人工智能赋能教育评价改革：智能化测评的研究进展与挑战

"教育评价改革文献综述探讨了教育评价改革的重要性，特别是在我国新时代教育改革背景下的紧迫性。文章指出，传统的测评手段已不能适应现代教育需求，而计算机技术和人工智能的发展为教育评价改革提供了新的可能。智能化测评在学生能力、知识、人格与心理健康以及教学过程评估上展现出优势，但同时也面临多模态数据应用、模型精准性、可解释性及信效度等方面的挑战。文章强调，未来需要加强多模态数据协同分析，提高模型针对性和精细化，以推动教育评价的智能化进程。关键词包括教育评价、人工智能、智能化测评、研究进展和问题剖析。" 教育评价改革是教育领域的一个关键议题，它直接影响到教育的质量和方向。随着社会进步和教育需求的变化，传统评价方式的局限性日益显现，如过于依赖纸笔测验，难以实现个性化和过程性评价。为应对这些挑战，教育评价改革寻求新的测评技术，人工智能技术的崛起为此提供了强有力的支持。 人工智能在教育评价中的应用主要体现在以下几个方面： 1. 学生能力和知识水平评估：智能化测评突破了传统的纸笔测试，能够进行过程性评价、综合能力评价和动态性评价，更全面地反映学生的学习状况。 2. 人格与心理健康评估：借助多模态数据，如行为数据、语音和面部表情等，可以实现无痕式和伴随式评估，更准确地理解和关注学生的心理状态。 3. 教学过程评估：通过智能分析技术，教学反馈变得更加直接、快捷和精确，有助于教师实时调整教学策略，提升教学质量。 尽管智能化测评带来了诸多好处，但也存在若干问题。例如，如何有效整合和分析多模态数据，如何在保持模型准确性的同时提高其可解释性，以及如何确保模型的针对性、精细化和信效度。这需要跨学科合作，打破信息科学与测评领域的界限，构建实用、可泛化和可扩展的模型。 教育评价改革借助人工智能技术有望实现更为科学、公正和全面的评价体系，但要解决当前存在的技术难题，以更好地服务于我国教育的发展。未来的研究应着重于优化模型，提升智能化测评的实用性和可靠性，推动教育评价改革的深入进行。