机器学习在科学教育评估中的应用:维度、领域与规律

摘要：

为阐明机器学习优化教育评估与教育教学过程的效用及其规律,重构机器学习教育应用效果分析框架,从技术性、有效性、应用性三方面分析机器学习应用于科学教育的六个案例,阐明机器学习在评分策略、学习测评与教育干预领域的应用优势.同时,归纳机器学习在科学教育评估中的应用规律:机器学习通过复杂实践参与和自动反馈系统提高评估效率;机器学习支持多模态评估,帮助拓宽评估途径;机器学习在复杂结构、高阶思维和多维学习的应用中表现出巨大潜力;机器学习整合神经科学,能够帮助还原认知发展过程.然后,就机器学习进一步广泛应用给出建议:重视反馈在教学中的作用;聚焦机器学习应用的具体场景;关注教师在应用场景中扮演的角色.

关键词：机器学习、科学教育评估、维度分析

所属期刊栏目：29

分类号：G434(电化教育)

资助基金：北京市教育科学十四五规划优先关注课题CDEA22008

在线出版日期：2023-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：83-92