1 人工智能驱动的高职院校课程教学评价智能化路径

1.1建立“多元主体+多维度内容+全过程周期”的智能化评价体系

依托人工智能技术搭建的“三维融合”智能化评价框架，能够全面体现教学质量与学生发展水平。在多元主体协同方面可以借助人工智能评价平台实现教师、学生、企业导师及行业专家的资源整合，其中教师负责实时记录学生的课堂表现与作业完成情况，学生通过自我评价开展学习反思并通过相互评价为同伴提供反馈，企业导师则利用实习实训平台对学生的岗位技能进行远程评价。同时，多维度内容设计不再局限于“知识考核”，而是进一步构建“知识+技能+素养”的评价体系，在知识维度评价中在线测试系统会自动完成组卷与阅卷工作，并对学生的知识薄弱环节展开分析。在素养维度层面可借助课堂互动分析系统与行为追踪系统开展量化评价工作，该评价过程应覆盖“课前预习—课中学习—课后复习—实习实训”的关键阶段，即课前环节教师通过预习检测来分析学生的知识储备情况；课中阶段通过实时采集各类数据，据此调整教学节奏以适配学生学习进度；课后教师利用作业分析系统跟踪学习效果，同时向学生推送针对性复习资源；进入实习实训阶段后，教师则依靠企业端平台采集对应数据生成学生个人成长档案，直观反映学生能力发展的整个轨迹。

1.2搭建智能化评价平台与工具矩阵

智能化评价平台与工具构成教学评价智能化的基础，高职院校应当结合自身专业特色与教学需求，搭建“一体化平台+专业化工具”的矩阵体系，以此保障评价数据采集的全面性、分析的精准度以及反馈的时效性。一体化评价平台需要具备数据整合、分析、可视化与反馈四大核心功能，该平台应打通校内教务、学习、实训管理系统和企业端评价系统之间存在的数据壁垒，进而实现多源数据的汇聚与标准化处理，完成在线学习、实操及实习评价数据的采集工作。该平台需嵌入机器学习算法，借助聚类、回归、关联分析等技术手段识别学生的学习风格、预测学习效果，并挖掘教学因素与评价结果之间的内在联系。数据可视化环节会通过折线图、雷达图、热力图等形式将结果呈现出来，帮助教师、学生、管理者等快速获取关键信息；反馈功能则要求实时推送评价结果。基于一体化评价平台下的课堂评价可以大大降低课堂评价的随意性，使授课教师和观课教师群体能够更及时、科学、有效地开展个性研修和团队教研，进而诊断、改进并优化课堂教学。此外，专业化工具矩阵的构建需结合具体学科专业特点来开发或引入适用工具。在工具应用过程中应关注工具的易用性与兼容性，保证师生无需接受复杂培训就能熟练操作这些工具，进而与一体化平台实现无缝对接，自动同步各类数据。

1.3培养教师“人工智能+教学评价”融合应用素养

教师作为教学评价智能化工作的直接实施者，其具备的“人工智能+教学评价”融合应用素养，对评价智能化的推进效果起着关键作用，而借助构建“理念引领+技能培训+实践应用”的培养体系，能有效提升教师的融合应用能力。理念引领环节可通过邀请人工智能教育应用领域的专家与优秀高职教师，分享利用数据分析改进教学策略、借助多元评价促进学生全面发展等实践案例，让教师直观感受智能化评价具备的优势，同时组织教师围绕“智能化评价与传统评价的差异”“如何利用智能化评价提升教学质量”等主题展开研讨，帮助教师树立“过程导向、多元协同、数据驱动”的现代评价理念。在技能培训工作开展过程中需搭建分层分类的培训体系，同时运用“线上+线下”与“理论+实操”相结合的培训模式。针对零基础教师群体，相关部门会组织人工智能基础知识学习、一体化平台操作以及在线测试系统组卷阅卷等基础工具操作方面的培训；对于已有一定基础的教师，培训内容则聚焦评价指标体系设计、机器学习算法应用等进阶知识；而面向专业带头人及骨干教师，培训重点应放在智能化评价工具定制开发等创新性内容上。线上渠道提供微课和视频教程，方便教师自主安排学习，线下活动则包含实操训练以及模拟教学场景下的评价方案设计演练。在实践应用环节应搭建相应平台并设立激励机制，如推进智能化评价教学改革试点工作，引导教师将所学技能运用到实际教学评价当中；组建由人工智能技术人员与教学专家共同构成的专项指导团队，帮助教师解决评价指标不合理等实践过程中遇到的问题；把教师在技能融合应用方面的能力纳入职称评审和绩效考核范畴，开展“智能化评价教学能手”评选活动，对表现优秀的教师给予表彰并推广其经验，以此构建良性循环的工作局面。

1.4健全评价保障机制

高职院校推进智能化评价工作，需要从技术、制度、伦理三个层面构建全方位保障体系，以此确保评价活动规范、安全、有序开展。技术保障环节，院校要建立稳定的技术支撑体系，组建专业技术运维团队，该团队负责智能化评价平台与工具的日常维护、故障排查、数据备份及安全防护工作，保障系统全年无故障运行；院校还需加强校园网络基础设施建设，提升网络带宽与稳定性，满足多源数据实时采集传输需求，同时注重技术创新与合作，联合人工智能企业、科研院所引入先进技术，解决复杂技能数据精准采集、大规模评价数据高效分析等技术难题。制度保障领域要完善相关规章制度，制定《智能化教学评价管理办法》来明确评价主体的职责权利、数据采集使用规范以及结果应用方式，制定评价数据管理制度以规范数据全流程并明确权属，防止数据泄露与滥用，制定改革激励制度对积极参与的院系和教师给予政策与资源倾斜，建立动态调整机制定期评估制度实施效果，结合实践反馈与技术发展修订完善。伦理保障层面需防范伦理风险、保护学生隐私权益，建立评价数据伦理审查机制严格审查数据采集范围与使用目的，采集数据时告知学生并获得其同意，使用数据时进行匿名化处理；加强师生伦理教育，通过课程、讲座普及人工智能伦理知识，提升教师数据安全意识与伦理素养，引导学生正确认识评价、理性对待结果，成立由多方代表组成的伦理监督委员会监督评价工作，及时解决伦理问题。

来源：《泰州职业技术学院学报》

作者：姚志兰 （江苏农牧科技职业学院 ，江苏 泰州 225300）