基于AI 技术的小学英语跨学科主题单元教学动态评价体系设计与应用研究

引言

在基础教育课程改革持续深化的背景下，跨学科主题单元教学成为培养学生核心素养的重要方式。小学英语跨学科主题单元教学打破学科壁垒，将英语学习与其他学科知识、生活实际相结合，有助于提升学生综合运用语言的能力和跨学科思维。然而，传统的教学评价方式存在主观性强、评价维度单一、反馈不及时等问题，难以适应跨学科主题单元教学多元化、动态化的评价需求。将 AI 技术应用于小学英语跨学科主题单元教学动态评价体系设计中，有助于构建科学、高效的评价模式，推动教学质量提升和学生全面发展。因此，开展基于 AI 技术的小学英语跨学科主题单元教学动态评价体系设计与应用研究具有重要的理论和实践意义。

1、基于AI 技术的小学英语跨学科主题单元教学动态评价体系设计

1.1 评价目标设计

本评价体系的目标是全面、客观、动态地评价学生在小学英语跨学科主题单元学习过程中的知识掌握、能力发展和素养提升情况。具体包括：准确评估学生的英语语言知识和技能水平，如词汇量、语法运用、听说读写能力；评价学生的跨学科整合能力，即能否将英语知识与其他学科知识相互融合、运用；衡量学生的合作学习能力、问题解决能力、创新思维等综合素养发展情况；为教师调整教学策略、优化教学内容提供数据支持，促进教学质量提升；帮助学生了解自己的学习优势和不足，引导学生进行自我反思和改进，激发学生的学习动力和积极性。

1.2 评价主体设计

构建多元化的评价主体，包括教师、学生、家长和 AI 系统。教师作为教学活动的组织者和引导者，负责对学生的学习过程和结果进行综合评价，包括课堂表现、作业完成情况、项目成果等方面。学生是学习的主体，通过自评和互评的方式，对自己和同伴的学习态度、学习方法、学习成果等进行评价，培养自我反思和批判性思维能力。家长可以从家庭学习环境、学习习惯养成等方面对学生进行评价，反馈学生在家庭中的学习情况，加强家校沟通与合作。AI系统则利用其智能分析能力，对学生的学习数据进行自动评价和分析，提供客观、准确的评价结果。

1.3 评价内容设计

一是，英语语言知识与技能。评价学生对单元主题相关的英语词汇、语法、句型的掌握程度，以及听、说、读、写等语言技能的运用能力。通过 AI 对学生的语音朗读、口语表达、阅读理解和写作内容进行分析，评估学生的语言水平。二是，跨学科素养。考察学生在跨学科主题学习中，运用英语知识解决其他学科问题的能力，以及跨学科思维的发展情况。例如，在以“环境保护”为主题的跨学科单元教学中，评价学生能否用英语阐述科学的环保知识、分析社会现象等。三是，学习过程与方法。关注学生在学习过程中的参与度、合作能力、学习策略的运用等。AI 可以记录学生在课堂互动、小组讨论、项目实践等活动中的行为数据，分析学生的学习态度和方法，如是否积极参与讨论、能否有效与同伴合作等。

1.4 评价方式设计

首先，过程性评价。利用 AI 技术实时采集学生在学习过程中的数据，对学生的日常学习表现进行持续跟踪和评价。例如，通过智能学习终端记录学生的作业完成时间、正确率、提交次数等数据，分析学生的学习进度和学习效果；利用课堂互动记录系统，统计学生的发言次数、回答质量等，评价学生的课堂参与度。其次，终结性评价。在跨学科主题单元教学结束后，通过 AI 生成的测试题目、项目成果展示等方式，对学生的学习成果进行综合评价。AI 可以根据教学目标和学生的学习情况，自动生成个性化的测试题目，全面考查学生的知识掌握和能力发展水平。最后，动态评价。AI 系统根据学生的学习数据变化，动态调整评价标准和方式。

2、基于AI 技术的小学英语跨学科主题单元教学动态评价体系应用实施

2.1 实施流程

第一，数据采集。在教学活动开始前，部署好智能学习终端、课堂互动记录系统等设备，确保其正常运行。在教学过程中，通过这些设备实时采集学生的学习数据，包括课堂发言、作业提交、在线学习行为等。AI 系统对采集到的数据进行清洗和预处理，去除无效数据，保证数据的准确性和完整性。第二，数据分析与评价。AI 评价平台利用自然语言处理、机器学习等技术对采集到的数据进行分析。根据设定的评价模型和标准，对学生的英语语言知识与技能、跨学科素养、学习过程与方法、情感态度与价值观等方面进行自动评价和评分。同时，挖掘数据背后的信息，分析学生的学习特点和潜在问题，为个性化评价和教学提供依据。第三，评价反馈。 AI 系统将评价结果实时反馈给学生、教师和家长。学生可以通过智能学习终端查看自己的学习评价报告，了解自己在各个方面的表现和不足之处，获取针对性的学习建议和资源推荐。教师通过评价平台了解班级学生的整体学习情况和个体差异，调整教学策略和内容，进行个性化教学指导。家长则可以通过平台了解孩子的学习进展，配合学校做好家庭教育。

2.2 应用案例

以某小学英语 “动物世界” 跨学科主题单元教学为例。在教学过程中，学生通过智能学习终端完成与动物相关的英语词汇学习、听力练习和口语表达任务，系统自动记录学生的学习数据并进行评价。课堂上，课堂互动记录系统记录学生在小组讨论如何用英语介绍不同动物的生活习性、在科学学科中与动物相关知识的融合学习等活动中的表现。

AI 评价平台对学生的学习数据进行分析，从英语语言知识掌握（如词汇记忆、语法运用）、跨学科能力（如将英语与科学知识结合的能力）、学习过程（如小组合作参与度）等方面进行评价。评价结果显示，部分学生在英语描述动物特征的表达上存在语法错误，且在跨学科知识融合方面能力较弱。教师根据评价反馈，在后续教学中增加语法专项练习，并设计更多跨学科融合的活动，如让学生用英语制作动物科普海报，结合美术和科学知识，帮助学生提升综合能力。经过一段时间的教学调整，学生在英语语言运用和跨学科素养方面都有了明显提升。

3、结语

基于 AI 技术的小学英语跨学科主题单元教学动态评价体系，通过整合智能技术与教育评价需求，有效革新了传统教学评价模式。该体系凭借多维度评价设计与实时数据采集分析，实现了对学生学习的全面追踪，推动教师教学策略的精准调整，促进了学生综合素养的发展与教学质量的提升。然而，在实际应用中，数据隐私保护、算法公平性等问题仍需重视。不同教学场景下，体系的适配性与灵活性也有待进一步优化。未来，需持续探索 AI 技术与教育教学深度融合的路径，完善技术应用规范，加强教师 AI 应用能力培养。通过多方协同努力，让该评价体系在小学英语教学中发挥更大效能，助力教育高质量发展。

参考文献：

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