人工智能，重塑教育教学评价新动力

在数字化时代，人工智能凭借其强大的数据分析和处理能力在教育教学领域得到日益广泛的应用。教育教学评价作为衡量教育教学质量与学生发展的关键手段，因受到人工智能的深刻影响而进行了一定的重塑。传统教育教学评价多依赖于考试成绩与教师主观评价等，存在评价方式单一、评价标准缺乏个性、评价结果不够准确、评价过程缺乏及时性、评价主体存在片面性等问题。而人工智能的出现为教育教学评价带来了新的机遇，有望重塑教育教学评价体系，推动教育教学向更加个性化、精准化和智能化的方向发展。

一、人工智能在教育教学评价中的优势

个性化评价因材施教。人工智能依据学生学习数据，洞察其特点与需求。智能学习平台允许学生根据自身进度和能力选择内容与方式，并实时评价与反馈，助力学生调整学习策略和提升学习效果。它能动态采集分析数据，使评价紧跟学生学习进程。教师与家长借此可以随时掌握学生学习进展与学习中存在的问题，同时给予个性化辅导，满足每个学生独特的学习需求，提高教育教学的针对性与有效性。

实时反馈高效指导。人工智能可对学生学习过程实时监测评价，及时反馈学习情况与学习上的进步。例如，智能辅导系统能够即时解答和指导学生遇到的问题。实时反馈机制避免了问题的堆积，而且有助于教师及时调整教育教学策略。同时，系统根据问题类型和问题难度调整教学内容与教学方法，提高学生学习效率和学习质量，使其学习更加高效且个性化。

精准诊断靶向实施。人工智能利用大数据分析和智能算法深入挖掘学生学习数据，精准诊断学生的学习问题和知识漏洞。智能作业批改系统能自动识别错误类型和原因，给出详细修改意见和学习建议，帮助学生及时纠错和针对性学习。教师也能借此更好地了解学生学习状况，进而制订更有效的教学计划，提升教学效率和教学质量。

多元评价全面考量。人工智能使评价方式更加多元化。除考试成绩外，还考虑到了课堂表现、作业完成、课外活动等多个方面。智能评价系统可对学生的课堂参与度、团队合作能力、创新思维能力等进行评价，全面反映学生综合素质和能力，避免单一成绩评价的局限性，为学生全面发展提供精确指导。

动态评价持续优化。人工智能能够根据教育教学发展和学生学习变化动态调整评价体系。随着教学内容的更新和学生学习特点的改变，人工智能能够不断优化评价指标和评价方法。当新教学方法引入时或者学生学习需求变化时，系统会自动调整评价权重，以更好地适应新的教学环境和学习环境，并确保评价体系始终科学有效，从而为教育教学提供更有价值的反馈。

二、人工智能在教育教学评价中的应用

智能测评系统。智能测评系统是人工智能在教育教学评价中的重要应用之一。它可以通过自动化的方式对学生进行考试测验，并快速准确地给出评价结果。智能测评系统不仅可以进行客观题的自动评分，还可以对主观题进行智能分析和评价。通过智能测评系统可以对学生的作文进行语法、词汇、逻辑等方面的分析和评价，为教师提供更加全面、准确的评价参考。

学习行为分析。人工智能可以通过对学生的学习行为进行分析，了解学生的学习习惯、学习兴趣和学习难点。教师通过分析学生在在线学习平台上的点击行为、停留时间、答题情况等数据，可以了解学生的学习进度和学习效果，为自己制定个性化的教学建议。同时，学习行为分析还可以帮助教师发现学生的学习问题，及时对学生的学习进行干预和指导。

智能作业批改。智能作业批改系统是一种基于人工智能技术的作业批改系统，它可以实现作业的自动批改和评价。通过光学字符识别技术和自然语言处理技术，智能作业批改系统可以快速准确地识别学生的作业答案，并给出详细的批改意见和评价结果。

智能评价系统。智能评价系统是一种基于人工智能技术的评价系统，它可以实现对学生学习成果的多元化评价。通过分析学生的学习数据和行为表现，智能评价系统可以对学生的课堂参与度、团队合作能力、创新思维能力等进行评价，全面反映学生的综合素质和能力。

智能辅导反馈。人工智能通过智能辅导与答疑系统，为学生提供随时随地的学习支持。学生在学习过程中遇到问题时，可以通过智能辅导与答疑系统向人工智能助手提问，以获得及时的解答和指导。智能辅导与答疑系统根据学生的问题类型和学习水平，提供个性化的解答和建议，帮助学生解决学习难题。

三、人工智能在教育教学评价中面临的挑战与应对策略

人工智能虽然展现出巨大的优势，但也面临诸多挑战。一是数据安全与隐私保护问题凸显，需要通过多重加密、严格控制权限等方式，确保数据安全，获取学生信任；二是技术可靠性和准确性存疑；三是教师和学生接受度有待提高；四是教育公平性面临挑战，贫困地区和农村学校可能缺乏人工智能支持；五是存在伦理道德方面的考量。积极应对挑战，需要共同努力，采取有力有效措施。

筑牢防线，加强数据安全和隐私保护。一是运用先进技术。采用多层加密算法（对称与非对称结合）处理学生学习数据，采用数据传输安全协议；设立严格访问控制，按角色权限分配。二是完善制度。制定详细隐私保护政策，明确数据收集条件、使用目的范围；建立数据主体权利保障机制，保障学生和家长可查看、更正、删除个人数据的权利。三是审计评估优化，开展安全审计，检查数据各环节安全性，扫描漏洞评估风险，依据结果优化措施。

持续优化，提高技术的可靠性和准确性。一是加大研发投入。政府与企业增加资金支持，例如，设立专项科研基金，吸引和培养人才。二是强化测试与验证。建立全面的测试体系，模拟多场景测试。开展实地验证，试点应用收集师生反馈并及时解决问题，与专业机构合作第三方验证确保客观权威。三是加强监管与规范。制定法规标准，明确应用规范；建立监管机制实时监测，确保合法合规用于教育教学评价。

提升认知，加强对师生的宣传培训。一是丰富培训宣传活动。提升师生对人工智能的认识水平与接受程度。二是开展多样培训课程与讲座。举办讲座，邀知名人士分享前沿经验，拓宽视野激发兴趣，传授人工智能在教育教学评价中的应用方法；三是鼓励探索创新实践。设立创新项目基金，支持教师开展教育教学实践项目。

不懈努力，促进教育公平任重道远。一是加大支持投入。政府大幅增拨财政款，专项建设贫困和农村地区学校人工智能教育基础设施，配备智能设备、搭建网络，鼓励企业和社会组织捐赠并提供培训。二是加强监管评估。构建监测体系，跟踪评估不同地区学校人工智能的应用，关注贫困地区差距，发布公平性报告，分析预警不公平现象。三是推动均衡发展。实施资源共享计划，开放优质课程案例，开展教师交流，组织支教，传授先进理念方法。

携手共进，建立多方协同合作机制。一是明确职责。教育部门统筹协调，制定政策法规，组织教师培训提升能力，企业发挥技术创新优势，提供产品方案，开展示范项目展示效果，科研机构专注理论技术研究。二是建立平台机制。搭建合作平台，实现资源共享、技术交流与项目合作，建立沟通协调机制，商讨战略与解决方案，评估项目效果以优化合作。三是加强人才培养交流。联合培养复合型人才，开设专业课程，促进人才流动，打破壁垒共享知识经验，提升合作成效。

四、人工智能在教育教学评价中的展望

未来评价将更加个性化。个性化实现路径：智能系统收集数据，算法挖掘制定标准，动态调整反馈。可能出现的新问题有：一是数据隐私与伦理问题，大量敏感信息引发担忧，需确保合法使用和隐私保护；二是数据解读应用复杂，整合多源数据有难度，不同数据权重含义不同；三是个体差异考量难，需关注评价公平性及数据偏差问题。

未来评价会更加实时化。实时化实现路径：应用监测技术获取数据，建立反馈系统发送信息，保障数据准确。可能遇到的新问题：一是信息过载，需筛选关键信息；二是系统不稳定，可能丢失数据或延迟反馈；三是反馈有效性，要确保建议对学生学习有帮助。

未来评价会更加精准化。精准化实现路径：大数据与算法应用，收集整合多学科多阶段数据，用算法寻找问题漏洞；针对性教学与资源调整，教师和学校依结果调整教学和资源。新问题：一是算法准确性和局限性，可能误诊及在复杂情境下有局限；二是教师精准数据应用能力不足，需培训提升；三是数据隐私保护，评价标准统一，个体差异兼顾。

未来评价会更加多元化。多元化实现路径：多维度指标设定及学科差异化标准制定。新问题：一是评价指标权重确定主观性强，不同教育者看法不同致结果不一致；二是学科评价标准兼容性问题；三是数据采集难度，评价公平考量，动态调整需求。

未来评价将实现全流程化。全流程化实现路径：流程融入与数据共享及提供个性化服务。新问题：一是系统整合与兼容性，不同架构和格式需无缝对接高效运行；二是数据一致性和准确性，要确保各环节数据无误传递共享；三是评价标准动态性，隐私保护需求，教师适应挑战。

总之，我们需不断加强人工智能技术的创新应用，深度融合人工智能教育教学评价，实现全流程智能化评价，促进教育公平与质量提升，为培养适应未来社会的创新人才提供有力支持。

陕西高等教育教学改革研究重点项目“高等继续教育内部质量评价及保障体系建设与研究”，项目编号：23JZ001；中国高等教育学会高等教育科学研究规划重点课题“高校宣传思想工作实践研究”课题，课题编号：23C0304。

作者单位  西北工业大学