文献类型：期刊文章

作　　者：袁春艳[1] 王琳[2] 熊余[3]

YUAN Chunyan;Wang Lin;XIONG Yu(Research Institute of Educational Development,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065;Central China Normal University Research Base on education Informatization Strategy,Ministry of Education,Wuhan 430079;School of Automation,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065)

机构地区：[1]重庆邮电大学教育发展研究院马克思主义学院,重庆400065 [2]华中师范大学教育部教育信息化战略研究基地,武汉430079 [3]重庆邮电大学自动化学院,重庆400065

出　　处：《教育发展研究》

基　　金：国家社会科学基金教育学一般课题“人工智能与教育深度融合的政策体系研究”(BGA210055);2021年度重庆市技术创新与应用发展专项重点项目“智能化教育评价关键技术研发与应用”(cstc2021jscx-gksbX0059);重庆市教育科学规划重点课题“高校数据治理机制构建与应用”研究(2021-GX-018)的部分成果。

年　　份：2024

卷　　号：44

期　　号：12

起止页码：54-62

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着ChatGPT、Sora以及脑机接口技术等纷至沓来,认知智能大模型已经成为一种重要的智能化工具,为教育评价数字化转型提供了内生动力。作为教育评价变革的重要技术基础,人工智能历经了从计算智能到感知智能再到认知智能的跨越式发展,并推动着教育评价从单一的自动化、结果性评价转向多维的智慧化、结果性与过程性相融合的评价。今天,认知智能赋能教育评价实现全息性教育评价指标生成、通用型算法模型创新架构与迭代式反馈流程设计,深化了教育评价的智能化应用,推动构建了多维评价体系,促进了德智体美劳全面发展的人才创新培养范式。面向未来,认知智能大模型可以通过重构教育评价人机共生的行动主体、完善教育数据多态共驱的行动机制和涵养科技向善的教育评价生态等行动路径,为教育评价改革现代化提供更加高效和智能的支持,进而推动我国教育评价事业加速迈向数字化新阶段。

关 键 词：人工智能 认知智能大模型  教育评价数字化转型  

分 类 号：G434[教育学类]