新一轮的高考改革从正式启动，浙江、上海率先实施了选课走班。笔者所在的山东也全面落实了新高考改革政策，今年高考山东的第一批新高考考生参加了高考，总体来看基本实现了平稳落地。
新高考实施“选科走班”（物化生政史地6科自由选择组合），对学生是一大利好。因为学生有了自由选择自己选考科目的机会，学生可以综合自己的学科优势、兴趣爱好、职业规划等因素，优化组合自己的选考科目。这在很大程度上降低了先前“文理分科”时的偏科几率。
但是凡事有利必有弊。学生自由选科后需要“走班”，很多地方都出现了分班不均衡、教师配备和教学资源不充足的问题。经过实践调整，大多数学校都继续沿用了旧有的“行政班”的班级模式。
“选科”与“行政班”的组合，又导致出现了一个新的问题——教师评价的问题。因为学生自由选科（6选3）后，理论上会出现多达20种组合，而实际组织过程中也有12种左右的组合需要编排班级。这种建立在自由选择基础上的学生组合，使得各个班级之间很难实现实力均衡。因此，教师教学业绩的评价就成为了新的难题。
1.上线率的评价方式失去了横向评价的意义。
上线率这种经典的评价方式在文理分科的教育背景下是非常实用的。只要平行分班均衡，上线率（单上线和双上线）就可以很清晰地反映出各班教学质量的客观评价依据。而新高考选课走班后，各班级的选科组合不同，学生学习基础和能力差别很大，上线率就失去了横向评价的大前提——均衡分班。
2.达成度的评价方式难以解决“量”的问题。
继上线率的评价方式淘汰之后，很多地方又采用了达成度的评价方式，笔者所在的地区也实施过一段时间。但是在实施的过程中，不管是教学管理者还是普通教师抱怨的声音都是越来越大。
从学校层面来看，不同的学校生源数量和质量是存在明显差异的。从教育主管部门的评价角度来看，生源数量和质量直接决定了学校的任务数。这就形成了新的问题——任务数越多，达成度越难提升。
举一个例子说明一下：
A校学生数量为2000人，其中中考优生数量为1000人。
B校学生数量为1000人，其中中考优生数量为200人。
那么教育主管部门分配任务数如下——A校1000人，B校200人。
先看达成度的难度比较，假设某次考试A校优生上线1200人，那么达成度就是120%。B校优生上线250人，那么达成度就是125%。
评价结果就是B校的达成度领先A校。
在这里我们还没考虑学生数量带来的教学和管理压力，这种工作量并不是简单的数字可以量化的。久而久之，生源越好、学生越多的学校，教师的工作压力和工作量越来越大，却很难获得好的成绩评价。这对教师的工作积极性来说是一个极大的挑战。
同样的问题也会出现在同一所学校的不同班级之间。笔者所在的学校实施选课走班后，出现一个很明显的现象：老师们都喜欢教偏文的组合。其实是相同的道理，还是生源的问题。一个政史地组合的班级，一般能分到5-8个任务数。而一个物化生组合班级，任务数则能高达35以上。所以平时考试很容易出现偏文组合达成度都100%以上，而偏理的组合也不到100%的情况。久而久之，学校内部的教师们相互之间也就容易出现心态不平衡的问题。
达成度这种评价方式虽然能够体现出班级教学质量正负向变化的趋势，但是却无法做到横向提升难度的统一。因此就出现了新的不平衡。
3.基于提升度的动态评价方式需要更科学的优化。
在相继淘汰了“上线率”和“达成度”的评价方式之后，又出现了“提升度”的动态评价方式。所谓的“提升度”动态评价就是将评价个体具体到每一个学生，而班级的整体评价就是班级所有学生的分数总和。
这种评价制度需要在高一新生入学时，就根据每一个学生的中考成绩生成一个基础分数，后面的每一次考试都与其基础分数进行比较，然后得出本次考试的分数。同时，每一次考试后，这次考试的成绩一起计入基础分数进行累积，并形成新的基础分数。
这种基于“提升度”的动态评价方式在理论上更加科学、公平，能够得到多数教师的认可。但是在具体的实施过程中，仍然存在众多问题，需要继续科学地细化。
比如中考成绩属于教育机密，学校并没有获知具体分数的权限，只能根据ABC这样的等级来进行基础分数核算。这样的数据过于粗糙，很容易出现核算不准确的问题。
总的来说，教育评价一直是一个无法绝对用数据量化的问题。毕竟不管是学生还是教师都是人，人不像汽车、电脑那样客观，而是存在各种各样的潜在因素。教育评价一旦出现问题，将直接影响教育者的工作积极性，因此各级教育主管部门必须高度重视。
另外，随着信息技术的发展，大数据技术逐渐进入教育领域，相信一定可以助力基层的教育评价越来越科学实用。
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