現代教育已經實現了教育過程當中的諸多場景，但對于過程性評價問題，如何能夠成為很好的工具呢?
過程性評價(又稱形成性評價)，是指對學生日常學習過程中的表現、所取得的成績以及所反映出的情感、態度、策略等方面的發展做出的評價，是基于對學生學習全過程的持續觀察、記錄、反思而做出的發展性評價。
過程性評價的概念推出已久，但在實際教學中，因為評測點繁多，評測系統關聯性差等原因，過程性評價被未被老“買單”，而隨著教育科技產品的誕生，嘗試性的實踐正在學校里悄然發生著……
當老師擼著智能系統上課時，應該是一件很酷的事情
在上課時，老師用ipad里一款教學軟件進行隨機點名，并通過簡單點擊學生的名字，記錄課堂表現。下課后，老師和同學們進行交流，詢問學生上課的知識接受情況和聽學生反饋，反思自己這堂課的教學。課后，老師會根據APP完善一些定性指標，包括作業情況，學生上課表現，預習完成情況，課后評測，在進行操作點評之后，這些數據會同步到教學智能平臺的PC端，進行更新和數據保存。
這樣，老師就這樣碎片化和短暫額工作時間實現對于學生的過程性評價，以往因為評估點繁多，工作量過大等問題“推不動”的過程性評價隨著教育科技手段的出現在一定程度上得到解決。
值得一提的是，這個衡量過程性評價的過程并不是獨立發生著，過程性評價只是這個智能教學平臺的一個功能，過程性評價連同學生的綜合課程，成績分析，成長記錄，建立起更系統地相互關聯，更完善和多維度的評估學生，也力圖為學校和區域的教育教學管理提供全方位的智能化解決方案。同樣APP端也有老師家長和學生的“朋友圈”進行互動。
過程性評價是科技教育的一大趨勢，但也面臨兩大難處
用這樣的智能教學平臺可以發現，“你可以看到學生其實是非常希望老師關注到自己的，并且有很強的意愿想讓自己變得更好，而這一點就是做老師的動力，過程性評價雖然有很多問題，但這件事本身是必要的。”
在教學過程中，這顯然是一個趨勢，能夠很好地影響學生們的教育體驗。但宏觀上來講，通過數據，科技手段來衡量教育，總是有難度的。
比如一方面，老師在設置過程性指標的時候，并沒有很好的定義出評價的維度，評價學生的哪些方面也并不清晰，反映學生行為特征的指標和評價的指標混合在了一起。這樣的數據采集似乎并不能科學的記錄一個學生的表現，也談不上是真正的過程性評價。
另外，在使用過程中，數據的采集通過一線老師產生，數據的量化并不夠具體和專業，比如學生的上課表現積極，依舊是通過老師主觀的判斷打分，而是否應該通過回答問題的次數，參與小組討論的次數等等來計分并不明確。這樣收集來的數據缺少意義。從長遠來看，這并不能很好的通過大數據產生一些指導性的方案，也就不能從宏觀上解決過程性評價的問題。
另外，很多分析師也認為，把數據運用到教育里有著自身的難點。“一方面，教育的目標是沒有統一定論的，對于對人的量化是困難，我們很難像自然科學一樣去量化教育。另一方面，對于產品研發而言，過程性評價的數據采集，指標體系與計算公式是系統軟件開發的難點，必須結合學校的實際情況，能適用于多種模式，同時不給教師和學生增加太多的額外工作量才行。”
面臨如此多的問題，過程性是否還值得繼續嘗試?
提倡過程性評價，是各個國家教育改革中的一項重要改革內容。但過程性評價中對學習的動機、效果、過程以及與學習密切相關的非智力因素進行全面的評價始終充滿挑戰，即便技術手段的介入也很難全面的解決問題。
但可以肯定的是，不管是實踐還是理論的角度，用教育科技的手段把過程性評價整合于教學當中始終值得我們嘗試，過程性評價中有效數據的科學收集和評價同時可以為其他教學嘗試提供支持，例如，當過程性評價所收集的信息被建構性地用于滿足學生地個體需求，并幫助他們成為獨立的學習者時，將會產生更為巨大的力量。
從這個角度看，教育已經運用科技手段把過程評價推向了風口，還怕飛不起來嗎?
