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。     

国际学生学业成就测评的双重效应与政策选择

国际学生学业成就测评对于监测各国教育发展现状与趋势、促进教育测评理念更新与技术进步、为各国政府教育决策提供科学证据、为各国教师搭建交流沟通平台等方面发挥了积极作用。国际学生学业成就测评也存在诸多潜在负效应以及固有缺陷,包括是否会冲击多样化的教育生态,是否会使学校与教师更多受制于外部因素,能否科学客观地反映各国学业水平的真实情况等。辩证看待国际学生学业成就测评的利与弊,有助于在完善中国基础教育质量监测体系的过程中作出合适的政策选择。     

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。     

网络教学测评系统的设计与实现

本文在分析了网络教学测评系统的现状和存在问题的基础上,以现代教育技术学、计算机科学为理论指导,设计并实现了一个基于网络的通用试题库——组卷——考试——阅卷评分——考试分析的测评系统。     

智能时代的教育测量新视野

针对生成式大语言模型ChatGPT引发的新一轮人工智能技术发展,阐述智能及智能评测的有关概念及挑战,分析人工智能技术对人类学习和教育系统的影响,提出教育在智能时代可能发生的变革,以及在教育智能化过程中教育测量承载的历史使命。展望教育测量未来发展,教育测量应与智能认知研究相融合,广大研究者应致力于智能模型测评、心理测量与教育测量的融合研究,促进智能技术在教育和学习中的合理应用,使教育测量在教育变革及社会发展中发挥更加重要的作用。     

面向未来的下一代评估设计——基于OECD《创新评估以测量与支持复杂能力》报告的思考

评估是衡量和测评学生能力的重要方式,是确认学生发展水平的重要路标。经济合作与发展组织2023年4月发布的《创新评估以测量与支持复杂能力》政策文件,聚焦核心素养、深度体验、结构问题及决策发展来设计评估内容,并通过技术介入、革新概念框架、创新数据来源、促进自我调节学习、利用人工智能重构评估方式,最后通过强调跨文化的有效性与可比性、强化过程数据的科学性及可塑性、促进学习分析与教育评估双向融合三方面革新评估结果的使用。这一政策文件对于推进我国教育评估革新具有三方面启示：一是促进教育评估内容素养化,二是促进教育评估方式智能化,三是促进评估结果使用高质化。     

网络教学测评系统的设计与实现

本文在分析了网络教学测评系统的现状和存在问题的基础上，以现代教育技术学、计算机科学为理论指导，设计并实现了一个基于网络的通用试题库——组卷——考试——阅卷评分——考试分析的测评系统。     

人工智能赋能高校思政课教学的生成、风险及对策北大核心

人工智能的飞速发展为高校思政课教学的加速跃升带来了前所未有的机遇。伴随着思政课教学全过程、全场景的数据采集和智能分析,人工智能从智能化教学场景打造、个性化学习资源供给、智慧化学生测评体系建设三个维度充分发挥其优势,促进思政课教学模式创新发展。但是,应系统审视人工智能赋能思政课教学在"场景-资源-测评"三方面存在的技术风险,比如:智能化教学场景的滥用,对大学生数据隐私权的侵犯以及算法黑箱背后的数据依赖。面对这些问题,要加快人工智能在思政课教学中的深度转化,实现智能化教学场景的合理运用、大学生学习数据的合理使用以及透明算法下价值对技术的主导,从而促进人工智能与思政课教学的深度融合,构建人机协同的思政课教学新生态。     

人工智能在教育中的整合应用研究

人工智能技术广泛地应用于教育,可以多媒化、网络化地呈现教学内容;个性化、交互性地实施教学过程;智能化、决策化地选择教学策略;情境化、过程化地实施教学评价.通过教学内容的领域知识模型构建、教学过程的智能代理、教学资源的智能检索、教育评价的智能化测评等实现人工智能和教育的整合运用.     

我国人工智能与教育深度融合路径探析

人工智能第三次浪潮深刻改变着公众生活和学习方式,并推动多个产业发生革命性变化。为促进人工智能与教育的深度融合,促进教育更加科学、均衡地发展,梳理目前教育领域内人工智能成果及具体应用,结合应用现状分析人工智能与教育融合中存在的诸多问题。在综合人工智能与教育融合趋势特征的基础上,从教学过程与评价、教学管理、制度保障与伦理道德教育、教师转变等方面提出推动人工智能与教育深度融合路径与相关策略,促进我国教育高质量发展。