教育评价是教育发展的指挥棒。构建以创新为导向的教育评价生态，对提升教育体系的创新人才支撑力，推进教育强国建设具有重要的引领意义。以创新为导向的教育评价生态是支持创新的评价实践的总和。这样的评价实践在目的上指向回归教育初心的创新实践，在内容上涵盖创新的全过程，在技术上赋能创新全过程的生动刻画，在过程上通过协商凝聚支持创新的教育共识与决策。为实现上述图景，在实践中可以减少评价次数，让评价变得安静；开发智能评价技术，让评价变得丰富；减少评价高利害使用，让评价变得包容；推进评价中的多元对话，让评价变得民主；巩固人在评价中的主体地位，让评价解放创新。

党的二十大指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力。而创新源自人才，人才又源自教育。从社会主义现代化强国建设的角度出发，培养创新型人才是教育强国建设的核心目标和战略任务。

然而，当前教育体系对创新型人才培养的支撑不足，特别是缺乏支持创新的价值共识与制度保障。究其根由，教育评价生态难辞其咎。就词义而言，“创新”天然包含评价—一项事物是否新颖且新颖得有价值，正是评价问题。然而，以往教育评价过分看重标准与规范，也就塑造了个体复刻教师之所教、学校之所学的行为倾向，而非明智分析情境特征、冒险采取没学过或者没被教过的、新的行为。随着这种倾向被曾经的学生带出校园，带入家庭、学校、社会的各个角落，限制创新、看重“复刻”的评价生态得到强化。为强化创新人才培养的教育支撑力，有必要建立并强化以创新为导向的教育评价生态。那么，以创新为导向的教育评价生态是什么，在实践上有哪些特征，又该如何创设呢？

一方面，创新意味着概念间以新的方式组合。从发生机制来看，首先个体需要广泛学习，积累一定数量的概念，为创新提供原始素材。在学习过程中，个体应建立概念网络。实验研究表明，带领学生绘制学科概念图、跨学科概念图，并运用跨学科概念图解决跨学科问题，有助于激发学生的创造力，证实了概念网络对创新的价值。但是，概念网络不是固定的，在澄清概念网络的基础上，个体需要在现实问题的驱动下尝试打破概念间的固有联系，基于需要建立新的概念关联，这被称为创新。

另一方面，“新”不是目的，“新”要有“新”的价值。但价值不仅由创新者自己定义，为了凸显认识的新意，创新者必须说服大众。说服的过程被罗伯特·斯腾伯格称为“投资”或“买低卖高”，即低价买进一种不被看好的想法，并想办法说服别人，提升该想法的价值。而“实践是检验真理的唯一标准”，一个新想法是否有价值，该想法驱动下的实践是其有效论据。例如，诺贝尔奖获得人数常被视为衡量一个国家创新水平的重要指标，而它颁奖宗旨正是“为人类做出伟大贡献”。

创新不仅是个体内在的思维活动，也必然包含个体间的互动，即“说服”的过程，且后者是前者的驱动力和金标准。但遗憾的是，传统教育评价往往将评价专家及一线教育工作者脑中的专业知识作为教育成果的金标准，留给人们“说服”彼此的空间有限，致使许多新观点还未发展起来就被扼杀在摇篮里。近些年涌现的第四代评估、“评价即学习”等评价理论开始重视协商对话在评价中的重要性，也为创新留出更多空间。以这些理论为基础，以创新为导向的教育评价应被视为学生及各教育工作者之间以创新为目的的平等对话。

第一，以创新为导向，教育评价要促成意见的平等交换。创新以个体既有的概念网络为基础，而复杂概念网络的建立并非一人之功，而是对话的结果。在对话中，人们不但能了解其他人所用的概念，也能看到概念间不一样的组合方式，这些组合方式有助于人们澄清自己的概念网络，并使其在同化和顺应中丰富、完善，即建立概念间的更多关联。不过，并非人人都表达了，意见交换就能完成，有效的意见交换要求在人人表达的基础上，每个人都审慎思考，甚至相互质疑，推动概念网络的反复迭代，直至达成相互理解。

第二，以创新为导向，教育评价要围绕真实问题情境鼓励新观点的涌现和实践检验。评价应特别培养人们珍视新观点、对新观点保持开放的思维习惯，即允许人们尝试新的概念间的组合方式，并沿着新的组合方式深入探索，以便这些组合方式持续累积，形成体系更完备的新观点。研究发现，新观点源自一种相互联系的、定向的、理性的过程，是一系列复杂且微小的顿悟累积的结果。在此基础上，新观点还要在实践中固化或完善。因此，评价不应仅是一次性的头脑风暴，而应包含改进过程，构成“认识—改进”的不断循环。

第三，以创新为导向，教育评价需要特定评价内容、技术和过程支撑对话持久发生。越来越多研究者认可教育评价应以协商对话的方式发生，而协商对话不同于日常交流，它以公共价值为核心，以事实为依据，以真诚表达和审慎思考与回应为过程，才能促成评价双方相互理解并向着公共利益携手前行。具体到教育评价，以创新为导向，教育评价的内容要聚焦学生创造力的激发这一公共价值，通过评价技术实现对评价内容现实水平的生动刻画，并促使人们真诚对话达成教育共识与决策。

评价生态是评价实践的总和，既包括每一次评价实践，即每一场评价主体间以创新为目的的平等对话，也包括评价实践之间的关系，即这些对话之间的相互影响。

单看各种评价实践，可以将其笼统地划分为两大类：一是学生评价，即学生和其他教育工作者之间的对话；二是教育工作者之间的对话，包含教师评价、学校评价、用人评价等，即各教育主体之间的对话。以创新为导向，学生评价应被用于直接支持学生在对话中有收获、有成长、有创新；其他评价则要发挥引领作用，引导各类教育主体系统梳理出支持学生创新的教育要素，在了解这些教育要素现实水平的基础上，推动改进与不断创新，以教育创新进一步激发学生创新。

与此同时，各种评价实践相互影响。尽管目前评价生态中不乏某个人或某个群体甚至某个区域时而表现出支持创新的评价，但如果这些支持创新的评价实践无法撬动系统变革，上述苗头也终将被压制。正是因为当下的教育评价生态从整体上看创新导向并不明显，甚至系统性地限制创新，所以《深化新时代教育评价改革总体方案》从评价生态治理的系统性上，即从政府、学校、教师、用人单位、学生五个方面对评价提出系列要求和部署。可见，以创新为导向的教育评价生态，是各类评价实践达成了支持创新的“整体特征”，而非仅出现在“局部”。

结合上述，绘制以创新为导向的教育评价生态示意图（见图1）：学生、教师、家长等是教育评价的主体，他们两两之间的教育评价是否普遍支持创新，决定评价生态在“整体上”是否支持创新。细看各种教育评价，以创新为导向，教育评价的目的也应定位在推动创新涌现上，并以特定内容、技术和过程为支撑，推动评价主体之间的平等对话。不同主体间的教育评价与对话共同促成创新这一结果，即以新的概念组合方式驱动有价值的实践。

已有研究基本就创新实践的内涵达成共识，也已经清楚评价主体包含哪些，如政府、学校、教师、用人单位、家长、学生等。关于教育评价本身，通常可拆解为目的、内容、技术、过程四个要素，这四个要素与创新有何关联，还有待进一步探究，也成为勾勒以创新为导向的教育评价生态图景的重点。

教育作为一项培养人的事业，该当确立“每个孩子全面而有个性的发展”之初心[7]。而评价作为教育的一部分，亦应该围绕学生全面而有个性的发展，激发创新实践。对学生而言，评价一方面引导他们接触广博的人类文化，另一方面也应允许他们塑造自我、展现个性。因为只有在塑造自我的过程中，他们才会试图展现独创的、自我之于社会的价值，这便是创新。除了学生评价，教育中还有诸多支持学生发展的要素，以创新为导向，教育评价要驱动各主体之间的对话，以对话推动教育要素的持续创新，从而更好地支持学生创新。

由于创新天然包含行动的层面，以创新为导向的教育评价也不能止步于对学生及教育要素的发展现状给出判断，更应包含改进行动，以循证实践闭环支撑创新实践不断涌现和发展。其实，早有评价理论将价值判断后的行动纳入评价的范畴。实践中，也有教师指导学生使用量规开展自评和互评，基于评价结果撰写反思日志，并完善自己的作业；还有国家指导学校开展自我评价，制定发展规划、确定评价指标、梳理评价结果、形成改进措施，并促成“评价—改进”周期性循环。这样的循证实践闭环在以创新为导向的教育评价生态中将成为公知和习惯，帮助人们围绕学生全面而有个性发展的教育初心设定阶段性目标，观测目标达成情况，反思过往行动的有效性，制订、实施新的行动方案，并在下一轮次的评价中检验行动方案之于目标的有效性。

在循证实践的过程中，以创新为导向，教育评价应自然守护真正的多元评价标准。一方面，评价将引导人们从学生全面而有个性发展的角度配置教育要素，支持学生在各方面创新。当学生发展的评价标准变得多元，教育工作者也不必只为提高每名学生的分数而殚精竭虑，在促进学生发展方面就有了更多选择和创新空间；另一方面，多元的评价标准更允许学生有所差异，鼓励学生塑造自我、展现个性、发展兴趣。而兴趣是相对稳定、具备充分内部动机的偏好，也是创新的重要驱动力。毕竟，只有依靠沿特定方向累积系列顿悟，创新才可能发生。

当评价目的指向教育的持续改进与创新，并坚持多元标准时，评价内容就不能仅关注结果，而应关注教育的全过程。

一方面，以创新为导向的教育评价，关注创新在学生学习与生活中的涌现。具体而言，创新包括流畅性、灵活性、新颖性、延展性、问题分析深度、逻辑严密性、实用性、推广性等维度。与此同时，创新以诸多心理品质为支撑。这些心理品质被称为创造性人格，包括开放性、反思能力、好奇心、想象力、坚毅等。评价学生的创新性认知表现和创造性人格，在教育中帮助学生扬长避短，有利于评价目的达成。

另一方面，以创新为导向的教育评价，更关注支持创新的教育要素。已有研究已经关注到课堂教学对创新的支持，如采用问题导向的学习、项目式学习、创客式学习等教学模式，或使用在线教学平台、虚拟现实、人工智能等技术辅助教学，可提升学生的创造力，或直接为创新提供认知的脚手架。除了课堂教学，学校、家庭、社会中还存在大量教育要素，如亲子关系、同伴关系、社会文化等，它们与创新的关系也值得进一步检验。不过，需要特别指出的是，教育本质上是一种实践，会在人们的反思与改进中不断创新。前文提到的诸多教学模式和技术也是近几年陆续涌现的，在它们诞生之前，我们不可能检验它们与创新之间的关系。也就是说，支持创新的教育要素不是恒定的，人们在有目的地创新教育要素，那么，评价也应该随之更新。

尽管人们短时间内就可以想到许多有关创新全过程的评价内容，但碍于观察、访谈、实物分析等评价技术效率较低且专业门槛较高，使高效便捷的纸笔测验主导了传统评价，限制了教育评价对创新涌现全过程的关注。随着数智技术的发展，各类评价技术的成本显著降低，新的评价技术也在不断迭代更新，将支持教育评价在内容上的丰富完善。但与此同时，随着评价数据越来越容易获取，评价技术也面临新的问题与挑战，如数据采集随意、数据质量良莠不齐等。为了赋能创新全过程的生动刻画，评价在技术上将呈现以下趋势和发展图景。

第一，价值驱动对创新的正确测量。尽管在三十多年前，古贝和林肯早已看到科学主义窄化教育多元价值的苗头，但时至今日人们仍难免表达出类似担忧。但技术本质上是传递价值观的工具，我们更应关注技术背后多元价值观的对话与调和。随着评价技术门槛降低，各种价值观都有更多机会得到彰显，这更需要评价在保障学生全面而有个性发展的前提下，促成多元主体之间的对话，让评价技术测量到人们共同关心的创新过程与结果。

第二，数据赋能创新过程的全景勾勒。智能化测评等评价新技术为教育全场景、全过程的勾勒提供更多可能。一方面，可以利用评价技术真实采集有关学生创新全过程的多模态数据，支持更多重要教育变量的合成；另一方面，可以建立复杂统计模型，检验各教育要素的创新支撑力，如此，过去基于单一数据类型的简单问责式评价也将发生变化，不再仅关注结果，更关注教育全过程的展开。多模态、多来源、多形式的数据使创新过程可观测、可展开、可复刻，甚至可生产和可传播，而与此同时，这样的技术形态和特征也大大降低了数据被点状分割、被静态地断章取义、被孤立释义的价值和作用。

第三，生成式人工智能助力评价转换为创新的脚手架。理论界早已提出，评价要激活个体的元认知，使个体自觉领会评价标准，基于标准自我反思与改进。这样的评价过程是建构式的，以大量耐心、审慎的对话为基础，故而成本也较高。例如，要求教师调动每个学生的学习积极性，根据不同学生的特点予以针对性指导，这既考验教师的教育机智，也需要教师付出相当多的时间和心力。而生成式人工智能可以在一定程度上充当人类思想的“中继器”，他们广泛学习各类人群的观点，并支持同一时间与每个使用者一对一互动。在互动过程中，他们呈现不同观点，与使用者开展交锋，还能透过对话了解使用者的偏好，“投其所好”地激励使用者持续思考。已有研究创建了这样的人工智能体，被用在学生的学习评价中。未来，会有更多人工智能应用在教育的各个领域，促进包括学生在内的各类主体间交流。

不同主体由于价值观存在差异，对教育初心的解读不同、对教育过程的关注点也不同。但教育作为一种公共活动，有必要创造公共价值、建立公共秩序。在这一过程中，教育评价可以通过协商凝聚支持创新的教育共识与决策。

第一，评价可以成为不同主体间的对话、成为每个主体认识世界的方式。通过评价，人们认识到自我与他者的诸多差异，“择其善者而从之，其不善者而改之”。但“唯分数”的评价生态迫使人们放下自我、用心揣摩“出题人的意图”，从而限制了创新的空间。为了摆正人在评价中的主体地位，评价要激励每个人与其他人对话，在对话中了解其他人的观点、比较观点的差异、修正自己的观点、提出新观点供他人参考，并努力达成共识。这样的对话被称为协商。为发挥协商的效果，在对话过程中，人们要相互尊重，为彼此提供真实、可靠的信息，并以此为基础展开理性论述，避免主观臆断；接下来，协商内容指向共同利益的达成，即学生全面而有个性的发展；最后，协商过程要存在解决方案的生成与取舍，要存在观点的交锋与融合。

第二，以创新为导向的教育评价，可以基于学生发展的教育支持链条，促成评价目的、内容、标准、技术、结果的共同研讨及改进决策的协同推进。已有研究者尝试过，组织教师、学生、职员平等商讨学校的发展愿景及有待改进的若干方面、评价它们的现状并提出改进方案，被称为“赋权评价”。不过，各类主体在角色上有所分工，因此协商不仅仅关乎教育的整体情况，更关乎他们各自如何支持学生全面而有个性地发展，并在此过程中有所创新。笔者所在团队围绕学生发展解构出学校教育的八要素，并组织学校成员围绕相关要素上教师、职员、中层组织负责人、学校核心干部的具体职能开展协商，促成学校持续改进。

第三，协商不是一次性的，而是持续不断螺旋上升式的推进过程。如前文所述，评价应推动“认识—改进”循证实践循环。每一次认识过程都可以通过协商完成，推动人们确定学生创新本身、创新的心理品质及支持创新的教育要素的应然状态、现实表现及改进决策。人们以此为基础共同改进教育实践，支持创新发生。而改进后的状态又可成为新一轮的评价对象，引发新一轮的协商。人们在协商中或调整策略，或改良评价方法，转移评价的关注点。如此，以持续协商为主要形式，“认识—改进”过程循环往复、螺旋上升，促使创新持续涌现。

评价与改进本应相辅相成，但过多的评价必然牵涉精力、削减改进与创新的时间。因此，当过多评价压得人们“喘不过气”，更无暇顾及创新时，应该首先减少评价次数，规避多头评价，让评价变得安静。

一方面，应坚决减少统考统测，彻底纠偏“唯分数”的评价导向，促进高阶能力发展。在实现教育基本均衡的过程中，以问责为导向的传统评价为教育质量的“底部抬升”作出过贡献。但问责导向下的“分数”会强化并简单化考试科目内部相关知识的熟练度，即概念关系的固化。这限制了学生对考试科目之外其他方面发展的关注，也限制学生跨学科建立更广泛概念间关系的机会，剥夺创新的空间。随着教育发展迈上新台阶，有必要改良结果评价，让一部分结果指向学生在现实生活中调动多学科素养解决问题的能力。已有研究开发了专门针对创造性问题解决、合作性问题解决等高阶思维的测验，但一项或几项测验难以囊括高阶思维全部，更不足以支撑学生全面发展。因此，有必要借鉴综合素质评价的思路，强化过程评价、健全综合评价，在增加结果评价丰富性的基础上让健康、积极的评价生态滋养创新的综合素质。

除了结果评价，还应下力气规避多头评价，坚持教育管理的权责厘清，减少对教育过程的干扰，为创新留出更多时间和空间。目前来看，教育活动中的多头评价问题依然较为普遍地顽固存在。而多头评价的背后实质是多头管理。这迫使被评价的教育工作者将过多精力花费在评价数据的“采集”上，研究高质量教学与管理的时间大大减少，进而限制教育的创新发展。同时，规避多头评价，还要把握教育发展的周期，抓实教育发展的阶段性目标，避免在评价内容上求全。由于学校在发展阶段上存在差异，指导学校开展自我评价是可行的选择，且已经有多个国家在全国范围内推广。在自我评价中，学校要自行设定不同周期的发展目标，确定刻画评价目标达成情况的方法，并采集评价数据，决定改进方案。

除了“量”的减少，建构以创新为导向的教育评价生态还要着力于“质”的提升。对此，有研究提出评价的四种本质，即测量、描述、判断与建构。其中，测量是评价最基本的“质”，可以通过智能评价技术的开发得以提升。

一方面，要开发分层分类的评价项目，指向学生创新过程的多方面，包括创新本身、创新人格及支持创新的教育要素。关于创新本身及创新人格，已有研究开发出泛情境的纸笔测验、自陈量表及基于特定学科的计算机交互测验。考虑到创新的情境性和跨学科性，可以进一步基于真实生活中的问题情境编制更多表现性测试，采集学生表现的多模态数据，推断学生的创新能力及人格特质，提升评价的仿真度和客观性。关于支持创新的教育要素，同样可以刻画为个体行为及个体间互动，通过可穿戴设备、摄像机、刷卡机等方式加以记录，并利用现代智能技术整合为值得关注的变量，进而描述其现实水平或检验其与创新之间的关联。

另一方面，要赋能自我评价，支持人在评价中学习。评价技术的核心在于操作化与可视化，从而将人的认识变得客观，成为可迁移、可复制的知识。但迁移与复制本身不是目的，让知识为人类活动带来启发，才是知识存在的意义。但当今的评价技术，无论是操作化和可视化本身，还是对可视化的数据和信息背后教育现象的理解，仍存在着较高的技术门槛。生成式人工智能为解决这一问题创造契机。它集成了丰富的评价知识，可以形成操作性较高的评价方案、相对准确地撰写算法脚本，还可以基于使用者需求有针对性地开展对话式教学，帮助使用者自主设计并实施评价，分析其他人设计的评价，解读来自其他人的评价结果，为学习提供了可视化很强的有力的脚手架。不过，生成式人工智能需要适当专业训练才能成为某一领域的专家。针对评价技术的适用场景，后续可以开发各类专业的生成式人工智能，进一步降低大众的使用门槛。

以准确测量为基础，教育评价的第二和第三种本质，即描述和判断，也可以得到改善。描述与判断的目的在于改进。对改进而言，最关键的主体应该是从事相关教育工作的人本身。他们的内部动机需要被激发出来，以支持持久且活跃的思维活动。但现阶段，评价常被用于高利害的场景，与考核、筛选、评聘、奖惩挂钩，难以支撑个体对教育活动的责任心和主动性。为建构以创新为导向的教育评价生态，应大幅度减少评价的高利害使用，用更包容和安全的评价氛围引导人们平和地面对评价，并反思产生评价结果的教育过程。反思包含知晓结果、理解结果、挖掘经验、发起行动四个步骤。首先，人们要综合分析评价结果，既看到不足，也看到亮点；而后，回溯结果背后的评价指标，在脑海中找到相关记忆片段；接着，将过往的行为与如今的结果建立关联，以提取经验或教训；最后，制订改进方案、调整教育教学活动。

上述以了解现状、反思缘由、调整对策为主要目的的评价，又被称为诊断性评价和形成性评价，它们包含对教育过程本身的刻画，可以为人们回顾教育过程提供索引。当前这两种评价主要用在教学活动中，使用者是教师和学生，且以测验为主要形式。从教育评价生态建设的角度看，无论从使用主体还是形式上，诊断性评价和形成性评价仍需进一步扩展。其一，评价生态除包含师生，也包含各级各类教育管理者，还有家长、社会团体、第三方专业组织等。只要某个群体对学生发展有所支持，都可以使用诊断性和形成性评价反思其直接参与的教育过程。其二，评价不限于阶段性地采集学生的学习结果，学生的心理状态、学习过程中遇到的问题、涌现出的有价值的非预期结果以及学习的环境等，都可以成为评价内容。其三，评价方法也不限于测验。其实在日常教学过程中，教师会观察学生的状态，如精力是否充沛、注意力是否集中、前备知识是否充足等，并基于此确定教学过程，这就已经具备诊断性和形成性评价的影子。

随着技术降低评价的门槛，诊断性、形成性等低利害评价成为个体理解并改造教育活动的常用工具，人们可以更加熟练地运用评价彰显个人的价值观或教育主张。但教育活动不是个体活动，而是有组织的公共活动，需要在活动中调和彼此的分歧。科层制是调和分歧的常用手段。一部分人通过自下而上地选举获得合法的决策权，成为权威，再组建自上而下听从指挥的行政体系执行决策，以满足公共利益。然而，单纯依靠科层制调和分歧，难免产生政策滞后或一刀切的问题。这时，有必要采用协商民主的方式，在决策前通过多元对话、广泛听取民意，基于民意调整决策。

在教育评价中，从学生到教师、再到学校中层与高层、再到各级各类教育管理部门，都存在权威与公众的关系，权威带领公众从事教育教学与组织管理活动，以服务于学生全面而有个性地发展这一目的。作为权威，应始终牢记权力的最终来源，基于协商中的多元对话及时听取学生的发展需求，以及各级各类社会主体为服务学生发展需求而产生的自身发展需求，将管理链条转换为以学生发展为中心的服务链条，做到“有权不任性”。作为公众，可厘清自己的诉求，将诉求转化为评价指标，并在评价过程中真实表达心声、反映诉求的满足情况供权威参考。与此同时，教师、学校中层、高层等处于科层体系“中间”的主体，既是权威也是公众。协商需考虑两种身份的整合，整合点就在于围绕学生发展这一公共利益的多元对话。一方面，作为权威，应直接倾听学生心声，但在回应时需同时协调上级、本级和下级工作，以学生心声调动各级主体的主体性；另一方面，作为公众，应站在本职工作可为学生发展提供支持的角度表达诉求与心声，而非谋求私人利益。

随着评价中的协商实践在各类主体间展开，有必要进一步建立元评价机制，反思并不断提升协商的有效性。协商的有效性是学生和各类社会主体在共同建构评价目的、内容、标准、技术与结果，并基于评价结果改进教育实践过程中相互理解和接纳的程度。有研究从教师的角度调查过一个学生评教项目的协商有效性，调查指标包括在评价前理解评价工具、重视来自学生的评价结果、利用评价结果改进教学行为、从专业发展的视角看待学生评教、认为学生的评价足够真实客观等。该工具主要考察教师作为教学权威在倾听与回应学生心声中的审慎性。为了更充分地了解协商有效性，可以进一步开发针对更多主体的协商有效性评价工具。

在评价变得安静、丰富、包容、民主的基础上，可以进一步巩固人在评价中的主体地位，解放学生和各类社会主体的创新潜能，通过营造以创新为导向的教育评价生态，建设一个不断创新的、有活力的教育体系。这样的教育系统也被称为“学习型社会”。在学习型社会中，评价不再是教育活动的督察员，而是自然融入社会学习与生活，成为学生及各类社会主体的自觉。

为此，包括学生在内的各类主体要对学生成长保持适当宽容，强化学生本人塑造自我的主体意识。现实生活中，每个人对于“学生应该如何”都有自己独特的价值判断，构成了学生评价，它潜移默化地影响着学生的行为。当评价以较为强硬的姿态出场，学生不得不努力复刻既有知识和道德规范，其作为新生个体推动文化演进的创造力被压抑。为鼓励创新，人们需要适当减少对学生的控制，适当地“不把学生当学生”，而是当成一个可以平等交流、相互启发的人，给他们自主选择的空间，并试着接受他们为现实世界带来的改变。

然而，人们几乎不可能一方面对学生保持宽容，允许他们按自己的选择行事，乐于接受如此带来的后果，而另一方面自己却对规范保持严格遵守的态度。因此，为了更加彻底地支持学生创新，社会全体成员都应言行一致地支持创新，对各类新生事物保持开放，愿意接受生活的变动，哪怕它存在一定风险。已有大量研究致力于探索各类社会组织中的创新培育机制，这些研究助力各行各业塑造学习机制，解放创新。