学校效能的增值评价——对河北省保定市普通高中学校的实证研究

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1、学校效能的增值评价对河北省保定市普通高中学校的实证研宄【标题注释】本文系中英“学校评价创新和改善学校教育质量的策略”合作研究成果，中方合作机构为中央教育科学研究所，英方合作机构为英国布里斯托大学。在此向英国文化委员会对该合作项目的资助、河北省保定市教育局对数据采集工作的大力支持表示感谢。【内容提要】学校评价在教育评价体系中处于核心地位，它直接影响着对教师评价和学生评价的原则以及学校的发展方向。运用增值评价学校效能是当前学校评价研究的重要内容。对河北省保定市普通高中学校效能进行实证研宄结果表明：60%〜80%的高考成绩校际差距都不是学校

2、本身所导致的，在提高学生进步幅度方面，不同学校间存在明显差异。增值评价结果与高考分数评价结果存在较大差异；学校效能在不同学科间没有显著差异；学校对不同学生群体的效能无差异。学校效能的增值评价对于创新学校评价体系具有重要的参考价值。【摘要题】教育评价【关键词】学校评价/学校效能/增值评价/多水平模型【正文】一、学校效能的增值评价理论综述学校效能评价被认为是评价学校在控制生源和学校背景等外部因素的条件下，与其他条件类似学校相比，其达到目标的程度，是对学校工作绩效“净”影响的评价。对学校效能的研究存在多种模式，序润斯根据发展阶段将其总结为五

3、个基本模型：关于教育机会平等的研究模型、教育生产函数模型、补偿教育项目的评价模型、有效学校研究模型和有效教学研究模型，在各研宄模型中又有不同的效能测量方法和计量模型。①增值评价属于教育生产函数模型，与一般的教育投入一产出分析模型不同，增值评价的主要特征表现为以学生的学业成就为评价依据，通过相关的统计分析技术，将学校对学生发展的影响从生源、性别、民族等诸多相关因素中分解出来，进而测量一定时间内学生的进步幅度，以此试图发现一些学校的学生是否比其他学校的学生能获得相对较大的发展。②学校效能增值评估研宄有以下基本特征:（1）量化研究为主；（2

4、）综合性；（3）应用性；（4）国际性。二、研究数据和方法依据项目实施方案，所有数据均从河北省保定市直接采集，其中包括90所普通高中学校n年的高考和n年的中考数据，另包括其中27所学校的学生问卷和学校背景问卷。学校情况调查的数据包括：学校所在地、大小、类型、级别、经费、办学条件、师资水平和校长情况等共19项指标。有关学生的数据包括以下几方面：年学生高考成绩根据分析需要共分为六类成绩指标：文科总成绩（语文、英语、文科数学和文科综合）、理科总成绩（语文、英语、理科数学和理科综合）、所有学生的语文成绩、所有学生的英语成绩、文科数学和理科数学。

5、所有的分数均采用标准化处理（平均分为0，标准差为1）。年学生中考成绩依据高考学生信息，从保定市学生中考成绩库中提取相对应的学生中考信息。根据保定市中考要求，XX年学生中考共包含五门课程：语文、数学、英语、文科综合和理科综合。与高考成绩的处理相类似，所有的中考成绩也进行标准化处理。3.学生背景情况为进一步分析学生背景因素对学生学业成就的影响，在对27所学校的学生抽样调查中，采集了学生的背景因素其中包括学生的性别、年龄、所学专业、课外辅导情况、父母亲受教育程度和家庭收入等共16项指标。在分析中生成两个变量：一个是学生的学习能力指标，它是基

6、于学生的中考成绩总分，取其最高的25%,中间的50%和最低的25%为三个等级，以此考察不同学习能力和水平的学生对高考成绩的影响；另外一个是学校的学生成就水平，它是基于学校学生中考的平均成绩，分为较高的25%，中间的50%和较低的25%三个等级，以此考察不同学校生源的差异对高考成绩的影响。基于采集到的数据情况，为验证学校对学生学业成就的影响，建立了包含学校和学生的两种水平分析模型。与一般的多重回归相比，本文中的两水平模型考虑到了学校与学生之间的嵌套问题，它可以将学生和学校这两个分析单位同时纳入模型中去从而更加准确地分离出学校对学生的影响

7、。同时，在本文的分析中，只考虑回归方程中截距项的分层变化，而不考虑回归系数变化情况。其基本形式如下：在模型计算中，逐一引入相关变量建立以下六个模型以考察和比较各相关变量的影响。模型1:方程右边只有截距项，其目的在于它可以作为参照模型，为下述模型的比较提供依据；模型2:方程右边加入中考成绩，考察中考总成绩和各科成绩对高考成绩的影响效果；模型3:方程右边加入学生背景变量，90所学校数据中只有学生性别一项学生背景变量，27所学校中有16项学生背景因素变量数据;模型4:方程右边加入学校背景变量，90所学校模型中有生成的学校等级变量，27所学校

8、中有19项学校背景因素变量数据；模型5:方程右边加入中考成绩和学生背景变量，考察中考成绩和学生背景两个因素对学生学业成就的影响；模型6:方程右边包括所有因素，将所有变量加入模型中作为自变量，考察和比较自变量回归系数的大小