人工智能赋能改进结果评价:问题、路径及展望

摘要：

人工智能赋能改进结果评价,旨在克服评价实践中存在的评价内容片面、手段单一、唯分数等弊端,在评价工具的开发和量化结果的应用上不断创新突破.当前,以生成式人工智能为代表的人工智能前沿技术在教育领域表现出巨大的应用潜力和适用性,人工智能全面渗透到教育评价系统性变革的步伐再次加速,为改进结果评价带来新契机.以考试为代表的传统结果评价作为研究对象,在阐述结果评价特点、改进结果评价面临的现实困境及实践路径的基础上,深入分析人工智能在赋能结果评价工具、手段、输出及应用4个主要场景的典型技术应用,以期为一线教师和教育主管部门理解和掌握人工智能赋能改进结果评价的规律、开展人工智能支持的评价改革实践提供参考.

关键词：人工智能、结果评价、生成式人工智能、评价改革

分类号：G405(教育学)

资助基金：国家社会科学基金ACA220026

在线出版日期：2024-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：34-44