高等教育中同伴评估框架的可持续整合：一项为期七年的教育设计研究及“Review Wave”数字应用开发

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本研究针对高等教育中同伴评估(PA)实施面临的管理负担重、反馈质量不一及数字工具灵活性不足等问题，开展了一项为期七年的教育设计研究(EDR)。研究人员开发并迭代优化了名为“Review Wave”的低代码数字PA应用。结果表明，该框架支持了学生的评估判断力发展，提升了反馈素养，并显著减轻了教育者的管理负担。研究意义在于为PA在高等教育中的可持续、可扩展整合提供了理论与实践范例，并展示了技术如何与教学法有效协同。

　　

在当今快速数字化的高等教育领域，传统的以教师为中心的教学模式正逐渐让位于更加注重学生主动参与和协作的学习方式。同伴评估（Peer Assessment, PA）作为一种将学生置于评估过程核心的教学策略，被证明能够有效培养学生的批判性思维、评估判断力和自我反思能力。然而，尽管其教育价值得到广泛认可，但在实际课堂中大规模、可持续地实施PA却面临诸多挑战。教育者常常需要投入大量时间进行流程管理，如作业分发、匿名化处理和反馈收集；学生们则可能因为缺乏清晰的指导而难以提供有建设性的反馈；此外，许多现有的数字PA平台往往功能僵化，无法适应不同课程、学科和教学法的特定需求，导致技术与教学实践脱节。这些问题严重制约了PA在提升高等教育质量方面潜力的充分发挥。

为了解决这些长期存在的难题，来自希腊帕特拉斯大学计算机工程与信息学系的Semira Maria Evangelou和Michalis Xenos在《New Scientist》上发表了一项历时七年的深入研究。他们采用教育设计研究（Educational Design Research, EDR）方法论，在一门名为“软件质量保证与标准”的大学课程中，系统性地整合了一套PA框架，并同步开发了一款名为“Review Wave”的可定制数字应用。这项研究不仅关注PA的教学效果，更致力于探索如何通过技术手段实现PA流程的自动化与优化，从而为教育者减负，并为学生提供更佳的学习体验。

为了开展这项复杂的研究，研究人员综合运用了多种关键方法。研究设计上，采用了为期七年的纵向教育设计研究(EDR)，强调在真实课堂环境中的迭代 refinement。参与者包括选修该课程的本科生以及来自不同学科的27名教育工作者。在数据收集方面，结合了定量与定性方法：使用与课程目标对齐的前后测试(Pre-/Post-Tests)衡量知识获取；通过定制问卷和机构评估数据收集学生感知；利用半结构化访谈和焦点小组获取教育者和学生关于“Review Wave”应用用户体验的深度反馈。技术实现上，基于低代码平台Mendix开发了“Review Wave”应用，实现了PA工作流的自动化（如随机分组、匿名化、通知发送）和高度可配置性（如匿名设置、评审数量、AI辅助功能开关）。此外，在2024-2025学年还进行了一项小规模的探索性试点，测试了AI辅助反馈功能的效果和接受度。

研究结果

1. 同伴评估对学生学习成果的影响

通过对四个课程作业周期进行前后测试分析，研究发现，在作业1和作业2中，参与PA的学生组（PA组）相比未参与组（非PA组）表现出统计学上显著更高的知识增益。这表明早期的PA参与对学生的知识获取有积极的直接影响。虽然在作业3和作业4中，两组之间的差异未达到统计显著性，但PA组的平均得分仍高于非PA组。研究人员认为，这可能是因为早期PA周期中培养的评估判断力和对课程标准的深入理解产生了间接的、持续的学习效益，惠及了后续的学习活动。

2. 学生对同伴评估过程的看法

对2023-2024学年学生的问卷调查显示，绝大多数受访者对PA持积极态度。超过80%的学生认为PA增强了他们对学科内容的理解，帮助他们更好地识别自己作业的优缺点，并提升了批判性思维能力和公平、建设性地评估他人工作的能力。定性反馈进一步证实，学生重视通过比较同伴作业进行反思的机会，并将此过程视为未来职业所需重要技能（如提供/接受反馈）的锻炼。课程清晰的时间线（如甘特图）和结构化的流程也受到了学生的好评。

3. 支持有效同伴评估实施的因素

通过七年的迭代实践，研究识别出几个关键的成功因素：（1）使用结构化的、由教育者设计的评分量规(Rubrics)，为学生提供清晰的评估标准；（2）透明的时间管理和日程安排，帮助学生规划学习；（3）公平的轮换参与模式，确保每位学生都能体验PA而不至于负担过重；（4）数字自动化（通过“Review Wave”应用）减轻了教育者的管理负担；（5）持续的制度支持和基于反馈的迭代设计。

4. 与“Review Wave”平台互动的体验

对27名教育工作者的访谈和与学生焦点小组的讨论表明，“Review Wave”应用获得了高度认可。教育者赞赏其易于使用、可定制性强，能显著提高PA管理的效率，使他们能将更多精力投入到教学引导中。学生则认为平台界面直观，功能如“保存草稿”和明确的截止日期显示非常实用。对于探索性引入的AI辅助反馈功能，学生认为其有助于组织语言和构建反馈，但同时强调保持自身对反馈内容责任的重要性。

5. 七年实施的经验教训

长期的实践提炼出若干重要启示：持续改进是PA成功嵌入课程文化的关键；需要在自动化效率和教育者教学控制权之间取得平衡；需要通过有意识的脚手架(Scaffolding)来逐步培养学生的反馈素养(Feedback Literacy)；建立信任、确保流程的公平性和透明度至关重要；系统的灵活性和可配置性是其跨学科应用的基础；而技术和制度层面的支持则是PA实践可持续发展的基石。

结论与意义

本研究通过长达七年的探索与实践，有力地证明了将同伴评估(PA)可持续地整合到高等教育中是可行且有益的。其成功关键在于采用了一种将教学法设计、技术基础设施和参与者实践紧密结合的系统化框架。所开发的“Review Wave”应用作为该框架的核心技术体现，通过低代码开发和高度可配置性，成功地在自动化效率与教育者能动性之间找到了平衡点，为PA在不同教育场景下的规模化、个性化应用提供了有力支持。

研究结果表明，结构化的PA不仅能促进学生的知识理解和评估判断力发展，还能有效培育其反馈素养这一至关重要的终身学习能力。同时，数字化工具的有力支撑显著减轻了教育者的行政负担，使其能更专注于教学本身。这项研究的意义在于，它超越了单纯验证PA有效性的范畴，为高等教育机构如何设计、实施和持续改进数字化的评估生态系统提供了一个可复制的范例。它强调了迭代 refinement、教学法引领的技术整合以及关注用户体验的重要性。此外，对AI辅助反馈等新兴技术的谨慎探索，也为未来教育技术的发展方向提供了有价值的思考。最终，这项工作为推动高等教育向更加以学生为中心、更加协作和反思性的模式转型贡献了宝贵的理论与实践知识。