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学校基于诊断数据的改进，强调“用数据说话”，因而改进方向更明确，针对性更强。目前，学校在基于数据做改进时，仍存在数据意识有待加强、数据分析与应用能力有待提高以及改进行为缺乏持续性等问题。因此，若要切实发挥数据作用，推动基于诊断数据的学校改进工作，取得改进实效，还需“局外人”的介入。
学校，作为系统课程提供和教育行政管理的基本单位，其重要性在教育变革的进程中不容小觑。随着大数据时代的到来，诊断数据对学校改进的积极作用正日渐凸显。在美国，越来越多的学校开始将数据驱动决策系统作为支持学校改进的工具。OECD国家针对薄弱学校提出的改进策略之一便是“使用和推广数据，为薄弱学校学生提供持续的支持”。因为有科学的诊断数据做基础，学校改进的方向更明确，针对性也更强。如今，教育工作者已越来越多地开展了基于诊断数据的学校改进活动。
基于诊断数据进行学校改进的现存问题
自2011年起，沈阳便开始自主开展教育质量综合评价工作，并多次参与国家级、省级监测评估项目，为学校提供了大量教育数据。在学校使用数据的过程中，我们找到了经验，也发现了问题。
数据意识有待加强
《大数据》作者涂子沛先生指出：“中国数据意识的淡薄，由来已久，我甚至认为这是‘国民性’的一部分，漠视精确，缺乏用数据来说话的素养”。即便沈阳各类监测工作已经开展七年有余，不少学校依然缺乏数据意识。
学校运用数据的主观能动性不强
2016年3月，我们通过网络平台发布了学校电子报告。6月的一份问卷调查结果显示：25.0%的学校管理者在此期间阅读报告不足三次，甚至还有2.5%的管理者表示自己并未读过学校报告。实际上，教育质量综合评价报告含有大量的学业数据和非学业数据，仅仅通过一两次阅读是难以发现隐藏在数据背后的宝贵信息的。
此外，问卷调查结果还表明：在曾经组织过校内成员一起研究报告数据的学校中，近70.0%的学校主要是因为区里有明确要求而非主观需要才开展相关活动。
学校对“有用”数据存在认识误区
尽管学校报告含有大量学业与非学业数据，但受传统教育观念影响，一些学校仍将关注的目光局限于学生的学业表现，认为分数是最“有用”的数据。2017年，我们共征集到学校各式改进材料256份，其中无论内容多寡，涉及或单纯提及非学业数据的材料仅61份。2016年的问卷调查还发现：70.0%的学校认为与传统学科相关的学业数据对自己帮助最大。当然，我们并不否定学生学业发展在学校教育中的重要位置，但一味地关注成绩和分数，而忽视学生学习动力和教师教学行为等影响学生学业表现的相关因素，往往难以取得理想的教育效果。
数据分析与应用能力有待提高
学校透过数据无法看到问题
在近三年征集到的学校改进材料中，通过罗列数据或图表来说明问题，却并未明确指出问题是什么的现象屡见不鲜。研究发现，这与学校读不懂数据存在一定关系。
从2016年问卷调查结果来看，60.0%的学校管理者在阅读报告过程中遇到了难懂之处，且截至问卷调查之日，仍有三分之一的人未能解决分析数据时遇到的问题。某区县评测工作负责人也曾表示：“由于水平有限，阅读报告心有余而力不足，学校、教师、家长都如此。”另外，这与报告阅读者贪大求全、不求甚解的思维习惯不无关系。
对他们而言，只要把大大小小的问题都呈现出来就足够了，没有必要再深究问题间的内部联系或是比较不同问题的轻重缓急。实际上，解读报告数据，需要一个抽丝剥茧、逐步聚焦的过程。
学校针对数据反映的问题找不准原因
2012年与北师大合作开展测评项目时，学校便提出希望得到更加具体的改进建议。项目组专家表示：各校实际情况不同，产生问题的原因也不同，学校需结合自身情况分析原因，才能找到更加行之有效的改进策略。
可见，在研究者或评估者眼中，最了解学校的无疑是学校本身。但2016年问卷调查结果表明：相比“报告解读”“制定改进计划”等环节，学校最需要外界力量共同参与的环节是“原因分析”，其比例高达80%。倘若学校在寻求问题背后的原因时如此需要外力帮助，却大多只能基于个人工作经验，其效果可想而知。这也在一定程度上解释了为什么我们征集到的改进材料会缺少原因分析，或是简单地将问题归因于“学生基础不好”“家庭教育跟不上”等。
学校针对数据反映的问题拿不出对策
改进策略笼统，针对性、操作性差，是我们发现的普遍问题。例如，2017年有近40.4%的学校将“激发、提高学生学习兴趣”纳入本校改进策略之列，至于如何激发或提高却少有提及。再如，某小学透过诊断数据发现：本校男生整体学业表现优于女生，并结合问卷结果认为其原因在于“在学习动力方面，男生比女生较好”。但学校却并未针对“动力”因素制定任何对策，只是泛泛地提出“活教活学，双向互动”等。诚然，这些对策没有问题，但它们难以直接有效地帮助学校改进已经显露出来的薄弱之处。更有甚者，个别学校提出的策略本身已经存在问题。例如，某校学生整体学业水平偏低，学校便简单地将“提倡教师义务补课”视为解决办法。
改进行为缺乏持续性
实际上，前面存在的种种问题，已使得相当一部分学校难以开展基于诊断数据的改进活动。我们目前关注到的一些改进行为，又普遍缺乏持续性。
2015年9月，我们曾与区县一起，计划在案例学校开展调研与改进工作，以点带面地解决实际问题。遗憾的是，数据“保质期”对学校而言非常短，当新學期新任务来临时，学校基于诊断数据做改进的热情大大减弱了，一些后续的改进行为也因此被搁置。
再如，2016年某校通过诊断数据发现学生学习动力整体低于全区平均水平，并提出了“调动学生学习积极性”等改进措施。2017年，学生学习动力依然偏低，学校却并未给予任何关注，而是将改进重点放在了新问题上；还有这样一所小学，受综合评价项目启发，学校主动开展了以数据指导教育教学的两个小尝试。然而没多久，其中一个有关“数据档案”的尝试便做不下去了，只好将这个项目“尴尬地停摆了”。 可见，无论是因为热情减退而悄然停止改进行动，还是因为新问题产生而随波转移改进策略，抑或因为途遇阻碍而不得不终止改进计划，都体现出学校改进行为缺乏持续性。
基于诊断数据进行學校改进的对策思考
当然，随着近些年评测工作的逐步深入，必须承认我市小学基于诊断数据进行学校改进的意识与能力已有了不同程度的提高，我们也发现了一些基于诊断数据进行学校改进的好经验、好办法，其中不乏若干初具内生形态的学校改进案例。
所谓内生改进是一种较为理想的状态：学校透过诊断数据聚焦问题，内部生发出强烈的改进意愿，校内成员积极参与改进方案的研制，并主动、持续地开展改进行为，直至问题得到改善，开启新的改进循环（如图1所示）。
目前，这种理想状态并不常见。若要切实发挥数据作用，推动基于诊断数据的学校改进工作，取得改进实效，还需要高校学者、各级教科研人员或者督学等“局外人”的介入。
“局外人”可以带动“局内人”基于数据做改进
当“局内人”面对诊断数据不够主动或无从下手时，不妨由“局外人”通过明确、简洁的任务形式来带动学校看数据、用数据。
例如，在数据提供初期，便要求学校基于诊断数据进行反思改进，不求形成完善的反思改进报告，但至少要呈现出“问题”“成因”“对策”等核心要素。
随后，再由“局外人”来持续跟踪、督查“局内人”的任务完成情况及后续改进情况，以确保基于诊断数据的学校改进工作形成完整循环。这样几个任务周期结束后，逐渐形成习惯，化被动为主动。
“局外人”可以帮助提高数据解读与分析能力
实践证明，提高“局内人”的数据能力，既需要有计划的通识性培训，也需要相对灵活的个性化指导，如开展小专题培训或直面学校答疑解惑等。二者皆有助于“局内人”掌握数据解读的基本方法以及数据分析的基本思路或处理技术，但后者更具针对性和及时性。无论何种形式，都对“局外人”提出了更高的专业要求。
“局外人”可以进入现场，共同探究问题成因，寻求改进对策
古诗有云：“不识庐山真面目，只缘身在此山中。”很多时候，我们“所有人在所有的问题上都存在着一个视域局限”。
当学校内部成员站在自己的视角上无法看清问题背后的原因时，“局外人”的介入无疑有助于带来分析问题、解决问题的新视域、新思路。与此同时，“局外人”的介入还有可能带来人力、物力等新资源，助力于改进活动的有效开展。
“局外人”可以提供更多专业支持
如今，学校能够获得的教育数据越来越多，但这些数据大多是静态的，只能说明问题，无法解决问题。若要真正发挥数据作用，还需学校主动采集新的数据信息，通过构建数据关系让相对独立的数据“活”起来。
然而，面对着校内大量的教育教学任务以及繁杂的事务性工作，单凭“局内人”一己之力来采集与分析新数据仍有一定难度。此时“局外人”的介入，便可以为“局内人”提供更多相关的专业支持。
至于“局外人”应该以何种方式、何种频率介入，才更有助于“局内人”实现由“数据——问题——改进——新数据”的学校改进循环，是有待进一步研究的问题。
学校，作为系统课程提供和教育行政管理的基本单位，其重要性在教育变革的进程中不容小觑。随着大数据时代的到来，诊断数据对学校改进的积极作用正日渐凸显。在美国，越来越多的学校开始将数据驱动决策系统作为支持学校改进的工具。OECD国家针对薄弱学校提出的改进策略之一便是“使用和推广数据，为薄弱学校学生提供持续的支持”。因为有科学的诊断数据做基础，学校改进的方向更明确，针对性也更强。如今，教育工作者已越来越多地开展了基于诊断数据的学校改进活动。
基于诊断数据进行学校改进的现存问题
自2011年起，沈阳便开始自主开展教育质量综合评价工作，并多次参与国家级、省级监测评估项目，为学校提供了大量教育数据。在学校使用数据的过程中，我们找到了经验，也发现了问题。
数据意识有待加强
《大数据》作者涂子沛先生指出：“中国数据意识的淡薄，由来已久，我甚至认为这是‘国民性’的一部分，漠视精确，缺乏用数据来说话的素养”。即便沈阳各类监测工作已经开展七年有余，不少学校依然缺乏数据意识。
学校运用数据的主观能动性不强
2016年3月，我们通过网络平台发布了学校电子报告。6月的一份问卷调查结果显示：25.0%的学校管理者在此期间阅读报告不足三次，甚至还有2.5%的管理者表示自己并未读过学校报告。实际上，教育质量综合评价报告含有大量的学业数据和非学业数据，仅仅通过一两次阅读是难以发现隐藏在数据背后的宝贵信息的。
此外，问卷调查结果还表明：在曾经组织过校内成员一起研究报告数据的学校中，近70.0%的学校主要是因为区里有明确要求而非主观需要才开展相关活动。
学校对“有用”数据存在认识误区
尽管学校报告含有大量学业与非学业数据，但受传统教育观念影响，一些学校仍将关注的目光局限于学生的学业表现，认为分数是最“有用”的数据。2017年，我们共征集到学校各式改进材料256份，其中无论内容多寡，涉及或单纯提及非学业数据的材料仅61份。2016年的问卷调查还发现：70.0%的学校认为与传统学科相关的学业数据对自己帮助最大。当然，我们并不否定学生学业发展在学校教育中的重要位置，但一味地关注成绩和分数，而忽视学生学习动力和教师教学行为等影响学生学业表现的相关因素，往往难以取得理想的教育效果。
数据分析与应用能力有待提高
学校透过数据无法看到问题
在近三年征集到的学校改进材料中，通过罗列数据或图表来说明问题，却并未明确指出问题是什么的现象屡见不鲜。研究发现，这与学校读不懂数据存在一定关系。
从2016年问卷调查结果来看，60.0%的学校管理者在阅读报告过程中遇到了难懂之处，且截至问卷调查之日，仍有三分之一的人未能解决分析数据时遇到的问题。某区县评测工作负责人也曾表示：“由于水平有限，阅读报告心有余而力不足，学校、教师、家长都如此。”另外，这与报告阅读者贪大求全、不求甚解的思维习惯不无关系。
对他们而言，只要把大大小小的问题都呈现出来就足够了，没有必要再深究问题间的内部联系或是比较不同问题的轻重缓急。实际上，解读报告数据，需要一个抽丝剥茧、逐步聚焦的过程。
学校针对数据反映的问题找不准原因
2012年与北师大合作开展测评项目时，学校便提出希望得到更加具体的改进建议。项目组专家表示：各校实际情况不同，产生问题的原因也不同，学校需结合自身情况分析原因，才能找到更加行之有效的改进策略。
可见，在研究者或评估者眼中，最了解学校的无疑是学校本身。但2016年问卷调查结果表明：相比“报告解读”“制定改进计划”等环节，学校最需要外界力量共同参与的环节是“原因分析”，其比例高达80%。倘若学校在寻求问题背后的原因时如此需要外力帮助，却大多只能基于个人工作经验，其效果可想而知。这也在一定程度上解释了为什么我们征集到的改进材料会缺少原因分析，或是简单地将问题归因于“学生基础不好”“家庭教育跟不上”等。
学校针对数据反映的问题拿不出对策
改进策略笼统，针对性、操作性差，是我们发现的普遍问题。例如，2017年有近40.4%的学校将“激发、提高学生学习兴趣”纳入本校改进策略之列，至于如何激发或提高却少有提及。再如，某小学透过诊断数据发现：本校男生整体学业表现优于女生，并结合问卷结果认为其原因在于“在学习动力方面，男生比女生较好”。但学校却并未针对“动力”因素制定任何对策，只是泛泛地提出“活教活学，双向互动”等。诚然，这些对策没有问题，但它们难以直接有效地帮助学校改进已经显露出来的薄弱之处。更有甚者，个别学校提出的策略本身已经存在问题。例如，某校学生整体学业水平偏低，学校便简单地将“提倡教师义务补课”视为解决办法。
改进行为缺乏持续性
实际上，前面存在的种种问题，已使得相当一部分学校难以开展基于诊断数据的改进活动。我们目前关注到的一些改进行为，又普遍缺乏持续性。
2015年9月，我们曾与区县一起，计划在案例学校开展调研与改进工作，以点带面地解决实际问题。遗憾的是，数据“保质期”对学校而言非常短，当新學期新任务来临时，学校基于诊断数据做改进的热情大大减弱了，一些后续的改进行为也因此被搁置。
再如，2016年某校通过诊断数据发现学生学习动力整体低于全区平均水平，并提出了“调动学生学习积极性”等改进措施。2017年，学生学习动力依然偏低，学校却并未给予任何关注，而是将改进重点放在了新问题上；还有这样一所小学，受综合评价项目启发，学校主动开展了以数据指导教育教学的两个小尝试。然而没多久，其中一个有关“数据档案”的尝试便做不下去了，只好将这个项目“尴尬地停摆了”。 可见，无论是因为热情减退而悄然停止改进行动，还是因为新问题产生而随波转移改进策略，抑或因为途遇阻碍而不得不终止改进计划，都体现出学校改进行为缺乏持续性。
基于诊断数据进行學校改进的对策思考
当然，随着近些年评测工作的逐步深入，必须承认我市小学基于诊断数据进行学校改进的意识与能力已有了不同程度的提高，我们也发现了一些基于诊断数据进行学校改进的好经验、好办法，其中不乏若干初具内生形态的学校改进案例。
所谓内生改进是一种较为理想的状态：学校透过诊断数据聚焦问题，内部生发出强烈的改进意愿，校内成员积极参与改进方案的研制，并主动、持续地开展改进行为，直至问题得到改善，开启新的改进循环（如图1所示）。
目前，这种理想状态并不常见。若要切实发挥数据作用，推动基于诊断数据的学校改进工作，取得改进实效，还需要高校学者、各级教科研人员或者督学等“局外人”的介入。
“局外人”可以带动“局内人”基于数据做改进
当“局内人”面对诊断数据不够主动或无从下手时，不妨由“局外人”通过明确、简洁的任务形式来带动学校看数据、用数据。
例如，在数据提供初期，便要求学校基于诊断数据进行反思改进，不求形成完善的反思改进报告，但至少要呈现出“问题”“成因”“对策”等核心要素。
随后，再由“局外人”来持续跟踪、督查“局内人”的任务完成情况及后续改进情况，以确保基于诊断数据的学校改进工作形成完整循环。这样几个任务周期结束后，逐渐形成习惯，化被动为主动。
“局外人”可以帮助提高数据解读与分析能力
实践证明，提高“局内人”的数据能力，既需要有计划的通识性培训，也需要相对灵活的个性化指导，如开展小专题培训或直面学校答疑解惑等。二者皆有助于“局内人”掌握数据解读的基本方法以及数据分析的基本思路或处理技术，但后者更具针对性和及时性。无论何种形式，都对“局外人”提出了更高的专业要求。
“局外人”可以进入现场，共同探究问题成因，寻求改进对策
古诗有云：“不识庐山真面目，只缘身在此山中。”很多时候，我们“所有人在所有的问题上都存在着一个视域局限”。
当学校内部成员站在自己的视角上无法看清问题背后的原因时，“局外人”的介入无疑有助于带来分析问题、解决问题的新视域、新思路。与此同时，“局外人”的介入还有可能带来人力、物力等新资源，助力于改进活动的有效开展。
“局外人”可以提供更多专业支持
如今，学校能够获得的教育数据越来越多，但这些数据大多是静态的，只能说明问题，无法解决问题。若要真正发挥数据作用，还需学校主动采集新的数据信息，通过构建数据关系让相对独立的数据“活”起来。
然而，面对着校内大量的教育教学任务以及繁杂的事务性工作，单凭“局内人”一己之力来采集与分析新数据仍有一定难度。此时“局外人”的介入，便可以为“局内人”提供更多相关的专业支持。
至于“局外人”应该以何种方式、何种频率介入，才更有助于“局内人”实现由“数据——问题——改进——新数据”的学校改进循环，是有待进一步研究的问题。