原标题：常州老师的表情包评语赢得了网络上一片赞誉说明了什么

　　前段时间，一组常州老师的表情包评语赢得了网络上一片赞誉。

　　一、数据来源分析使用了2005-2012北卡罗来纳州所有公立学校九年级学生的行政数据，这些数据包括：学生的标准化数学和英语成绩及其相对应的授课教师、学生行为指标(通过对学生平均绩点、留级情况、缺课行为、停课处分进行主成分分析，加权平均提取而来)、以及这些学生十二年级时的高中结业情况、毕业时的平均绩点、是否参加SAT考试、上大学意向。考试成绩用来衡量学生认知技能、行为指标用来衡量学生非认知技能，而学生十二年级时的各项指标用来衡量学生未来长期的结果。

　　二、模型拓展研究者首先对标准增值模型进行了拓展，标准增值模型假定学生的能力是单维的，而新的模型假定学生的能力包括认知能力和非认知能力，教师通过提高学生的技能(认知和非认知的)来促进学生未来长期的结果。

　　为表述方便，文章将学生的潜在能力称为能力(abilities)，将那些能够衡量能力的短期学生结果(如考试分数、课程绩点等)称为技能度量(skill measures)，将长期结果(如高中结业情况、上大学意向等)称为结果(outcomes)。拓展后的模型如下：

　　三、研究方法在构建了能够同时估计教师对学生认知和非认知技能影响的新模型后，研究首先关注教师对九年级学生的短期结果(即技能度量)的影响，技能度量包括认知技能(通过考试分数衡量)和非认知技能(通过行为指标衡量)。研究发现九年级教师对学生的考试分数和行为指标结果都产生了有意义的影响，但是教师对考试分数的影响和对行为指标的影响之间的相关是很微弱的(r=0.22)，同时，在控制了教师对考试分数影响的条件下，教师对行为的影响与学生的考试分数无关。结果表明那些提高了学生考试分数的教师大多情况下并不能同时促进学生的行为，反之亦然，因此传统的考试分数增值模型无法侦察到教师对非认知技能的影响。

　　之后研究者探讨了教师对长期结果的影响。当只用考试分数增值来预测高中毕业率时，一个标准差的增值只会使高中毕业的似然值提升0.15%。然而当模型中纳入教师对行为指标影响后，一个标准差的考试分数增值会带来0.12%的高中毕业似然值提升，一个标准差的行为指标增值会带来1.47%的高中毕业似然值提升，整个模型的可解释方差提高了305%。同样，用模型预测高中退学情况、毕业时GPA、参加SAT考试情况、上大学意向时，纳入了行为指标增值变量后的模型表现也更好。

　　四、政策建议总而言之，研究揭示了一个众所周知但先前未被验证的想法，教师对考试分数的影响只能反应教师对人力资本影响的一小部分，我们应该同时评估教师对学生的认知和非认知技能的影响。为此研究者建议，一方面应该确定哪些可观察的教师特征与其对学生行为(即非认知技能)的影响力有关，招聘教师时应选择具有这些特征的教师;另一方面，应该鼓励教师去提高学生的非认知技能，但考虑到一些行为指标容易被教师有意操控，在评估教师对学生非认知技能的影响时应采用更加灵活的方式，包括使用那些难以被人为操控的测量指标、鼓励教师去提高学生若干年后(而非现在)的行为、确定哪些教学实践有利于提高非认知技能并鼓励教师参与其中。