王晓宁：“人工智能+教育”在中国——现状、问题与未来初探
在全球快速进入智能化时代的过程中，我国的“教育信息化”在推进程度上确实称得上先行一步，而“人工智能+教育”作为教育信息化的升级版，也正引发教育界内外高度关注。 从2020年国家自然科学基金“教育信息科学与技术”这一学科领域的申报态势来看，国内立足智能教育的竞争已趋白热化：将人工智能技术向教育垂直领域进行渗透的意识非常热切，理论与实践探索正在全面铺开。当然，就目前技术与教育结合的有效性、适切性、合理性甚至合法性而言，尚需细化。而从当前特征、现存问题与解决之道三个方面看，国内教育界的确已经迎来智能时代教育的挑战。现状：基础先进，探索热切，潜力尚待激活
1.技术界基础先进，教育界探索热切 从世界范围看，不少发达国家和国际组织在部署信息化/数字化/智能化战略，以维系传统大国地位、保持战略主动性和战略自主权时，纷纷将美国和中国作为对标国家。 可以说，中国在人工智能技术领域包括教育智能化领域的繁荣发展，已经在全球范围内引发高度关注，受重视程度甚至超过预期。时下的海外畅销书《第四次教育革命——人工智能如何改变教育》中，对于中国人工智能领域繁荣势头的追捧式解读极具代表性，该书称：“美国在人工智能领域的领先地位会慢慢减弱——而中国渴望填补这一空白，努力在2030年之前将自己打造成全球首要的人工智能创新中心”。值得关注的是，该书所涉及的诸多议题虽有一定新意，但对于中国教育领域人士而言并不陌生，甚至已经进行了超过其理论宽度的现行实践。可见，借助技术基础的繁荣发展，中国的“人工智能+教育”有着堪称热切的先行探索。 2.在线教育抗疫，激发底层潜力 2020年新冠疫情期间，中国智能教育模式经受了大考，给全球同行留下深刻印象。“停课不停学”的大规模在线教育实验展现了中国教育信息化与智能化的底层潜力，启发了中国乃至全球教育界对智能时代教育发展抱持乐观期待。 中国在新冠肺炎疫情期间进行的大规模在线教育，让教育者、受教育者、科技研发者等人群，都有机会亲临教育一线、摸清需求、萌发创意并涌现人才，形成教育推动大众科技创新、科技反哺教育变革的良性循环。教育创新与科技创新既是抗疫的有力工具，也在成为反弹的新经济增长点。在后疫情时代，社会将进入智能化和数字化快车道，线上力量正在兑换为线下力量，为构建基于智能技术的新型教育教学模式、教育服务供给方式，推动教育治理体系和治理能力的现代化，提供深度变革的内生力量。挑战三大问题，打牢智能时代教育根基
1.技术受限，效果模糊
中肯地说，在目前的全球人工智能产业当中，金融、营销、安防、客服领域在IT基础设施、数据质量、新技术接受周期等人工智能发展基础条件方面表现较优，其商业化渗透率和对传统产业的提升程度较高。然而由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难，情感计算与认知计算难以突破等约束条件，教育的智能化发展确实还慢一拍。迄今为止，多数智能化教学解决方案的落地效果仍然表现一般。而在校外教育方面，在线教学的用户体验粗糙且教学效果模糊，用户对新技术的接受周期较长，更加智能化的产品还需要一定长度的探索期。而与此同时，校内师生的信息素养不高，且信息化设备使用频率较低，也导致智能教育核心教学数据缺失，最终加大了教育数据挖掘分析的难度。 2.重复建设，粗放演进 现在，各方面对于智能化教育在所谓的“精准化监测与个性化评价”这一功能上的探索过于集中，用力过于聚焦，却很少针对过度监控、过度反馈、过度迎合的谨慎反思。而所谓粗放，是指当前教育领域的这只“人工智能大筐”，实际上装进了与人工智能沾边或不沾的各类技术，装进了各路概念、噱头甚至利益诉求，实质的进步、真实的助力在一定程度上被淹没在粗放的统计口径与表面的繁荣里。在政策的大力支持与市场对智能化的强烈需求背景之下，“人工智能+教育”的模式仍然亟待清晰化与规范化。 3.审慎不足，导向模糊 从国际经验看，不少国家对于教育与技术的结合都有相对审慎一面，尤其强调教育智能化要首先体现其价值性，然后再体现其工具性——要为承载国家的共同价值与文化基础优先作出努力。这成为各国尤其是发达国家发展智能化教育的普遍起点。而这强有力地形塑了智能技术的应用方向和智能教育的发展根基。对照来看，我们在这一层面上的理性反思尚显不足。那么就可能出现导向模糊——教育领域难以对人工智能应用技术提出准确需求，而技术人员难以深度理解教育，供应方难以设计出符合理性需求的应用形态——这也是当前人工智能技术参与教育过程并大力发展智能教育时最为掣肘的问题。以理性态度尊重规律，支撑智能时代教育变革
1.宏观策略不可“一刀切”，中国教育的巨大体量与智能技术的迅速更迭需要从容应对。
对比世界主要发达国家来看，中国教育体量巨大、东中西部社会经济发展程度很不平衡，同时中国的信息化智能化技术发展又处在世界前沿，存在诸多复杂变量和不确定因素，并不是一味地加大作为、严密规划与管控就有望起到理想效果的。因此，有必要在“有为和无为”之间进行辩证思考，明察进退，有所取舍，以粗线条引导，而非以事无巨细的规制来推动宏观治理，要引导商用、民用、市场等角色发挥作用并自我调节。 进一步看，我国教育端和受教育端所具备的信息化素养与技能，绝大部分是在宏观的互联网经济大背景下形成的，“看不见的手”所发挥作用不可小觑。此外，从世界银行的视角来看，对教育技术的投入首先要将可持续性放在首位——软硬件投入巨大、优质数字资源生成困难、生命周期短促、跟进投资不可预估等问题，都启示我们：在宏观层面，要有适当的策略性留白。 2.中观布局不能急于求成，必须尊重智能时代教育的独特发展节奏。 如前所述，国际经验与中国发展实践都显示，相比于智能化技术在金融、营销、医疗、安防等诸多领域的率先落地与渗透，教育智能化领域由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难，情感计算与认知计算难以突破等约束条件，自然呈现的发展规律确实是慢一拍。因此，在智能教育发展节奏上不能急于求成。 与此同时，教育领域是“人”的密集程度最大的领域，教育涉及的人群是超大规模的、甚至是全民的，其复杂性与牵涉面超乎寻常，智能时代的教育在理念更新、模式变革、体系重构，尤其是利益重组上不能激进。 此外，要区分群体教育和个体教育的不同规律。同辈压力和集中的时空氛围，可以让群体情境下的智能化教育更好地结合线上的优势资源与线下的立体化传授；而个人情境下的智能化教育则需要更多地探索如何维系注意力的特殊节律，尊重碎片化、娱乐化、热点化、轻量化等需求，不能过多地强调和依赖个人自律和所谓的素质素养等。 3.微观上不“过度迎合”，辩证看待个性化培养潮流。 首先，智能化的教育技术对师生微观状态的精准诊断、即时反馈、全程记录等固然有其便捷，但也有可能带给其过度关注与过度追踪的压力，在某种程度上会将“人人皆学、处处可能学、时时可学”异化为无所不在的钳制和逼迫。 其次，智能化技术辅助进行的个性化诊断与个性化培养固然有其价值，但若不善加使用，也会在某种程度上过度强化初始的、不成熟的、未定型的个体偏好，强化路径依赖，反而很可能抹杀师生在其他维度、广度和深度上的潜力，影响个体自身在竞争合作中的准确定位，进而过早设置隔阂与专业鸿沟，障碍对具备广阔视野和全局观念的“通才型”人才的培养。 最后，“建立终身电子学习档案和数字画像——对学习者的学习成果进行统一认证和核算”等发展思路的提出，也需要辩证看待——人为设计的评价体系，从识别、赋值、感知、记录，多数时候仍是粗线条、显性化、线性化的，丢失了很多维度甚至是关键性信息。将不先进的教育评价思路用先进的技术如区块链等手段来承载，很可能会进一步形成环环相扣的时空限制，进一步收窄可能性与多样性，更遑论数据隐私和技术霸权等问题的潜在负面影响。有冗余、有散漫、有策略性留白，才会有缓冲和创新的空间，这也是智能时代教育必须体认的教育史所传承给这个时代教育者的精神启示和宝贵财富。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/XohFhSpQRCQPu2h5II5YJg
人工智能时代教育评价改革:契机、挑战与路径选择
龙海涛华南师范大学摘要：人类社会即将迈入人工智能时代。人工智能等新一代信息技术作为新一轮产业变革的核心驱动力正催生重构教育新生态，为新时代教育评价改革带来了新的挑战和机遇。以人工智能时代背景为切入点，探究新时代我国教育评价改革发展的新路径，重点阐述人工智能等新一代信息技术将如何驱动教育领域的深刻变革，分析面向人工智能时代教育评价面临的主要问题，探讨人工智能等新一代信息技术将如何助力教育评价体系创新，尝试提出教育评价体系变革的创新路径，以期为加快构建新时代教育评价体系和建设高质量教育体系提供思路。
关键词：人工智能;教育评价改革;形成性评价;增值性评价;多元评价;
2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》（以下简称《总体方案》）提出要充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性，鼓励并支持评价工具、手段、方法的智能和创新，为新时代教育评价改革指明了方向。
人类社会正处于从信息时代向智能时代迈进的关口期，人工智能等新一代信息技术正在引发人类社会新的变革，深刻改变人类生产生活模式和思维学习方式，是“经济发展新引擎”和“社会发展加速器”。人工智能等新一代信息技术融入教育行业，必将对教育理念、教育体系、教育模式、教育评价和教育生态产生变革性影响。人工智能等新一代信息技术与教育的融合发展对于推进教育均衡、促进教育公平、优化教育结构、完善教育治理、提升教育质量、实现素质教育和终身学习等方面具有重要作用，为教育高质量发展带来新的契机。
教育评价事关教育发展方向，具有重要导向作用：一方面，在人工智能时代，教育对未来人才的培养目标将发生根本性改变，教育评价“指挥棒”必须转向；另一方面，人工智能等新一代信息技术的快速发展，为教育评价提供了全新的技术、手段和方法，为构建科学合理、符合时代新要求的教育评价体系提供了可能，一直以来倡导的因材施教将能真正得以实现。本文尝试以人工智能的时代属性为切入点，对我国教育评价体系改革进行探讨，以期为新时代教育改革与发展提供参考。
1契机：人工智能驱动未来教育发生系统性变革
人工智能等新一代信息技术作为第四次工业革命的强大引擎，已成为21世纪教育改革与创新发展强大的技术杠杆和战略制高点，将给教育带来根本性、全方位的影响与变化。教育将突破原有的概念与内涵，开辟和拓展到一个全新的更为广阔的领域和价值空间。人工智能将催生重构教育新生态，激发出新的教学和学习方式，也为未来教与学带来了多种可能，以往的教育理念与人才培养目标、教育内容与人才培养体系、教育资源与人才培养环境、教育方法与人才培养方式都将发生颠覆性的变革。
1.1人工智能时代的教育理念与人才培养目标教育理念是教育主体对教育及其现象进行思维的概念或观念的形成物，是教育主体在教学实践及教育思维活动中形成的对“教育应然”的理性认识和主观要求。教育理念是时代性的产物，具有鲜明的时代特征。当今世界正从二元空间（人类社会空间和物理空间）转向三元空间（人类社会空间、物理空间和信息空间）[5]。以人工智能为代表的新一代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、行为、交往和学习方式，改变着社会各行各业对知识、技能、能力和素质的要求，对人们的信息素养、数据素养、科技素养、创新素养、社交素养和艺术素养等提出更高的期望，原有的教育理念和人才培养目标无法支撑人工智能时代对人才的根本需求。
在人工智能时代，教育与简单的知识和技能培训画等号的时代已成为过去，新一代信息技术拓展和延伸了传统教育的边界，教育由被动接受的填鸭式学习向高阶认知能力和创新精神等核心素养的培养转变。教育的使命不再仅仅是传授已有的知识和信息，而是更为强调对人全面发展的培养，知识观也由以往的知识传承转向为强调知识的生产和创新。人才培养目标转向重点培养学生面向人工智能时代的全新的学习、生活、思考方式和态度，重点培养学生的终身自主学习素养、数字胜任力素养、思维心理素养和协同交互素养。学生的批判性思维能力、协作沟通能力、创新能力和人机互动能力将比传统意义上的读、写、记、算能力更为重要，学生宽阔的学科视野和解决复杂问题的能力以及高超的人机互动能力将成为人工智能时代的关键竞争力。学生将从学习知识转变为学习能力，主要包括自主学习的能力、提出问题的能力、人际交往的能力、创新思维的能力和谋划未来的能力等。学习者更多的是学习如何从开放的知识和信息库中筛选和挖掘出新的知识和应用，通过已有知识和信息去学习和创新知识。
与此同时，我们应该认识到，人工智能等信息技术是手段，不是目的，不能代替人类的思维，不能代替人类学习，不可能改变教育原有的本质。教育的本质仍然是传承弘扬文化、创造新知识、促进人的全面发展和推动社会进步，立德树人依然是教育的根本目的。人工智能不仅仅是对教育的颠覆和冲击，更多的是对教育发展的促进和创新，给教育领域带来了前所未有的发展契机。人工智能等信息技术对教育的赋能应用进一步打破了教育界限，人工智能让教育真正成为共同体。
1.2人工智能时代的教育内容与人才培养体系教育理念和人才培养目标的改变必然会带动教育内容变革，人工智能类的课程将直接成为重要的教育内容。事实上，早在20世纪80年代，人工智能类信息课程就在英国中小学的信息与通讯技术课程（ICT）中出现。2013年，英国将ICT课程修订为计算（computing）课程，以加强信息意识、计算思维和人文素质的培养。2014年，英国又将编程作为5～16岁学生的必修课写进国家教育大纲。2015年，美国通过“每个学生都成功法案”（EveryStudentSucceedsAct）开启计算机科学教育改革，要求在基础教育阶段（K-12）强化以人工智能为重要组成部分的计算机科学教育。我国中小学人工智能教育始于2003年4月《普通高中技术课程标准（实验）》的颁布。经过十几年的发展，中小学各阶段信息技术课程中都设有人工智能模块。在高等教育领域，2018年全国高校新增本科专业中带有“智能”二字的就多达235个，人工智能教育进入迅猛发展阶段。
人工智能正在倒逼人才培养体系的改革与创新，以适应人工智能时代对人才培养的需求。在人工智能时代，知识的生产、流动、扩散、转化、更新和再生产的速度显著加快，现有的人才培养体系难以满足人工智能时代对人才培养的要求，难以适应新时期学习者的学习诉求，难以跟上科学技术的发展步伐。人才培养将从现在的以教师为中心转变为以学生为中心，从以专业知识教育为主转变为以通识教育为基础、通识教育和专业知识教育相结合，从以课堂教学为主转变为以课外自主学习为主、课堂内外教学和学习相结合。
人工智能等新一代信息技术促使学习跨越学科边界，促进跨学科学习。跨学科学习就是围绕一个学习主题构建相互衔接渗透融合的跨学科课程体系，将不同学科联系起来，形成有机整体，而非不同学科的简单叠加。跨学科学习突破学科之间原有的界限和限制，促进多个学科、多个专业知识体系的理念、视角、方法和技术的相互交叉融合，旨在培养学习者的综合实践能力、跨学科思维习惯和创新精神。例如，STSE教育主要涵盖科学、技术、社会和环境，倡导在发展科技、促进生产的同时，强化环境教育，STEM教育则融合了科学、技术、工程与数学等学科。
1.3人工智能时代的教育资源与人才培养环境信息技术驱动新型教育生态的重塑。“生态”一词源于古希腊语的Oikos，指住处、定居地或环境，也指生物在自然环境下的生存状况及其与周边环境的关系。教育生态指教育的结构系统，包含教育发生过程中的相关要素及各个要素之间的相互关系。人工智能等新一代信息技术将彻底改变现有教育的时空场景和供给水平，推动教育组织和供给方式彻底变革，进而构建出一种新的更为灵活、开放、多元、个性、跨时空、终身的新型教育生态体系，真正实现教育的人机协同、因材施教和素质教育，促进实现人的全面发展。
新一代信息技术渗入到教学、学习、研究、评价、监控、管理、生活和文化等各个方面，通过打造智慧教室、智慧课堂、智慧学习活动、智慧教学资源、智慧校园管理、智慧校园服务，形成智慧校园和智慧城市，驱动教育教学环境由网络化、数字化向智能化迈进。教育机器人将增强或延伸教师的表达能力、知识加工能力和沟通能力，形成一种新型的教学形态。人工智能等新一代信息技术能促进教学资源智能化进化、智能化检索和智能化推送，根据学习者的学习需求、学习路径和检索痕迹，智能化向其推送学习资源和学习支持，过滤无关信息，减轻认知负荷。远程协作和同步课堂等能促进跨学校、跨区域、跨国别的协同学习，向世界各地提供优质教育资源，有助于解决教育不均衡问题。
新一代信息技术促进无边界学习，让学生与所有学习者处于教育教学活动中心，凸显学习者的主体地位，形成相互融通的学习场景。无边界学习就是打破传统教育设定的各种边界，打破学习的时空限制，打破现有知识、学科、课程与课堂教学之间的藩篱，打破学习者身份、背景、年龄的界限，打破物理现实空间与网络虚拟世界之间的壁垒，强调教育的互动性和知识经验的分享交流，以及创新在教育中的价值，实现教育的个性化和定制化。
1.4人工智能时代的教育方法与人才培养方式信息技术也驱动教与学全过程的变革，教育方法与人才培养方式将发生根本性变化。人工智能等新一代信息技术的渗透完全改变了传统教学过程中以教师授课、学生听课为中心的单一组织结构模式，改变了教师为知识传递者的角色定位，教师成为教学活动的设计者、学生活动的合作者、学生获取知识的引导者。在智慧化教学环境当中，教与学的模式及师生之间的交互方式等教学因素均发生根本性变化，师生地位被重新定位，机器在教与学过程中的作用更为突出，教师、学生和机器构成智能教与学过程中的三元教学主体。
在人工智能时代，项目式、问题导向式、团队合作式、探究式、体验式等学习方式变得更加简单易行。教师可引导学生从学习知识技能到培育运用跨学科知识解决实际问题的能力，可开展基于真实问题的项目式学习，在合作学习的环境下实施探究活动。依托人工智能等新一代信息技术，教师可依据教学内容、教学目标、教学任务和学生个体的不同，以不同的组织形式，实施差异化、个性化的教学和评价。人工智能等新一代信息技术可辅助教师开展课前智能化备课、课中互动精准授课、课后个性化辅导和日常网络在线答疑等，有助于减轻教师工作压力，提高教学效率。在学生学习方面，学习方式也由以往的完全被动接受转向更为主动的学习，出现深度学习、自适应学习、个性化学习和人机协同学习等。
所谓深度学习，在人工智能视域下是指基于深层神经网络实现的一种模型和算法，通过构建具有多隐含层的模拟人脑模型，让机器模仿人脑的机制来实现对复杂事务的自动化处理。在教育视域下，深度学习是指高层次和主动的认知加工，是与被动记忆和机械接受知识的浅层学习相比较而言的一种学习概念。深度学习着力培养学习者的高阶思维能力，注重学习的社会性、参与性和实践性，教师以现代化的教学工具向学生传递核心的学习知识，学习者需要在深度理解所学知识的基础上进行信息加工，主动建构个人的知识和思维框架，并有效地将知识转化并迁移应用到真实的环境中解决实际问题。
2挑战：面向人工智能时代教育评价面临的主要问题
不可否认，现行教育评价制度对改革开放以来我国教育事业的快速发展起到了重要作用；但是，进入新时代，随着我国教育基本面发生根本性转向，现行的教育评价体系越来越不适应新时期我国经济社会发展要求。特别是在后疫情时代，随着人工智能时代的到来，我国教育发展迎来新一轮重大战略机遇，面临一系列亟待突破的问题。一方面，现行教育及教育评价体系长期存在着的一些问题尚未得到根本性解决，而人工智能时代又对其提出了新的更高要求；另一方面，人工智能等新一代信息技术给教育带来重大影响，但究竟会有哪些方面的影响，尚不十分清晰。人工智能与教育深度融合的科学机理尚未得到揭示，教育尚处于不断变革和发展之中，具有不确定性。
2.1评价方式简单初级当前，教育评价方式主要是以标准化的量化评价为主，质性评价相对较少，定性和定量相结合的评价不能得到有效实施和应用。学生的考试成绩仍然是评价结果的主要甚至唯一决定因素，闭卷考试的分数常常直接决定着学生相当长时间的学习结果。当前评价方式的相对简单初级直接影响着教育评价结果的全面性、科学性、客观性和有效性，不仅不能有效发挥评价结果对未来教学的指导性作用，甚至还会产生负面影响。同时，当前广泛实施的主要是针对教学结果的总结性评价，其评价功能也侧重于人才的筛选和选拔。
在人工智能时代，教育评价的功能将进一步拓展，评价将真正实现由当前的“以决策为目标，重在鉴定和选拔”向“以人为本，重在诊断和激励”转变，评价目的侧重于更好地促进学习。评价将成为教育密不可分的一部分，贯穿于教育教学全过程。评价类型不再局限于当前的总结性评价，诊断性评价、过程性评价和形成性评价将得以广泛实施。通过多元化、多功能的评价，及时、精准、全面地发现教育教学活动中存在的问题，促使教育形成超强的自我纠错和矫正功能。
2.2评价手段传统落后当今科技发展日新月异，但当前我国教育评价使用的手段和工具仍然相对传统落后。教育评价相关者对新兴科技工具使用的积极性不高，科学技术对教学和教育评价过程的融入度不深，先进的科技工具未在教育评价过程中发挥应有的作用和功能。关于能力素养的评判，没有统一、科学、精准的评价工具，导致学生的人文素养、交流能力、协作能力、沟通能力、研究能力、创新能力和发展能力等难以得到有效测评。当前，绝大多数教育评价活动以人工评价为主，主要形式仍是传统的纸笔考试。
智慧性将成为人工智能时代教育评价的突出特征。在人工智能时代，教育评价需要及时全方位、系统、客观地收集、处理和分析教育教学全过程中生成的所有数据。数据不再仅仅是考试成绩，还包括情感因素、心理倾向、实践能力等非结构化数据和信息。教育评价系统将根据收集到的数据，对教育活动作出智慧化研判，形成精准化的评价报告，并针对存在的问题给予个性化反馈意见，甚至适时对教学活动进行指导和干预。如果不改变当前落后的评价手段和工具，不仅会制约未来教育评价系统的智慧化发展步伐，而且会阻碍未来多元化、动态化、综合化、智能化的教育评价体系的形成。
2.3评价内容僵化片面当前教育评价的内容只涉及众多教育目标和教育活动中极少的一部分，更多的是评价学科内容和学科能力，主要是以知识和技能为中心的评价。重视知识认知的评价，却很少评价学生的情感、态度、价值观等非认知方面；重视知识与技能的掌握情况，却忽视团队协作和创新思维等高阶能力和综合素养的评价；重视单科学科知识的掌握，却忽视超越学科的素养和能力评价。评价内容的片面性和不完整性不仅导致评价结果的失真，而且由于“考什么学什么”，导致教育目标和教育活动的功利性和狭隘性。
在人工智能时代，教育评价内容更加趋于完整和全面，除涵盖知识和能力外，核心素养的评价显得尤为重要。核心素养是指学生应具备的适应终身发展和社会发展需要的必备品格和关键能力，因其蕴含综合化和内隐性的特性而很难对其进行准确客观的评价。随着先进评价工具的出现和评价方式的多元化，非认知类素养可转化为可精确检测的外在表现，核心素养可深入融入到具体的教育教学活动之中，并呈现为具体的教学效果。由此，教育评价可以客观真实地测评学生的认知和非认知领域，使得核心素养评价得以广泛应用。
2.4评价标准简单单一当前的教育评价主要以分数或升学率为核心依据，过度强化结果在整个评价终端的关键地位，存在着标准相对简单单一的现象。正因为如此，长期以来，我国在教师评价方面形成“唯文凭、唯论文、唯帽子”的倾向，在学生评价方面存在着“唯分数、唯升学”的倾向。评价标准的简单单一有损教育的公平性和公正性，既不利于优等生的拔尖创新培养，也不利于学困生学习积极性的激发。评价标准的简单单一也不利于从多层面、多角度挖掘和培养人才，极易形成教育同质化现象，影响学生的个性化发展，难以满足新时代经济社会发展对多元化复合型人才的需求。
坚持以人为本，实施差异化、个性化评价，将成为人工智能时代教育评价的发展趋势。教育的本质是促进人的个性化发展和全面发展，评价的最终目标是通过激发每一个学生的能动性、自主性和创造性，实现个人价值的最大化。差异化、个性化评价就是充分认识和尊重学生个体之间的差异性，运用不同的要求和标准对不同学习程度和成长特点的学生进行多维度、多层面和全方位的综合评价。差异化、个性化评价突出激励导向，强化教育评价的增值性，以充分挖掘学生内在的特点和潜能为目标，竭力发现不同学生未来成长和发展的可能性，促使教育更加彰显学生的优点和特长，以唤醒和鼓励每一个学生，提高学生的自信心。
2.5评价主体狭窄局限在现行教育评价中，无论是针对教师的评价，还是针对学生的评价，评价主体都较为狭窄局限。尤其是对学生的评价，处于主导地位的是教师和教育行政部门，而缺乏学生的自我评价、同辈评价、家长评价和社会评价，这在一定程度上影响了教育评价的客观性、公正性和有效性。同时，学生长期扮演着被教育、被管理和被评价的角色，影响着学生的自信心、自尊心、责任心和进取心，使其在学习上丧失主观能动性。
在人工智能时代，高度发达的信息技术为教育活动相关者获取教育数据和信息提供了便利，教育信息交流的手段更加丰富便利，信息共享的渠道更加顺畅，教育活动相关者能够及时地表达自身发展需求和价值诉求，能够全员参与评价，在协商与合作中开展评价，形成评价共同体。全员参与的评价为教育评价提供不同的视角，丰富了评价的层次和内容，也有利于评价结果的运用。具体来说，学生可以以主体身份参与到教育评价活动中，由被动的评价接受者转变为主动的评价参与者和合作者。在各类教育教学活动中，学生可以通过平等协商参与评价，主动了解评价标准，自主发现、分析和解决学习过程中存在的问题，在评价中进行自我反思和自我学习。
3技术赋能：人工智能等新一代信息技术助力教育评价体系创新
大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的快速发展为教育发展带来足以改变其业态的新技术和新工具。就教育评价领域来说，人工智能等信息技术将进一步丰富教育评价的方法和手段，拓展教育评价的内容，让教师、学生、家长乃至全社会参与其中，对教与学的过程全方位实时监测，智能化反馈评价结果，智能化推送学习资源，智能化提供学前指导，促进学生个性化发展，让因材施教成为现实。
由于科学技术和评价工具的限制，以往只能注重对学生理论知识和基本能力的评价，很难对其德智体美劳综合素质进行全面评价。新一代信息技术的广泛应用，拓展教育评价的内容和边界，能及时对每个学生的学习状况进行诊断性评价，为全面评价提供了现实条件，可以对教与学的全过程进行智能化分析——诊断分析学习过程，总结描述学习结果，预测未来学习发展，以及对学习过程进行及时调节和干预。通过构建智能化的教育教学监测和分析平台，持续跟踪和记录教师教学和学生学习过程中的各种数据，为教师教学和学生学习提供实时动态的反馈与评价，对课堂教学中师生互动模式进行有效性分析，帮助教师和学生及时调整教与学的进程，并使适时发起教学干预成为可能。
通过大数据分析技术，可以收集考试分数之外的情感态度、心理特征、价值观念、劳动素养、审美情趣、协作精神、抽象思维、创新意识和实践能力等非认知方面的数据和资料，大大拓展教育评价的内容，从而支持从当前单一的学科知识认知评价向全面系统的综合性评价转变，可以对教师的教和学生的学进行全方位的了解和分析。与此同时，基于特定的数据处理和分析系统，通过数据的挖掘和分析，能及时根据每个学生的学习状况，自动生成各个学生的诊断性和发展性评价报告，并为每个学生差异化、智能化推送学习资源，精准提供个性化的学习发展建议。
新一代信息技术可为教师承担一些重复性和机械性工作，起到教师助手的作用。人工智能工具可以智能化出题、智能化批改作业、智能化评阅试卷、智能化诊断反馈，教师将有更多时间和精力去了解每个学生。通过对学生学习过程的了解，可以更好地掌握每个学生的学习特点，为学生制定个性化和差异化的学习方案，实现精准化和个性化教学。学生掌握和使用一定的学习评价工具，可以自我发现、提出和解决问题，或者与同伴合作，互相探讨，共同进步。家长通过评价工具所提供的反馈信息，可以及时掌握学生的学习和成长状况，提高教育评价的参与度。
当前，世界主要发达国家纷纷在为人工智能时代的人才培养谋划部署，力图通过教育评价改革促进本国人才选拔与发展，抢占未来教育竞争战略制高点。在美国，2017年5月，顶尖私立高中联盟推出一种新的学生评价体系，即针对学生的8个方面的素质，用描述性定性评价取代以往的分数定量评价。该体系重视学生全面综合能力素养的考查，将非认知能力因素的评价摆在突出位置。
在欧洲，德国利用科学技术优势，研制科学化、极具操作性的评价工具，在0～6岁的学前教育中构建了以导向质量、结构质量和过程质量为核心的质量评价体系。通过智能化评价技术和工具的介入，提高教师教学能力，提升教育质量和水平。评价方式和评价主体进一步多元化，以及强化过程性和动态性评价，已经成为德国学前教育评价制度的优势。在基础教育的学生评价方面，英国建立了国家评价、教师评价和学生自评与互评三级评价体系。国家评价是“关于学习的评价”，即按照国家统一标准，检验每个阶段的学生收获，旨在评判学生是否达到了国家要求；而教师评价和学生自评与互评则是“为了学习的评价”，旨在促进师生共同关注学习，提高学生的自我评价意识，激发学生的学习动机，促进学生的学习效果。
在亚洲，日本为提高学生的基础学力，近年来推动大学入学考试制度改革，意在建立一套基于“学力三要素”的培养和评价系统。“学力三要素”包括：足够的知识和技能；面对答案不唯一的问题时表现出思考力、判断力和表现力；保持主体性，并能与各种各样的人在协作中学习。该评价系统重视考查和培养学生的非认知能力，而以人工智能、大数据等为代表的新一代信息技术成为本轮改革的重要支撑。
4路径选择：面向人工智能时代的教育评价改革策略
面向人工智能时代的教育评价需要从评价方式、评价手段、评价内容等多方面进行改革。
4.1改进结果评价,注重过程评价,加强质性评价，使评价方式更为多元在当前教育环境下，结果仍具有举足轻重的地位，但要突破结果唯一，注重过程评价，从结果本位向兼顾结果与过程转变。如不强调结果，会在一定程度上导致人才培养质量的弱化，但强化结果在整个学生学习成长评价终端的核心地位，会导致结果至上的功利倾向，失去教育评价的真正功能。
人工智能等新一代信息技术的发展，能实时跟踪和监测教与学的全过程，能把考核从一次性考试变成持续不断的行为分析，为实现真正意义上的过程评价提供可能，为开展多样化评价提供重要契机。同时，要进一步加强定量评价与定性评价相结合，强化质性评价。定量评价在当前备受推崇，是因为其在实践过程中操作简单，便于比较，人工智能等新一代信息技术的发展将有助于提高质性评价的可操作性。
4.2开展理论研究，开发智能工具，搭建数据平台，使评价手段更为智能人工智能等新一代信息技术推动教育实践中许多重大现实问题的解决，与此同时，未来教育发展的强烈需求也倒逼人工智能等信息技术的进一步创新和应用。当前人工智能等信息技术与教育尚处于催化融合阶段，相关核心技术尚未完全成熟，人工智能等信息技术在情绪识别、认知计算、智能感知等方面存在发展瓶颈，目前大多数产品更多关注自适应学习等领域，学习模型以偏概全等问题尚待进一步解决。高校、科研院所和行业企业要利用各自的优势特色，加强协同创新，共同推动智能教育评价的理论创新和技术研发。
当前，面向人工智能时代的新型教育生态体系尚未完全形成，人工智能的价值认识尚存在分歧，既有“唯人工智能”的观点，也有全盘否定人工智能的意见。教师、学生、家长、学校、教育行政部门乃至全社会要进一步树立智能化教育评价理念，改变过去传统的纸笔测试评价思维，主动适应、应对甚至创新面向人工智能时代的教育。数据是人工智能时代教育发展的基础，需进一步消除数据壁垒，搭建和提供开放共享平台和服务，在保护隐私的前提下，合理利用数据和公共信息服务智能教育评价。
4.3坚持立德树人，突出核心素养，探索增值评价，使评价标准更为多维人工智能时代要求人们具备更强的计算思维与实践能力、交流与沟通协调能力、人机协作与组织管理能力、自主学习与谋划未来的能力，人才培养的目标和标准也随之发生改变，需要进一步建立健全面向人工智能时代的教育评价新标准。要坚持将思想品德修养作为学生评价的首要内容，突出身心健康、社会责任、科学精神、审美情趣、创新精神和实践能力等综合能力和核心素养的评价，促进人的全面发展。评价标准应由结果导向的单一终结性评价向过程导向的多维诊断性评价和过程性评价转变，大力探索增值评价。
对不同学段、不同学习程度、不同学习环境的学生采用统一的评价标准显然不够科学。增值评价遵循当前学业水平与未来发展潜力相互补充的原则，注重学生进步的增幅，强调学生发展状态的纵向比较，有利于发挥评价的激励作用和促进功能。增值评价能优先关注教育教学全过程和学生发展状态，能更好地发现各种因素在学生个体发展中的作用，通过“投入产出比”等方面的分析使评价结果更为科学和公平，对实现教育公平和全面提升教育质量具有重要作用。
4.4严格学业标准，强化综合素质，健全综合评价，使评价内容更为全面传统的教育评价更多关注学生对知识的掌握情况，主要是对智力能力水平的评价，而在很大程度上忽略了对学生其他能力素质的评价。教育评价改革应在坚守和健全学业水平评价、严格学业标准的基础上，进一步完善德育评价、体育评价、美育评价和劳动教育评价，强化对学生综合素质的整体评价。
开展综合评价需要构建一个综合的评价指标体系，搭建综合数据信息平台，利用一定的分析方法或模型对学生、教师或学校等评价对象作出全面、系统、整体的评定。人工智能等新一代信息技术为检测学生道德品质、人文素养、情感态度、思维活动、交流协作、创新发展、运动健康、审美表现等提供了现实可行性，评价内容将更为全面。全面综合的评价使教育评价更加系统、立体和多元，弥补了以往单一学业评价的狭隘性和片面性，能真正发挥促进学生全面发展的作用。
4.5多方协同参与，形成联动机制，增进社会共识，使评价主体更为多元教育评价是一个复杂的系统工程，特别是在人工智能时代，社会各种因素更易通过便利的信息技术介入其中。开放、科学的评价体系比以往更加需要学生、教师、学校、政府和社会的协同参与。在教育评价体系中，每个参与者既是评价主体，也是评价对象。人工智能等新一代信息技术的发展模糊了人与机器之间的界限，使人机互动评价成为现实。为此，要充分发挥教师、学生、家长、社区、第三方机构等不同评价主体的作用，共同构建教育的综合评价体系。
在评价主体多元化的背景下，更需要构建多元化的教育评价机制。一直以来，我国教育行政部门在教育评价中占主导地位，教师、学生、家长、学校等评价主体的积极性未充分激发，其评价作用未得到充分发挥。另外，教育评价涉及不同评价主体的发展诉求和切身利益，应统筹协调各方的意见和建议，提升其存在感、归属感、认同感和荣誉感，共同建立多方参与、行政调控引导与市场需求导向相结合的教育评价体系。总之，教育评价是一项社会工程，需要大力增进社会共识，引导全社会树立正确的教育观和成才观，努力构建新时代具有中国特色的教育评价体系。
《中国考试》2021年第11期
中小学人工智能课程内容设计及实施案例分析
我国中小学人工智能教育取得飞速发展与瞩目成绩的同时，也存在以下几点主要问题。
其一，缺乏完善的课程体系，无论是国家课程还是校本课程，人工智能教育都是依托其他课程开展的，这导致了人工智能教育内容分量难以确定，目标难以明晰。横向来看，教学内容过于碎片化，学生难以构建相关知识体系；纵向来看，学段间的人工智能教育内容联系不够紧密，这既不利于学生循序渐进的知识与技能学习，也使得教师难以把握学情从而导致教学目标与教学效果之间的落差。此外，现阶段中小学人工智能教育的教材大多属于产品说明书或用户指南[4]。
二、中小学人工智能课程设计
表1中小学人工智能课程目标及内容架构
人工智能技术虽然复杂深奥，但是其应用广泛且贴近生活，知识内容间紧密联系，对学生而言并非是不可感知、无法构建的。以人工智能为依托培养学生的计算思维、智能素养也并非是难以实现的。教师如何设计人工智能课程内容以及课程间以何种方式组织就显得尤为重要。
（一）中小学人工智能课程内容设计案例
下面，以初中年级人工智能课程中的“智能灯”为例对中小学人工智能的课程内容设计做详细阐述。“智能灯”一课意在通过学生对于生活中常见情境下智能灯的设计了解其背后设计原理，能够通过模块化程序设计和python代码编写出智能灯的程序，激发学生对于人工智能在生活中应用的兴趣。“智能灯”课的具体课程内容设计如图1所示：
图1以“智能灯”为例的人工智能课程内容设计
1.问题提出，明确任务
问题提出：绿色、环保、节能、和谐是当今生活的主旋律，智能灯的出现深化了人类与灯光之间的关系。请同学们结合生活实际谈一谈你所了解的智能灯！
明确任务：明确智能灯的设计要求——内置监测外界光线强度传感器，当光敏值大于700时，灯自动打开，当光敏值小于700时，灯自动熄灭。
2.深入探究，设计展示
深入探究：请学生利用可视化工具，例如思维导图，深入理解智能灯的设计要求，分析其所需要的元器件并搭建其真实应用的简易场景。
设计展示：小组通过分工利用模块化程序语言和python语言对智能灯进行设计，调试形成小组作品，并对本组作品进行演示和分享，讨论这两种不同的计算机语言在应用时的异同之处。
3.总结反思，拓展提高
以思维导图的形式回顾智能灯设计的全过程。在实际生活中往往面临着更为复杂的情境，当外界光线昏暗，智能灯会自动给打开且不能自动关闭，这也造成了一种资源浪费。进而引发学生对智能灯更深入的思考，完善、改进作品设计，为之后的课程内容做好准备。
本案例从生活实际出发引发学生的学习兴趣，在内容设计过程中通过对可视化工具的利用帮助学生理清思维脉络，不仅重视学生对模块程序和计算机语言的学习利用，更是通过比较二者的语言风格加强学生对编程的深入理解，进而培养学生的计算思维。
（二）中小学人工智能课程组织案例
人工智能虽然是一个知识体系丰富的新兴技术领域，其内容架构设计包含人工智能基础、算法与编程、机器人与智能系统等多个模块。表面看起来是彼此独立、互不关联的内容，但实际上，无论是技术特点还是知识内容都是可联系、可互通的。忽视了课程内容间的联系、放弃将内容整合成为模块是无法将人工智能的原理与技术讲解透彻的，也无法将计算思维和智能的培养渗入课堂。因而，以综合任务为导向的模块化组织中小学人工智能课程不仅能够有效帮助学生构建人工智能知识体系，更有助于教师组织形式丰富、内容多样的系统课程，增加课堂趣味性、有效性。
以“模拟城市交通系统”为例组织相关课程内容。如图2所示，智能路灯、自动道闸、智能信号灯、环线巴士、无人加油站原本都是独立的课程内容，根据课程与生活实际的联系整合成模拟城市交通系统为主题的模块。教师利用5-10个课时实践此模块，引导学生设计完成模拟城市交通系统这个综合任务实践每课内容，帮助学生在体验人工智能的同时，创造性地应用人工智能解决实际问题。
图2“模拟城市交通系统”课程模块
三、中小学人工智能课程实施策略
（一）跨学科整合式教学
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它的涉及领域除了计算机科学外，更包括了生物学、心理学等。跨学科的整合能够将数学、生物、神经科学等多学科知识与人工智能知识相融合、渗透。在这个过程中，教师不仅能够利用其他学科知识帮助学生理解人工智能知识内容，更利用其他学科思维帮助学生培养计算思维的核心素养。跨学科整合式的教学是将人工智能学科与其他相关学科进行融合，以项目形式实践课程内容，利用人工智能技术创造性地解决实际生活问题。以“机器视觉”一课为例设计如下，这一课中，教师将人工智能中机器视觉的知识与神经科学相结合（如图3），以人是如何看到事物的为导入，进而类比解释机器是如何“看到”事物的。该教学设计在渗透了脑科学知识的基础上，帮助学生联系生活实际体验人工智能的应用与价值。
图3“机器视觉”与神经科学知识融合
（二）情境游戏化教学
由于中小学学生的认知水平存在局限性和差异性，以及人工智能领域知识特性，学生难以通过讲授和演示直接理解课程内容。人工智能技术的发展也为创设情境提供了条件，教师完全可以利用人工智能技术的应用反哺课堂教学，帮助学生增强学习的体验感，对人工智能技术形成直观、形象的理解。借助游戏化的角色、模式以及元素，为学生提供丰富、有趣的学习内容；通过机制、增益等策略，能够丰富学习者的经历和体验，同时提高学习者在活动中的参与率和巩固率[9]。因而，将情境的创设与游戏化学习相结合，有利于增强人工智能教学课堂的趣味性、个性化。例如东南大学举办的人工智能为主题的夏令活动中实施的“火灾演练”，要求学生扮演消防员在模拟灭火行动中完成救援。创设的火灾情境融合机器人小车巡线、FPV第一视角等教学内容。氛围营造、综合竞赛及消防员的角色扮演都极大激发了学生的课堂兴趣及参与感。该项目在实践中得到了学生与教师的一致肯定。该设计能够帮助学生将人工智能知识与生活实际相联系，建构开源硬件的知识体系。鼓励学生在游戏化式轻松的教学环境中大胆创新。从而达到培养学生核心素养与创新能力的目标。
表2“火灾演练”项目内容
面向中小学开展人工智能课程有利于学生了解现代科技发展、适应未来生活有着重要的意义。目前，我国中小学人工智能教育尚在探索发展阶段，无论是课程内容的设计还是其组织方式、或是教学策略均未成型，本研究希望借以案例的分析，促进研究者对中小学人工智能课程设计广泛、深入的思考。
参考文献
[1]国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知[EB/OL].
[2]教育部关于印发《教育信息化2.0行动计划》的通知
[3][7]谢忠新,曹杨璐,李盈.中小学人工智能课程内容设计探究[J].中国电化教育,2019(4):17-22.
[4]徐多,胡卫星,赵苗苗.困境与破局:我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术,2017,27(10):94-99.
[5]周邵锦,王帆.K-12人工智能教育的逻辑思考:学生智慧生成之路——兼论K-12人工智能教材[J].现代教育技
术,2019,29(4):12-18.
[6]解月光,杨鑫,付海东.高中学生信息技术学科核心素养的描述与分级[J].中国电化教育,2017(5):8-14.
[8]李德毅.AI——人类社会发展的加速器[J].智能系统学报,2017,(5):583-589.
[9]祝智庭,魏非.教育信息化2.0:智能教育启程,智慧教育领航[J].电化教育研究,2018,39(9):5-16.
东南大学百研工坊：21世纪是我国创新型人才培养的关键期。东南大学百研工坊（儿童发展与教育研究所）结合信息技术、生物医学工程、脑科学技术，进行青少年科学素养的国际比较研究和学生核心概念掌握水平的评测系统的研究与开发，我们的目标是：（1）面向中小学学生综合能力发展的steam研究；（2）通过实证教育研究，探究科学素养的本质及有效的培养途径；（3）将科学素养的传统评测方法与现代信息技术相结合，探究基于ECD模型的学生科学素养评测方法研究；（4）运用ERP、EEG和眼动等脑科学技术，开展对学生核心概念熟练掌握程度的评测研究。
责编：罗培
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