人工智能技术促进教育评价改革创新

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益广泛，为教育评价改革创新带来了新的机遇。文章围绕人工智能技术对教育评价的改革创新展开探讨，突破传统评价方式的局限，实现对学生学习过程的动态监测和全面评估。研究表明，人工智能技术驱动的教育评价能够为教育决策提供更丰富、准确的数据支持，促进教育评价的科学化和精细化，提升教育教学质量。

关键词：人工智能；教育评价；改革创新

本文系2024年度山东省教育教学研究青年课题“人工智能技术支撑的’三维两库多指标’教育评价体系建设研究”（课题批准号：2024JXQ158，课题主持人：闫晓鹏）的研究成果。

1 引言

人工智能技术的飞速发展不断推动着教育领域的创新与变革。随着技术的不断进步，人工智能在教育领域的应用已经从理论研究走向实践探索，其在教学和学习中的作用日益凸显[1]。

人工智能技术在教育评价领域的应用正处于快速发展阶段，其发展不仅为教育评价带来了新的工具和方法，也为教育评价改革提供了新的思路和方向。未来，随着技术的不断进步和教育评价理念的进一步更新，人工智能技术将在教育评价领域扮演更加重要的角色，成为推动教育评价创新发展的重要力量。

2 人工智能技术在教育评价中的应用

2.1 智能测评

人工智能技术的应用已经成为推动教育评价改革的重要力量。智能测评，特别是自适应测试和机器评分，是人工智能技术在教育评价中的两个重要应用，其出现极大地丰富了教育测评的形式和内容，提高了测评的有效性和效率。

自适应测试是一种以学生的实时表现为基础，动态调整测试题目难度和类型的评估方法[2]。与传统的固定题目和固定难度的测试不同，自适应测试能够根据学生的答题情况实时调整测试内容，以达到更加精确的能力评估。这种测试形式不仅可以提高测评的准确性，还能节省学生和教师的时间和资源。此外，自适应测试还能提供更为全面的能力评估，包括知识掌握的深度、思维的灵活性、问题解决能力等，从而更全面地反映学生的学习状况。

机器评分则是利用人工智能技术，特别是自然语言处理和机器学习算法，自动评估学生的答案[3]。与传统的人工评分相比，机器评分具有速度快、标准化程度高、减少人为偏见等优点。机器评分不仅可以用于选择题、填空题等标准化测试题目的自动评分，还能应用于简答题、论述题等需要深度理解和评价的复杂题目。通过大量的样题训练，机器可以学习理解题目的答案要点，甚至能够进行一定程度的创意性和创新性评估，为教师和学生提供更为客观和科学的评价结果。

2.2 个性化评价

人工智能技术的应用为传统的教育评价体系带来了革命性的变革，尤其是在实现个性化评价方面展现出了巨大的潜力。个性化评价的目标是通过精准的数据分析和智能算法，为每位学生提供定制化的评估和反馈，从而更好地促进学生的学习和发展。

构建学生画像是实现个性化评价的前提。在这个过程中，人工智能系统通过收集和分析学生的多维度数据，形成对学生综合能力和特点的全面认识。这种分析不仅包括定量数据，如考试成绩和作业完成情况，还包括定性分析，如学生在讨论论坛中的表现和项目参与度。通过这样的大数据分析，人工智能能够描绘出每个学生的“画像”，揭示其学习习惯、认知风格和潜在能力，为后续的个性化评价和教学提供基础。

智能推荐系统是个性化评价的重要组成部分。基于学生画像，人工智能系统能够为学生推荐最适合其学习路径的资源和活动。例如，对于需要提升创新能力的学生，系统可能会推荐更多的创新思维训练课程和参与项目的机会；对于需要加强批判性思维的学生，系统可能建议他们阅读相关的学术论文或进行批判性思维训练。这种推荐不仅基于学生的当前表现，还考虑了其长期学习目标和发展潜力，确保了推荐的精准性和有效性。

2.3 在线学习评估

人工智能技术的应用已经成为推动教育创新的重要力量。特别是在在线学习评估方面，人工智能技术不仅改变了传统的评估方式，还提高了评估的效率和准确性。

学习行为分析是人工智能技术在在线学习评估中的重要应用之一[4]。在线学习平台能够记录学生的学习活动，包括学习时间、学习内容、学习进度、互动讨论等多维度数据。人工智能技术，特别是机器学习和数据挖掘技术，可以对这些海量数据进行深入分析，从而揭示学生的学习习惯、知识掌握情况以及潜在的认知模式。此外，通过对学生作业完成的行为数据的分析，可以更加精确地评估学生的学习投入和效率。

学习效果预测是人工智能技术在在线学习中的另一个应用领域。利用人工智能技术，可以根据学生的学习行为和行为模式来预测其学习成果。例如，通过建立预测模型，可以评估学生的未来学习表现，识别可能出现的学习困难，并提前进行干预。这种预测不仅能帮助学生在学习过程中及时调整学习策略，还能为教师提供个性化的教学支持，从而提高整体的教学质量和学生的学习效果。

3 人工智能技术促进教育评价改革创新的影响

3.1 提高评价效率

传统的教育评价过程繁琐且耗时，往往依赖于教师的个人经验和主观判断，这不仅效率低下，而且可能因为教师的认知水平、过往经验以及情感状态的影响，而影响评价结果的公正性和客观性。随着人工智能技术的发展，其在教育评价领域的应用开始改变这一传统模式，提高了评价的效率和准确性。

（1）快速处理和分析大规模的教育数据

AI系统可以自动化地处理教育数据，快速完成复杂的分析任务，显著提高了评价的效率。这样的处理不仅节省了大量的人力成本，还能够实现对更多学生学习数据的分析，从而提供更加全面和深入的评价结果。

（2）提高教育评价的准确性

AI系统基于算法和模型进行评价，可以有效减少人为因素的干扰，保证评价结果的客观性和公正性。例如，在标准化测试和作业批改中，AI可以快速、准确地完成评分任务，确保评分的一致性与准确性。

（3）揭示学生的学习模式和趋势

通过对学生学习数据与评价结果的深度分析，AI不仅能够识别学生的学习强项和弱点，还能够为教育资源的精准投放提供科学依据。这一点对于优化教育资源配置、提高教育利用效率具有重要意义。

3.2 增强评价客观性

传统的教育评价体系往往依赖于教师的个人经验和主观判断，这不仅可能受到教师个人认知水平、经验及情感状态的影响，而且也可能影响评价结果的公正性和客观性。

（1）通过自动化处理和精准分析大量学生的学习数据，有效减少人为因素的干扰

在标准化测试和作业批改中，AI系统可以快速、准确地完成评分任务，保证了评分的一致性与准确性，避免了人工评分中的主观偏差和误差。这种基于算法和模型的AI评价方式，不仅提高了评价的效率，也提升了评价结果的客观性和公正性。

（2）实时跟踪学生的学习进度和反馈，及时反映学生的学习状况和问题

通过阶段性收集学生的学习数据，例如，作业完成情况、课堂参与度、在线学习行为等，AI系统可以对数据进行分析，为教师和学生提供实时的、真实可靠的反馈。这种及时的反馈机制有助于教师和学生及时调整教学策略和学习方法，促进学生的综合进步。

（3）提升教育评价的透明度和可信度

AI系统能够将复杂的评价数据以图表、图形等形式呈现出来，使得评价结果更加直观、易懂。这样不仅帮助教师和学生快速获取和理解信息，还增强了评价结果的透明度和可信度。同时，AI技术也使得评价主体和被评价主体之间的信息交流更加畅通，双方可以平等地进行互动和反馈，建立起更加公正、客观、有效的评价体系。

3.3 促进教育公平

人工智能技术的应用正逐渐成为促进教育公平、缩小教育资源差距的重要手段。通过对相关资料的分析，我们可以从多个维度探讨人工智能如何发挥其在教育领域的积极作用。

（1）优化教育资源的分配与利用

通过大数据分析，可以精确地识别教育资源的需求和分配不均的具体环节，为教育网点布局提供科学依据，从而保障学生就近入学，缓解“大班额”问题。这种基于数据的决策支持系统能够确保教育资源得到最合理和最高效的配置，减少资源浪费，提高教育公平的程度。

（2）实现个性化教学

通过人工智能学习系统，可以根据学生的学习特点和能力水平，提供个性化的教学内容和辅导，这不仅能够提高教学效率，还能确保每位学生都能得到适合自己的教育资源，从而促进教育结果的公平。

（3）提高教育评价的效率和准确性

AI的自动化处理能力显著提升了评价的效率，减少了对人工的依赖，同时其精准的分析能力有助于优化教育资源配置，为政府和教育机构提供科学依据，提高教育资源的利用效率。

4 人工智能技术在教育评价中的挑战与对策

4.1 人工智能技术在教育评价中的挑战

（1）技术挑战

在当前的教育评价体系中，人工智能技术的应用已经成为推动教育改革的重要手段。通过大数据分析、机器学习等技术，人工智能能够为学生提供个性化的学习建议和评价报告，这对于提高教育的个性化水平和评价的科学性具有重要意义。然而，在这一过程中，数据安全和隐私保护问题成为了人工智能在教育评价领域应用的一大挑战。

教育评价系统需要收集大量的学生个人信息和学习数据。这些数据一旦被非法获取或不当使用，可能会对学生的隐私权造成严重侵犯，甚至可能导致学生遭受网络欺凌或其他形式的伤害。因此，如何确保这些敏感信息的安全，是人工智能应用于教育评价必须面对的首要问题。

数据的安全性不仅关系到个人隐私，还关系到学生的学习成绩和未来发展。如果教育评价系统的数据安全性不能得到保障，学生的学习数据可能会被用于不当目的，例如，商业营销、个人信用评估等，这不仅侵犯了学生的隐私权，也可能对学生的长远发展产生不利影响。

（2）法规挑战

在探讨人工智能技术在教育评价中应用的过程中，法规和政策的建立与完善是一个不可或缺的环节[5]。随着人工智能技术的快速发展，其在教育领域的应用越来越广泛，特别是在教育评价领域，其介入不仅仅是技术的创新，更是对现有教育评价体系的一次深刻变革。然而，这种变革并非没有风险和挑战，其中最为关键的便是伦理问题的考量，尤其是数据使用的合法性以及评价结果的公正性。

数据的使用在人工智能技术的应用中扮演着核心角色。教育数据的收集、存储、处理和分析涉及到大量的个人隐私信息，因此，如何确保这些数据的使用符合法律法规的规定，是保障教育评价公正性的前提。例如，欧盟的通用数据保护条例对个人数据的处理提出了严格的要求，这对使用人工智能进行教育评价的机构来说，意味着必须在数据处理的各个环节遵循严格的操作规范，以避免违法违规的风险。

评价结果的公正性是另一个不容忽视的问题。人工智能技术在处理数据时可能存在算法偏见，这种偏见可能导致评价结果对某些群体不公。因此，建立相应的法规和政策，对技术应用进行规范，是确保教育评价公正性的重要保障。例如，可以通过立法明确规定算法设计的透明度，要求算法的设计者必须公开算法的决策逻辑，以确保算法的透明性和可审计性。同时，也可以设立独立的监督机构，对人工智能系统的评价过程进行监督，确保评价过程的公正性。

（3）教育挑战

在当前教育系统中，教师在应用人工智能技术时可能会遇到多方面的挑战。技术门槛的高昂是一个不容忽视的问题。尽管人工智能技术的发展势头强劲，但对于许多教师来说，如何熟练掌握这些技术仍是一个较大的挑战。这不仅包括对人工智能基本原理的理解，还包括如何将这些技术有效融入现有的教学流程中[6]。

教师在技术应用能力上的不足也是一个重要问题。在没有足够的培训和实践机会的情况下，教师可能会发现自己在使用人工智能工具进行教学评价时遇到困难。例如，在使用智能化评价工具时，教师需要能够有效地设置参数、解读分析结果，并据此调整教学策略，这需要一定的技术背景和分析能力。

教师和学生对人工智能技术的接受度也是一个挑战。改变传统的教学和学习方式可能会遇到来自教师和学生的抵触。特别是对于一些习惯了传统教学方法的教师来说，接受并采用新技术需要时间和耐心。

4.2 人工智能技术在教育评价中的对策

（1）提高数据质量

多渠道采集数据，除了传统的作业、考试成绩等数据，还应通过在线学习平台、智能教具等多种渠道收集学生的行为数据，例如，学习时间、互动频率、提问情况等，丰富数据来源，使评价更加全面。对收集到的海量数据进行清洗，去除错误、重复和无效的数据，同时将来自不同渠道的数据进行整合，形成统一的、标准化的数据集，以便更好地进行分析和利用。

（2）优化算法模型

结合多种算法，根据不同的评价任务和数据特点，灵活运用多种人工智能算法，例如，机器学习、深度学习、自然语言处理等，提高评价的准确性和可靠性。持续改进算法，关注人工智能技术的发展动态，及时更新和优化算法模型，以适应教育环境的不断变化和学生个体差异的多样性。

（3）建立与完善法规和政策

建立严格的数据保护机制，制定详细的数据收集、存储、使用和共享规则。加强算法监管和审查，设立专门的机构或委员会，负责对教育评价中使用的人工智能算法进行监管和审查，确保算法的设计和使用符合教育公平原则和法律法规要求。制定伦理准则，明确教育机构、技术供应商和教师在使用人工智能进行教育评价时应遵循的伦理原则，将伦理准则纳入相关的法规和政策中，使其具有法律效力。

（4）提升教师自身素养

增强数据素养，学习数据采集方法，掌握数据分析技能，能够运用数据分析工具对收集到的数据进行清洗、整理和分析，从中提取有价值的信息，为评价提供依据。提高算法认知，关注算法的发展动态，及时学习新的算法和技术，以便将其应用到教育评价中，提高评价的效率和准确性。融入多元评价方式，将传统的教师评价、学生自评、互评等方式与人工智能评价相结合，发挥各种评价方式的优势，利用人工智能技术实现多元化的评价形式。

5 总结

人工智能技术的发展将深刻影响教育评价的未来，其不仅将提高教育评价的效率和精准度，还将促进评价方式的多元化和全面性，为学生的个性化发展和全面发展提供有力支持。随着技术的不断进步，我们有理由相信，人工智能将成为推动教育评价改革和发展的重要力量。

参考文献

[1] 李运福.人工智能赋能高等教育评价改革的国际借鉴[J].电化教育研究.2025（02）

[2] 罗海风，罗杨，刘坚.人工智能时代的教育评价改革[J].中国考试.2024（03）

[3] 姜兆玉，郗冬梅.人工智能融入生物与医药专业研究生教育：机遇、挑战与应对策略[J].科教导刊.2025（06）

[4] 潘欣，田诗琪.人工智能技术融入“角色设计”课程教学模式研究[J].电脑知识与技术.2024（01）

[5] 叶静宇，滕启龙，于宏佳.人工智能技术在软件工程专业教育评价中的应用实践研究[J].电脑知识与技术.2024（22）

[6] 朱瑞，李游山，陈海萍.人工智能融入高等教育教学模式的创新与实践[J].中国信息化.2024（06）