人工智能与中小学教育评价体系的构建

引言

在现在的教育环境里，传统评价方式常常只看重考试分数，忽视了学生在德、智、体、美、劳等方面的综合表现。但人工智能技术出现以后，给创建更为全面、客观、科学的评价体系带来了新的也许性，借助大数据分析，机器学习等关键技术，人工智能可以对学生的学习行为，能力发展，情感态度等多方面展开深入挖掘和准确评判，从而帮助教育者更好地认识学生的成长情况，制订更有针对性的教育计划。

1 人工智能的定义与分类

人工智能是利用计算机程序模仿人类智能行为的技术体系，重点在于让机器拥有感知、推理、学习以及决策的能力，从应用角度来讲分为弱人工智能和强人工智能，当下中小学教育场景里用到的大多是弱人工智能，专注于针对某项任务，比如作业批改，学习行为分析之类，还没有达到类似人的通用智能水平，按照技术路径可以分成基于规则的人工智能和基于数据的人工智能，前者依靠预先设定好的逻辑去完成标准的任务，自动判分客观题就属于这种情况，而后者凭借机器学习从数据当中自行找出规律，分析学生作文里的感情色彩就是例子，这种划分不是绝对分开的，在实际操作时往往混合存在，既依靠人工设定的教育规则，又经过数据训练来改善评价准确度，使得技术既可以依照教育规律，又能适应学生的个别差别。

2 评价体系的结构设计

2.1 评价目标的设定

评价目标是中小学教育评价体系的灵魂，要跳出传统的“分数导向”，指向学生核心素养的全面发展，包含知识掌握的深度，是否了解数学公式推导过程，而不仅仅是套用公式；能力发展的广度，批判性思维，合作沟通能力，创新意识等；情感态度的正向引导，学科兴趣，面对困难的韧性等，目标设定要有层次递进，低年级关注学习习惯，基础能力，高年级注重问题解决，自主探究，也要考虑个体差异，允许不同学生在达到基础目标后朝个性化方向发展，这不是静止的指标，而是随着教育理念，时代需求动态变化的，像在人工智能时代，数据素养，人机协作能力也开始被纳入评价范围。

2.2 评价指标的选取

评价指标是评价目标具体化，要兼顾科学性与可操作性，选取过程需兼顾学科特征与通用能力，语文科目的指标可包含识字量、阅读理解准确度、表达流畅性，跨学科的指标可包含信息筛选能力、逻辑推理严密性，指标需避免量化过度导致“唯分数论”，适当包含质性描述，例如“能提出有价值的探究问题”“在小组讨论中主动倾听他人观点”，还要考虑技术可采集性，一些难以直接量化的指标，像“创造力”，可以借助间接表现，比如“提出的解题方法数量”“实验方案的新颖性”来近似衡量，指标之间需存在有机联系，不能孤立罗列，“数学运算正确率”和“解题策略多样性”共同反映数学素养的不同层面。

2.3 评价方法的运用

评价方法的选择要符合评价目标，形成多种评价方法互相补充的格局，量化评价适用于可以准确测量的方面，比如知识点掌握率，作业完成速度，借助人工智能可以迅速处理大量数据，质性评价用于捕捉复杂的能力表现，像项目式学习中的团队协作，需要人工观察和 AI 对互动语音情感的分析，形成性评价贯穿学习全过程，通过课堂答题，小组任务等实时数据把握学生进步轨迹，总结性评价关注阶段成果，期末测试属于总结性评价，但需要过程数据作为补充，方法的运用要打破“评价就是判断”的固有观念，更多地发挥诊断和引导的作用，借助错题分析指出“计算错误是由于步骤跳脱”，而不是单纯给出分数，让评价成为学习的延续而不是终结。

3 人工智能在评价体系中的应用

3.1 数据采集与分析

人工智能改变了传统教育评价数据采集的局限，能够全方位地捕捉到学生的学习痕迹，在课堂上，通过互动答题器、摄像头收集学生答题的速度、参与的频率以及表情的变化，在课后，作业系统记录了解题的路径、修改的痕迹，阅读 APP 追踪着阅读的时间长度以及标注的习惯，这些数据既包括了显性的结果性数据，也包括了隐性的过程性数据，比如一道数学题经过了多次尝试之后，学生先是用算术的方法后来又转而用方程的方式去解题，这种思维的转变就是过程性数据的一种体现，而在分析的过程中，AI 利用聚类算法发现了学生的学习模式，有些学生擅长几何证明，但是代数运算却比较弱，通过关联规则挖掘出影响成绩的关键因素，比如“每天阅读时间超过30 分钟的学生，他们的写作得分通常都会比较高”，从而使得评价由经验驱动转变为数据驱动的精准判断。

3.2 个性化评价与反馈

人工智能使“因材施教”的评价得以实现，它可以对每个学生的特点生成不同的评价报告，对于基础薄弱的学生，反馈主要针对具体错误，例如“这道应用题的等量关系找错了，试着从问题开始倒推已知条件”；而对于能力较强的学生，反馈则注重思维拓展，比如“你的解法是对的，还有没有更简单的方法呢？”反馈的形式也更为多样化，除了文字描述，还可以生成知识掌握雷达图、错题归因分析视频甚至推送针对性练习，个性化不仅体现在反馈的内容上，还体现在反馈的时机上，在学生做题时卡壳的瞬间推送提示，而不是等到作业批改完毕后再给予评价，让反馈与学习过程相伴随，及时修正错误。

3.3 评价结果的智能化处理

评价结果的处理不再局限于分数统计，人工智能可以深入挖掘评价结果的教育价值。通过纵向对比，发现学生成长的足迹，“三个月内，你的实验操作规范性提升 40% ”，让进步看得见；通过横向对比，发现群体的规律，“班级 80% 的同学在这一知识点上存在误区”，帮助老师备课。结果呈现注重可读性，把复杂的数据变成家长容易理解的成长故事、学生一看就懂的改进清单，比如“你在科学探究中提出问题的能力很强，如果能细致地记录实验数据就更好了”。建立结果应用机制，把评价结果自动关联到教学资源库，给学生推送合适的学习内容，给老师提供教学建议，让评价结果真正服务于教与学的改进。

结语

人工智能技术在中小学教育评价体系中的应用，并不是简单的换一种方式而已，而是对未来教育的全新探索，从这篇文章中我们能体会到，人工智能有着很不错的数据处理能力，很精确的数据分析技术，还能给出非常贴心的反馈意见，在这方面为我们打造一套全面的，科学的，有效的中小学教育评价体系给予了极大的助力，它能够使教育工作者更好地掌握学生的学业状况，也能让学生找到自己的优点，短板，从而积极主动地去学习。

参考文献

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