数据驱动的教学仿真评估：从“结果评估”到“过程性认知诊断”的范式迁移

1 引言

教学仿真作为一种沉浸式学习环境，在培养高阶思维能力方面具有独特优势。然而，传统评估方法与仿真教学培养目标之间存在着复杂过程的简单化评估的矛盾，这种矛盾使得教学仿真的潜在价值未能完全发挥[1]。随着人工智能与大数据技术的迅猛发展，教育评估领域正迎来前所未有的新机遇，使得能够从关注“学习结果”转向“学习过程”，从而实现更精准、更有效的教学干预 [2]。

教学仿真环境产生海量的过程数据，记录了学习者与虚拟环境交互的完整轨迹。通过分析这些数据，能够了解学习者的认知过程、策略选择和心理状态，从而对学习过程的诊断与优化 [3]。这种范式迁移是教育理念从以“教”为中心向以“学”为中心转变的重要体现，对于推动个性化教育发展具有深远影响。

本文首先反思传统教学仿真评估方法的局限性，继而阐述数据驱动评估范式的技术基础与方法体系[4]。尔后重点分析过程性认知诊断的实现路径，并探讨多模态数据融合在前沿研究中的应用与挑战。最后总结范式迁移的价值并展望未来研究方向，旨在为教学仿真评估的理论创新与实践应用提供参考。

2 传统教学仿真评估分析

2.1 传统评估方法的局限

传统教学仿真评估方法具有明显的结果导向，主要依赖任务完成度、分数、用时等指标来衡量学习效果。这种方法主观性强、效率低下、难以规模化。例如，在虚拟仿真实验教学中，评价往往“以实验报告等结果性评价方式为主，缺乏对学生实验过程的跟踪与评价”。同时，传统评估方法还存在评估维度单一的问题，难以覆盖沟通协作、应变能力、批判性思维等复杂技能。这种简化的评估方法无法全面反映学习者的真实能力和学习过程。

2.2 传统评估方法局限的深层剖析

一是传统评估方法存在严重的“黑箱”问题，即无法揭示学生达成结果或导致失败的思维过程。学习者如何获取知识、应用策略、调整方法这些关键信息都被掩盖在最终分数之下，使教学者难以提供有针对性的指导。

二是反馈滞后与泛化。传统的评估结果往往在学习完成后才能提供，且缺乏具体性和可操作性，“无法提供即时、具体、可操作的个性化反馈”。

三是与个性化教学理念相背离。无法支撑自适应学习系统的决策，难以满足不同学习者的个性化需求。在现代教育强调因材施教的背景下，这种一刀切的评估方式已经成为教育创新的瓶颈。

3 范式迁移的核心

3.1 评估目标的转变

数据驱动的教学仿真评估，实现了评估目标从简单地判断“是否成功”到深入理解“如何成功”及“为何失败”的根本转变，使评估重点从学习结果转向学习过程，从统一标准转向了个体差异，从静态转向动态发展。

新的评估目标关注学习者的问题解决路径、决策策略和认知技能等高阶思维能力。通过分析这些过程变量，能够更好地理解学习者的认知特点，从而提供更加精准的教学支持。这种评估范式不仅关注学习者是否得出了正确答案，更关心他们是如何得出这个答案的，以及在这个过程中遇到了哪些挑战和如何应对这些挑战。

3.2 过程性认知诊断的实践框架

过程性认知诊断的实践框架包括三个关键环节：数据采集与预处理、特征工程以及模型应用与解释。数据采集与预处理是基础，需对从教学仿真环境中提取的原始数据进行清洗和标准化。

特征工程是从原始数据到有意义的行为指标的关键步骤。这一环节需要教育专家和数据科学家共同合作，定义和提取能够反映认知过程的行为指标，如犹豫时间、错误尝试次数、策略切换频率和求助行为等。

3.3 评估结果的呈现

数据驱动的过程性评估需要新型的评估结果呈现方式。可视化图形图表是一种常用的呈现方式，它将复杂的行为数据转化为直观的图形和图表，帮助教育者和学习者快速理解学习状态和进展；另一种重要的呈现方式是个性化反馈语句的自动生成。基于学习行为模型和分析结果，系统可以自动生成具体、有针对性的反馈信息，指导学习者如何改进学习策略和克服学习困难。

4 多模态数据融合的机遇与限度

4.1 多模态数据的潜力

随着传感技术的发展，为多模态数据在教学仿真评估中的应用提供了新的机遇。生理信号为评估情感投入与压力水平提供了客观指标。这些数据能够反映学习者的情绪状态和认知负荷，帮助教育者理解情感因素对学习过程的影响。例如，皮电反应可以反映情绪唤醒度，心率变异性可以反映心理压力水平，脑电图可以反映认知活动的神经基础。

面部表情与语音情感分析则能够捕捉学习者的挫折感、困惑度与投入度等情感状态。通过计算机视觉和语音处理技术，可以自动识别学习者的情感变化，从而及时提供情感支持和干预。

4.2 面临的挑战

多模态数据融合面临着多方面的挑战。技术整合复杂度高是多模态数据应用的首要挑战。不同来源的数据需要同步、对齐和集成，这需要复杂的技术架构和算法支持。

数据隐私与伦理问题是多模态数据应用的重要顾虑。学习过程数据，特别是生理和视频数据，属于高度敏感的个人信息，如何保护这些数据的安全和隐私是一个亟待解决的法律和伦理问题。

数据分析与解释的巨大多维度挑战也不容忽视。多模态数据具有高维度、异构性和复杂性特征，如何从这些数据中提取有意义的教育见解，需要跨学科的合作和先进的分析技术。

此外，成本与可扩展性也是实际应用中需要考虑的因素。多模态数据的采集、存储和分析需要较高的硬件和软件投入，这可能限制其在普通教育环境中的大规模应用。

5 结论与展望

本文系统论述了数据驱动的教学仿真评估如何实现对传统范式局限的超越。通过利用教育数据挖掘与学习分析技术，数据驱动的过程性评估能够揭示学习过程的黑箱，提供及时精准的反馈，并支持个性化教学决策，从而全面提升教学仿真的教育价值。

参考文献：

[1]Baker R S, Martin T, Rossi L M. Educational data miningand learning analytics[J]. The Wiley handbook of cognition andassessment: Frameworks, methodologies, and applications, 2016: 379-396.

[2] 王均霞 , 俞壮 , 牟智佳 , 等 . 学习测评大数据支撑下面向知识点的学习预警建模与仿真 [J]. 现代远距离教育 ,2019,(04):28-37.

[3] 胡盛泽 , 杨华利 , 黄涛 , 等 . 基于情境 - 认知 - 技术三重视角的智能测评诊断框架、实践和应用 [J]. 远程教育杂志 ,2023,41(04):45-55.DOI:10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2023.04.005.

[4]Baker R S, Martin T, Rossi L M. Educational data miningand learning analytics[J]. The Wiley handbook of cognition andassessment: Frameworks, methodologies, and applications, 2016: 379-396.