1 人工智能赋能高职课堂教学评价的实现进路

1.1 构建基于人工智能赋能的课堂教学评价指标

要让人工智能真正赋能高职课堂教学，必须建立一套科学、有效、便于人工智能获取与分析的课堂教学评价指标体系。广州城市职业学院遵循“科学性、可测性、导向性”原则，构建了一个涵盖职业技能操作、教学互动与学习参与、学习行为与情绪状态、价值引领与课程思政等多个维度的课堂教学评价指标体系（见表1）。

表1人工智能赋能课堂教学评价指标（部分）

（1）职业技能操作维度。职业技能操作掌握程度是高职理实一体课、实训课教学评价的核心指标。人工智能技术通过计算机视觉与动作捕捉系统，可实时分析学生在实训操作中的规范性、精准度与熟练度。例如，在机电设备故障诊断与维护、中西餐服务礼仪等课程中，人工智能系统可识别学生操作流程、姿态规范与关键动作执行率等信息，从而生成客观技能表现报告。与传统纸笔测评相比，AI赋能的技能评价更具真实性与情境性，契合“做中学”、注重过程性评价的高职教育理念。

（2）教学互动与学习参与维度。深度的教学互动和学习参与是教学评价的核心，也是有效课堂教学的重要特征。AI教学行为分析系统凭借语音识别与自然语言处理（NLP）技术，能够有效识别教师的提问类型、频次，能够精准分析学生发言频次、学生参与比例、小组讨论模式，通过“师生互动热度图”呈现师生交流的动态轨迹，从而对课堂互动的广度与深度进行有效的评价。与传统教学评价相比，AI赋能的教学评价不再局限于人工的主观观察，而是基于全流程数据，实现对教学互动与学习参与的客观评估。

（3）学习行为与情绪状态维度。学生的学习投入程度及课堂情绪氛围直接关乎教学成效，而学生的学习行为与情绪状态是衡量其学习投入程度和课堂氛围活跃度的关键指标。AI教学行为分析系统通过表情识别、行为识别与语音、情绪分析技术，捕捉学生的面部表情、目光停留、行为举止和语音语调，分析学生专注听讲、书写、起立发言、睡觉、玩手机等行为占比，有效识别并以实图呈现交头接耳、睡觉、玩手机等异常行为，对学生的学习专注度、课堂积极性进行客观总结，为教学督导综合评价教师教学吸引力、课堂管理能力以及学生学习效果提供重要依据。

（4）价值引领与课程思政维度。价值引领是培养高素质技术技能人才的核心要素。人工智能赋能的课堂教学评价体系，将课程思政作为重要维度，通过文本挖掘与语义分析技术，对课堂教学语料进行价值导向识别。AI教学行为分析系统可自动分析教师讲课过程中思政关键词的出现频率、学生发言中的价值取向以及案例教学中的社会责任主题。

1.2 建立人工智能赋能的高职课堂教学评价机制

人工智能的赋能并不是简单地代替人工的评价，而是催生了一种新的“人机协同”评价范式。构建一套权责清晰、运行高效且恪守伦理规范的评价机制，是实现人工智能赋能教学评价从技术可能走向教育现实的制度基石。

1.2.1构建人机优势互补的分工协作机制

构建人机协同评价机制，先要科学、清晰界定人工智能、教师、教学督导等的职责。人工智能系统凭借其强大的感知与计算能力，主要负责处理海量、结构化的“低阶指标”，如自动分析课堂的互动频率、提问类型分布、学生群体注意力曲线等。而教师与教学督导在非结构化的、高价值的“高阶判断”中处于主导与裁决地位。诸如课程思政元素与专业内容融合的巧妙性和恰当性、教学情境中蕴含的情感关怀与价值引导等，只有教师、教学督导才能深刻把握和评价。因此，高职院校要制定人机协同课堂教学评价实施细则，明确人工智能、教师、教学督导等的职责，规定“人工智能先行感知、数据辅助决策、教师与教学督导最终裁定”的工作流程。

1.2.2构建数据驱动的闭环反馈与改进机制

有效的人工智能赋能评价机制能将静态的数据结果转化为动态的教学改进力量，形成“采集—分析—反馈—干预—再采集”的闭环。在此闭环中，人工智能系统负责前端的“采集”（多模态数据感知）与“分析”（生成初步诊断报告），而教师、教学督导则主导后端的“反馈”（解读报告、形成洞见）与“干预”（调整教学策略）。同时，教师端应用程序等可以将人工智能个性化诊断报告即时推送给教师，并为其提供便捷的教学策略资源库入口，使其能够迅速将改进建议转化为具体教学行动。同时，系统会对教师后续的教学行为进行“再采集”，跟踪教学改进效果，进行新一轮优化循环。

1.2.3构建伦理安全与算法透明的风险防控机制

利用人工智能进行课堂教学评价必然会引发师生对数据隐私、算法公平与技术滥用等的担忧。因此，建立“伦理安全”与“算法透明”的风险防控机制是保障人工智能赋能课堂教学评价实施的重要前提。在数据采集端，要严格遵守“最小化原则”与“知情同意原则”，要运用人脸模糊化、声纹脱敏等技术手段，并制定数据隐私保护规范等制度，确保所有数据的采集、调取等均在授权范围内进行。同时，为防范与纠正算法可能存在的隐性偏差，要建立“算法透明化”与“人工复审”机制。具体而言，应要求各类核心人工智能模型能够向教师清晰地说明其评价的运作逻辑与依据，并设立“人工智能初评—教师确认/申诉—督导专家复核”的争议处理流程。当教师对人工智能评价结果存疑时，可启动申诉程序，由督导专家调取原始数据进行人工终审。

1.3 深化人工智能赋能的高职课堂教学评价结果应用

美国评价学家斯塔弗尔比姆（Stufflebeam,D.L.）指出：“评价最重要的目的不是为了证明，而是为了改进。”高职课堂教学评价最终也是要实现“以评促建、以评促改”的目的。

1.3.1构建以数据诊断为核心的教师发展支持体系

人工智能评价系统能够通过教师教学行为数据与学习数据的关联分析，生成教师“教学画像”，为教师提供教学诊断与改进报告。高职院校要通过优化制度机制，推动数据分析转化为教师专业成长的内在动力。一是要建立教师教学数据分析研讨制度，定期召开研讨会，对基于人工智能评价数据的改进建议进行研讨，引导教师开展深度反思与专业对话。二是要建立教师专业成长档案，将人工智能生成的长期教学数据纳入教师发展支持体系，为教师勾勒出清晰的专业发展路径，并依据数据分析结果，将教师的教学改进需求与专业培训、教学资源、教研项目智能匹配，推动教师从“经验驱动改进”向“数据驱动成长”的转变。

1.3.2构建以证据为基础的教学与管理决策体系

人工智能评价所积累的丰富多维数据，为学校在教师绩效考核、课程优化与资源配置等方面的重要决策提供了依据。高职院校要充分利用人工智能评价数据，着力构建教学质量监测与预警系统，对课堂教学质量、师生互动、学习成效等指标进行常态化跟踪，及时识别教学、管理等方面存在的潜在风险与改进空间。同时，要将人工智能评价数据融入教学单位和教师绩效考核、专业调整与教学诊改等流程，形成基于数据的决策闭环。基于数据的聚合分析与智能呈现，学校管理者能够精准识别不同专业（群）的教学短板与发展需求，推动课程体系重构、教学内容更新、教学资源优化配置等，从而实现教育治理从经验判断向科学决策的根本转变。

来源：《科教文汇》

作者：陈  菲（ 广州城市职业学院督导与评估办公室  广东·广州  511370）