智能时代课堂教学评价方法怎么改？

人工智能在智能时代，会深度融入教与学的整个过程，成为不可缺少的组成部分，对教学形态的革新作用愈发明显，课堂教学一直是高校育人的主要阵地，其核心价值在于师生面对面的深度互动以及思想碰撞，这种组织形式有无可替代的特性，智能时代的高校课堂教学评价，应随着数智 technologies 的深度应用，渐渐获得系统性重构。

高校课堂教学的坚守与变革

坚持守住育人之根本，不管技术怎样进行更新换代，教育的实质依旧是生命教育，“培养什么样的人、以什么方式培养人、为了谁去培养人”仍然是教育的根本问题所在。高等院校需要落实立德树人的根本任务，坚守“为党培育人才、为国培育人才”的使命，课堂教学必须始终围绕推动学生的全面发展来开展，要充分发挥思政课程与课程思政的协同效应，培育品德、开启智慧、滋润心灵，培养能够担当民族复兴重任的时代新人。

有这样一种情况，即要变革教学形态。而这种教学形态具体为教学要素之间长期稳定存在的相互关系。当下，对于高校教学来讲，存在着线下、混合、线上这三种形态。在这里起步网校，前两者作为高校课堂的主要教学形态，它们内在所具有的结构，也就是“人与知识的关系”，正经历着由生成式人工智能所带来的变革。同时，生成式人工智能能够融入到课堂教学的课前、课中以及课后这些环节之中，并且会在不同程度上对教学设计、师生角色、知识传播方式、教学策略、反馈与评价等方面产生影响。针对 线下教学而言，生成式人工智能充当中介之角色，主要于课前以及课后环节，为教师教学予以支持，对学生学习加以辅助。在混合教学方面，生成式人工智能体能够成为全新的教学主体，深度参与至课堂教学当中并赋予其能量，促使“人机协同”逐步朝着“人智协同”转变，推动个性化教学得以实现。必须留意的是，人工智能无法取代师生的“慢思考”，在拥抱人工智能之际，还需摆脱对其的过度依赖。

数智赋能高校课堂教学评价

在近年来，学生评教的权利，于高校章程以及具体规章制度的支持之下，获得了充分的体现，这呈现出评价主体多元化的状况。大部分高校运用网上评教系统，挑选固定的时间段，让学生去进行评价并且留下评语。为了防备集中评价对于数据真实有效性产生影响，高校能够把评教时间段适当地予以延长。学校还能够运用评教系统里的“教师自评”模块课堂教学评价方法，去督促教师在学期末依据指标对自己的授课逐个进行评价，而这样的反思过程是教师总结优点以及查找不足的过程。同行身份的专家，多次前往课堂开展现场听课活动，能够及时给出反馈建议，助力教师获得进步，并且会把评价信息录入学校评估系统，以此方便教学评估部门开展数据分析以及进行教学行为追踪。

智能化的数据处理就此展开，针对客观评教数据的情况，要进行一定处理方可呈现有效评价结果，针对学生评语或留言的情形，需过滤“非法字符”，才能够进一步挖掘其中蕴含的重要信息以及隐藏的教学规律，所以，评教要深度融合数据挖掘、人工智能等前沿技术，以此提高评价的科学性与有效性。比方说，运用误差反向传播神经网络、关联规则等，科学地设定评价指标的权重；借助帕累托分布来检测教学评价里的欺骗行为，以此提升评价数据的真实性；经由文本挖掘技术构建中文评教文本的多维度分类模型课堂教学评价方法，从中辨别出教学改进的高频诉求以及跨维度隐性关联，进而形成数据驱动的教改方案。

评教要素精准化，学生评教有局限，因为存在认知偏差，教师自评也有局限，源于主观性，专家评价同样有局限，在于滞后性，这些都无法完整还原教学全貌，借助人工智能监测平台，能够实现教学全过程全要素的数据采集，进而实现对教师教学的精准画像，近年来，部分高校开发了“课堂教学AI评测系统”，也有部分高校使用了该系统，以此作为传统教学评价的有效补充。此种类别的系统，整合了多种人工智能技术以及数据分析技术，开展多维度指标的量化评估工作，达成多角度的教学视频回放，实时剖析教学语言、行动轨迹、情绪、师生互动等教师的教学行为，并且运用雷达图、折线图等予以可视化展示。这样一种更为精准的过程呈现以及智能分析，为教师课后的教学改进以及管理者的决策提供了支持。

数智赋能高校课堂学习评价

关注过程考核事项，高校课堂之中多数是“一对多”的模式，于传统教学模式里，教师要关注到每一名学生存在困难，个性化评价难以达成，伴随教育评价改革不断推进以及人工智能技术深入应用，高校逐渐完善了把过程性考核与结果性考核有机融合的学业考评制度，不少高校把过程性考核占比提升到50%，“课堂实时反馈”与“线上动态追踪”两条轨道同时运行，过程考核展现出“动态化、精准化、个性化”等特性特点。借助“雨课堂”、“云班课”、“学习通”或其他智慧教学平台的教师，通过主题报告、单元测试、分组讨论、作业上传等方式，获取学生知识、能力、素质多维度多指标的评价数据。这些平台运用区块链时间戳，数据不可篡改，保障了过程性考核结果的真实性与可追溯性。存在“预警”提示的学生，教师可督促其加强学习，还可优化教学设计以支持课堂中的高阶学习。部分学校于评教系统里增添“教师评学”模块，此模块由教师针对授课班级予以评价，这对促进优良学风的形成是有帮助的。

寻求增值评价，增值评价乃是一种发展性评价方式，借助追踪“大学生于不同时间点的学业成绩、能力变化或者学习体验”，去考查学生学业成就的“增值”，跟过程评价、结果评价等方式构成互补。针对课堂学习的增值评价，能经多维度指标设计，联合AI技术以及教育统计方法，达成学期或学年末的学习自评以及智能分析，系统生成个性化学习诊断报告，构建学生个人成长档案，给学校提供课程以及教学优化的数据支撑句号。

在智能时代，高校课堂教学评价体系要进行重构，这需要持续在工具理性跟价值理性之间达成新的平衡，既要通过数智实现赋能，又不能丢失教育原本的真实面貌，要让评价变成师生协同朝着增值方向前行道路上的“北斗”。

嗯，刘丽娜，她是烟台大学马克思主义学院的副教授，然后，潘庆先则是烟台大学教学督导与评价中心相应的主任。而这里所提到的这篇文章，它竟是2024年山东省本科相关的那个教学改革研究重点项目，也就是“基于AI的课堂教学评价体系研究与实践”的相应成果。