋势走向、自身技术应用能力等仍然迷惘，故持保守的观望等待态度，还有一部分处于数字技术的表面采纳期，存在着“工具化应用即为转型实现”的观念误区，实践效果远未达到预期。以上问题之所以出现，是因为国家顶层设计虽然出台了战略规划，但尚未形成具体的策略指导。教育考试数字化转型具有显著的系统性、复杂性和动态性特征，单一主体的参与、单一技术的嵌接应用或单一角域的改革无法推动实质性转型的实现。如果没有国家政策工具作为指导，相关部门难以及时转变理念，厘清思路，科学制定长期整体发展规划，并对转型举措的可行性、有效性、协调一致性和成熟度进行客观理性的诊断评估，更无法持续优化设计以引导数字技术在教育考试领域创新运用的长期探索。
2.板块间数据融通不顺畅
教育考试是由试题创生、考试组织、阅卷评分、分析评价、引导促学等内部结构形成的统一整体，其数字化转型高度依赖数据融通的生态系统建立。实践中，一方面不同板块主体往往以个体目标为指引构建自身主导的业务系统，这些系统彼此之间通常无身份认证衔接规则，导致数据孤岛、信息离散、资源垄断、交换屏障等问题出现。互不相通的数据在各自业务的垂直方向上持续累积却无法被有效地加以整合和利用，使得隐藏在多场景、长周期、跨业务教育活动背后的信息链条被切断，多方协作实现高效治理成为无水之源。另一方面，不同数字技术各自承载着独特的功能与优势，因此被孤立布局使用的情况较多，未通过“技术链条”的形式纳入整体生态融合使用。这种策略仅考虑了单一要素的净效应，虽然在短期内能够迅速响应并解决特定问题，但长远来看它导致了资源利用效率的低下和创新动能的耗散，限制了数字技术系统性效能最大化的释放。
3.数字化资源配置不均衡
数字化转型后的教育考试产品供给效能需要立足于数字化资源支撑能力，然而我国教育数字化资源基础在东中西部间分布不均衡的现象将在一段时间内持续存在：一是数字化教育所必需的电脑设备、平板终端、专用网络等硬件设施在农村和偏远地区严重匮乏，这从客观上限制了数字化考试模式在相关地区推广运用。二是与数字技术深层应用相结合具备模拟场景、沉浸式体验、虚拟现实等功能的教育教学资源供给严重滞后，这种非显性的差距进一步拉大了内在的失衡。三是高额投入造成的顾虑，这一问题不仅体现在初期高性能网络环境、设备集群、软件系统定制开发等基础设施的一次性投入上，更伴随着后续运营、维护与升级的连续性资金需求。尤其是欠发达地区在经费有限的情况下，如何平衡短期投入与长期效益，确保数字化转型的长效推进，成为了摆在教育考试管理部门面前的一道难题。
4.专业人员数字素养不适配
尽管教育考试管理部门怀揣着对数字未来的憧憬与决心，但专业人员队伍在能力素养方面仍存在着一系列不适配情形。比如，在认知理解层面存在着对数字技术的抵触情绪。部分专业人员认为传统考试方式在长期地运行磨合调整中已经实现了与各方面诉求的动态平衡，具备科学性和合理性，对数字技术不支持不信任的态度导致了其在转型工作实施中的消极应对和拖延行为。又如，在思维理念层面存在着对数字技术的表面化认知。数字化转型应当是业务愿景和技术发展共同驱动的结果，部分专业人员却未能将焦点对准实际需求，片面地将数字化转型简单理解为技术主导的炫技式工程项目，热衷于追求尖端新颖设备的堆砌与技术效果的展示。再如，在治理能力层面存在着对数字技术的驾驭能力不足。因不具备数字技术融合应用的独立设计、生产能力，购买服务和需求拼接成为了研发管理的主流形式，这种做法虽然在一定程度上推进了转型的进程，但也带来了因过分聚焦局部业务点或是短期目标而导致的资源分配不合理、项目间统筹性不足、长远发展目标模糊等全局性问题。
4.教育考试数字化转型的实践路径
1.形成多元主体的协同行动
在供给侧，优质的教育考试数字化转型创新生态高度依赖于超越局部孤立的多元主体间的共同认可、协同参与和密切合作。然而，思想共识的达成需要在长期的政策引导、文化构建、利益明晰、对话协商和风险挑战共同应对中逐步实现，进而在各方声音被充分听取和尊重的基础上，形成短期与长期规划、个体与群体利益、技术应用追求与教育高质量发展价值相统一的数字化转型行动方案，塑造出各方自觉倡导推动并共同构建智慧教育考试的新格局。
在需求侧，教育发展的根本是人的发展，这意味着教育考试数字化转型应以成果能否有效改善教学体验、能否支撑更高层次的成长为根本标尺。教育者和学习者需要在思想上形成接纳数字技术融入教育和学习活动的意识和态度，在行动上以提高数字技术教学整合素养、数字工具驾驭使用素养为关键，接纳并充分利用数字化考试工具，提高自身对教育和学习活动的分析、测量、评价和改进能力。在此期间，教育者和学习者数字化转型的行动，从应对外部环境变化要求的被动行为转变为主动驾驭数字技术、持续开展个性化教书育人实践、推动认知方式和策略变革的自发行为，在人与技术融合的同时实现更高层次的成长。
2.构建业务牵引的基础环境
首先，搭建专用网络。依托新一代国家公共通信网络基础设施，深入应用5G、IPv6、物联网等新型网络技术，搭建以教育考试管理部门专用业务网络、社会服务网络、物理隔离网络和考点智能考试供给网络为代表的“四网”部署，以更广泛的连接、更高速的传输、更安全的环境，满足数字时代教育考试全方位泛在互联网络环境需要。
其次，整合打造数字基座。教育考试数字基座指专为教育考试量身定制的一揽子集成化数字平台的统称，用以促进各类考试资源与系统的高效整合与一站式管理。一是整合建设大数据管理中心，并以其作为安全、便捷、高效的数据汇集、清洗、解析、交换通道，以打破各层级教育考试管理部门间的数据合作界限，为数据的有序治理提供新路向。二是对现有复杂多样的信息化应用平台重构，建设集即时监测、考情汇集、指挥巡查、深度研判、消息服务等功能为一体的教育考试智能指挥中心，其作为中枢驾驶舱，实现“一图观全域、一点探到底、一线看未来”的动态管理、监测与分析。三是搭建考试人工智能能力中心，为题库建设、评卷误差控制、作弊行为防控等应用环节提供算法算力支持，以减少人力资源消耗，提高工作精度和效率。四是上线集政务公开、政务服务、政民互动等诸多功能于一体的教育考试公共应用服务中心，推进考试服务能力集约化建设，实现证明开具、服务申请、信息反馈等相关服务的“网上通办”“掌上好办”。
再次，创设塑造智慧考点。数字技术在计算、认知、感应等方面的智能化表现为智慧考点建设提供了软件支撑，例如在“试卷流”管理方面，卫星定位系统能够实现对试卷等涉密材料流转过程的全线追踪，AI技术可以全天候无死角监控值守并对异常状态实时抓拍预警，视觉识别、传感器和物联网技术能够辅助接收、清点试题等涉考材料；在“考生流”控制方面，生物识别入场身份验证、无线信号屏蔽、考生异常行为分析预警和考场录像回放智能检测等，系统搭建起立体式无感化作弊防控体系，实现对违纪作弊行为的动态控制；在“信号流”传递方面，内部专用、功能限定、外网隔离的点对点移动数字通信工具能够有效帮助涉考单位打通信道梗阻，推动应急处置能力全面提升。人机协同的配合作业中，智能技术把人从简单、机械、重复的劳动中解放出来，精力得以转移汇聚到复杂决策、业务创新等人类能力优势领域，数字智能对人的作用将实现从“补充”到“代替”最终到“增强”的进阶。
3.打造数据驱动的应用场景
首先，智慧命题的探索。随着数字技术的发展和成熟，用其构建包含试题素材收集和管理、新题型原型研发、题目研磨审校等多功能、全流程信息化考试研发工作平台，闭环式服务于人工集中命题成为了可能。这其中的关键性突破主要在于：一是依托大数据技术建立试题森林资源库，全方位收集过往试题及命题素材、并按照课程标准、考试大纲、评价重点、难易程度等进行统一的标注、存储和管理，在国家、省、市等多个端口实现数据对接和流动，破解单一层级命题能力困境。二是利用深度学习技术升级查重避重功能，在试题森林的基础上，实现语义、公式、图片、音视频等多维内容查重避重，以高质量原创命题提高考试社会公信力。三是尝试人机协同试题生成。小规模、分散性、低利害的标准参照性考试项目在命题设计上有避免难题、偏题、怪题的要求，利用生成式人工智能适当的泛化能力生成素材、试题半成品甚至直接完成自动组卷，再经专家指导、干预、审校修正后成题，既可以确保命题的公平合理，又能从根本上降本增效，该方式如能发育成熟将是考试领域的一场重要革命。
其次，智慧考试的探索。从测评技术来看，在科学算法的支持下将计算机化考试与动态试卷生成策略融合使用，能够在精准匹配考生当前水平的同时做出激发其潜能的尝试，以达成个性化测量与考试的信度、效度、安全性间的平衡。从与考生的交互来看，得益于认知智能大模型在长文本生成、知识问答、多轮对话、多模态输入、逻辑推理等多种核心能力的快速发展，打造具有角色扮演、情景对话等功能的机器人考官已成为现实，大规模人机对话式口语考试不再困难。在实验操作类、技能实践类、技巧展示类考试中，通过虚拟现实技术可以实现真实情境的模拟，沉浸式试题的互动性、开放性和深入性将使考生作答反映出的信息更加丰富，在寓教于考、教考结合的同时，也实现了评价依据及结论的全面化。
再次，智慧评卷的探索。在浅层应用上，人工智能在空白卷检测、疑似雷同判断、誊抄题干作答等辅助评卷方面展现出了卓越的效能；同时，新一代认知智能大模型的多模态感知及交互功能能够基于评卷行为动作分析、评分结果分布规律统计、异常得分率精密计算等维度对评卷质量进行审视，进而对出现误差的可能性进行精准预测，引导管理部门及时干预，可以极大地提高评卷质量控制的能力与效率。在深层应用上，人工智能通过深度学习标准答案、评分细则、专家样卷等可以快速把握学科知识的核心精髓，甚至能够发展出敏锐捕捉、剖析考生作答思维逻辑脉络与语言表达微妙差异进而做出精准、全面的赋分判断能力，这无疑为学科知识评估与教学质量监控开辟了新的路径，展现了人工智能在促进教育质量优化方面的巨大潜力。
4.探索科学有效的评价反馈
考试是最具代表性的结果评价方式。中共中央、国务院《深化新时代教育评价改革总体方案》明确提出要改进结果评价，提高教育评价的科学性、专业性、客观性。数字技术的嵌入应用为破解新时代教育评价改革难题提供了新的工具，也为推动教育评价由“量”向“质”的转变提供了新的契机。
首先，数字技术的应用有利于推动实现由结果总结到过程伴随的教育考试数据采集。数字化教育考试投递方式可实现全过程、全场景、多模态考生与试题交互的信息收集，还可以整合正式与非正式、同步与异步考试数据，有效拓展了数据采集的辖域范围，从而解决传统结果评价中因测量数据采集量少、类型单一、冗余及无关信息干扰和主观色彩过强导致的“数据失真”困境。与此同时，过程伴随的数据采集为增值评价的探索提供了可能，通过对不同阶段学习成效进行纵向比较，“初期—中期—末期”的波动和差距得以观测，个体的进步水平和努力程度被充分彰显，有利于学习者自我效能感的提升，发挥评价的正向激励作用。
其次，数字技术的应用有利于推动构建由单一知识到综合素养的教育考试综合评价体系。利用数字技术将教育学、心理学、教育测量与评价理论等专家知识进行编码设计，与定量（学科成绩）、定性（思想认知、综合能力、素养情操、道德情感等）数据的量化表征进行有效地映射关联，并根据不同学科、不同成长阶段科学设定指标权重，如有必要还可以结合诸如学校层次水平、所在区位发展状况和教育投入等宏观社会性背景要素以及个人习惯、前期基础、成长背景等微观个性化背景要素开展伴随型无痕式长效追踪与归因分析，可以帮助结果评价实现由分数总结到多维考量的改进。
再次，数字技术的应用有利于推动建立由偏重选拔到诊断改进的教育考试评价结果运用。数字技术的介入使得全过程的数据采集和构建立体式的综合评价模型得以实现，通过洞见数据背后的含义、关联和规律，使标准尺度下的筛选变迁至个性化改进诊断成为现实，考试评价能够更好地发挥正向反拨作用，引导教育教学方式转变，优化学习者的学习体验。在此期间，通过发掘我国教育教学和测量评价的典型经验，形成彰显我国传统的人文精神对教育发展规律的独特认识，将有利于教育教学活动开展新的创造性实践，潜心育人的根基将更加稳固。
编辑 | Mario
审核 | 郭晗
参考文献 | 杨帆.教育考试数字化转型的动因、困境与路径[J].教学与管理,
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