技术应用 | 人工智能赋能课堂教学评价改革

张福涛lu70kpm9 2021-11-18

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引言

2020年中共中央、国务院印发《深化新时代教育评价改革总体方案》，明确指出要创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展各年级学生学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价。课堂教学评价作为教育评价体系的重要环节，尝试开展人工智能下的课堂教学评价，有助于丰富评价内容，转变评价方式，记录成长轨迹，促进智慧评价的高效开展。

人工智能下课堂教学评价的变革

评价主体：辅助智慧评价的高效展开

传统课堂教学评价的评价主体多元化，多元评价主体包括内部主体和外部主体两类。内部主体是指参与到课堂教学活动内部的主体，即学生和教师；外部主体是指课堂教学活动以外的评价人员，包括评课的领导、专家和同行。同时评价形式多样，当前的多元主体评价包括教师自评、教师对学生表现与知识掌握的评价、学生自评、学生对教师授课的评价以及听课人员对课堂的评价等形式。如此要想得到一堂课最终的评价结果则需要经历较长的统计过程，这不利于教师和学生对学习现状的把握和及时调控。

在人工智能技术的辅助下，利用教室内安装的摄像头、眼动仪等实时地采集课堂图像与声音信号，利用面部识别、语音识别、姿态识别等技术自动运算、分析和评价课堂教学过程中的师生表现。同时教师可根据实时反馈评价结果的电子屏及时调整教学内容与方法，学生也可在课下及时看到整堂课中自己的学习表现。

相较于传统评价方式中需要等待测验、问卷或访谈的反馈结果，人工智能下的课堂教学评价加快了评价开展进程，提高了课堂教学评价对于教师教学与学生学习的反馈作用，实现课堂教学评价的高效开展。

评价内容：关注情感信息的动态变化

传统课堂教学评价内容主要是包括对课堂教学目标、内容、环节、方法、结果的设计与开展、教学过程中的师生表现与课堂氛围等。注重学生知识和技能的掌握，而忽视了学生成长所需的其他方面，包括情感、道德、价值观等。

人工智能技术可以识别和分析教学过程中教师的语调、教态和情绪等教学表现，有助于教师把控课堂情感。学生在学习过程中伴随着积极的情感，处于专注的学习状态更有利于生成高质量的学习效果。借助人工智能技术，把握学生课堂参与、交往互动、课堂情感等维度的课堂表现，扭转课堂教学评价过分关注知识技能的掌握现状，关注教学过程中学生情感、态度、价值观和核心素养的生成与培养，有助于课堂教学育人目标的达成。

评价方式：还原真实课堂的精准采集

传统课堂教学评价主要是由评价人员进入课堂，直接观察教学过程中的师生表现。但此种方式存在弊端：一是评价人员现场评价的公开课往往由于教师的精心准备、学生的格外集中而使得与常态化课堂状态存在差异，导致评价的真实性缺失；二是评价人员采用固定的评价指标进行赋值打分，但评价指标往往存在模糊不清、难以评判的现象。

将人工智能赋能于课堂教学评价可通过教室内安装的摄像头采集师生声音、面部和姿态信息，分析课堂语言、课堂行为与课堂情感，获取学生注意力、掌握程度、互动情况等学习情况，分析教师的课堂教学行为，进而实现课堂教学的智能评价。如此开展的优点：一是能使课堂回归自然状态，得到可信度更高的课堂教学评价结果；二是通过对每名学生学习情况的统计与分析，为评价工作的开展提供精准的针对每名学生的量化数据。

依托于人工智能强大的数据挖掘与运算分析能力，采集真实客观、全局精准的数据，探寻数据间的潜在逻辑，为教学改进提供决策材料，助力课堂教学评价的高效精准开展。

评价结果：实现师生成长的轨迹追踪

传统课堂教学评价结果主要以鉴定与甄别为功能导向，教师教学状况的评价结果往往与教师评比挂钩，对学生学习状况的评价往往以检验阶段性学习成效为目的，这不利于发挥评价对改进学生学习状况的反馈作用，难以体现评价结果对于师生成长的发展性功能。

智能下的课堂教学评价可采集课堂教学全过程中师生的表现信息，开展过程性评价。对于教师而言，可通过对教师语言的分析，有助于教师识别和改进自身课堂教学语言风格；可通过课堂中的师生语言交互，识别课堂教学结构，判断师生交互情况。对于学生而言，可记录学生的举手发言次数、抬头听课时间等课堂过程性数据，并反馈给学生，便于学生认识自身学习状态，从而及时调整与改进。

同时依托于其大容量的存储空间、高速度的运算能力，可生成阶段性的课堂表现数据，以此追踪教师专业发展与学生全面发展的成长轨迹。还可将采集到的学生课堂表现的数据结果，与学生综合素质评价相贯通，搭建起多维度、多层面的学生全面发展测评体系。

总结