教育数字化转型实践|智能技术赋能过程评价

《深化新时代教育评价改革总体方案》、《义务教育质量评价指南》等文件中指出要进一步强化过程性和发展性评价,提高教育评价的科学性。可见,过程评价作为教育评价体系的重要组成部分,已成为智能时代评价改革创新的重要突破口。如何真正发挥智能技术的特点和优势以改进、强化过程评价,仍是当前学界讨论的重点。以下研究从过程评价的特点及其存在的问题出发,详细阐述了智能技术赋能过程评价的目标定位与实践路径,并对过程评价的场景应用进行梳理分析,为促进教育评价改革与创新提供参考。

过程评价概述

(一)过程评价的内涵

过程评价是对评价对象在向终极目标迈进的过程中所处状态进行的价值判断,通过强调过程的价值,关注被评价对象习得过程的评估与测量,并使评价诊断和即时反馈贯穿于教学全过程,从而实现以评促学、以评促教的目的。

(二)过程评价的特点
  • 动态性
  • 诊断性
  • 即时性
(三)当前过程评价亟待解决的问题
  • 过程数据采集较为单一、分散且粗放
  • 过程评价实践操作难度较大
  • 过程评价与教学过程融合要求较高

智能技术赋能过程评价的作用

(一)循证决策数智化

在智能技术的支持下,过程评价的实施可以通过充分获取教育主体在教学活动全过程中的多维度信息,建立相关数据分析模型,以便教师基于多维证据实施评价活动,摆脱因人的参与而受到的主观经验影响,有效提升教学评价与决策的科学性和客观性。

(二)数据采集过程化

应用数据监测分析技术和智能设备,能够有效实现海量数据伴随式采集,覆盖教育教学的各个阶段和环节。有效助力评价者打破以往数据分析仅停留在学习行为属性本身而缺乏全过程关联性分析的局面,从而最大限度地挖掘数据价值,提高评价的准确性和有效性。

(三)数据分析多模化

智能技术的应用,能使教学情境中产生的多模态学习行为数据被高效地整合、关联,并通过建模分析后得到表征、融合及反馈,以强化对学习者学习过程和结果的解释与预测,有效解决了过程评价与教学活动融合不足、效果难以发挥等问题。

(四)评价反馈即时化

传统课堂反馈机制存在记录不全、时间滞后的问题,难以为师生的教与学提供精准、高效的即时反馈建议。而即时评价反馈可以及时、有效地促进学习者建构知识体系、改进认知策略、优化目标设置、调整学习策略,进而提高学习效果和效率。

智能技术赋能过程评价的目标定位与实践路径

(一)目标定位

智能技术赋能过程评价的本质是对传统过程评价的突破和创新,它是通过解构、重构形成有别于传统的过程评价新模式,其目标定位主要包括:智能化评价数据获取、智能化评价数据处理、智能化评价反馈调控。

(二)实践路径

在过程评价实践中,基于软硬件智能基础设施的支撑,可构建智能化过程评价服务平台,通过全过程伴随式数据采集、多模态数据诊断分析、实时反馈与调控等技术应用服务,为智能技术赋能过程评价提供更为有效的实践路径,具体涉及基础支撑层、平台服务层、场景应用层三个层面(如图1所示):

图1 智能技术赋能过程评价的实践路径

智能技术赋能过程评价的场景应用

本研究从场景应用层的全过程伴随式数据采集、多模态数据诊断分析、实时反馈与调控三个环节,结合相关典型案例,对智能技术赋能过程评价的具体实践展开探讨。

(一)全过程伴随式数据采集的技术应用

基于智能技术进行伴随式数据采集可追踪师生教与学的全过程,并给予诊断与反馈,主要涉及原始数据的伴随式采集、实时数据汇聚两大关键场景,全过程伴随式数据采集环节的技术应用举例如表1所示。

表1 全过程伴随式数据采集环节的技术应用举例

(二)多模态数据诊断分析的技术应用

基于人工智能、数据挖掘、学习分析等智能技术,通过数据挖掘算法、内容分析、预测性分析、系统建模等技术可对采集的多模态数据进行数据融合与数据分析,充分挖掘教学数据间的相关性与因果性,涉及多模态数据融合、多模态数据分析两大场景,相关技术应用举例如表 2 所示。

表2 多模态数据诊断分析环节的技术应用举例

(三)实时反馈与调控的技术应用        

智能技术的引入,为评价的实时反馈、精准呈现和调整改进等提供了关键的技术支撑。而通过实时反馈与调控的技术应用,能为学校提供教学质量结果反馈、为教师提供学生学习评价结果反馈、为学生提供学习结果建议报告,主要涉及实时传送、实时反馈、实时干预三大场景,如表3所示。

表3 实时反馈与调控环节的技术应用举例

以上研究详细描述了场景应用层全过程伴随式数据采集、多模态数据诊断分析、实时反馈调控的技术应用,为未来教育评价场景中实施智能技术支持下的过程评价提供实践参考。智能技术的支持下多维度、多层次的教学过程信息整合,有效解决了过程评价诊断功能发挥不佳、评价数据不全等问题。未来,要想使新时代的教育与评价相互呼应,还需进一步挖掘智能技术的应用优势、探讨评价场景的多样化真实需求,不断增强评价思维和方式的选择性、灵活性,并提升其对评价改革的适应性。

参考文献

刘邦奇,喻彦琨,袁婷婷.智能技术赋能过程评价:目标、路径与典型场景[J].现代教育技术,2022,32(05):14-23.

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