学习体验驱动的数字化教学资源、模式与评价协同体系构建研究

一、引言

我国《教育信息化2.0 行动计划》、《教育数字化转型战略行动》等系列政策文件均明确提出，要利用信息技术推动教育理念更新、模式变革和体系重构，构建高质量教育体系。在这一宏大进程中，学习者的体验日益从边缘走向中心，成为衡量教育数字化成效的关键标尺。传统的数字化教育实践往往存在资源堆砌化、模式单一化、评价滞后化等弊端，资源、模式与评价三者相互割裂，未能形成以学习者为中心的有机协同体，导致技术赋能教育的潜力未能充分释放，学习者的深度参与感、获得感、满足感不足。

二、学习体验驱动的数字化教学资源、模式与评价体系现状及问题

1.学习体验驱动的数字化教学资源方面

陕西省以省级智慧教育平台为核心，整合国家与地方资源，构建了覆盖全域的数字化教学资源库。但资源建设突出三大特色：一是依托学习分析技术（如西电区块链画像）实现个性化供给；二是开发红色数字化资源、秦岭生态等100 门本土化沉浸式课程，融合VR/AR 技术；三是建立“平台+联盟”共享生态，推动跨校学分互认。当前仍面临资源适配性不足与个性化生成能力待提升的挑战。

2.学习体验驱动的数字化教学模式方面

陕西省目前以混合式教学为主体，形成多模态教学模式矩阵。高校全面推广“线上自学+线下高阶研讨”模式，根据线上行为优化线下教学内容。通过建立“跨校选课、学分互认”机制实现跨校协同学习，通过引入项目式学习结合数字工具支持长周期跨学科项目，同时结合虚拟仿真平台开展高风险实验的沉浸式教学。2024 年开始，数字化教育深度改革开始聚焦人工智能应用，探索生成式大模型支持个性化学习路径规划。但目前AI 助教的教学体验和学习体验不足，部分功能模块需要依托不同平台实现，且无法系统化协助教学。

3.学习体验驱动的数字化教学评价体系方面

陕西以全过程数据驱动和增值评价为核心，构建多维度评价生态，例如教学质量实时监测大数据平台通过物联网感知课堂抬头率、互动频次等指标，实现精准督导。“学生成长画像”，整合学业、消费、社交等六维数据生成个性化“成长奋斗报告”。“不看横向看纵向，不比基础比增量”的增值评价体系聚焦学生能力动态进步。应用 AI 分析课堂视频与文本评价，借助多模态评价技术，识别教学问题。但在数据隐私保护与多源评价结果融合的人本主义方面仍需优化。

三、学习体验驱动的数字化教学资源、模式与评价体系改革措施

1.能力导向的数字化资源分级扩容与 AI 索引体系构建

当前数字化资源建设存在结构性失衡：过度侧重教学支持功能，服务于学生的资源相对匮乏；同时，学生数字化学习呈现强探索性特征，但部分资源更新滞后于社会发展需求。因此，亟需对现有资源实施分级扩容策略，系统性整合三大维度资源——基础学科知识资源、行业实践技能资源、跨领域进阶资源。构建应以能力需求为轴心，辐射至专业课程教学全流程，依托课程载体贯通知识图谱、能力图谱与资源图谱，形成三图联动的学习路径。为优化学习体验，需引入 AI 工具实现资源的全局智能索引，通过精准识别学习问题与需求，动态关联至资源库中的对应项目模块。

2.AI 助教驱动的教-学协同中枢构建与策略持续优化在教学设计维度，需融通教学资源、教学内容、教学模式与教学成果等核心要素，系统性辅助教师备课与科研工作，全面提升课程设计质量。在学习支持维度，应整合学习资源、知识模块、任务体系及成果评估等环节，精准匹配多元化学习需求，优化学生学习效能。依托教学平台的 AI 助教系统，构建教与学协同中枢：一方面智能完成课程组织、资源精准推送及教学活动调度；另一方面全量采集学生学习行为数据，基于教师设定的教学目标动态生成适配的课程活动方案，实现教学策略的持续进化。

3.数智画像驱动的教学评价动态融合体系构建

依据不同教学活动的目标属性和学生学习状态，精细化设计评价维度与标准，实现多主体评价模式的动态融合——学习过程以数智化自动评价为主导，通过实时采集行为数据生成动态学习画像，精准反馈认知轨迹与参与深度，显著减轻教师事务性负担的同时赋能教学决策；学习成果则采用师生共评或双师联评机制，聚焦成果创新性、实战应用效能及知识迁移度，强化专业价值判断。同步要求教学平台深度优化数智评价模块的场景适配能力，支持辩论、实验、协作等多元活动的定制化评价需求，通过打通“数据采集-画像生成-资源推送”闭环，驱动教学干预的精准化与个性化。

图1 教学情境适配的智能评价体系