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在数学教学中，形成性评价（FA）对学生成绩有益，但不同 FA 方法效果差异研究较少。研究人员对比课程嵌入式评价（CE）和计划互动式评价（PI）两种方法，发现 CE 对数学成绩稍有利，PI 更能提升认知需求。这为优化教学评价提供了参考。
在教育领域，形成性评价（Formative Assessment，FA）一直备受关注。它旨在学习过程中收集、解释和运用学生学习的证据，帮助教师根据学生当前的学习情况调整教学，以优化个体学习。众多研究表明，FA 对学生成绩有积极影响，尤其在数学教学方面。然而，目前仍存在一些问题。一方面，虽然许多研究聚焦于 FA 的重要性，但很少有研究直接比较不同 FA 方法的效果。另一方面，尽管知道专业发展、反馈等因素会影响 FA 的效果，但对于 FA 过程中实际证据来源 —— 不同评估方法的具体影响，研究还不够深入。
为了解决这些问题，德国的研究人员开展了一项研究。他们将两种不同结构的 FA 方法进行对比，一种是高度结构化的课程嵌入式评价（curriculum - embedded assessment，CE），另一种是结构稍弱的计划互动式评价（planned - for - interaction assessment，PI）。研究人员想探究这两种评价方法对学生数学成绩、学术自我概念和认知需求的影响，同时考察学生成就水平和教师特征对评价方法效果的调节作用。
研究结果发表在《Contemporary Educational Psychology》上。研究得出的结论对教育教学有着重要意义。它为教师在选择评价方法时提供了参考，帮助教师更好地理解不同评价方法的优势和不足，以便根据教学目标和学生特点选择合适的评价方式，进而提高教学质量。
研究人员为开展此项研究，采用了多种关键技术方法。首先，选取德国中西部地区 24 所学校的 41 个二年级班级作为样本，学生和教师的参与均为自愿，并获得了相应的书面知情同意。研究采用准实验前后测设计，学校被随机分为两组，分别实施 CE 和 PI 两种评价方法。在研究过程中，教师参加了 6 次专业发展培训，培训内容涵盖学科基础知识和教学实践任务的准备与反思。对于学生，在学年开始和结束时分别评估数学成绩、学术自我概念、认知需求等，同时收集词汇量和一般认知技能作为控制变量；对于教师，则在学年开始时评估自我效能和教学内容知识（Pedagogical Content Knowledge，PCK）。数据收集完成后，运用分层线性回归模型进行分析，以处理学生嵌套在班级中的分层数据结构。
研究结果
- 对学生成绩和动机变量的影响：通过分层线性回归模型分析，在数学成绩方面，CE 表现出中等但不显著的优势；在学术自我概念上，两种方法无差异；在认知需求上，PI 有显著的积极影响。
- 学生成就水平的调节作用：研究发现，学生的数学成绩在 T1（前测）时与两种评价方法的交互作用对所有结果变量均无显著影响，即两种方法的效果与学生的成就水平无关。
- 教师特征的调节作用：教师的自我效能和 PCK 对学生数学成绩均无显著影响，且这两个变量与评价方法之间也不存在交互作用。
研究结论与讨论
综合研究结果来看，CE 和 PI 两种评价方法在学生成果方面存在一定差异。PI 在促进学生认知动机方面表现更优，可能是因为其灵活性使教师能更快速地适应学生的成就水平，加强与学生的互动，增强学生的内在动机。而 CE 在提高学生数学成绩上有轻微优势，或许是由于其结构化特点便于教师实施，能让教师快速获取所有学生的评估信息。
此外，研究还发现，两种方法在不同学生成就水平上效果稳健，都适合高度异质的学校环境。但令人意外的是，教师的自我效能和 PCK 并未对学生数学成绩产生影响，这可能与研究中使用的测量量表以及研究关注的结果与教师特征的距离有关。
总的来说，该研究揭示了不同结构化程度的 FA 方法在小学二年级数学课堂中的效果差异。这一研究结果强调了教师专业化培训和提供易用教学材料对 FA 有效性的重要性。同时，研究也为教学实践提供了指导，即可以将结构化和灵活性的评价方法相结合，在教学初期，采用结构化更强的方法帮助教师明确教学方向；在后续教学中，给予教师更多灵活性，以提高学生的学习动机，实现更有效的教学。这一研究成果为教育领域的评价方法改进和教学质量提升提供了有价值的参考，对推动教育教学的发展具有重要意义。
