警察院校推进基于AI 技术的形成性考核评价刍议

一、基于AI 技术的形成性考核评价的现实意义

1. 警务技能：AI 技术的实践价值

在警察院校教育领域，基于 AI 技术的形成性考核评价具有重要的实践价值。一方面，提升警务人才培养质效。由于警务技能具有高度的专业性和实践性，因此传统考核方式难以全面评估学员的综合能力。而基于AI 技术的形成性考核评价，能通过多维度的数据分析，全面评估学员的战术素养、指挥能力和心理素质，另一方面，增强实战化训练效果。实战化训练中 AI 技术可以实时记录学员的战术操作和决策过程，生成详细的评估报告。此外，推动警务技能智能化转型。通过构建智能化的考核评价体系，实现教学资源的优化配置，提升教学管理的科学化水平，推动警务技能向战的整体转型。

2. 技术赋能：AI 技术的核心价值

第一实时评估与动态反馈。能够对学员的答题过程进行实时分析，提供即时评估和反馈。例如，在警务理论考核中，系统可以自动识别学员的薄弱环节，并生成针对性的解析和建议，帮助学员及时调整学习策略。第二个性化学习路径推荐。通过分析学员的学习行为数据，AI 技术能够构建个性化的学习路径，根据学习者的表现和需求，提供定制化的学习建议。第三数据驱动的教学优化。AI 技术能够对海量学习数据进行深度挖掘，发现潜在的教学规律。通过数据分析发现学习者的强项和弱项，优化教学策略。

3. 教育变革：形成性考核评价的创新价值

一是从“结果导向”到“过程导向”。传统考核方式往往只关注最终成绩，而基于 AI 技术的形成性考核评价则更加注重学习过程。二是从“统一标准”到“个性化评价”。传统评价方式通常采用统一标准，难以兼顾学员的个体差异，而 AI技术能够根据学员的个性化特征，提供定制化的评价和反馈。三是从“单向评价”到“双向互动”。基于 AI 技术的形成性考核评价，不仅能够对学员进行评价，还可以为教员提供数据支持。

二、基于AI 技术的形成性考核评价的核心要点

1. 技术适配性：技术与教育的深度融合

AI 技术的核心优势在于其强大的自然语言处理（NLP）、深度学习（DL）与大数据分析（DM）等能力。在技术特性与教育需求的匹配过程中，一是精准评价需求，教育评价需要高精度、高可靠性的技术支持。二是动态反馈需求，形成性评价强调实时性与动态性，要求技术能够快速处理海量数据并生成即时反馈。面对警务基础教育场景，重点支持知识点的掌握情况分析与个性化学习路径推荐；面对警务创新理论教育场景，强化科研能力、创新思维与跨学科协作能力的评价。

2. 教育规律性：尊重教育本质与学习规律

一则以学习者为中心，通过 AI 技术生成学习者画像，提供定制化的学习资源与反馈，支持个性化学习。不仅要关注知识掌握，更要注重批判性思维、创新能力等核心素养的培养及能力发展导向。二则教员角色的重新定位。从“知识传授者”到“学习引导者”，教员利用技术工具，更好地理解学员需求，以及优化教学设计。开拓创新人机协同模式，教员与AI 系统共同完成评价任务，发挥各自优势。例如，加强教员培训，提升其使用技术工具的能力；设计人性化的评价界面，降低教员与学员的使用门槛。

3. 数据安全性：构建可信的数据治理体系

首要的是数据采集的合规性，明确数据边界，仅采集与评价相关的必要数据；遵守知情同意原则，确保学员与教员了解数据用途，并获得其明确授权。接下来的是数据存储与传输的安全性，采用先进的加密算法，防止数据泄露，提升加密技术水平。利用区块链技术，实现分布式存储，确保数据的不可篡改性与可追溯性。进一步的是数据使用的透明性，提供可视化工具，让用户理解算法决策逻辑，聚焦算法可解释性。在数据审计机制方面，要定期审查数据使用情况，确保合规性。最后的是在试点阶段、推广阶段、深化阶段落实关键行动上，形成各部门合力推进的格局，定期评估实施效果，及时调整策略。

三、基于AI 技术的形成性考核评价的实现途径

1. 核心目标：构建“三化一体”评价体系

第一评价精准化：从模糊判断到数据驱动。通过多维度数据采集，借助数据清洗、特征提取、模型训练的技术构建动态评价模型。利用 AI 的语义分析引擎和知识图谱技术，实现主观题自动评分、错误归因分析与能力短板识别。第二学习个性化：从千人一面到因材施教。在目标场景方面，为每位学员生成动态画像，匹配个性化学习路径。结合学习者的认知水平、兴趣偏好与目标差异，推荐差异化资源。第三管理科学化：从经验决策到智能治理。在目标场景方面，为教育管理者提供宏观数据看板与微观干预建议。在技术支撑领域，识别教员课程设计缺陷、群体性知识盲区等教学风险点。

2. 技术架构：构建“四层联动”智能引擎

依托 AI 技术构建“数据层—算法层—应用层—交互层”的协同架构。通过功能测试、性能测试、用户测试，使其有情感计算、虚拟助教、跨平台整合等功能，形成闭环驱动的评价生态系统。在技术突破方向，首先跨模态数据融合，要整合文本、语音、行为日志等多模态数据，构建学习者全息画像。其次可解释性增强，要开发可视化模型解释工具，让教员与学员理解算法决策逻辑。最后边缘计算优化，要通过轻量化部署，支持离线环境下的实时评价，如野外警务训练场景。

3. 教育场景应用：从基础学科到警务技能的贯通

在警务技能方面，强化实战能力，适应未来智能化战争对警务人才的复合能力要求。在战术推演智能复盘中，在模拟对抗训练后，系统自动生成指挥链效能评估报告，标注关键决策节点；在心理韧性动态监测过程中，通过心率、眼动等生理数据与行为数据的关联分析，评估学员战场压力应对能力。面对跨警种协同评价情况，构建联合作战场景下的多人协作能力模型，识别团队协作短板。