差异性评价：人工智能技术支持下的个性化学习分析和教育评价

2023-11-15 理论教育版权反馈

【摘要】：科学评价学生，要关注学习者的差异性，尊重学习者的个性特征，以发展的眼光对学习者进行差异化评价。差异性教学评价，通过不断采集学习者的数据，进行学习者建模，利用人工智能技术，动态调整评价指标，充分了解学习者认知变化特点，为学习者提供支持。随着技术的发展，越来越多的可穿戴设备、RFID、眼动仪等设备应用于教育领域，实现了真实采集学习者的日常行为数据，供精确化学习分析和教育评价使用。

（一）差异性评价的内涵

传统的教学是标准化的教学，仅仅通过考试简单评价学生能背多少知识、记忆多少知识显然是不合理的。因为每个学习者都是独立的个体，要个性化地评价每一个学生，不能使用统一的评价指标和方式。科学评价学生，要关注学习者的差异性，尊重学习者的个性特征，以发展的眼光对学习者进行差异化评价。这种差异性的评价体现在评价的侧重点上，也可体现在评价难度等级的差异性上。例如，对先天运动细胞强的学生，从训练强度、训练指标等多个角度去评价其体育发展。而对于先天体弱的学生，只要对其基本运动情况进行评价即可，不需要进行深入评价。根据多元智能理论，关注学习者的差异性，发现每个学生所擅长的方面，进而给予积极反馈，帮助他们取得更好的发展；对于在某方面学习有困难的学生，帮助他们找到合适的学习方法。

（二）差异性评价的原则

1.发展性原则

教学评价不仅要关注学习者的当前表现，还要考虑学习者的未来发展。因为评价对象总是处于不断发展变化中的，所以评价体系也应是动态的，这样才能适应学生的更好发展。评价的发展性，是根据学习者的知识、能力、态度等评价指标，对学习者的过去和现在表现做对比分析，着眼于学习者未来发展的目标，给予学习者现状的评价，帮助其更好地迈入下一成长阶段。差异性教学评价，通过不断采集学习者的数据，进行学习者建模，利用人工智能技术，动态调整评价指标，充分了解学习者认知变化特点，为学习者提供支持。

2.多元性原则

技术支持的差异性评价的多元性表现在评价取向和评价标准、评价方式方法的多元性。首先，在评价取向和标准上，差异性评价不局限于对学生知识、技能掌握的评价，而是将学生的情感与态度、过程与方法、知识与技能、创新创造能力等方面纳入评价体系，实现评价内容的多元化。人工智能的发展将促使每个学习者都有自己的评价标准，每个人的评价标准都不同，让学习者可以看到自己的进步，获得更多的肯定，激发其学习动力。其次，在评价方式方法上，技术的飞速发展使得评价手段趋于自动化和智能化，改静态化评价为过程性评价，调动每个学生参与评价的积极性，使其在评价中获得充分发展。

评价内容的多元化让每个学生都能发现自己的长处，有利于学生取得更好的进步。例如，如果学生被人夸奖“这孩子体育真厉害”，他可能就会在体育上更加充满干劲，从而获得更多积极的反馈，得到更好的成绩。

3.激励性原则

每个学习者都渴望得到家长、教师的赏识，而教学的艺术就在于激励、挖掘学习者的潜能。激励可以营造轻松愉悦的学习气氛，使学习者感受到成就感，产生积极向上的学习动力。差异评价要通过评价系统为学生制订合理的发展目标，坚持适度原则，让学生朝着期望的目标努力。系统根据学习者的表现情况给予反馈和鼓励性的评语。学习者所获得的激励性评价，可以进一步激发学习热情。

（三）差异性评价的数据采集与分析

为了实现根据数据和事实进行评价，许多学校采取了数据采集措施，如考试、问卷等。然而这类学习结果类的信息属于静态信息，采集不到学习者学习过程中的信息。当前，随着智慧校园的建设发展，智慧学习环境日益成熟，具有数据采集能力的智能教学平台、可穿戴设备、数码笔等设备的应用，为解决传统无法采集学习过程数据的问题提供了技术方案。

通过采集学生学习过程中的数据，可以实现全方位地评价学生的目的。差异性评价，应该在以学生为主体的教学环境中去评价学生。例如，信息技术的发展变革了传统课堂，出现了翻转课堂，将学习的主动权从教师转移到学生，以学生为主体，综合评价学生各方面的表现，如创新创造能力、团队协作能力等。(www.chuimin.cn)

近来，一些学校也开始尝试在学生用一般纸笔书写的情况下采集学习过程数据。准星云研发的智能笔加上后台人工智能评测系统，可以对学生的答题过程进行数据采集，智能分析学生做每一题速度的快慢，以及知识点欠缺的地方、思维缺陷等。准星云学的智能笔与普通笔的外形和使用方法完全一致，它可以在不改变学生当前的书写习惯下，精准采集学生书写的笔迹数据，利用系统知识库，对学生的做题速度、错误答案及原因，进行智能分析。对于教师，智能评测实现帮助教师自动批改，做到“批得比人细，批得比人准”，教师每天节省批改时间，可用来备课与家校沟通，真正实现减负增效。对于学习者，通过智能评测，可以自动及时地获取批改结果，及时反思，自动查漏补缺，逐一攻破薄弱知识点，提升自主学习能力。

除了学习过程的数据采集，学生的生理、情感等状态数据的分析也十分重要，但这类数据却较难采集。随着技术的发展，越来越多的可穿戴设备、RFID、眼动仪等设备应用于教育领域，实现了真实采集学习者的日常行为数据，供精确化学习分析和教育评价使用。

例如，利用眼动技术对眼动轨迹的记录，提取诸如注视点、注视时长和次数、上下眼帘间距等数据，从而研究个体的内在认知过程。有学者通过眼动仪采集2—3岁婴幼儿对儿童图画书页面区域的注视时长等行为数据和生理数据，以评估婴幼儿在阅读图画书时的阅读偏好、识图能力、理解能力等。

在未来的智能教学环境中，通过高清摄像头来获取学生上课时的举手、练习、听课、喜怒哀乐等课堂状态和情绪数据，根据面部表情分析出这个学生的注意力是不是集中，以及其对当前的这个知识点的掌握情况如何，从而生成专属于每一个学生的学习报告，然后将数据及时呈现给教师。教师可以依据这些数据反馈，优化课堂节奏，调整教学内容，以达到更好的教学效果。这些摄像头不是为了监控学习者的某些小动作，而是为了使教与学之间实现良好的互动。

（四）差异性评价的实施建议

1.虚拟助教助力实现差异性评价

要实现针对每一个学生的差异性评价，仅仅依靠教师是不现实的，教师的精力是有限的，无法兼顾每一个学生。当前，无论是智能化教学平台，还是学生学习时的软件工具、智能陪伴机器人等，都可以将学生学习过程中的数据记录下来，并生成可视化报表，从课前的学习态度、课中的学习投入度与参与度、课堂的学习效果等方面来全面评价学生，并给出个性化学业指导。

未来，每一个学习者都将拥有一位属于自己的个人虚拟助教，实时记录学习、行为数据。在学习过程中，虚拟教师应当了解学生在学习中的需求，协助学习者在学习过程中不断探索自我，发现自己的优势与不足。虚拟助教可以为学习者提供及时的反馈，针对学习过程中的问题，调整学习策略。在评价时，虚拟教师应当关注学习者的个体差异，激发学习内在潜能，进而提升学习者的自信心。

2.改革传统评价标准

利用人工智能技术，设计一个教学评价反馈系统。比起使原本就很优秀的人变得更优秀，我们应该更多地通过后期的支援来辅助那些不太擅长某方面的人，这才更符合真正的教育观。

革新以往的评价标准，从传统考查学生关于记忆的知识性内容，变为重点评价学生的创新创造能力，从而破除“高分低能”的弊端。改革后，以前依赖记忆取得高分的学生，现在有可能分数不高，学生要想获得高分数，就需要自主学习，独立思考问题，认真完成每次的学习任务。

学习评价应当以促进学习者的发展为根本目的，及时、全面地了解学生的学习生活情况，充分发挥评价对学生学习活动的激励和导向功能，使学生达到会学、乐学的效果。评价的关注点可以是学生的课堂参与度、积极性和思维发展方面的内容。比如，有些学生喜爱读书，但是课堂上不听讲；有些学生理论能力强，但实践能力弱；有些学生成绩好，但是团队合作时表现弱等。在教学中要发现学生的学习兴趣，个性化评价每一位学生，挖掘学生的长处，帮助弥补学生不足，促进学生的全方位发展。

差异性评价：人工智能技术支持下的个性化学习分析和教育评价

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