人工智能赋能高中历史项目化学习评价的探究

引言

当前高中历史课程改革强调以核心素养培养为根本目标，项目化学习作为重要教学范式日益普及，但评价机制仍存在明显短板。传统评价方式局限于静态结果呈现，难以捕捉学生多维度能力发展轨迹，评价数据难以转化为精准教学干预依据，因此探索智能赋能评价新模式具有迫切的理论与实践价值。

一、构建智能化立体评价体系

智能化立体评价体系的构建需要以学科素养培育为核心，整合认知表现与行为轨迹数据，形成多维度的评价坐标。该体系应突破传统评价的时空局限，实现诊断性、形成性与总结性评价的融会贯通，将学生在项目中的历史思维、史料分析、问题解决与价值判断等能力表现转化为可视化数据，为精准教学干预提供实证依据[1]。

以统编版高中历史必修《中外历史纲要（上）》第一单元第 1 课《中华文明的起源与早期国家》为载体实施项目化学习时，教师可围绕“如何通过考古史料实证中华文明早期国家特征”这一驱动性问题，将智能化立体评价体系融入教学全过程。教师先向学生推送仰韶文化彩陶、龙山文化黑陶、二里头遗址宫殿基址与青铜器等数字化史料包，要求学生以小组为单位探究“早期国家的政权组织形式”“社会阶层分化表现”两大子问题，智能系统实时采集学生对史料的标注重点、小组讨论的发言逻辑链（认知表现数据）及整理史料的步骤、修正探究观点的次数（行为轨迹数据）；当某小组混淆“部落联盟”与“早期国家”的本质区别时，教师依托系统生成的学习画像精准介入，引导学生对比《尚书·尧典》中“禅让制”记载与二里头遗址出土的宫殿布局、礼器组合，智能系统同步推送良渚古城水利工程史料包辅助拓展，评价环节融合诊断性评价（初期识别概念偏差）、形成性评价（过程中调整探究方向）与总结性评价（最终《早期国家特征实证报告》），将学生的史料实证能力转化为“史料与观点匹配度”“论证逻辑完整性”等可视化指标，为后续深化“早期国家形成的标志”这一核心知识点提供精准干预依据。

二、制订多元化协同评价量规

多元化协同评价量规的制订应遵循层级性与整合性原则，将必备知识、关键能力和核心素养三维目标转化为可操作的测量指标。量规设计需实现横向上指标体系的科学分层，纵向上评价主体的多元协同，既要确保评价标准的明晰性与区分度，又要保持评价内容的开放性与生成性，为学生提供清晰的发展路径与成长目标导航。

以统编版高中历史必修《中外历史纲要（上）》第二单元第 7 课《隋唐制度的变化与创新》为依托设计项目化学习时，教师需围绕“隋唐制度创新如何推动国家治理效能提升”驱动性问题，将多元化协同评价量规的三维目标转化为可量化指标：必备知识层面，明确“能准确说出科举制创立朝代（隋朝）、三省六部制核心职能”等 2 项基础指标，达标率需 ⩾90 0% ；关键能力层面，设定“能对比九品中正制与科举制选官标准差异（列出 3 项及以上）”“能结合史料分析三省六部制分权制衡作用（引用 1 则以上原始史料）”等 3 项进阶指标，达标率需 ≥75% ；核心素养层面，量化“时空观念（在时间轴中标注 3 个制度演变关键节点）”“历史解释（撰写 200 字制度创新影响分析，逻辑完整度 ≈80% ）”等 2 项素养指标。教师先向学生推送《隋书·百官志》节选、唐代科举放榜图等数字化史料包，指导小组完成《隋唐制度创新评估表》，智能系统实时统计各指标达标人数及正确率，学生对照量规模块自评（如“我是否准确标注关键节点”）与组内互评（同伴制度影响分析逻辑评分），教师结合系统生成的“指标达标率热力图”，对未达标的小组（如仅 60% 学生完成史料引用）推送《通典》补充史料并开展针对性研讨，形成“量化指标引领—多元主体参与—数据驱动改进”的评价闭环。

三、运用多模态数据分析技术

多模态数据分析技术的运用要充分发挥人工智能在数据挖掘与模式识别方面的优势，通过对学习过程中产生的文本、图像、交互等多源数据进行实时采集与深度学习。应构建智能算法模型，对学生的认知风格、思维路径与知识建构过程进行画像分析，揭示隐藏在表层行为背后的深层学习特征，为精准评价与个性化指导提供数据支撑[2]。

以统编版高中历史必修《中外历史纲要（上）》第三单元第 11 课《辽宋夏金元的经济与社会》为载体开展项目化学习时，教师围绕“辽宋夏金元经济发展如何推动社会结构变迁”这一驱动性问题，依托多模态数据分析技术设计评价流程。智能系统会实时采集学生的多源数据：文本数据（如撰写的“交子流通与商品经济发展”分析短文，需包含 2 个及以上史料引用）、图像数据（如绘制的“宋代市舶司分布与海外贸易路线图”，需标注 3 个关键港口）、交互数据（如小组讨论“土地兼并与租佃关系”的发言时长、逻辑节点数）。构建的智能算法模型会对这些数据深度学习，生成认知画像——如识别出部分学生擅长文本史料论证但空间分析薄弱，部分学生能关联经济现象与社会阶层变化却论证逻辑不完整。教师依据画像数据，向空间分析薄弱的学生推送宋代港口考古影像资料，引导其优化地图标注；组织逻辑薄弱的学生参与“经济现象—社会影响”结构化讨论，同时通过系统查看学生数据变化趋势，精准判断评价干预效果，为后续个性化指导提供实证支撑。

结束语

综上所述，智能化立体评价体系、多元化协同评价量规与多模态数据分析技术的三维联动，有效突破了传统历史项目化学习评价的局限，实现了素养导向下评价的精准化与过程化。未来可进一步拓展技术应用场景，结合更多史料类型优化算法模型，深化评价数据与教学策略的动态适配，推动历史评价体系持续完善。

参考文献：

[1]施海涛.人工智能赋能高中历史项目化学习评价的探究[J].中学课程辅导，2025，（25）：102-104.

[2]石晶.基于项目化学习的高中历史高效课堂构建路径[J].教育界，2025，（24）：59-61.