文献类型：期刊文章

作　　者：骆方[1,2] 田雪涛[3] 屠焯然[1] 姜力铭[1]

LUO Fang;TIAN Xuetao;TU Zhuoran;JIANG Liming

机构地区：[1]北京师范大学心理学部,北京100085 [2]中国基础教育质量监测协同创新中心,北京100085 [3]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044

出　　处：《现代远程教育研究》

基　　金：国家自然科学基金联合基金重点支持项目“基于‘天河二号’超级计算机的教育系统化监控评估、智能决策仿真与应用研究”(U1911201);军队装备课题(HJ20191A020135)。

年　　份：2021

卷　　号：33

期　　号：5

起止页码：42-52

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：教育评价改革在我国受到了前所未有的重视,然而受限于传统测评手段,个性化评价和过程性评价难以得到有效实现,教育评价改革需要新型的测评技术作为支撑。计算机技术与人工智能的发展为测评领域注入了新的活力,推动了智能化测评的产生,为我国教育评价改革提供了新的解决方案。目前,智能化测评已经在学生能力和知识水平评估、人格与心理健康评估以及教学过程评估等方面取得进展:(1)学生能力和知识水平评估突破纸笔测验的局限,转向过程性评价、综合能力评价和动态性评价;(2)人格与心理健康评估摆脱了对自陈量表法的依赖,依据多模态数据有望实现无痕式和伴随式评估;(3)智能分析技术助力教学反馈,使教学过程评估更加直接、便捷和精准。智能化测评对教育评价改革起到了重要促进作用,但在多模态数据应用、模型的针对性、精细化、准确性与可解释性以及信效度检验等多个方面仍然存在问题。后续需探索多模态数据的协同分析,在权衡模型的准确性和可解释性基础上,提高模型的针对性和精细化,打通信息科学与测评领域的学科壁垒,确保模型可实用、可泛化和可扩展。

关 键 词：教育评价 人工智能 智能化测评  研究进展  问题剖析  

分 类 号：G434[教育学类]