在本次全国教育大会上，习近平总书记的讲话深刻阐述了新时代加快建设教育强国的战略部署，强调了教育是实现以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的先导任务、坚实基础、战略支撑。他特别强调加强基础学科、新兴学科、交叉学科建设和拔尖人才培养的重要性，这不仅是提升国家竞争力的战略需要，也是实现教育现代化的关键所在^[1]。

拔尖创新人才的精准选拔是培养拔尖创新人才的前提。这意味着需要构建一个科学、公正、透明的选拔机制，以确保具有创新潜力和学术追求的人才得到有效的识别。2014年以来，已有29个省份分五批启动高考综合改革，涵盖了从科目设置到评价体系的全方位变革。改革的核心在于实现人才选拔模式的转变，既有国家层面的统一命题和考试科目，又有各省（市、自治区）自主组织的学业水平选择性考试科目命题。这种方式既保证了国家教育的基本标准，又赋予地方一定的自主权，以适应不同地区的教育发展水平和学生能力特点。这种多元化的命题和考试组织模式，旨在更精准地评估学生的学业成就和发展潜力，促进学生发展。

然而，改革过程中也不可避免地遇到挑战和问题。应正视这些问题，并在实践发展中寻求解决方案，以确保改革目标的实现。

高考改革的核心在于实现从单一的考试评价模式向多元化评价体系转变。这一转变体现在考试科目的选择性上，如“3+3”和“3+1+2”选科模式允许学生根据自己的兴趣和特长选择考试科目，从而促进学生全面而有个性的发展。同时，改革也强调重视基础学科、新兴学科和交叉学科，以及拔尖人才的选拔和培养。从等级评定的角度来说，选择考归属于标准参照测验；但改革方案又规定选择考的成绩经过等级转换后，需进行等级赋分，并与语数英统考科目的原始分数相加，作为招生录取的依据。在此情形下，选择考科目又兼具常模参照测验的属性。所以，改革后的选择性考试具有标准参照与常模参照并存的特点（中考两考合一也具有这个特点）。

现有的测评模型，如CTT和IRT，虽然在教育测评中有着广泛的应用，但在面对高考改革中出现的标准参照与常模参照并存的复杂情况时，仍显不足。同时，CTT的试题参数估计以及试卷的信度、效度评价指标都不足以解释目前高考改革中标准参照与常模参照并存时的参数估计。而命题教师也难以把握哪些是标准，哪些是常模，这是全世界大规模高利害考试中所独有的现象。尤其是我国每年参加高考的人数超过1000万，考试测评研究者有责任对此开展研究，创新或者研发标准参照与常模参照并存的考试模型，为高考改革、拔尖人才选拔提供理论方法和依据。

高考综合改革作为教育改革的重要组成部分，核心任务之一是实施综合素质评价，以促进学生全面而有个性的发展。综合素质评价的实施，旨在打破传统的唯分数和“分分计较”的局限，实现从单一的考试成绩评价向多元化评价体系的转变。

综合素质评价的实施，首先需要转变评价观念，强调立德树人、全面发展。这要求教育者不仅仅关注学生的学业成绩，还要关注学生的思想品德、身心健康、艺术修养和社会实践等多方面的发展。在这一过程中，需要从传统的以变量为中心的统计模式向以个体为中心的统计分析模式转变，以便更全面地了解和评价每一位学生的特点和潜力。

以变量为中心的统计模式只能对考生的考试成绩进行比较排序，无法进一步呈现考生的内在表现；而以个体为中心的潜变量统计分析模式则能够更好地利用多维考评数据，从多个角度分析和描述每位考生的特长和优势。这种模式不仅关注学生的学业成绩，还将学生的课堂表现、团队合作能力、创新思维、领导力等多方面的能力和素质纳入评价范围。通过这种方式，教育者可以更准确地识别和培养学生的发展潜力，为其个性化发展提供辅助和引导。

高考综合改革赋予各省级考试机构以命题自主权，但高考作为国之大考的特殊性及社会关注度使得命题工作成为一项高风险且责任重大的工作。例如，命题的科学性、试题内容的适宜性、难度的合理控制、组卷策略的优化、命题教师管理乃至试题试卷评价等，都给各省市考试机构及命题教师带来极大挑战。为此，有必要在国家层面组建专家队伍，开展考试方面的新技术、新算法研究，在命题、组卷以及考试过程的各个环节应用大数据、人工智能技术，深入实施教育数字化战略，为高考改革的纵深推进提供技术支撑。