人工智能背景下小学教学评价路径探析

[摘 要]人工智能迅速融入教育领域能够改革传统评价体系，促进评价主体、内容、方法等的创新，实现全过程纵向评价和全要素横向评价。文章探讨了人工智能在教学评价中的应用现状，分析了小学课堂教学评价需向注重“提升素养”的评价理念、多元化的评价主体和方法、全面的评价内容、智能化的评价工具转变。最后提出具体实施路径：树立科学的评价理念，利用智能化评价平台推动过程化评价，构建学生数字画像实施个性化教学评价，提升教师智能数据素养，以及人机协同促进教学评价精准化。这些路径有助于发挥教学评价在小学教学中的指挥棒作用，推动小学教学评价的改革与创新。

[关键词]人工智能；教学评价；小学语文；实施路径

一、人工智能在教学评价中的应用

随着人工智能快速融进教育领域，我国提倡，在教育评价方面要借助人工智能、大数据等现代信息技术创新评价工具[1]。美国教育部也提出，要将人工智能技术运用于形成性评价中，借助人工智能所拥有的新兴能力实现对实施形成性评价的期盼[2]。可见，人工智能运用于教学评价已是非常之必要。目前，教学评价工具逐渐更加强大，不仅可以检测教学过程中教师和学生的语言、互动等行为，也可以帮助考察情感信息的动态变化，使评价更加精准化，得到的反馈信息更加精确，有利于实现高质量的教育教学任务。

人工智能技术与学科教学结合最紧密的领域就是各学科的智能教学系统[3]，也称智能学伴。智能学伴是指利用信息技术对学习者的学习过程数据进行采集分析，以提供个性化辅导、智能测评、情感交流及成长陪伴等服务的教育机器人[4]。教学工具ASSISTments可以运用于教学当中。罗斯切尔（J.Roschelle）等人在对缅因州43所学校的2850名七年级学生进行的随机实验中评估了智能在线教学工具ASSISTments[5]，该工具能向老师提供学生在做作业时的有效信息，也向学生自己提供反馈和提示。IBM 的“Watson”系统是这一领域的佼佼者，它被用来辅助教师设计课程和评估学生作业。Watson 系统通过深度学习和自然语言处理技术分析学生提交的作业和测试，不仅能够提供个性化的反馈和改进建议，还能帮助教师更有效地规划教学策略并进行教学干预[6]。

可见，人工智能已经势不可挡地融入教学评价中，给教育教学工作带来了便利和挑战，科学和合理地利用人工智能促进传统教学评价朝着更加全面的方向转化非常必要。

二、小学课堂教学评价的转向

教育教学评价是教育改革的“指挥棒”和“方向盘”[7]，科学、客观、全面的教学质量评价体系有助于构建高质量的教育体系[8]。课堂教学评价是评价主体在评价理念指引下，以课堂教学为研究对象，利用多样化的评价方式[9]，对客体在教与学过程中知识掌握、能力提升及素养发展等进行教育价值判断的过程[10]。基于小学生的身心发展特点和学情，科学合理地实施教学评价对学生价值观的形成非常重要，而传统的教学评价存在一些不足之处，在人工智能背景下，需要重构小学教学评价体系，在掌握传统课堂的教学评价的基础上，利用信息技术深化教育评价改革，在教育评价内容、评价主体、评价方法、评价工具等方面提供具有针对性的解决方案[11]，向注重“提升素养”的评价理念、多元化的评价主体和方法、全面的评价内容、智能化的评价工具转变，促进小学生个性化发展。

（一）评价理念由注重“掌握知识”转向“提升素养”

2001年，教育部颁布《基础教育课程改革纲要（试行）》提出“三维目标”，评价内容开始涉及知识、能力、情感等3个维度[12]。2014年，课堂教学评价逐渐转向关注教师教学是否对学生核心素养提升具有成效方面，评价的素养导向逐渐得以强化，评价理念逐渐科学与完善[13]。《义务教育语文课程标准（2022）》中提出：“语文课程评价包括过程性评价和终结性评价。过程性评价重点考查学生在语文学习过程中表现出来的学习态度、参与程度和核心素养的发展水平[14]。”可以看出评价理念从注重学生知识的掌握逐渐发展到对学生核心素养的提升。当然，在人工智能迅速融入教学评价的趋势中，教学评价的理念始终是为了每位学生的发展，始终是以学生为主，切勿过于崇尚人工智能的强大优点，以致本末倒置，秉持错误的评价理念。

（二）评价主体由“单一”转向“多元”

传统课堂的主体主要包括教师对学生的评价、课堂教学活动以外的评价人员，例如，评课的领导、专家对学生和教师的评价。在人工智能背景下，多元主体包括教师自评、教师对学生的评价、学生自评、学生互评、学生对教师授课的评价以及听课人员对课堂评价等形式。可以看出，评价主体逐渐转向多元，不仅从教师、专家的眼中评价学生，而且也注重从学生的视角去评价学生和教师。评价主体的多元化使评价更加客观、全面、全方位，有助于高质量课堂的形成。

（三）评价内容由“片面”转向“全面”

在评价内容上，传统课堂教学评价内容主要是包括课堂教学目标、课堂内容的设计、教学过程中的师生表现与学生的学习效果等。注重学生知识和技能的掌握，而忽视了学生成长所需的其他方面，包括情感、道德、价值观等[15]。在人工智能助力下，除了可以使用智能教学平台对教师知识点的讲授、师生的语言、动作、行为、面部表情等的关注之外，也关注学生情感动态的变化、心理倾向、知识内化和师生的情感互动等非结构性因素，评价内容更加全面。通过大数据对评价内容进行统计，客观的数据可以使教师更加全面地了解学生对知识点的掌握、注意力、学习时的情感变化等内容，有助于科学地评价每位学生，促使学生个性化发展，培养学生正确的价值观和行为规范。

（四）评价方法由“单一”转向“多元化”

2022年，我国《义务教育课程标准》提出发展增值评价，促进了评价方式多样化[16]。在评价方法上，传统的评价方法主要是依据学生的课堂作业情况、阶段性考试成绩分数等为主进行的结果性评价。在人工智能视域下，通过大数据的计算和检测，在教学过程中可以实时跟踪师生的发展状态，全面记录学生考勤、课堂表现、举手次数等，实时进行过程性评价，使课堂的反馈更加及时，教师教学策略和方式的调整也更加高效。同时通过人工智能工具可以将大量记录师生日常的教学与学习表现记录下来，还原真实的课堂，区别于传统课堂进行公开课有目的“设计”的效果。利用人工智能工具不仅在一定程度上解决了数据收集工作量大的问题，有利于转变现行教学评价的结果性导向，使教学评价更加及时和全面。

（五）评价工具由“纸质”转向“智能”

当前，在听课评课活动中，教师普遍采用手持课堂教学评价表的方式进行评价[17]。教学评价表存在着一定的局限性，首先，人为制定的评价标准带其主观性，其次，评价表之外的内容关注不到，最后，后期统计也占用大量的时间。在人工智能背景下，利用AI工具、大数据和智能教学平台等系统可以实时提供在线测试、数据分析、智能评估等，实施采集和分析学生的学习数据，为教师实施评价的过程节省了大量的时间，也能够为教师和学生自己提供及时、准确的反馈。

三、人工智能视域下小学课堂教学评价的实施路径

（一）树立科学的评价理念，辩证看待人工智能

教学评价的核心理念在于促进学生的学习和发展和改进教师的教学实践，应坚持以提高学生核心素养为导向的评价。在人工智能时代，这一目的仍然不变。首先，教师应认识到人工智能技术在教学评价中的重要作用，如通过大数据分析、自然语言处理等技术手段，可以实现对学生学习情况的精准分析，为教学评价提供科学依据。其次，随着人工智能技术的不断发展，教学评价方式也在逐步转变，从结果性评价向过程性评价、从单一性评价向综合性评价转变，教师应积极适应这一变化。最后，每个学生都有独特的学习风格和进度，人工智能可以帮助教师实现学生个性化的教学评价。当然，教师在适应人工智能带给教学评价新变化的同时，也需用辩证的眼光看待人工智能，趋利避害。

（二）利用智能化评价平台，推动过程化评价的实施

智能学伴、ASSISTments、“Watson”系统等智能化教学平台不断更新迭代，需根据学校的教学情况选择适合学校、老师和学生的智能化教学平台。例如，可以利用教室内安装的摄像头、眼动仪等实时地采集课堂图像与声音信号，利用面部识别、语言识别、姿态识别等技术对课堂教学过程中的师生表现信息进行自动运算、分析和评价[18]。教师可以在电子显示屏或客户端看见课堂反馈数据，掌握全体学生的听课情况，从而及时调整教学内容与方法，推动过程化评价的实施。

（三）构建学生数字画像，实施个性化教学评价

数字画像通过智能技术收集教师各项教学行为和结果数据，并以自动化方式处理分析，提炼出可描述其特征和行为的标签集，进而从各维度完整地描述教师教学表现[19]。构建学生数字画像是一项综合工作，通过教师的综合性评价、在线学习平台、智能课堂大数据记录等收集学生涵盖学业、课外活动、兴趣、社交及个人发展等多维度信息。经数据分析整合后，全面展现学生个性特征，再结合每位同学的学习习惯和学习风格，及时给出学习建议，推送个性化学习资源。例如，依据教师设立的教学目标，将数字画像展现出该学生的学习效果与之对比，计算出学生对本节课教学目标的达成度，根据数字画像呈现出的不足，针对性地对学生进行辅导，推送相应的学习资源。有利于教师借助学生数字画像帮助学生实现个性化发展，进行更加科学的教学评价。

（四）提升教师的智能数据素养，科学进行数据解读

目前，利用人工智能的强大优势处理在教学过程中的多种数据，提升评价主体即主要是教师的数据素养势在必得。基于大数据分析之后，科学地对数据进行解读，并利用数据的结果进行教学评价和反馈，在这个过程中需要教师有专业的数据素养，能够合理地利用人工智能去发现学生的优点和不足之处，及时帮助学生取长补短，促进个性化发展。首先，教师应保持对智能数据技术的持续关注，了解最新的数据科学发展和应用趋势，以便能够将其融入教学实践中。其次，要树立终身学习的理念，积极地参加学校组织的专家讲座、研讨会、在线课程等，系统学习智能数据素养相关的知识和技能，须具备对数据进行解读和分析的能力。最后，需具有数据安全和伦理意识，对有关学生的数据要注意避免数据泄露和滥用。

（五）人机协同，促进教学评价精准化

教育评价本身就是为学生个性发展服务的，虽然人工智能技术能够辅助教师评价技能的精进，但在情感方面仍难敌教师的职业敏感度，对于学生在教学活动中情感反应的捕捉与分析的精准度也无法匹敌教师[18]。在人工智能背景下，只有人机协同，将教师的教学经验、师生情感和对学生的关怀与大数据的结果结合起来，将教师的温暖和机器的“冰冷”结合起来，才能将教学评价反馈得更加科学化，教学评价更加精准化，才能使小学生健康快乐地成长。

未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，小学教学评价将迎来更多的创新和变革。我们相信，在科学的评价理念和先进技术的支持下，小学教学评价将更好地服务于学生的个性化发展和教师的专业成长，为构建高质量的教育体系贡献更大的力量。

参考文献：

[1]中共中央，国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》[EB/OL].（2020-10-13）[2024-10-22].http：//www.gov.cn/gongbao/content/2020/content5554488.htm.

[2]CARDONA M A，RODRIGUEZ RJ，ISHMAEL K. Artificial intelligence and the future of teaching and learning[EB/OL]，（2023-05-24）[2024-10-22]，https：//tech.ed.gov/files/2023/05/ai future of teaching and learning report pdf.

[3]Jia，J.（2015）.Intelligent tutoring systems.InJ.M.Spector（Ed.），Encyclopedia of Educational Technology（pp.411—413）.ThousandOaks，CA：Sage

[4]卢宇，薛天琪，陈鹏鹤，等.智能教育机器人系统构建及关键技术——以“智慧学伴”机器人为例[J].开放教育研究，2020，26（2）：83-91.