基于AI的学科评价的部分材料整理 [复制链接]

AI辅助模式。这是一种以人为主导，以机为辅助的模式。在这种模式下，AI主要是为人类提供数据支持和工具帮助，例如，在考试评分中，智能技术可以帮助人类批改客观题或部分主观题，并提供统计分析和错误诊断等功能，但最终的成绩还是由人类确定和发布。
AI协同模式。这是一种以人机协作为特征的模式。在这种模式下，AI可以与人类进行交互和沟通。例如，在课堂教学中，AI可以根据教师的教学目标和计划，为教师提供适合的教学资源和方法，并根据学生的反馈和表现，为教师提供及时的评价信息和建议，从而实现人机协同的教学评价。
AI替代模式。这是一种以机为主导，以人为监督的模式。在这种模式下，智能技术不仅是为人类提供数据和工具，还是直接参与或替代人类的评价决策和行动。例如，在在线学习中，AI可以根据学生的学习数据和模型，为学生提供个性化的学习路径和内容，并根据学生的学习效果和满意度，为学生提供自动化的评价反馈和激励机制，从而实现智能化的学习评价。
AI创新模式。这是一种以机为主体，以人为参与的模式。在这种模式下，AI不仅是为人类提供数据和工具，还自主地创造或优化教育评价的内容、方法、工具、主体等。例如，在科研评价中，AI可以根据科研领域的发展趋势和需求，为科研人员提供新颖的研究课题和方法，并根据科研成果的质量和影响力，为科研人员提供创新性的评价指标和奖励机制，从而实现智能化的科研评价。

科学化。AI赋能教育评价，可以利用AI的数据挖掘、机器学习、自然语言处理等技术，对海量的教育数据进行有效的收集、整理、分析和应用，从而提高教育评价的科学性和准确性。例如，AI可以通过对学生的学习行为、学习成果、学习反馈等数据的分析，生成个性化的学习报告和评价报告，为学生提供针对性的指导和建议。
精准化。AI赋能教育评价，可以利用大数据的关联分析、预测分析、优化分析等技术，对教育评价的对象、内容、标准、方法等进行动态的调整和优化，从而提高教育评价的精准性和有效性。例如，AI可以根据学生的学习特点、兴趣爱好、潜能发展等因素，为学生匹配合适的课程、教材、教师等资源，实现个性化的教育评价。
多元化。AI赋能教育评价，可以利用云计算的存储计算、资源共享、服务提供等技术，对教育评价的形式、渠道、主体等进行拓展和丰富，从而提高教育评价的多元性和包容性。例如，AI可以通过构建云端的教育评价平台，实现对多种类型的教育评价数据（如文字、图像、音频、视频等）的快速处理和呈现，同时支持多种角色（如学生、教师、家长、社会等）的参与和协作。
个性化。AI赋能教育评价，可以利用人工智能的自适应学习、情感识别、智能推荐等技术，对教育评价的过程、结果、反馈等进行个性化和定制化，从而提高教育评价的个性化和人性化。例如，AI可以通过识别学生的情感状态和需求，为学生提供适时适度适量的评价反馈和激励机制，增强学生的自信心和自主性。
全程化。AI赋能教育评价，可以全过程、全方位地获取与教师教育评价全程适应的数据，即时评价。全过程是指记录整个教师教育评价实践活动过程的数据；全方位主要是指教师教育评价数据需打破时空之间的界限，不能局限在固定时间固定地点的信息数据，而是应该获取任意时间、任意空间的相关数据。

当前AI赋能教师教育结果评价的应用场景如下：
1.AI命题。AI根据命题难度系数，运用题库自动生成题目，并测试的要求智能化且快速地完成命题；
2.AI监管。开发智能信息化的评价系统，不仅可以用在AI监管考试等。在我们科学课上，还可以用来监管实验过程，如一位老师在上水的温度变化时，用了金属探头、软件、实验器材，就可以将整个温度变化的过程实时记录、还可以通过AI设定，转化成图形---柱状图、折线图等，效果更加清晰，孩子们就可以更专注实验过程，和对数据、图形进行更好的、直观的分析。
3.AI评测。AI可以用在客观试题的评测；还可通过建构分数模型对各种主观试题进行评分；“建构‘人—机—人’交互”式测评环境，实现自动化的测评。
去年我们组老师用智慧课堂研究家乡的水域时，在课堂的前侧、后侧以及实验的数据研究和思考环节留下了深刻的印象，AI可以让彼此的思考不收影响，可以让每个小组地研究结果独自呈现，如果我们利用AI设定一些指标，那么在现场调查这块，一定会更多的发现。
4.AI分析。AI对评价结果的数据进行分析，为实践中教的主体与学的主体提供改进的建议。
基于证据建构概念，证据越充足，那么对建构的概念也更加有力。课堂上，个别班级，我们有时候会遇到这样的事情——学生的实验数据，会三三俩俩的分散，这对导出我们的研究结论是不利的，会缺乏说服力，我们常用 方法是让学生继续做一次、两次等，在更多的数据中，找到共性的东西。而借助于AI技术，设定程序，就可以让全段、甚至是以前的学生的实验数据，为我们今天的课堂服务，使得学生明白实验总体上的趋势，引导学生反思自己的实验过程。

当前AI赋能教师教育过程评价的应用场景如下：
1.全程搜集。基于智能穿戴、可视化等技术工具，以实现数据的全程搜集，这样搜集的信息更具有真实动态性。
2.多模态分析。采用与挖掘数据相关的算法、预测分析、整体建模等对教育主体在实践中的行为、资源等数据进行多模态分析，以改变以往数据碎片、难以量化等问题，AI评价数据将更为准确客观。
3.实时调整与反馈。通过可视化的形式将教师教育过程评价结果反馈给教师教育管理者、教师教育者、教师教育对象等与之相关的教师教育评价实践主体，依据教师教育评价结果对实践过程及实践对象进行不同程度的改进与完善。比如通过可视化的方法对数据信息即时进行反馈。
面对长周期实验，如种植、养殖动物等；AI可以大显身手；它可以帮助我们记录每一个实验细节，包括生长现象、各个要素对它的影响等，还能让我们发现一些有趣的事，比如可以简单调整，看到花是怎么开放的等。
   通过软件设定，让一些实验结果更加可视化，比如声波的变化等。

当前AI赋能教师教育增值评价的应用场景如下：
1.健全追踪数据库链。这是进行AI赋能增值评价的前提，AI采集学生的成绩、爱好、水平、特长等的差异化数据，与学生、教师、学校等数据库产生链接，达到数据之间的有效整合。”
2.构建增值模型。AI通过统计分析与算法构建出能对教育进行全面、深入评价的增值模型，具体包括水平达标、分类、回归等增值模型。
3.可视化阶段性报告。AI利用可视化技术将学生、老师等对象的专业功底、教育教学水平等直观形象地呈现给教师教育评价主体。
让科学素养的发展清晰可见

当前AI赋能教师教育综合评价的应用场景如下：
1.综合模型构建。通过AI将机器学习、人工神经网络等相关算法，在充分搜集数据信息的基础之上，完成综合评价模型的构建。
2.数据信息的搜集。借助区块链、可视化等技术进行信息搜集，“通过各类采集终端对评价对象进行全方位、全过程、全纳、全员和非干预的自然状态采集。”
3.数据挖掘与分析。借助数据分析与挖掘技术，对学生各方特征的相关数据进行充分的挖掘，精准深入地分析学生的状态。

1.更新观念：依据新时代需要转变观念
其一，确立多样性的观念。改变以往单纯由教师教育评价者组成的单一评价，确立由教师教育评价者、教师教育被评者、专家学者等相关利益体构成的多样性评价的观念。
其二，形成科学系统的观念。针对不同类型、不同级别教师的教育特点，采用大数据技术，将增值、过程、结果、综合等评价方式有机结合，进而形成科学系统的观念。
其三，形成技术创新的观念。将大数据、物联网等AI技术赋能到教师教育评价各环节，深度融入AI技术能够形成客观性、持续性与发展性的创新思维，进而形成教师教育评价的创新观念。
2.规范标准：健全评价规范与技术标准
其一，健全规范。需从顶层设计的视角制定AI赋能下教师教育评价实践所需要的配套制度与政策，整体系统地对教师教育评价改革进行规划。比如通过制定一系列相关政策文件来明确任务目标，统筹实施教师教育评价。
其二，健全技术标准。技术标准是推进AI赋能教师教育评价最不可缺少的准则，用以保障应用质量。教师教育不仅应遵循政府部门的相关标准，“同时还可以借鉴国际技术标准来构建教育评价技术标准体系。
3.挖掘数据：充分挖掘与合理使用
其一，从整体视角挖掘数据。在教师教育评价数据的搜集、处理、分析、反馈等整个流程中都需要充分挖掘数据，以便整体了解教师教育评价，同时还能确保对应评价活动的一致性。
其二，强化挖掘数据的有效性。面对不同利益群体的差异化需求，精准挖掘其需求的数据。比如针对教师教育对象的个性化差异，收集数据之时就应充分利用可视化工具，挖掘出具有个性化色彩的数据，进而为教师教育对象的改进提供建议。又如针对教师教育者，应该挖掘具有差异的教师教育教学数据，以助力教师教育者的因材施教。
其三，提升挖掘数据的应用性。借助先进AI技术让各类主体参与，强化教师教育评价相关主体在评价实践中应用数据的能力。
4.专业支持：打造一支高质量评价队伍
具体包括提升评价人员的评价专业功底和评价人员的AI素养，以及加强专门人才培养。其中，评价人员的评价专业功底既可通过定期或不定期的教育预测与测量、教育评估与督导等方面的专业知识和技能的培训得到提升，也可以采取实践问题导向，针对评价实践中遇到的现实瓶颈进行培训，还可以通过与国内乃至国外的相关教师教育评价机构合作，彼此互相学习，以提升评价人员的水平与能力；提升评价人员的AI素养可将大数据、可视化工具等运用到评价人员的培训中增强其实际的感受，以及鼓励评价人员运用最为先进的AI技术实施教师教育评价；在助力AI赋能教师教育评价实践所需专门人才的培养中，AI领域、统计学领域、心理学领域等相关学科专家应发挥基础主导的作用。

iAI、人工智能等各种新的技术出现为现代教育提供了新的机遇与挑战。很多老师曾担忧新的技术出现会不会对教师职业产生影响，我倒觉得其实用好这技术反而可以促进教学

跑哥这个也是ai文档记录功能吗？这么多字的心得