第３４卷第３期２０１清华大学教育研究ｖ０１．３４。Ｎｂ．３Ｊｕｎ．２０１３３年６月ＴＳｎ、ｉＧＨＵＡＪＯＵＲＮＡＬＯＦＥＤＵＣＡＴＩＯＮ教育指标系统构建的理论问题杨向东１朱虹２（１．华东师范大学教育科学学院，上海２０００６２；２．华东师范大学心理咨询中心，上海２０００６２）摘要：教育指标研究缘起于美国社会指标运动，兴盛于２０世纪８０年代。教育指标在本质上是一种认识教育现象的量化实证方法，是对教育系统状态或变化特征的刻画。就具体教育指标而言，需要合理认识该指标所指代的教育特征的含义，明确指标与指代特征间究竟符合反映性测量模型还是形成性模型，以及在特定层次上指标的界定或运用是否合理和有效。教育指标系统不是多个教育指标的简单组合，而是综合了理论认识和现实需求的有机组合。构建教育指标系统需要综合考虑教育价值或过程理论、研究技术、教育、教育实践和社会观念等一系列因素。教育指标系统可以用来监测教育系统的状态和变化趋势，判定目标是否达成，发现潜在的问题并指明解决方向，但不能提供因果推断，不应作为教育决策的唯一依据。关键词：教育指标；教育指标系统；教育基本特征；教育理论；教育中图分类号：Ｇ４０—０１文献标识码：Ａ文章编号：１００１—４５１９（２０１３）０３—００１６—１３教育指标研究通常被认为和美国社会指标运动（ｓｏｃｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｍｏｖｅｍｅｎｔ）的兴起有关。２０世纪６０年代初期，美国国家航空航天局（ＮＡＳＡ）委托美国艺术和科学院（ＡＡＡＳ）评估航天计划所带来的社会影响。该项目一个主要成果是１９６６年出版的《社会指标》一书，①被认为是美国社会指标运动的发端。②然而，在深层水平上，参与该项目的学者试图回答这一问题时，发现既缺乏充分的证据来检验ＮＡＳＡ的社会影响，更缺乏系统的理论框架和方法来界定问题本身和所需证据。③这直接导致了后继对指标在各社会领域的大量研究。④教育系统作为社会系统的构成，自然也在这场运动之列。在美国，对教育指标兴趣的迅速提升可以回溯到《国家处于危险中》研究报告的颁布。⑤该报告极大激发了美国公众对教育质量的关注，促使美国各个层面对教育系统进行监测和对教育指标系统开展研究。⑥到２０世纪８０年代，几乎所有美国国家和州收稿日期：２０１３—０５—１０基金项目：教育部人文社科重点研究基地“十－－：ｆｆ”重大项目（１１ＪＪＤ８８００３０）和上海市教育科学２０１１年度重点项目（Ａ１１１７）基金资助作者简介：杨向东，山东德州人，华东师范大学教育科学学院课程与教学研究所副教授，研究方向为心理与教育测量、统计与研究方法；朱虹，浙江湖州人，华东师范大学心理咨询中心主任，讲师，研究方向为教育心理学．①Ｒ．Ｂａｕｅｒ，Ｓｏｃ／ａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒ（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＭＡ！ＭａｓｓａｃｈｕｓｅｔｔｓＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＰｒｅｓｓ，１９６６）．②Ｒ．Ｍ．Ｊａｅｇｅｒ，“ＡｂｏｕｔＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄＴｒｅｎｄｓｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ，”ＲｅｖｉｅｗｏｆＲｅ—ｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ６（１９７８）：２７６—３１５．③Ｋ．Ｃ．Ｌａｎｄ，“ＳｏｃｉａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，”ＡｎｎｕａｌＲｅｖｉｅｗ０ｆＳｏｃｉｏｌｏｇｙ９（１９８３）：１—２６．ｏｎ④Ｒ．Ｍ．１ａｅｇｅｒ，“ＡｂｏｕｔＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ６（１９７８）：２７６—３１５．（重）Ｎａｔｉｏｍｌ１９８３）．ｔｈｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄＴｒｅｎｄｓｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ，”ＲｅｖｉｅｗｏｆＲｅ—ＣｏｍｍｉｓｓｉｏｎｏｎＥｘｃｅｌｌｅｎｃｅｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＡＮａｔｉｏｎａｔＲｉｓｋ（Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ：Ｕ．Ｓ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，⑥Ｌ．Ｂｕｒｓｔｅｉｎ，Ｊ．Ｏａｋｅｓ＆Ｇ．Ｇｕｉｔｏｎ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｎＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，”ｉｎＥｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，ｖ０１．２，ｅｄ．Ｍ．Ｃ．Ａｌｋｉｎ，４１０—４１８（ＮｅｗＹｏｒｋ，ＮＹ：Ｍａｃｍｉｌｌａｎ，１９９２）．万方数据教育指标系统构建的理论问题１７·教育机构都卷入了教育指标运动之中。①其实，在此之前，联合国教科文组织（ＵＮＥＳＣＯ）就对教育指标系统进行了大量研究，并出版了《教育系统的指标》一书。②进人９０年代，经济合作与发展组织（ＯＥＣＤ）、联合国教科文组织等更是开展了大量相关研究。③与国际研究相比，我国教育指标研究仍处于起步阶段。虽然我国在１９８２年就开始了对教育基本数据的统计工作，对教育指标系统的真正关注还是缘于近年来教育部对基础教育质量监测的投入和各地质量监测系统的“蓬勃”发展。借鉴国际教育指标研究的发展历程和经验教训，我国学者当前面临的首要任务是厘清教育指标系统构建背后的各种基本理论问题，明确其依存的认识论基础及局限，充分认识合理构建、解释和应用教育指标系统的复杂性，形成教育指标系统能够做什么和不能做什么的合理预期，以避免我国教育指标的研究和发展夭折在襁褓之中。一、教育指标的特征虽然指标一词广泛应用于诸多社会科学研究领域，如经济、政治、人口、医疗等等，但究竟什么是指标仍然没有统一的认识。美国学者耶格（Ｊａｅｇｅｒ）分析了１２个社会指标的权威界定，鉴别了９个方面的特征。这些特征包括：（１）量化的（ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ），（２）与时间有关（ｔｉｍｅ－－ｒｅｌａｔｅｄ），（３）实用性（ｕｔｉｌｉｔｙ），（４）是对社会状况的测量（ｍｅａｓｕｒｅ解或综合（ａｍｅｎａｂｌｅｓｏｃｉａｌｓｙｓｔｅｍｏｆｓｏｃｉａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎ），（５）与价值或目标有关（ｖａｌｕｅｏｒｇｏａｌｒｅｌａｔｅｄ），（６）有着内在规范性（ｉｎｈｅｒｅｎｔｌｙｎｏｒｍａｔｉｖｅ），（７）可以通过加以操纵（ｍａｎｉｐｕｌａｂｌｅｔｏｔｈｒｏｕｇｈｐｏｌｉｃｙ），（８）可以分ｏｆａｄｉｓａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｏｒａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ），（９）是某个社会系统模型的成分（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｍｏｄｅｌ）。他发现，除了量化的和是对社会状况的测量这两个特征为大多数界定所认可之外，没有任何一个特征为所有１２个定义共同拥有。作为分析的结果，耶格认为，任何能够表征研究对象或者其成分的综合状态（ａｇｇｒｅｇａｔｅｓｔａｔｕｓ）或变化（ｃｈａｎｇｅ）的变量都应该称为指标。④因此，在耶格看来，唯有对研究对象特征的刻画才是指标的本质特征。对教育指标的理解也存在同样的分歧。奥克斯（Ｏａｋｅｓ）认为，教育指标是“一种揭示了教育系统的表现或健康状况的统计量（ｓｔａｔｉｓｔｉｃ）。”⑤史密斯（Ｓｍｉｔｈ）则认为，教育指标“或者测量了教育系统某个期望的结果……或者描述了该系统的某个核心特征。”⑥沙伍森（Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ）、麦克唐奈（ＭｃＤｏｎｎｅｌｌ）和奥克斯将教育指标定义为“与教育中某个基本建构（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ）有关的单个或组合统计量。它在某种特定的情境中是有用的。”⑦显然，不同的学者除了认同教育指标是对教育系统状态的刻画之外，在教育指标的具体特征上莫衷一是。上述分歧反映了教育指标或指标系统背后所涉及到的各种理论和认识问题。例如，如果教育指标是用来刻画“教育基本建构”的，那么，怎样合理理解教育指标和教育基本建构的关系？换言之，如何理解教育指标作为一种统计量或观测变量的性质？此外，如何理解教育中的“基本建构”？哪些建构属于教育系统的“核心特征”？怎样确定教育指标揭示了教育系统的“健康状况”或者具有符合某种“期望的结果”？其评判①Ｍ．Ｓ．Ｓｍｉｔｈ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，”ＰｈｉＤｅｌｔａＫａｐｐａｎ６９，７（１９８８）：４８７—４９１．②Ｉ．Ｎ．Ｉｏｈｎｓｔｏｎｅ，ＩｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ（Ｐａｒｉｓ：ＵＮＥＳＣＯ，１９８１）．③ｏＥＣＤ，ＴｈｅＯＥＣＤＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｄｕｃａｔｉｏｎＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＡＦｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒＡｎａｌｙｓｉｓ（Ｐａｒｉｓ：ｏ：ＥＣＤ，１９９２）；Ｃ．Ｓａｕｖａ—ｇｅｏｔ，ＩｎｄｉｃａｔｏｒｆｏｒＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＰｌａｎｎｉｎｇ：ＡＰｒａｃｔｉｃａｌＧｕｉｄｅ（Ｐａｒｉｓ：ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＰｌａｎｎｉｎｇ／ＵＮＥＳＣｏ，１９９７）．④Ｒ．Ｍ．Ｊａｅｇｅｒ，“ＡｂｏｕｔＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈｉｎＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓＯｎｔｈｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄＴｒｅｎｄｓｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ，”Ｒｅｖ／ｅｗｏ厂ｍ—ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＰｏｌｉｃｙＲｅ－Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ６（１９７８）：２７６—３１５．⑤Ｊ．Ｏａｋｅｓ，ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＡｓｅａｒｃｈｉｒｌＧｕｉｄｅｆｏｒＰｏｌｉｃｙＭａｋｅｒｓ（ＮｅｗＢｒｕｎｓｗｉｃｋ：ＮｅｗＪｅｒｓｅｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９８６）：１．⑥Ｍ．Ｓ．Ｓｍｉｔｈ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，”ＰｈｉＤｅｌｔａＫａｐｐａｎ６９，７（１９８８）：４８７．Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｒｕｌｅｒｓ⑦Ｒ．Ｊ．Ｓｂａｖｅｌｓｏｎ，Ｌ．Ｍ．ＭｃＤｏｎｎｅｌｌ＆Ｊ．Ｏａｋｅｓ，Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｔｉｏｎ：ＡＳｏｕｒｃｅｂｏｏｋ（ＳａｎｔａＭｏｎｉｃａ，ＣＡ：ＴｈｅＲＡＮＤＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅＥｄｕｃａ—Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，１９８９）：５．万方数据１８·清华大学教育研究（２０１３年第３期）依据或标准是什么？如何合理认识教育指标与教育理论、教育决策的关系？显然，这些问题都与如何构建教育指标有密切关系。因此，理解和构建教育指标系统，需要对其背后的各种理论问题做出解答。二、教育指标是理解教育系统的一种基本认识途径理解教育指标的逻辑起点是为什么需要教育指标？从本质上讲，“教育指标”这一概念反映的是认识教育现象的一种基本方法。这种方法并不仅仅局限于对教育现象的认识。在一般意义上，运用“指标”是人类认识现实事物的一种基本方法。研究对象的复杂性和人类认识能力的有限性决定了我们无法在一开始从整体上深入系统的把握所要认识的对象。在认识的某些阶段，将复杂现象分析成不同的构成或属性，可以达到深入认识局部性质或机制的目的。这种分析方式的核心是抽象（ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ）和概念化（ｃｏｎ—ｃｅｐｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）。所谓属性，是人类对事物或现象某种特征（如长度或智力）或特征问关系（如密度或速度）的一种抽象。它使我们能够跨越完全不同的具体事物，在概念层面上对某个属性或不同属性间关系进行描述、认识和研究。而指标则是联接抽象属性与事物或现象在该属性上具体表现的中介，进而提供了理解事物或现象本身及其所处系统的一种途径。例如，图１给出了８个具有不同特征的人脸。①现在，尝试对这些人脸进行描述和辨析。为此，我们会将人脸分成不同的构成，如头发、脸型、五官等等。进而将某些构成进一步分解，如将五官解析为眉、眼、鼻、耳、口。假如要描述不同人眼睛的差异，可以从眼睛的形状、大小、颜色、眼睛间距等方面进行刻画。这里，所谓形状、大小等，都是眼睛这一成分的属性，在本质上都是对个体眼睛特征的概念界定。那么，如何确定个体眼睛的形状呢？我们既可以用眼睛与某个几何图形的相似程度作为对这一属性的观测指标，比如判定某个个体眼睛为椭圆或圆形，也可以用眼睛水平和垂直的长度之比作为观测指标。前者在本质上属于一种质性指标，而后者则是一固固固固固固固固种量化指标，是眼睛水平长度和垂直长度这两个量化指标的导出性指标（ｄｅｒｉｖｅｄｉｎｄｉｃａｔｏｒ）。从另一个角度讲，前者是一种单一指标（ｓｉｎｇｌｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ），后者是一种组合指标（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｉｎｄｉｃａｔｏｒ）。无论哪种情况，这两个指标都是对不同人脸在眼睛形状这一属性上具体表现的刻画。另外，除了刻画不同构成的特征，还需考虑构成间的关系，比如五官比例、在脸部相对位置等等，并形成相应指标来加以观测。借助于这些指标及其对应的属性，可以实现对不同人脸的特征进行描述、分类和比较的目的。类似的，教育系统可以被视为是一个有多种成分构成的复杂系统，比如课程、教学、学校管理、教师队伍等等。每个构成以及不同构成之间都具有各种不同的属性或特征，比如课程深度和广度，教师专业水平、教育均衡化程度等等。通过构建合理的教育指标，可以实现对这些特征的观测、描述或研究，进而形成对教育系统当前状态、变化趋势乃至运作机制的认识。②实际上，教育指标这一概念背后是一种量化实证研究的基本思想。例如，如果研究智力与阅读成绩之间的关系，一个关键环节是构建合理的指标，建立智力和阅读成绩这两个抽象属性与学生实际表现之间的联接。只有如此，才能实现从思辨式的理论假设到基于数据的经验验证的转变。这是理解教育指标（系统）的一个基本前提。①Ｙ．Ｔａｋａｎｅ，“ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＳｃａｌｉｎｇｉｎＰｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｃｓ，”ｉｎＨａｎｄｂｏｏｋｏｆＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ：Ｖ０１．２６．Ｐｓｙ—ｃｈｏｍｅｔｒｉｃｓ，ｅｄ．Ｃ．Ｒ．Ｒａｏ．＆Ｓ．Ｓｉｎｈａｒａｙ（Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，ＴｈｅＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ：Ｅｌｓｅｖｉｅｒ，２００７）．②Ｒ．Ｊ．Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ，Ｌ．Ｍ．ＭｃＤｏｎｎｅｌｌ＆Ｊ．Ｏａｋｅｓ，ＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓｔｉｏｎ：ＡＳｏｕｒｃｅｂｏｏｋ（ＳａｎｔａＭｏｎｉｃａ，ＣＡ：ＴｈｅＲＡＮＤＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，１９８９）．ａｎｄＳｃｉｅｎｃｅＥｄｕｃａ—万方数据教育指标系统构建的理论问题·１９·三、教育指标界定和使用中的基本问题和构建脸部特征的相关指标相比，教育指标的构建更为复杂，面临更多的理论和技术问题。首先，教育是一个极其复杂的多层次、多成分、动态变化的开放系统。即便是该系统的一个构成，比如微观层面的课堂互动，如何理解不同模式背后的实质含义和运作机制，厘清课堂实践与各种价值体系、教育观念、技术手段的内在关系，也是一项极其复杂的任务。①其次，与教育系统的复杂性有关，我们通常缺乏对教育系统属性或特征的清晰认识。比如，究竟哪些特征可以较好的刻画学校教育的状况？哪些特征和我们关注的学习结果有关系？其具体运作机制是什么？至今，学校教育研究仍然不能对上述问题提供一个明确的回答。②对学校特征的有限理解了合理测评指标的构建。第三，教育系统的各种特征通常是潜在的、无法直接观测的。这在很大程度上造成了相应指标构建的困难。例如，虽然我们可以概念上讨论教师质量，但是究竟什么是教师质量？如何进行合理有效的测评？学术界提出了各种理论模型，但是不同模型指向不同因素和测评方式。③此外，对教育特征的测评通常不采用单一指标，而是在多个指标基础上加以综合。比如，通常在训练年限、专业知识、学科教学知识等若干单一指标基础上形成教师质量的综合指标。④正是这些复杂性，造成了理解和使用教育指标时的一些问题。（一）教育指标与教育基本特征的关系教育指标和教育基本特征之间至少存在两种不同关系。一种是将教育基本特征或属性视作是于教育指标之外而存在的。换言之，教育属性是教育系统自身所固有的特征。教育指标是这些属性的外显化。两者之间存在着某种因果关系。不同研究对象在教育基本特征上的情况决定了其在教育指标上的表现。例如，如何认识数学能力和学生在数学测验中各题目上的表现？按照这种认识，学生在各题目上的表现是由该生的数学能力这一属性所决定的。而且，数学能力不仅决定他在该测验上的表现，还是数学作业完成情况、数学竞赛成绩等等其他一系列相关表现的共同原因。学生数学能力水平高，不仅仅决定该生答对所有题目的可能性高，还蕴含了他在其他一系列相关指标上的表现都是较好的。图２ａ给出了这种认识的一种图示。在该图中，ｅ表示所关注的教育特征，Ｘｌ，Ｘ２，Ｘ３表示与该特征相关联的各种教育指标。联接ｅ和Ｘ的箭头及其方向表明ｅ是导致不同研究对象在各种教育指标上取值的内在原因。沁，沁，沁表示在不同指标上，教育特征与不同教育指标的关联程度。通常，潜在特征无法完全解释研究对象在各种指标上的表现。Ｅ１，易，Ｅ３被用来表示指标表现中０无法解释的部分，即所谓的误差（ｅｒｒｏｒ）。Ｅ的大小反映了对教育特征的认识程度，以及相关教育指标的质量。图２ａ的模型称之为反映性测量模型（ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｂ图２指标和教育特征的两种关系（改编Ｉ鲁Ｂｏｒｓｂｏｏｍ，Ｍｅａｓｕｄｎｇｔｈｅｍｏｄｅｌ）。⑤它建立Ｍｉｎｄ，６１）①Ｃ．Ｃｈｉｎ，“ＣｌａｓｓｒｏｏｍｔｅｒｎｓＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｉｎＳｃｉｅｎｃｅ：ＴｅａｃｈｅｒＱｕｅｓｔｉｏｎｉｎｇａｎｄＦｅｅｄｂａｃｋｔＯＳｔｕｄｅｎｔｓ’Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ，”ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅＥ矗ｕｃａｔｉｏｎ２８，１１（２００７）：１３１５—１３４６；Ｄ．Ｃ．Ａ．Ｈｉｌｌｍａｎ，“ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｆｏｒＡｎａｌｙｚｉｎｇＰａｔ—ｏｆＩｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，”ＡｍｅｒｉｃａｎＪｏｕｒｎａｌ０厂ＤｉｓｔａｎｃｅＥ口ｕｃａｔｉｏｎ１３，２（１９９９）：３７—４７．Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ？ＴｈｅＣａｓｅｆｏｒＡｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅＳｃｈｏｏｌＣｏｎｔｅｘｔ，”ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄ②Ｉ．Ｏａｋｅｓ，“ＷｈａｔＥｄｕｃａｔｉｏｍｌＰｏｌｉｃｙＡ？／ａＺｖｓ厶１１，２（１９８９）：１８１—１９９．③Ｙ．Ｃ．Ｃｈｅｎｇ＆Ｋ．Ｔ．Ｔｓｕｉ，“ＭｕｌｔｉｍｏｄｅｌｓｕｃａｔｉｏｎａｌＲｅｓｅａｒｃｈ９２，３（１９９９）：４１—１５０．ｏｆＴｅａｃｈｅｒＥｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ：ＩｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒＲｅｓｅａｒｃｈ，”ＴｋＪｏｕｒｎａｌｏ．厂Ｅａ—④Ｒ．１．Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ，Ｌ．ＭｃＤｏｎｎｅｌｌ＆Ｉ．ｏａｌ（ｅＳ，“Ｗ１１ａｔａｌ＇ｅＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓｔｅｍｓ？”ＰｍｃｔｉｃａｌＡｓ—ｓｅｓｓ？ｎｅｎｔ，Ｒｅｓｅａｒｃｈ＆Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，（１９９１）．ｈｔｔｐ：／／ＰＡＲＥｏｎｌｉｎｅ．ｎｅｔ／ｇｅｔｖｎ．ａｓｐ？Ｖ＝２＆ｎ＝１１（ａｃｃｅｓｓｅｄＪｕｎｅ２，２０１１）．（劝．Ｒ．Ｆ：ｘｔｗａｒｄｓ＆Ｒ．Ｐ．助驴Ｚｚｉ，“ｃｈＩｔ＆ｔｈａＷｓ５，２（２０００）：１５５—１７４．ｔｈｅＮａｔｕｒｅａｎｄＤｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆＲｄａｔｉｃ础ｐｓｂｅｔｗｅｅｎＣｏｒｌｓｍｉｃ魅ａｎｄＭｅａｓｕｒｅｓ，＂Ｐｓｙｄｗ幻ｇｉｃａｌ万方数据·２０·清华大学教育研究（２０１３年第３期）在两个基本假设之上：（１）教育基本特征是存在的；（２）该特征和相应教育指标之间存在一种质性或量化的因果关系。①与上述认识不同，教育特征有时被视为只是一种工具性的概念。不存在所谓的于教育指标之外的潜在教育属性，它只是对基于教育指标而获取的相关信息的一种概括（ｓｕｍｍａｒｙ）。教育特征或属性是我们用来简化各种观察的抽象符号，并不是不同研究对象在教育指标上表现的原因。一个经典例子是家庭社会经济地位（Ｓｏｃｉｏ－－ＥｃｏｎｏｍｉｃＳｔａｔｕｓ，ＳＥＳ）。通常，家庭ＳＥＳ是通过父母职业、教育水平、家庭收人等多个指标来加以收集的。然而，一个家庭的ＳＥＳ较高并不是导致父母职业、教育水平、家庭收入等状况的共同原因。一个家庭的ＳＥＳ较高，可能仅仅是该家庭经济收入较高导致的，并不必然决定该家庭中父母的教育水平。这里，家庭ＳＥＳ作为一个符号，用来指代父母职业、教育水平、家庭收入等指标所涵盖的内容。图２ｂ给出了这一情况的一个图示。叼表示家庭ＳＥＳ或其他类似的教育特征，而ｙ，，ｙ２，ｙ３则分别表示相应的可观察指标。与图２ａ中的潜在特征ｅ不同，１并不是ｙ１，ｙ２，ｙ３之间产生关联的原因，而是对不同观察指标所含信息的概括（箭头是由Ｙ指向１））。因此，Ｔ）是Ｙ，，Ｙ。，ｙ。的某种加权组合，ｙ１，娩，弛是相应的权重。图２ｂ的模型称之为形成性模型（ｆｏｒｍａｔｉｖｅｍｏｄｅｌ）。②它表明某些教育特征并不于观察指标，而是形成于这些指标，是对相应指标的数据简化手段。因此，需要针对具体的教育特征，合理认识教育指标和被指示对象之间究竟是一个什么关系。这是一个很关键的问题，它既影响到如何理解教育指标的含义，有助于澄清对这一概念认识上的各种分歧，也影响到如何构建模型，对数据进行分析或解释。（二）教育指标：观测变量还是统计量将教育指标视为测量指标，其逻辑前提是存在某个属性可以测量。比如，如果用答题状况作为学生学业水平的测量指标，学业水平这一属性在逻辑上先于学生答题状况而存在。此外，正如使用工具来测量一段木头的长度那样，木头本身的长度是决定最终测量结果的关键。在利用教育指标测量某个潜在属性的时候，一个基本假设是不同研究对象在该属性上的水平决定了它们在教育指标上的表现。显然，按照这个分析，作为测量变量的教育指标和所指向的教育属性的关系符合上述反映性测量模型（图２ａ）中的关系。不仅如此，作为测量变量的教育指标，还必须能够通过特定教育系统在该指标上的取值，反映出该系统在某个特征上的水平。例如，我们可以通过对特定教育系统在一系列指标上的表现，来判定该系统教育公平实现的程度。这里的教育公平，不单纯一个是否存在的质性问题，而是一个连续的量化属性。不同对象在这一属性上展现为具有不同的水平。在这个意义上，我们说作为测量变量的教育指标同时也是一种量化指标。它具有双重功能：一是反映教育系统不同方面的核心特征，二是通过特定系统在这些特征上的取值反映其质量状况。按照这种分析，并非所有的教育指标都可以称之为测量指标。某些教育指标虽然也采用数字的方式来表示研究对象的特征，但并不具有真正量的含义。比如将不同类型的学校用不同的数字来表示。此时，可以把该变量称之为统计量，但不属于测量指标的范畴。此外，像父母教育水平、家庭收人等指标的不同取值的确带有量的含义。但是，如图２ｂ所揭示的那样，家庭ＳＥＳ并不是这些指标所要“测量”的属性。家庭ＳＥＳ作为概括父母职业、教育水平或家庭收入等一系列指标含义的术语（ｔｅｒｍ），其内涵其实是模糊的。因此，当我们说家庭ＳＥＳ水平影响学生学业时，是指一个家庭社会经济地位的综合影响。究竟是哪个（些）因素真正产生影响，不同家庭或许是不尽相同的。父母职业、家庭收入等指标或许都有自己①Ｄ．Ｂｏｒｓｂｏｏｍ，ＭｅａｓｕｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２００５）．ｔｈｅＭｉ，叔：ＣｏｎｃｅｐｔｕａｌＩｓｓｕｅｓｉｎ‰ｐｏｒａｒｙＰｓｙｃｈｏｍｅｔｒｉｃｓ（Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＵＫ：Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ②Ｊ．Ｒ．Ｅｄｗａｒｄｓ＆Ｒ．Ｐ．Ｂａｇｏｚｚｉ，“ｏｎＰｓｙｃｈｏｌｏｇｉｃａｌｔｈｅＮａｔｕｒｅａｎｄＤｉｒｅｃｔｉｏｎｏｆＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｓａｎｄＭｅａｓｕｒｅｓ，”Ｍｅｔｈｏｄｓ５，２（２０００）：１５５—１７４．万方数据教育指标系统构建的理论问题·２１指向的测量属性，比如家庭收入指向家庭所能支配的经济资源。在不同的社会制度或文化传统下，这些不同属性和家庭ＳＥＳ之间的关系是不同的。图２ｂ中的则体现了在特定社会或文化形态下家庭ＳＥＳ所概括的内涵的变化。从这个意义上说，父母职业、教育水平、家庭收入等只是相对于家庭ＳＥＳ的统计量，而不能称其为后者的测量指标。通常，统计量是指刻画某个事实或者测量结果的数字型变量，其内涵要比测量指标来的更为广泛。某个统计量可能反映了不同对象在某个属性或特征上所具有的量（ｍａｇｎｉｔｕｄｅ）的多少，比如学业水平的高低。此时，该统计量同时也是测量指标。但有时，统计量有可能只是用数字的方式来表征了不同对象在某个属性或特征上的类属或表现。但是，不管是作为狭义的测量指标，还是广义的统计量，教育指标（ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）都是指运用某个事件或事实来指示（ｉｎｄｉｃａｔｅ）其他某个现象或特征的存在，或者显示（ｓｈｏｗ）该现象或特征的发展过程。①因此，获得指标信息或数据并不是最终目的，通过这些信息对意图指代的东西进行推断才是研究者试图达成的目标。（三）教育指标的层次性对教育指标界定和使用上的层次性是导致各种分歧的另一个因素。在最基本的层次上，教育指标通常是指不同研究对象某些可观察、或可以直接测量的现象或特征。比如学生答题状况、父母职业等等。然而，在实际使用中，研究者并不仅仅将上述统计量称为教育指标，而是将各种综合水平上所形成的统计量都称之为教育指标。例如，假如通过一系列教育指标来刻画学校教育。通常先构建围图３教育指标的层次性类似于图３的框架。首先，基于对学校教育的某种理解，将其剖析成不同构成或方面。比如，按照输入、过程和结果这样一种结构性理解，通常将学校分析成学校资源、生源质量、课程与教学质量、学校组织结构与管理模式、教师工作条件、教学或学习结果等不同成分。②结合相关研究，这些构成又会被进一步分成更加具体的特征或构成。比如，教师工作条件或许包括教师薪酬、班级大小、学生状况、工作负荷、教学支持、专业发展、自主性和同事关系等。如此逐步分解，直至建立与某些可观察或可测量现象的关联。比如用每周课时量、所教班级数以及新授课数等指标来刻画教师工作负荷。这样通过逐层概念剖析和分解，复杂的学校教育系统就被转化为对一系列具体现象或事实的观测。那么，在图３中，教育指标究竟是指哪个层面的内容？显然，如果将教育指标理解成某些可观察或可测量事件或事实的话，只有每周课时量、所教班级数等变量可以称之为教育指标。通过对不同研究对象在这些变量上表现，我们可以推断教师工作负荷状况。不过，借助于统计手段（如图２ｂ），或者测量模型（如图２ａ），可以在这些指标基础上，形成某些抽象概念或特征的综合性指标。比如，如图２ｂ所示，可以通过一定的统计方法（如主成分分析），构建一个有关教师工作负荷的新变量Ｖ工作负荷，Ｖ工作负荷＝八Ｋ，Ｋ，Ｙ３，…Ｌ；ｙ１，ｙ２，ｙ３，…Ｋ），其中八·）为相应的统计模型，Ｋ，Ｋ，ｙ３，…Ｌ是包括每周课时量、所教班级数在内的一系列变量，ｙ１，花，扮，…苁①蛔ｇ呦肋咖秽ｏｆ舰翩Ｅｎｇｌｉｓｈ，嗍ｅｄ．（蛳Ｇａｔｅ，ＵＫ：Ｐｅａｒｓｏｎｔｉｏｎ（ＳａｎｔａＭｏｌＩｉＥａ，，ＣＡ：ＲＡＮＤＣｏｐｏｒａｔｉｏｎ，１９８７）．ＥｄｕｃｔｉｏｎＬｉｍｉｔｅｄ，２００４）．（ＤＲ．Ｊ．Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ，Ｌ．Ｍｃｌｈ，．ｍＪｌ，Ｊ．Ｏａｋｅｓ＆Ｎ．Ｃａｒｅｙ，ｈ叛脚。ｒＳ３￡蹴粥弦Ｍ嘲酗拥ｇ朋翻嘲斑洒ａｎｄ＆沥髓Ｅｄｕｃａ万方数据·２２·清华大学教育研究（２０１３年第３期）是相应的加权系数。由此则形成了一系列新的变量，如ＶＩ作负荷、Ｖ教学支持、Ｖ学业成绩等等。虽然这些变量不是直接观测的，但可以通过不同研究对象在这些变量上的取值来推断其在更高一层概念或特征上的表现。从这个意义上讲，这些变量也属于教育指标。利用这种方式，不同层次的变量可以逐步综合，进而形成类似于国民生产总值（ＧＤＰ）样高度综合的教育指标。前文提到，不同研究者对于指标是否可以分解或综合存在分歧。但是，其焦点不是在一般意义上争论指标是否可以综合或分解，而是针对具体研究对象构建教育指标时，分解或综合是否有意义，以及形成的新指标是否合理和有效。教育指标能否以及如何分解或综合，并不是统计技术的简单运用，或者某个测量模型的机械套用，而是交织了对研究主题的理论认识、现实需求、分解或综合方法，指标解释力、预测性以及使用后果等一系列复杂因素。比如，假设用各科考试分数作为学业水平的不同指标。如何在各科分数基础上形成一个学业水平的综合指标，其实是一个复杂的问题。此处，将各科成绩简单相加的习惯做法其实是值得质疑的。如果学业水平是各科测验所测量的共同属性，需要采用一种测量模型，合理反映各科成绩与学业水平的关联程度。如果不同学科测验所测属性是不同的，简单相加而形成的学业水平综合指标究竟表征的是什么，就是一个令人费解的谜团。这种情况下，能否形成综合指标，以及基于什么标准构建综合指标，是需要审慎思考和实证研究的。针对特定需求，需要建立明确的评判标准，对不同综合方式构建的学业水平指标的解释力、预测性以及所导致的社会后果进行经验检验。然而，学业水平和各科测验成绩之间究竟是什么关系，并不仅仅局限于如何将学科分数加以综合的问题。在更深层次上，它取决于如何理解学业水平的内涵和外延，是强调跨学科素养，还是强调学科知识和技能？各学科课程是如何贯彻这种理念的？学科测验在评价理念和任务选择上是否与之相一致？只有对这些问题有明确认识之后，学科测验成绩如何形成学业水平综合指标才具有了实质基础。教育指标分解或综合的另一个维度是观测单位。同样是学业成绩，学生可以为观测单位，学校也可以为观测单位。虽然看似相同，不同观测单位上形成的学业成绩应被视为不同的教育指标。学生层面的学业成绩可以用来反映不同学生间学习状况的波动范围，学校平均成绩则可以用来反映不同学校间学习状况的波动情况。这两个指标所揭示的学校特征是不同的，在数据分析和解释上也不同。借助于多水平模型（ｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｍｏｄｅｌ）等统计技术，可以通过学业成绩和其他相关指标，揭示出学校教育在不同层面上（如学校、班级、教师、学生等）的表现特征、变动规律以及不同因素间的关系。①四、教育指标系统的构建单个教育指标很难刻画教育系统这样复杂的现象。有必要将不同教育指标加以组合，以便能够揭示教育系统特征或运作状况。教育指标系统并不是单个教育指标的简单组合，而是综合了理论认识和现实需求下的有机组合。②它刻画了教育系统的不同特征，并通过这些特征及其关系来描述教育系统，揭示其运作过程和质量。（一）构建教育指标系统的必要性吉顿（Ｇｕｉｔｏｎ）和伯斯坦（Ｂｕｒｓｔｅｉｎ）提供了一个案例，较好的说明了构建教育指标系统的必要性。④①Ａ．Ｂ．Ｓｍｊｄｅｒ＆Ｒ．Ｊ．Ｂｏｓｋｅｒ，ＭｕｌｔｉｌｅｖｅｌＡｎａｌｙｓｉｓ：ＡＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏＢａｓｉｃａｎｄＡｄｖａｎｃｅｄＭｕｌｔｉｌｅｖｅｌＭｏｄｅｌｉｎｇ（Ｌｏｎｄｏｎ，ＵＫ：ＳＡＧＥＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎｓ，１９９９）；Ｓ．Ｗ．Ｒａｕｄｅｎｂｕｓｈ＆Ａ．Ｓ．Ｂｒｙｋ，ＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＬｉｎｅａｒＭｏｄｅｌｓ：Ａｐｐｌｉｃａ—ｔｉｏｎｓａｎｄＤａｔａＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｓ，２砌ｅｄ．（ＴｈｏｕｓａｎｄＯａｋｓ，ＣＡ：ＳａｇｅＰｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ，２００２）．②Ｒ．Ｉ．Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ，Ｌ．ＭｃＤｏｎｎｅｌｌ＆１．Ｏａｋｅｓ，“ＷｈａｔａｒｅＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓｔｅｍｓ？”ＰｒａｃｔｉｃａｌＡＳ－ｓｅｓｓｍｅｎｔ，Ｒｅｓｅａｒｃｈ＆Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，（１９９１）．ｈｔｔｐ：／／ＰＡＲＥｏｎｌｉｎｅ．ｎｅｔ／ｇｅｔｖｎ．ａｓｐ？Ｖ＝２＆ｎ＝１１（ａｃｃｅｓｓＬ＇ｄｌｕｎｅ２，２０１１）．③Ｇ．Ｇｕｉｔｏｎ＆Ｌ．Ｂｕｒｓｔｅｉｎ，ＳｔｅｐｓｉｎＣｏｎｓｔｒｕｘｔＶａｌｉｄａｔｉｏｎ谢琥ｉｎａＣｏｎｃｅｐｔｕａｌＦｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｔｈｅＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＳｙｓ—ｔｅｒｎ（ＬｏｓＡｎｇｅｌｅｓ，ＣＡ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣａｌｉｆｏｍｉａ，ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＲｅｓｅａｒｃｈＯｎＥｖａｌｕａｔｉｏｎ，Ｓｔａｎ出ｒｄｓａｎｄＳｔｕｄｅｎｔＴｅｓｔｉｎｇ，１９８７）；Ｌ．Ｄａｒｌｉｎｇ—ｎａｎ＇ｌｎ＇ｌｏｒｌ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｍｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄＥｎｌｉｇｈｔｅｎｅｄＰｏｌｉｃｙ，”ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＰｏｌｉｃｙ６，３（１９９２）：２３５—２６５．万方数据教育指标系统构建的理论问题·２３·某次教育改革提高了毕业标准，要求学生选修更多课程，试图藉此提高学生学业成绩。后继测评显示学生平均成绩的确有所提高。选课记录也表明学生选修课程的数量也有所上升。从表面看，改革措施似乎发挥了应有的功效。然而，深人调查发现这一结论并不成立。毕业标准提高之后，很多学习基础较差的学生无法完成要求，因更多课程不及格而辍学。这样一来，改革前后学生群体发生了变化。改革后的学生群体只剩下那些能够胜任较高毕业标准的学生。平均成绩的提高，以及选课记录的增加都只是改革前后学生群体差异的结果，而非制订者所预想的那样。此外，改革还产生了其他影响。许多学校为了能够开出更多的课程，将原有一门课程分成几门，但并不增加课程内容或深度。假如在构建教育指标时，只考虑了毕业标准的变化、选课数量以及学业测评成绩，而没有学生群体变化以及学校课程实施的相关指标，那么，基于这些指标而得出的结论就是误导的，后继措施的合理性就是值得质疑的。因此，在构建教育指标时，秉承系统的学校质量观，全面认识和理解学校运作机制是至关重要的。（二）构建教育指标系统需要关注的几个方面教育指标系统的构建不是一个简单的应用问题，而是综合了对教育系统及其构成的理论认识、测评和统计技术、教育、教育实践以及社会观念等一系列相关的因素，需要经历一个从概念到框架、从指标到数据、从研究到应用的循环往复过程。１．对教育系统的理论认识教育指标要想揭示教育系统及其构成的状态或特征，其逻辑前提是要对教育系统本身及其核心特征有较为清晰的理解。因此，教育指标系统构建的背后是对教育系统及其构成的理论认识。不同理论对教育本质的认识是不同的，进而对教育内涵、目标、核心活动或特征、运作机制等一系列问题的理解产生差异。这些都深刻影响到教育指标系统的构成和性质。①对教育系统的理论认识大致可以分为两种类型。一种类型关乎教育的价值和使命。这类理论主要回答“为什么教育是必须的？’’“教育拥有什么样的使命？”“哪些东西才是有价值的、是受教育者应该具备的？”诸如此类的问题。处在不同历史阶段、社会文化背景、意识形态、观点或立场上，教育被赋予的使命千差万别，迥然相异。现实教育系统中所彰显的、被认为有价值的教育目标往往是各种盘根错节的力量或观念彼此抗衡和妥协的结果。这类教育理论，要么站在特定立场上试图论证某些目标或价值的合理性，要么试图解析主流教育价值或目标的形成过程。这类教育理论提供了特定条件下教育所应秉承的基本理念、价值体系以及教育内容，界定了对受教育者成长和发展的预期。另一类教育理论则关乎教育价值或目标的实现过程。这类理论主要回答“如何通过教育实现某种理念或目标指向？“学校教育的本质是什么？”“教育过程应具备哪些核心活动或构成？彼此关系是怎样的？”诸如此类的问题。这类理论试图刻画教育系统及其构成，解释其运作机制和表现特征，预测特定条件理念或目标达成的可能性。这两类理论虽然指向不同，但彼此间有着深刻的关系。两者都对教育指标系统的构建有直接影响，但影响层面有所不同。如果用图１人脸的案例来说明的话，后一种理论旨在回答“哪些指标能够精确的描述人脸特征，实现对不同人脸细微差别的辨别”之类的问题，而前一种理论则试图回答“在这些指标中，哪些指标能够表明人脸的漂亮程度”之类的问题。精确描述人脸特征，需要合理理解人脸的基本构成及其关系。此时，指标取舍的主要标准是能否有助于辨识不同人脸在某个特征上的差异。而刻画人脸的漂亮程度则需要界定“漂亮的人脸”的涵义。这里存在两层关系。首先，并非能够刻画人脸特征的所有指标都需要用来表明人脸的漂亮程度。在特定“漂亮人脸”理论下，某些特征及其指标要比其他指标更为关键。因此，特定“漂亮人脸”理论具有对指标进行筛选和验证的功能，提供了判定哪些指标属于核心指标的基础。第二，不同“漂亮人脸”理论对漂亮的理解不同，所选指标就会有所不同。不仅如此，即便两个①Ｃ．Ｅ．Ｂｉｄｗｅｌｉ，“ＴｈｅＳｃｈｏｏｌａｓａＦｏｒｍａｌＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ，”ｉｎＨａｎｄｂｏｏｋｏｆｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｓ，ｅｄ．Ｊ．Ｇ．Ｍａｒｃｈ，９７２—１０２２（Ｃｈｉｃａｇｏ：ＲａｎｄＭｃＮａｌｌｙ，１９６５）．万方数据·２４·清华大学教育研究（２０１３年第３期）“漂亮人脸”理论都用到同一个指标，对该指标不同取值的理解和解释也有可能大相径庭。同样一种脸型，在一个理论下可能是漂亮的标志，而在另一个理论下却恰恰相反。因此，除了提供所需概念和特征外，特定“漂亮人脸”理论还提供了理解和解释相关结果的参照框架。在教育研究中，“漂亮人脸＂理论类似于教育价值或理念的理论，而教育过程理论则类似于对人脸特征的精确描述。这种区分有助于澄清前文有关教育指标特征的争议。虽然在理念上，教育价值和教育过程可以作为不同的研究对象，在现实教育现象或系统中，这两者是交织在一起的。因此，教育指标是否反映了教育系统的“核心特征”或“基本建构”，有没有揭示教育系统的“健康状况”或“符合期望”的结果，取决于在什么样的教育理念下对教育过程进行刻画，基于什么理论框架对指标信息进行解释。例如，恐怕没有任何理论否认学业成就是教育过程的必要构成。然而，对于学业成就的内涵和外延究竟是什么，不同研究者的认识恐怕大相径庭。是纸笔考试所测量的学科基础知识和基本技能，还是学生对学科学习的兴趣、主动学习和探究的意识和能力，亦或是学生社会化的程度、合作学习的能力、参与社会的水平？显然，站在不同的理念下，对教育指标所揭示的特征是否“核心”的判断，对现实中学生学业成就是否“健康”或“符合期望”的解释也会完全不同。此外，对学业成就这一构成的理解，同样不可避免的影响到对整个教育过程特征的理解以及相应指标的筛选和验证。强调教育理念所导致的复杂性，并不意味着构建刻画教育过程的指标就是容易和直截了当的。仅以学校教育（ｓｃｈｏｏｌｉｎｇ）为例，即便明确了所秉承的教育理念，如何认识学校作为教育机构的本质，对选择教育指标也有着深刻的影响。Ｂｉｄｗｅｌｌ描述了教育研究中对学校本质的两种认识。①一种观点是将学校视为一个理性的官僚机构（ａｄｕｃｔｉｏｎｒａｔｉｏｎａｌｂｕｒｅａｕｃｒａｃｙ）。在这种观点下，学校的运作带有浓厚的生产功能（ｐｒｏ—ｆｕｎｃｔｉｏｎ）色彩，其主要特征表现为“基于各种具体的任务将学校人员进行功能划分；教师的各种角色是由其所教的学科和学生类型而界定的；（学校中的）社会互动强调规则和不带情感色彩的，极少个性化决策；权威的建立来自于在组织中所处的角色，而非具体的个体本身。这种官僚机构由专业行政人员管理，通过岗位职能界定、规则制订、包括问责系统在内的沟通和信息网络的建立等一系列手段来施加控制…继而受（各种外部）的政治控制。”②另一种观点是将学校视为一个小共同体（ａ化场景下发生的转化过程，其主要特征表现为“关注优质教学的个人特征。…提倡灵活多变而不是固定的成人角色和最低限度的人员（功能）划分。强调教和学所依存的非正式的、持续的社会关系，以及学校常态环境的影响。重视大量人际互动所传递的各种潜在信念（ｔａｃｉｔｂｅｌｉｅｆｓ）。权威依托于学校成员的共识（ｓｈａｒｅｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｓ），尽管对权威ｓｍａｌｌｃｏｍｍｕｎｉｔｙ）。在这种观点下，学校更像是一个社会系统（ｓｏｃｉａｌｓｙｓｔｅｍ）。共同体日常生活的点点滴滴，都成为影响和塑造学生的因素。教育过程是在社会的服从是常见的外显控制机制，但共识才是规范成员大量自主行为的（内在）基础。”③显然，在不同学校本质观下，教育指标系统的指向以及所预期产生的功能都是不同的。在生产功能观下，教育指标主要用于揭示学校运作中的关键资源、过程和结果。教育指标所提供的信息将成为学校管理者或教育制定者的工具，成为制定规则和奖惩制度的基础。而在共同体观下，学校成员的行为、态度和信念才是影响学校文化、结构和功能的内在基础。教育指标旨在揭示学校内大量人际互动背后的共享价值观和各种隐性理念。虽然外部和管理措施也能影响学校的运作，但是教育指标所揭示的信息更多的是让管理者和学校成员了解学校自身（制度或理念层面的），促进对话和理解。④①Ａ．Ｓ．Ｂｒｙｋ＆Ｋ．Ｌ．Ｈｅｒｍａｎｓｏｎ，＂ＥｄｕｃａｔｉｏｍｌＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙＳｔｅｍｓ：ＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓＵｓｅ，＂ＲｅｖｉｅｗｏｆＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ１９（１９９３）：４５１—４８４．②Ｉｂｉｄ，４５４．③Ｉｂｉｄ，４５４．④ｌｂｉｄ，４５１—４８４．ｏｎＴｈｅｉｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，Ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄ万方数据教育指标系统构建的理论问题·２５·在已有教育研究中，生产功能的学校本质观占据了主导地位。这一点从图４这一影响力广泛的学校教育模型中可见一斑。①该模型将学校这一机构所包含的元素按照输入、过程和输出三个阶段进行了划分。图中的箭头表明不同阶段的元素间存在某种线性的、逻辑的或因果性的关系，最终导致学校的输出，如学生成就、态度或参与度等。毋庸置疑，该模型提供了一个有价值的框架，对于如何理解学校系统的构成以及构建相关指标大有裨益。但根据前面的讨论，它输入过程输出图４学校教育的输入—过程—输出模型显然没有涵盖学校教育的全部。站在共同体的学校本质观来看，该模型所刻画的学校系统过于机械和表面，甚至没有揭示学校运作机制的根本。它忽视了态度、信念、价值观和人际互动在学校功能实现中的重要性。在看似简单、直接和的箭头背后，是一个更加动态、有机和相关关联的系统。上述讨论表明，构建教育指标系统的概念框架时，需要采取谨慎的态度和开放的视野。在确定某种理论或模型作为教育指标系统的基础的同时，必须深刻反省该理论所依托的基本假设及其局限，通晓其他理论可能带来的启示。当基于某种教育理念或筛选指标、解释教育质量时，同时也要认识到它会让我们“有意识的忽略”教育系统中某些其他重要的方面或特征。例如，在选择图４作为基本框架时，除了顾及学校物质基础、组织模式以及各色人员的行为层面，还需深入思考其背后所体现的文化观念、教育理念、态度和价值观等隐性层面。即便如此，研究者也要意识到，已有教育研究并未提供能够充分刻画教育系统的理论基础。受理论研究和技术发展水平的，对教育系统的科学理解仍然过于简单和机械，缺乏深入系统的实践检验，远没有达到全面理解其运作机制的地步。２．教育指标系统构建的技术问题技术问题也是构建教育指标系统时不得不考虑的因素。这里的技术问题，既包括研究设计、测量和统计方面的发展水平，也包括根据某种方法实际获取指标数据时可行性。例如，即便是我们在概念上尽可能详尽的厘清学习结果的不同维度、构成及其特征，能否在技术上实现对这些目标的合理测评就是一个非常现实的问题。当前基础教育课程改革所倡导的三维目标中，基础知识和基本技能的测评相对成熟，探究和合作能力如何测评就有待进一步研究，而情感、态度和价值观的测评则面临着很大的挑战。当教育理念强调学校教育要关注跨学科综合素养的培养时，有没有信效度良好的测评工具就变得至关重要。此外，没有现成的良好工具可用时，或许替代性的方式能够起到弥补的作用。比如在评价学生探究能力时，可以通过创设一系列现实性的探究情景，实地观察学生的真实表现；在确定课程深度时，在某种理论指导下对教材、课堂任务和考试题目进行文本分析等等。但是，这些方式所需付出的时间、精力和智力资源就是研究者不得不考虑的因素了。指标数据收集中，要比较不同观测单位在某个特征上的不同，比较明显的问题是抽样的代表性，而比较隐晦的问题则是在不同观测单位上所获取的数据是否保持有同等的质量。比如通过问卷或访谈的方式调查学校课程设置或理念，如果不同的校长或教师对自身学校相关问题的理解深度不同，回答问题的诚实度不同，问卷质量或抽样代表性仍然无法保证数据的同质性。数据收集方案就需要将其考虑在内，设计弥补Ｍａｋｅｒｓ（Ｎｅｗ①Ｊ．Ｏａｋｅｓ，ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌｔｅｒｎｓＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＡＧｕｉｄｅｆｏｒＰｏｌｉｃｙＢｒｕｎｓｗｉｃｋ：ＮｅｗＪｅｒｓｅｙＣｅｎｔｅｒｆｏｒＰｏｌｉｃｙＲｅ－ｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＲｕｔｇｅｒｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，１９８６）；Ｒ．Ｊ．Ｓｈａｖｅｌｓｏｎ，Ｌ．ＭｃＤｏｎｎｅｌｌ，Ｊ．Ｏａｋｅｓ＆Ｎ．Ｃａｒｅｙ，ＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓ—ｆｏｒＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＳｃｉｅｎｃｅＥｄｕｃａｔｉｏｎ（ＳａｎｔａＭｏｎｉｃａ，ＣＡ：ＲＡＮＤＣｏｐｏｒａｔｉｏｎ，１９８７）．万方数据·２６·清华大学教育研究（２０１３年第３期）措施。如果指标系统旨在揭示教育特征的时间变化趋势，教育特征和相应指标跨时间的稳定性就是一个关键的问题。①对于容易随时间变动的特征，数据采集点就要相对密集。指标数据分析中，研究者选择的变量和使用的模型都会影响到能否合理刻画教育系统的特征。所选变量能够折射出是否对相关问题有着系统全面的认识。所选模型对变量间关系的规定则有可能与教育系统中变量间真正的互动关系相悖。常见的回归模型或多水平模型都假定了变量间的关系是线性的、单向的，其效应是可加的（ａｄｄｉｔｉｖｅ）。这种假定是否符合教育系统中变量的关系需要验证，由此得出的结论是否具有生态效度也是值得质疑的。３．教育的影响迄今为止，绝大多数教育指标系统都以服务于教育决策为主要目的。②这与教育指标系统的构建需要大量人力物力的长期投入有关。然而，教育的视野与对教育的理论认识并不完全契合。通常，教育只是反映了当下主流的或官方的意识形态、价值观念和发展目标。教育决策者更加关心那些符合当前需求和发展目标，而且能够为措施所左右的教育指标。基于这些观念或目标而构建起来的教育指标系统，充其量只是反映了教育系统的局部特征。使问题进一步突出的是，教育决策者通常将教育指标系统所提供的信息作为后继决策的工具，寄希望于利用这些信息来制订新规则，颁布新的资源分配方案和问责制度，以期改善教育质量，实现发展目标。正如众多学者所指出的那样，③这样一种工具性使用模型（ｉｎｓｔｒｕ—ｍｅｎｔａｌｕｓｅｍｏｄｅｌ）是否合理，是建立在几个前提假设基础上的：（１）教育指标系统提供的信息能够揭示不同变量间的因果关系。因而，通过对这些变量的操纵可以导致预期的结果。（２）教育所关心的若干指标对教育质量或发展目标的影响不受其他指标的干扰。换言之，这些指标所揭示的局部特征是于其他特征的。（３）退一步讲，即使承认不同指标间相互关联，操纵或改变教育所关心的指标，不会产生其他不可预期的负效应，从而影响预期结果的实现。显然，这些假设的合理性是值得质疑的。因此，在构建教育指标系统时，需要合理思考教育的影响，慎重处理教育和教育指标信息使用之间的关系。４．教育实践和社会观念的影响教育指标系统旨在刻画教育系统的特征。这里的教育系统是指现实的教育系统。理论视野中的教育是按照某些基本概念或假设进行的逻辑演绎。而教育实践则是纷繁复杂、动态多变的，交织了各种意识形态、价值观念、文化及教育理念，汇融了各种不同的管理模式和互动机制。即便是在同一个学校中，不同利益群体或学校成员所秉承的教育观念、学校认知、态度和行为也是不同的。因此，假如把每种教育观和学校观及其在教育现实中的影响比作一种丝线的话，现实教育系统更像是不同丝线编织而成的锦缎。④教育指标系统要想能够充分合理的刻画教育系统的特征，就需要理清锦缎包括哪些不同丝线，每条丝线的脉络如何，它们是如何交织在一起的。使刻画教育实践更为困难的是，不同的教育系统，小到不同学校，大到不同国家教育体系，文化传统、社会观念、学校运作机制都有所不同。这些传统或观念构成了理解不同教育系统的背景。例如，同样是作为教育指标的高考成绩，不仅其在不同教育系统中的角色及其影响会有所不同，造成这种影响的原因更是大相径庭。同样是学业负担，如果只是在学校系统内部加以理解，而没有将文化传统、社会观念等因素考虑在内，恐怕难以对问题有全面合理的认识。因此，只有将教育指标系统所提供的信息放置到特定①Ｒ．Ｍ．Ｉａｅｇｅｔ，“ＡｂｏｕｔＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：ＳｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｎｔｈｅＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄＴｒｅｎｄｓｉｎＦＡｕｃａｔｉｏｎ，”ＲｅｖｉｅｗｏｆＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ６（１９７８）：２７６—３１５．②Ｒ．Ｋ．Ｂｌａｎｋ，“［ｈｅｌｏｐｉｎｇａＳｙｓｔｍａｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ：Ｓｅｌｅｃｔｉｎｇ，ＩｒｎｐｌｅｍｍｔｉｎｇａｎｄＲｅｐｏｒｔｉｎｇＩｎｄｉｃａｔｏｒｓ，＂ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＥｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄＰ以ｉｃｙＡｎａｌｙｓｉｓｌ５（１９９３）：６５—８０．③Ａ．Ｓ．Ｂｒｙｋ＆Ｋ．Ｌ．Ｈｅｒｍａｎｓｏｎ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓｔｅｍｓ：ＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｍｏｎｎｌｄｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，ＩｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄＵｓｅ，”ＲｅｖｉｅｗｏｆＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＥｄｕｃａｔｉｏｎ１９（１９９３）：４５１—４８４；Ｌ．Ｄａｒｌｉｎｇ—Ｈａｍｍｏｎ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｍｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄＥｎｌｉｇｈｔｅｎｅｄｐ５０ｌｉ—ｃｙ，＂Ｅｄｕｃａｔ／ｏｎａｌ蹦／ｃｙ６，３（１９９２）：２３５—２６５．（ＤＡ．Ｓ．Ｂｒｙｋ＆Ｋ．Ｌ．Ｈｅｒｍａｎｓｏｎ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓｔｅｍｓ：ＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｏｎＴｈｅｉｒＳｔｒｕｃｔｕｒｅ，ＩｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄＵｓｅ，”Ｒｅｖｉ舢０ｆＲｅｓｅａｒｃｈｉｎＥ矗ｕｃａｔｉｏｎ１９（１９９３）：４５１—４８４．万方数据教育指标系统构建的理论问题·２７·教育系统所处的生态背景下加以理解时，才能合理认识这些信息的实质内涵，揭示出问题的真正根源，形成对后继措施或的合理预期。综上，教育指标系统构建过程中需要考虑的因素可以用图５简要加以表示。需要指出的是，虽然在概念上我们可以就不同方面分别进行分析，但正如图中箭头所示，实际指标构建过程中各种因素是彼此制约和相互影响的，需要根据具体情况综合加以思考。图５教育指标系统构建的影响因素五、合理认识教育指标系统的价值和功能教育系统的复杂性，加上当前教育研究的发展水平，决定了已有的教育指标系统难以完整彻底的揭示教育系统的运作机制。因此，使用者不应该盲目迷信指标系统所提供的证据，夸大教育指标系统所能实现的功能。就其本质而言，教育指标系统的数据属于观察研究的数据，无法提供教育系统中相关变量间的因果关系。对教育决策者而言，这意味着改变该系统中的某些变量，未必能够引起预期的效果。这也意味着单纯依赖指标系统提供的结果作为对区县、学校、教师或学生进行问责或奖惩的做法是值得质疑的。指标系统可以用来揭示不同层次上的教育结果，但是却无法确定导致这些结果的原因。不同学校或班级学业成绩的差异，是否一定归因于教师教学或学校管理，依赖指标系统的数据是无法回答的。同样的原因，教育指标系统提供的信息也不能直接用来评估教育决策所产生的效应，或者学校改进计划的成败。决策者如果需要回答上述问题，应该在指标系统提供的信息和方向基础上，开展针对性的、更为深入的实证研究、个案分析或现场观察，获取更为细致和全面的信息。因此，将教育指标系统所提供的信息，作为决策的参照之一，而不是全部，才是相关人员应该秉承的合理立场。①承认教育指标系统信息的局限性，并不全然否定其价值。教育指标系统通过对学习结果以及相关特征或变化情况的刻画。可以使我们更加清楚当前教育系统的状况。例如，通过对宏观或微观层面上学生学业成就的测评，以及学业成就在不同地区、学校或学生群体的分布状况，可以使我们更准确的了解学生究竟学得怎么样？哪些方面尚有待改进？均衡或公平程度究竟如何？如果是纵向数据，还能了解教育系①Ｌ．Ｄａｒｌｉｎｇ—Ｈａｍｍｏｎ，“ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄＥｎｌｉｇｈｔｅｎｅｄＰｏｌｉｃｙ，”ＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＰｏｌｉｃｙ６，３（１９９２）：２３５—２６５万方数据·２８·清华大学教育研究（２０１３年第３期）统某些方面的发展趋势，是有所转机，还是更加恶化。此外，指标系统提供的对当前状况认识的完整性、系统性和准确性是依赖直接经验或个人观察无法达到的。比如，每个人或多或少对教育是否均衡都有所体验，但是究竟在哪些方面不均衡，差异程度到底有多严重，恐怕难以回答。指标系统就可以提供系统的和精确的描述。借助于指标系统对教育状况和发展趋势的描述，使用者可以判定特定目标有无实现以及达成程度，可以设定更加现实的后继目标。教育指标系统有关教育结果及其相关变量的分析，可以帮助我们及早发现实践存在的问题，更加明确的界定问题本身及其严重程度，提供解决问题需要关注的相关变量或可能假设，为后继研究提供方向。教育指标系统最大的价值或许在于它所引发的相关利益群体和社会公众对教育问题的关注。因此，指标系统构建本身的影响就是深远的。通过结果报告的发布和现代媒体的传播，指标系统会使得当前教育状况和存在的问题迅速成为社会焦点。它可以引领公众对某些教育问题的关注，也可以构建公众对话教育问题的话语体系。考虑到不同价值观念对教育系统的影响，指标系统的功能不可小觑。在这个意义上，教育指标系统的构建、指标信息的分析和解释、结果报告的合理运用，都是需要慎重思考的问题。ＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌＩｓｓｕｅｓｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇＥｄｕｃａｔｉｏｎａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒＳｙｓｔｅｍｓＹＡＮＧＸｉａｎｇ－ｄｏｎ９１（Ｉ，Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ盯Ｃｕｒｒｉｃｕｌｕｍ２．ＣｏｕｎｓｅｌｉｎｇＳｅｒｖｉｃｅＺＨＵＨｏｎ９２Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，２０００６２）ａｎｄＩｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，２０００６２；０，ＥａｓｔＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＡｂｓｔｒａｃｔ：ＲｅｓｅａｒｃｈＯｉｌｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｗａｓｏｒｉｇｉｎａｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｓｏｃｉａｌｉｎ＆ｃａｔｏｒｍｏｖｅｍｅｎｔａｎｄｆｌｏｕｒｉｓｈｅｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅ１９８０ｓｉｎｔｈｅＵＳ．Ｂｙｎａｔｕｒｅ，ｉｔｉｓａｎｅｍｐｉｒｉｃａｌｗａｙｏｆｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｅｄｕｃａｔｉｏｎｖｉａｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅａｇｇｒｅｇａｔｅｓｔａｔｕｓａｎｄｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅｅｄｕｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｆｏｒｅａｃｈｓｐｅｃｉｆｉｃｉｎｄｉ～ｃａｔｏｒ，ｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｉｓｓｕｅｓｉｎｃｌｕｄｅｂｕｔｄｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｙｔｏｂｅｉｎｄｉｃａｔｅｄ，ｃｌａｒｉｆｙｉｎｇｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｎｄｉｃａｔｏｒａｎｄｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｙｉｓｒｅｆｌｅｃｔｉｖｅｏｒｆｏｒｍａｔｉｖｅ，ａｎｄｊｕｓｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅａｒｅｎｏｔｌｉｍｉｔｅｄｔｏａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ（ｄｉｓ）ａｇｇｒｅｇａｔｅｌｅｖｅｌ．Ａｎｅｄｕｃａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍｉｓｎｏｔａｓｉｍｐｌｅｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｏｆｓｉｎｇｌｅｉｎｄｉ～ｃａｔｏｒｓ，ｂｕｔｒａｔｈｅｒａｎｉｎｔｅｒｔｗｉｎｅｄｓｅｔ，ｗｈｏｓｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｓｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇａｖａｒｉｅｔｙｏｆｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ，ｔｅｃｈｎｉｃａｌ，ｐｏｌｉｃｙ－ｒｅｌａｔｅｄａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｌｉｓｓｕｅｓ．Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍｓｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｓｔａｔｕｓａｎｄｃｈａｎｇｅｏｆｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｇｏａｌｓｈａｖｅｂｅｅｎａｔｔａｉｎｅｄ，ｔｏｉｄｅｎｔｉ—ｆｙｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｓｓｕｅｓ，ａｎｄｔｏｐｏｉｎｔｔｏｐｏｓｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓ．Ｎｏｔｓｕｐｐｏｒｔｉｎｇｃａｕｓａｌｉｎｆｅｒｅｎｃｅｓ，ｔｈｅｙｓｈｏｕｌｄｎｏｔｂｅｔｈｅｓｏｌｅｂａｓｉｓｆｏｒｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｄｅｃｉｓｉｏｎ－ｍａｋｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒ；ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｙｓｔｅｍ；ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｐｒｏｐｅｒｔｙ；ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｔｈｅｏｒｙ；ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌｐｏｌｉｃｙ（上接第１５页）ＣａｕｓａｌＲｅｌａｔｉｏｎｓａｎｄＴｈｅｏｒｅｔｉｃａｌＥｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓｉｎＥｘｐｅｒｉｅｎｔｉａｌＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ：ＴｅｎＰａｉｒｓｏｆＣｏｎｃｅｐｔｓＸＩＮＺｉ—ｑｉａｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｓｙｃｈｏｌｏｇｙ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｃｉａｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｏ）ｔｌｏ嘶ｃｓ，ＢｅＯｉｎｇ，１０００８１）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｅｘｐｅｒｉｅｎｔｉａｌｓｏｃｉａｌｓｃｉｅｎｃｅｓａｉｍｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｅａｓｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓａｎｄｍａｋｅｔｈｅｏ—ｒｅｔｉｃａｌｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓｂｙｇｅｎｅｒａｌｉｚｉｎｇｆｒｏｍｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎａｌｄａｔａａｎｄｅｘｐｅｒｉｅｎｔｉａｌｆａｃｔｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ。ｓｏｃｉａｌｓｃｉ—ｅｎｃｅｓｆａｃｅｐａｒｔｉｃｕｌａｒｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓａｎｄｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｃａｓｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｅｘｐｌａｎａ—ａｓｔｉｏｎｓ．Ｔａｋｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｅｄｕｃａｔｉｏｎａｎｄｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｐａｐｅｒｓｕｍｍａｄｚｅｓｔｅｎｐａｉｒｓｏｎｏｆｃｏｎｃｅｐｔｓｔｈａｔｗｅｓｈｏｕｌｄｕｎｄｅｒｓｔａｎｄ。ａｓａｍｅａｎｓｏｆｐｒｏｖｏｋｉｎｇｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌｉｓｓｕｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｅｘｐｅｒｉｅｎｔｉａｌｓｏｃｉａｌｓｃｉｅｎｃｅｓ；ｃａｓｕａｌｒｅｌａｔｉｏｎｓ；ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ：ｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｅｄｕｃａ—ｔｉｏｎａｎｄｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ万方数据教育指标系统构建的理论问题
作者：
作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：
杨向东， 朱虹， YANG Xiang-dong， ZHU Hong
杨向东,YANG Xiang-dong(华东师范大学教育科学学院,上海,200062)， 朱虹,ZHU Hong(华东师范大学心理咨询中心,上海,200062)清华大学教育研究
Tsinghua Journal of Education2013,34(3)
1.R.Bauer Social Indicator 1966
2.R.M.Jaeger About Educational Indicators:Statistics on the Conditions and Trends in Education 19783.K.C.Land Social Indicators 1983
4.R.M.Jaeger About Educational Indicators:Statistics on the Conditions and Trends in Education 19785.National Commission on Excellence in Education A Nation at Risk 19836.L.Burstein;J.Oakes;G.Guiton Education Indicators 19927.M.S.Smith Educational Indicators 1988(07)8.J.N.Johnstone Indicators of Education System 1981
9.OECD The OECD International Education Indicators:A Framework for Analysis 199210.C.Sauvageot Indicator for Educational Planning:A Practical Guide 1997
11.R.M.Jaeger About Educational Indicators:Statistics on the Conditions and Trends in Education 197812.J.Oakes Educational Indicators:A Guide for Policy Makers 198613.M.S.Smith Educational Indicators 1988(07)
14.R.J.Shavelson;L.M.McDonnell;J.Oakes Indicator Systems for Monitoring Mathematics and Science Education:ASourcebook 19
15.Y.Takane Applications of Multidimensionsl Scaling in Psychometrics 2007
16.R.J.Shavelson;L.M.McDonnell;J.Oakes Indicator Systems for Monitoring Mathematics and Science Education:ASourcebook 19
17.C.Chin Classroom Interaction in Science:Teacher Questioning and Feedback to Students ' Responses 2007(11)18.D.C.A.Hillman A New Method for Analyzing Patterns of Interaction 1999(02)
19.J.Oakes What Educational Indicators? The Case for Assessing the School Context 19(02)20.Y.C.Cheng;K.T.Tsui Multimodels of Teacher Effectiveness:Implications for Research 1999(03)21.R.J.Shavelson;L.McDonnell;J.Oakes What are Educational Indicators and Indicator Systems 1991
22.J.R.Edwards;R.P.Bagozzi On the Nature and Direction of Relatiomships between Constructs and Measures 2000(02)23.D.Borsboom Measuring the Mind:Conceptual Issues in Contemporary Psychometrics 2005
24.J.R.Edwards;R.P.Bagozzi On the Nature and Direction of Relationships between Constructs and Measures 2000(02)25.Longman Dictionary of American English,new ed 2004
26.R.J.Shavelson;L.McDonnell;J.Oakes;N.Carey Indicator Systens for Monitoring Mathematics and Science Education 198727.A.B.Snijder;R.J.Bosker Multilevel Analysis:A Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling 199928.S.W.Raudenbush;A.S.Bryk Hierarchical Linear Models:Applications and Data Analysis Methods,2nd ed 200229.R.J.Shavelson;L.McDonnell;J.Oakes What are Educational Indicators and Indicator Systems 1991
30.G.Guiton;L.Burstein Steps in Construct Validation within a Conceptual Framework for the Educational System 198731.L.Darling-Hammon Educational Indicators and Enlightened Policy 1992(03)32.C.E.Bidwell The School as a Formal Organization 1965
33.A.S.Bryk;K.L.Hermanson Educational Indicator Systems:Observations on Their Structure,Interpretation and Use 199334.Ibid,4
35.Ibid,436.Ibid,451-484
37.J.Oakes Educational Indicators:A Guide for Policy Makers 1986
38.R.J.Shavelson;L.McDonnell;J.Oakes;N.Carey Indicator Systems for Monitoring Mathematics and Science Education 198739.R.M.Jaeger About Educational Indicators:Statistics on the Conditions and Trends in Education 1978
40.R.K.Blank Developing a System of Education Indicators:Selecting,Implementing and Reporting Indicators 199341.A.S.Bryk;K.L.Hermanson Educational Indicator Systems:Observations on Their Structure,Interpretation and Use 199342.L.Darling-Hammon Educational Indicators and Enlightened Policy 1992(03)
43.A.S.Bryk;K.L.Hermanson Educational Indicator Systems:Observations on Their Structure,Interpretation and Use 199344.L.Darling-Hammon Educational Indicators and Enlightened Policy 1992(03)
本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_qhdxjyyj201303003.aspx
