量化考核首先要保证数据质量

　　2020年即将过去，年度考核即将拉开帷幕。多年来，各级各类学校惯用的考核方式是，将年度教育教学工作按照一定的模型进行量化，以量化结果评定教师个体、职能部门及学校。以＂数据＂为依据的考核方式，因具备易于量化、容易操作等特点，应用范围较广。但是，因＂数据质量＂不高，有些量化考核遭到了师生的质疑和诟病。
　　以学校对班主任的考核为例。很多寄宿制学校极其看重班主任的到岗率，班主任只要在规定到岗的时间内签到，这项工作就算完成了，至于签名后是否去了学生宿舍并不重要，因为考核只参照阶段性统计数据，比较教师到岗次数，至于教师到岗后做了什么，因无法用数据体现，在考核中也就不作量化了。
　　教育行政部门对学校的考核也是如此。很多县市教育局对所属学校的教科研考核都有＂发表论文数量＂这一指标，主要关注发表论文的篇数，至于论文的内容、质量、原创性、对教育教学的作用等，因无法用数据统计，便被排除在量化考核之外。为了在教科研考核中取得好成绩，很多学校默许教师花钱买版面，或找论文中介在低质量刊物及非法期刊发表文章。教师发表了一大堆低质量的文章，虽然在量化考核时取得了好成绩，但却严重破坏了学校的科研生态。
　　要让＂量化考核＂科学、公平，促进教师个体成长及学校教育发展，必须坚守数据质量，确保数据真实、有用。
　　要摒弃只重材料、不重实绩的考核方式。当前，很多考核数据都来自于材料。大量的材料确实为考核提供了很多数据，但是，材料中的数据是可以修改、再造的，很容易出问题。为保证数据质量，考核必须从只注重材料的模式中走出来，要切实深入到教师、学生、家长中，全方位了解教育教学实绩。
　　要科学制定数据适用范围。以教师继续教育考核为例。教师继续教育考核的通用方式是，统计教师完成的学时数及考试分数。只要学时数达标，考试成绩合格，这项成绩就合格了。至于课程内容与教师是否匹配，并不在考核范围。在这种考核方式下，为了通过继续教育考核，某门课程的教材编写者或授课教师必须花很长时间完成自己编写教材的学习。
　　要保证数据真实有效。教育来不得半点虚假。数据的真实性，不仅影响着考核的公平、公正，也关乎教育的健康发展。因此，要坚决摒弃数据造假行为，让每一项考核数据都真实有效。
　　综上所述，考核需要数据支撑，但要保证数据质量，只有高质量的数据才能为考核提供依据。