智能时代数字技术加持下测评学习者复杂能力的有效方法——基于场景的测评

智能时代,以大数据、人工智能为代表的前沿技术不断融入教育教学实践,教育评价也步入了数字化转型的发展阶段。基于场景的测评(Scenario-based Assessment)在数字技术工具的加持下,通过构建虚拟逼真的情境,创设丰富的任务内容,为学习者提供真实的、多维度的评估体验,不仅增强了学生的参与感,还能对其诸多方面的能力(如复杂问题解决能力、高阶思维能力、协作能力等)评价提供了场景与数据支持,因而受到全球教育研究者和实践者的广泛关注。     

评估关键能力 培育生活智慧——OECD／PISA问题解决能力之构想、设计与评估

培养学生的问题解决能力是学校教育的重点内容。“国际学生评价项目”在2003年增加了对学生问题解决能力的测评。该评估项目旨在考察学生综合运用学科领域的知识,识别问题关键特征及其内在关系,能够明确界定问题,合理表征问题和有效解决问题,并能够对问题解决方案进行真实性评估、判断与交流。     

NAEP科学能力测评对我国物理学科能力测评的启示

学科能力测量与评价作为学业成就测评的一部分,一直以来都是教育研究的热点.国家教育进展评估(NAEP)是目前美国进行的唯一一项针对在校学生的长期评估,主要对12年级的学生进行科学能力测评.2015年NAEP测评试题样册通过科学内容和科学实践两方面评价学生的科学素养与学业成就,试题类型多样,其目标不在于测量学生的数学计算、推理证明的能力,而是为了检视学生能否养成运用相应的科学知识解决实际问题的能力.美国NAEP科学能力命题模式及测评方式,为我国高考物理学科能力测评提供了许多可供借鉴的经验,比如,我们应该加快教育考试测评专业化进程,建立一支专业的测评队伍;发挥理科各学科的融合性以及各类题型的考查功能;试题在选材与设计中突出物理学科的特点,贴近生活、贴近实际,强调探究能力的考查,突出试题的科学情境,保证测评的科学性.     

人工智能时代的教育测评通用理论框架与实践进路

人工智能技术的发展和深度应用为教育测评的智能化提供了技术支撑。本文结合国内外相关研究探讨教育测评理论的内涵、分类和应用场景,发现测评目标从宏观能力向微观知识转变、测评场景从单次静态向持续动态转变、测评方法从传统概率统计向深度学习转变。智能时代的教育测评需要以传统教育测量理论为指导,实现面向认知过程的时序动态建模分析。因此,本文提出人工智能时代教育测评模型通用性理论框架,包括教育数据分析、教育测评建模、模型参数估计、测评模型评估和创新教学应用等核心步骤,并通过经典模型的对比剖析智能化教育测评模型的内部运转规律。未来智能化测评研究的开展需要探索知识建构、认知发展和综合能力的理论价值,构建基于多维知识空间的认知诊断模型和面向时序数据的认知过程跟踪模型,并从智能化数据采集、智能化建模分析、教师数据素养等方面保证智能化教育测评的实施。     

面向数学学科能力培养的智慧课堂技术应用行为分析研究

智慧课堂以培养学生核心素养为根本宗旨，而学科能力培养是落实核心素养的有效途径。因此智慧课堂教学应关注学生学科能力的形成和培养，智能技术应用为学科能力培养提供了支撑。该文在分析智慧课堂教学流程的基础上，构建面向数学学科能力培养的师生课堂技术应用行为分析框架，对30节小学数学智慧课堂教学课例进行分析，探析师生在学情定位、内容推送、活动开展、测评反馈四个方面的技术应用行为及教学效果。研究发现：教师已具有利用技术开展智慧课堂教学的意识，学情分析和课堂测评环节技术应用初显成效，但整体而言对学科能力的凸显不足。主要体现在学情分析环节对学生创造迁移能力关注不够，以知识记忆和简单应用为基础的教学活动偏向于教师主体，忽略了学生学习的内在建构过程，对学生过程性的学科能力外显表现关注不多，导致教学有所偏倚，智慧课堂教学效果仍待优化。建议从建设支持学科能力培养的教学平台、深化教师对学科能力的认识、提升人机协同素养等方面推动智慧课堂教学发展。     

PISA2021数学推理能力交互式测评及启示

PISA数学素养测评一直注重测评学生的问题解决能力。在问题解决的数学过程中,PISA2021数学素养测评框架首次将数学推理视为核心,并提出与数学推理相关联的数学学科内容,指出有关数学推理能力的18条表现期望,据此区分不同水平的学生。该框架通过计算机交互式测试测量学生的推理能力,呈现对学生高阶思维的有效测评。PISA2021的数学推理测评内容与方式对我国基础教育促进学生数学推理能力培养、丰富教育评价中数学推理的测评内容与方式等均具有参考借鉴意义。     

复杂问题解决能力的过程性测评与测量模型发展

核心素养已成为全球范围内教育实践与研究领域的重要议题,但其复杂性使得传统的教育测验方法难以直接应用,需要教育测量理念、方法和技术的系统性革新。近年来,信息技术的进步为以复杂问题解决能力为代表的核心素养测评提供了全新的测评模式——过程性测评。首先,简述过程性测评的缘起、特点以及测验设计的核心;其次,介绍过程性测评和真实问题情境下测量理论的进展,其中重点阐述计算心理测量理论在复杂问题解决能力测评过程中的应用;再次,系统地介绍复杂问题解决过程数据的分析与测量模型建构的发展情况;最后,结合过程测评的发展趋势,展望数据挖掘方法与测量模型结合的前景。     

智能教育场景下的算法歧视：潜在风险、成因剖析与治理策略

随着人工智能在教育场景中应用的不断深化,智能教育以其个性化、定制化等独有优势改变了当下的教育格局,但智能教育也面临着算法歧视的潜在风险,如教育结果的单一化、加剧教育不公平、学习结果两极分化、人机交互加深偏见等。同时,在智能教育系统的开发与应用过程中,设计团队存在思维定势、机器学习的偏差、交互式决策的危机等问题使算法歧视的成因更为多样化。而解决对智能教育系统中存在的算法歧视问题,需从促进多主体共同参与,构建多元评价标准,以及通过技术赋能等三方面落实治理策略。具体到技术治理,可根据时间维度划分为三阶段治理,即在事前加强数据歧视检测,在事中建立可解释、可审查的算法优化机制,在事后坚持学生在教育教学活动中的主体性。     

中小学教师智能教育素养测评指标体系构建研究

随着信息技术逐步实现智能教育的升级,技术赋能下教师教育的形态实现重大变革,新兴技术变革背景下教师智能教育素养的革新问题已成为基础教育人工智能应用过程的重难点。当前,中小学教师智能教育素养研究多停留在理论层面的探讨,缺乏基于实证的系统的评价体系研究。该研究基于国内外相关文献、政策演进和实践探索的分析,结合德尔菲法、层次分析法以及组合赋权法形成了包括智能教育意识、智能教育知识、智能教育技能、智能教育伦理4个一级指标、13个二级指标和44个观测点的中小学教师智能教育素养评价指标体系,并确定了各级测评指标的权重系数。在此基础上,研究利用测评工具对中小学教师智能教育素养进行了实证调查,以检验测评指标体系的科学性。     

基于场景的测评:内涵特征、实践应用与未来展望

<正>教育评价在教育发展中有着指挥棒的作用。当前,对于学习的测评已不再局限于单向的、静态的、传统的评价方式,而是更加关注情境化、过程性的评价。基于场景的测评(Scenario-based Assessment)作为一种能够全面评估学习者在真实情境中行为表现的测评方法,在“以学生发展为导向”的测评环境下显得尤为重要。它不仅能够提供关于学生学习过程的深入洞见,还能够帮助教育工作者更好地评价学生,促进学生的全面、个性化发展。     

2010年河北省中考理科综合题复习指导

中考理科综合题是以初中的理、化等知识为载体,将每个学科内部各章节的知识或两个学科的知识渗透、交叉、综合而成的一种试题.它强凋能力立意,以综合能力涵盖学科能力,多以科技问题、现实生活中的实际问题立意命题.这些试题着眼于社会的热点、焦点问题,全面模拟和冉现实际问题的真实场景,要求学生注意对事物整体结构、功能和作用的认识,以及对事物变化过程的综合分析和理解,考查学生综合运用多学科知识解决实际问题的能力和创新能力.综合问题反映了事物发展的客观规律,体现了科学发展的要求,强调各学科知识的有机联系,符合当前的中学课程改革的需要.     

智能计算全英文课程教学探索

人工智能和数据分析技术是目前计算机研究和工业界的热点领域,通过智能计算课程来教授学生智能科学知识,锻炼学生的解决问题能力就尤为重要。如何在传授智能计算理论知识的同时,培养学生解决问题的能力,培养学生对智能科学研究的兴趣,是摆在计算机科学学院智能学科教育面前的一道难题。本文以陕西师范大学智能计算全英文教程教学为例,针对教学过程中的现实问题,通过分析学生的学习情况,有针对性地设置了课程的实践方案,并说明教学实践情况和取得的效果。     

教育数字化背景下技工院校学生职业能力测评体系的构建与应用研究——以广西工业技师学院机电一体化技术专业为例

教育数字化是一个运用信息技术对教育进行全面现代化改造和功能增强的过程,运用信息技术测评技工院校学生的职业能力已成为新时代的趋势。广西工业技师学院现阶段所采用的职业能力测评方法存在测评不全面、不能动态呈现学生能力变化等问题。本研究针对广西工业技师学院培养机电一体化技术专业学生的实际情况,设计了具有5个一级指标、21个二级指标、96个三级指标的职业能力测评体系,并使用超星学习通和SPSSPRO等软件收集、统计和分析学生的职业能力。该测评体系旨在帮助学生提高就业竞争力,促进广西工业技师学院机电一体化技术专业学生与企业深度合作,确保教学内容符合市场和企业的需求,从而推动职业教育与产业发展的深入融合。     

人工智能下中小学教学与管理的变革

随着人工智能等新兴技术的不断发展和教育信息化基础设施的不断完善,信息技术与教育融合将有效改善学校教学和管理,文章主要从当前中小学教学与管理中存在的问题着手,基于文献检索和中小学教学管理的现状,梳理了教、学、管三个方面存在的问题,重点阐述人工智能技术在教、学、管中发挥的优势,主要包括:一是从智能备课、智能测评、智能组卷阅卷、提供智能场景教学、给予教师智能帮助等五个方面优化教师教学;二是借助智能导学系统给予学生个性化辅导、智能学习软件给学生答疑解惑、人工智能帮助学生疏导心理问题和帮助学生评价等四方面促进学生学习;三是通过配置校园智能监控、宿舍无感考勤及班务智能管理设备助力学校管理。     

面向教师画像的能力精准测评和可视化呈现

在人工智能助推教师队伍建设背景下,借助画像技术实现对教师能力的精准测评并助力其个性化发展,愈发重要。然而,面向教师画像的能力测评精准性仍有待提高,其可视化呈现方式的解释性也仍显不足。研究根据教师能力的构成特征及多模态数据测评文献分析,构建了全面细粒度的面向教师画像的能力测评框架,并从数据多源采集及其准确处理的角度,提出了有效场景信息识别、数据采集高支持度保障、跨场景数据动态融合、非线性特征提取算法优化等四方面的测评精准性提升策略。结合自主研发的师范生教学基本技能智能实训系统,研究分析了教师画像的数据可视化特征,探讨了能力外显的行为、社会交互、知识、情感等四类数据属性的可视化方式。     

人工智能教育社会实验的理论基础与实践框架

2021年我国启动了“国家智能社会治理实验基地”的建设工作,开展面向人工智能教育领域的社会实验是其重点部署内容之一,以期超前研判智能教育的发展规律与风险挑战。围绕如何正确认识与科学推进人工智能教育社会实验的现实问题,文章立足于技术社会学视角,分析了传统实验、教育准实验、教育社会实验的异同,阐释了人工智能教育社会实验的核心内涵,论述了人工智能教育社会实验的本体论、认识论、方法论与价值论等理论基础,通过剖析人工智能与教育的融合路径与理论,认为人工智能教育社会实验研究的实践进路包括：微观层面应重点研究人机复合体认知、人机协同等场景中技术对个体适应性的影响;中观层面应重点研究智能学习环境、人机协同教学模式、智能学习测评等场景对学校教育体系的影响;宏观层面应重点研究资源配置、数字治理、教育公平等场景对社会制度与政策的影响,从而推动智能时代教育的高质量发展。     

学校信息化建设与学科育人深度融合的校本化思考与实践

信息技术与教育教学融合是推进教育信息化建设水平、提高学科育人质量的重要举措。南京市科利华中学以“教学+智能”项目为工作抓手,促进信息化建设与学科育人深度融合。各学科组围绕学科育人中的难点、痛点问题,借助信息技术寻找解决策略,自主申报“教学+智能”项目,实现信息化建设与教育教学融合创新。文章围绕学科需求促进项目诞生、技术赋能助推项目发展、行动化学习提升教师信息素养、项目化管理提高项目运行成效等方面做了积极探索。通过“教学+智能”项目解决学科育人中的痛点、难点问题,促进学生全面发展和个性成长,形成跨学科的信息化研究团队,提升全体教师信息化应用能力,助推学科组形成有一定影响力的学科特色。     

智能技术赋能教学评价应解决的五大问题

<正>在我国教育实现现代化过程中,传统教育评价在方法、内容和主体等多个维度都正在遭遇挑战,智能技术为解决教育评价提供了新思路、新路径和新可能,但也有学者认为智能技术在教育中的应用不是天然地带来教育的进步,可能会导致学生主体性的丧失、师生关系的异化等。智能技术赋能教育从而促进教育发展过程中有许多关键问题需要解决,智能技术赋能教学评价也面临着这种困境,首先我们需要厘清需要解决的关键问题有哪些。     

抗疫保教:教育技术的责任与担当

2020年新型冠状病毒肺炎疫情的爆发,使我国教育系统面临的突出矛盾表现为社会期盼教育系统不影响学生发展能尽量组织教学与师生不能到校之间的矛盾。发挥教育技术学科优势、主动介入解决矛盾是教育技术学科和教育技术人应有的责任和担当。教育技术特有的学科积淀和丰富的网络教学实践成果为解决当前教育的突出矛盾提供了可行性和可能性。疫情状态下一线教师开展网络教学应该注意转变教学观念、做好教学设计、设计好教学交互、实施分段分层教学、重视学生自主学习能力培养等五个方面的问题。从系统科学的视角,教育技术对促进教学变革也有其发挥作用的限度,理性认识教育技术的定位并解决好其擅长解决的问题是应该持有的立场。未来教育技术学科应当加快与教育学其他二级学科"深度融合",聚焦育人本位,共同推动智能时代的教育变革。     

旨在诊断与改进教学的数学学科能力测评分析——来自德国的实践

为保障各联邦州学生数学学科能力的均衡发展,德国国家教育质量发展研究所(IQB)参照国家教育标准,研制监测数学学科能力的测评任务,开展全国性的测评,了解学生数学学科能力水平状况;同时充分发挥测评项目的诊断和改进教学的教育功能,利用测评任务,指导教师学会诊断学生的能力水平、了解学生能力发展的特质、有针对性地改进数学课堂教学以及促进学生数学学科能力的可持续发展。