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第三方教育评价倡导多年没有得到实质性开展，主要原因是政府没有解决好'最q先一公里'的问题，即是相应的运行机制没有建立起来。需要提高认识，对第三方的独立性、第三方的资质、项目评价指标体系、教育评价技术等有深刻的认识。当务之急是建立机构，完善制度，由易到难逐渐推开。实施教育评价是教育教学决策的重要前提，而有效的教育评价依赖于全q面的、可靠的评价依据。大数据重在对多维、大量数据的深度挖掘与科学分析以寻求数据背后的隐含关系与价值，有助于将教育评价从基于小样本数据或片段化信息的推测转向基于全q方位、全程化数据的证据性决策。该文从三个方面分析美国在整体层面如何规划与推进大数据在教育评价中的深入应用:一是'大数据为何而用'——探析美国在教育评价中应用大数据的目标指向;二是'大数据从何而来'——介绍美国教育评价所依托的立体化、高质量教育数据网络;三是'大数据如何而用(包括如何用好)'——分析美国如何通过精心设计评价本身、选择适当的大数据处理技术、提升教育工作者尤其是教师的数据素养、提供多方位支持等多种方式在实践维度切实推进大数据在教育评价中的有效应用。

自我评价，指评价主体自己依据评价原理对照一定的评价标准主动评价自身的评价类型。广义的自我评价包括教师对自己工作的总结，部门负责人对本部门工作所做的自我检查。狭义的自我评价特指那些严格按照与他人评价相同的标准所进行的评价。自我评价收到普遍欢迎，并且的到广泛应该是由于它具备了以下一些特征：不受时间和场合的限制，天门国学培训，简便易行；省时，省力，耗资较少；可在较长时间内连续操作，机动灵活。自我评价的实施有利于激发被评价者的积极性，但客观性不足，因而自我评价极少独立使用。自我评价一般在他人评价之前，或者穿插在他人评价中进行，用以证实或者完善他人评价的结果。对于规模比较大的评价活动，通常的做法是先进行自我评价， 在此基础上再组织适当规模的他人评价，综合发挥两类评价各自的优势，较大限度弥补二者之不足，中学国学培训，以求达到尽可能理想的效果。

第三方评价已成为国外职业教育评价工作的通行惯例。我国职业教育第三方质量评价工作由于起步较晚，面临着独立性不足、专业性欠缺和相关法律地位得不到保障、评价反馈调节作用未能充分发挥等问题。要解决这些问题须通过加强内部组织治理、评价体系的构建、评价过程的监督、相关评价的立法和评估市场的培育等多种途径，以此完善第三方教育评价的运作机制，提升第三方评价效能。 第三方评价具有独立性、专业性和市场化的特征，构建义务教育阶段素质教育第三方评价机制具有必要性，同时也具有可行性。但需克服第三方评价市场尚不成熟，国学培训单位，第三方评价机构的中立性和专业性难以保证，主管义务教育的行政部门对第三方评价的认识存在局限性，不敢轻易放权等方面的现实问题。构建义务教育阶段素质教育第三方评价机制需培育第三方评价市场，建立教育评价合同制度，加强政府对第三方评价机构的监管。

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