拔尖创新人才选拔与评价的破立之道

　　姚炎昕

　　拔尖创新人才作为国家战略人才力量的重要组成部分，其选拔与培养机制直接关系国家核心竞争力培育，关系国家创新驱动发展战略的推进。当前，以中高考分数为核心、以学科竞赛为重要加分依据的传统拔尖创新人才选拔模式，难以全面考查学生的创新潜质、学科志趣、批判性思维、解决复杂问题能力等核心素养。重构人才选拔的“指挥棒”，必须破除对单一维度评价、短期表现的过度依赖，建立多维度、长周期、兼顾公平与发展的新型评价体系。

　　选拔评价模式要精准识别创新潜能

　　传统选拔模式以标准化学业测试和学科竞赛为核心，与拔尖创新人才的本质属性及成长规律之间呈现出结构性脱节。其一，存在能力评价“可测性”与创新潜质“隐蔽性”的根本冲突。传统选拔能够高效且相对公平地测量学生对既定知识体系的掌握程度、逻辑推演熟练度以及解题速度与精确性，但强烈的好奇心、丰富的想象力、百折不挠的探究精神等驱动长期创新突破的核心素养，大多具有内隐性、情境性与长期发展性，难以通过一次性测试有效捕捉。其二，存在选拔过程“竞争性”与创新实践“协作性”的悖论。传统选拔本质是排他性、博弈式的个体竞争，而现代科研和重大技术突破，越来越依赖大规模团队协作、跨领域知识交流以及开放共享的学术生态。评价体系若只奖励个人竞争的胜出者，不识别、不鼓励个体在团队项目中的领导力、贡献度与协作精神，就会在人才培养的起点埋下错位的伏笔。其三，评价节点“短时性”与人才成长“长程性”间的时序错配。依赖少数关键节点为主要依据的选拔，是将一个动态、连续且常有起伏的成长过程，压缩为几个决定性的分数或名次。而创新人才的成长轨迹普遍具有非线性、长周期性特征，兴趣聚焦、能力迸发往往需要较长的酝酿期。

　　从“精准筛选”向“生态赋能”转型

　　核心目的从“证明资格”转向“预测与发展潜能”。传统评价的核心目的，是为高一级教育机构证明候选人已达到的学业水平，以此作为录取决策依据。而新理念下的评价，要实现两大转向：一是强化潜能预测功能。评价设计更关注学习方式、思维品质、动机特质等深层素养，而非仅停留在对过往学习成果的精确测量上。二是服务发展过程。评价结果应是一份详尽的发展诊断报告，能够清晰揭示学生的优势领域、思维特点、潜在短板以及兴趣方向，为后续个性化培养提供精准导航。

　　角色定位从“终极裁判”转向“成长伙伴”。对学生发展而言，评价应成为促进元认知发展、提供高质量反馈、激发内在动机的专业支持。通过设计反思性任务、真实情境任务和搭建结构化反馈机制，帮助学生深入理解自身思维特点、学习策略和发展方向，将外部评价转化为自我认知与自我调节的内在资源。对教师教学而言，评价成为优化教学策略、实现精准赋能的动态抓手，以专业支持、平等互动、全面视角，陪伴学生在成长路上稳步前行。

　　系统功能从“分配标尺”转向“生态调节器”。一是引导学校深化教育改革。通过设置多维度评价标准，推动教育从“育分”真正转向“育人”，鼓励学校开设丰富多元的选修课程、营造包容创新的校园文化。二是缓解家庭与社会的教育焦虑。通过传递多元成才、长程发展的育人理念，弱化家庭和社会对“一考定终身”“竞赛捷径”的过度追捧，推动形成更加理性、健康的成才观。三是构建协同共育的创新人才培养共同体。通过评价标准透明化、评价结果诊断性反馈以及选拔过程开放性参与，推动高校向基础教育传递清晰的创新人才培养导向。基础教育则可依托这些导向优化教育教学实践。这种双向互动、相互调适的协同机制，能够打破学段壁垒，形成创新人才培养的连续性，让评价改革真正成为撬动整个教育体系系统性变革的杠杆，更好服务国家创新驱动发展战略对人才资源的长期需求。

　　构建“多维复合、过程浸润、数智赋能”的综合评价体系

　　建立以“创新素养矩阵”为核心的多维评价框架。评价内容具体包含四个关键维度：学术性向与志趣深度，重点考查学生在特定领域展现出的持久探索热情与知识建构能力；思维品质与认知风格，系统评估批判性思维、系统思考、概念化能力及创造性问题解决等高阶思维能力；实践能力与创新成果，关注学生将创意转化为实践的项目执行能力、团队协作能力以及在真实情境中解决问题的表现；心理特质与价值观，评估好奇心、坚毅力、责任感等非认知因素，以及学术伦理、社会关怀等价值取向。

　　深化过程性评价与表现性评价的核心应用。全面推行数字化成长档案袋，系统收集学生长期学习过程中的实验报告、创作作品、反思日志等关键评价证据，通过分析清晰揭示学生素养发展的轨迹与个人特质。深度开发表现性评价任务，在选拔环节创设模拟真实学术或创新情境的复杂任务，如限时研究提案设计、开放性案例研讨、跨学科问题解决等，通过观察学生在完成任务过程中的综合表现，评估其知识整合、策略运用和临场应对能力。建立课程修习与能力认证衔接机制，将经过科学认证的高阶课程学习过程与成果，作为相关专业选拔的重要参考，实现课程学习与人才选拔的实质性关联。

　　探索数字化支持下的评价新形态。搭建全域统一的学生综合素质评价数据平台，运用区块链、数字签名等技术保障过程性证据的真实性与安全性，建立可信的数字凭证系统。在严格遵循伦理规范的前提下，探索人工智能在文本分析、特征提取、模式识别等环节的辅助应用，帮助处理海量评估信息，提升评价效率与一致性，同时坚持人工专业判断在最终决策中的核心地位。实施基于大数据的长周期追踪与效度验证机制，持续跟踪新体系选拔学生的成长状态，运用数据分析方法回溯评价指标的预测效度，形成评价体系自我优化、持续改进的反馈闭环，使其成为能够适应未来变化的智能学习系统。

　　作者单位：汉江师范学院教育学院