生成式人工智能賦能高校學(xué)習(xí)過程評價改革的路徑探索
2025-09-15 10:05來源：敘事研究
平頂山學(xué)院 董硯博 黨樂??
我國高等教育正處于從規(guī)模擴張向質(zhì)量躍升的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期，學(xué)習(xí)過程評價作為提升教育質(zhì)量的核心環(huán)節(jié)，其重要性日益凸顯。然而，當前高校的學(xué)習(xí)過程評價實踐仍面臨評價維度片面、主體單一、反饋滯后及方法標準化等突出挑戰(zhàn)，難以全面反映學(xué)生的認知發(fā)展、能力進階與成長軌跡。與此同時，生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，為破解上述困境提供了全新路徑。該技術(shù)憑借其強大的自然語言理解、動態(tài)推理與內(nèi)容生成能力，為構(gòu)建智能化、過程化、個性化的新型評價模式奠定了技術(shù)基礎(chǔ)，對推動高等教育評價體系改革、服務(wù)創(chuàng)新人才培養(yǎng)具有重要意義。
一、 賦能的核心機理：深化認知引導(dǎo)與過程干預(yù)??
生成式人工智能賦能學(xué)習(xí)過程評價的核心價值，在于其能夠深化對學(xué)習(xí)過程的理解深度與干預(yù)精度，尤其體現(xiàn)在促進學(xué)生的認知發(fā)展與重構(gòu)。傳統(tǒng)的評價常將認知視為相對靜態(tài)的結(jié)果，而生成式人工智能則能更深入地介入認知形成的動態(tài)機制。其賦能機理主要體現(xiàn)在對認知引導(dǎo)過程的強化。生成式人工智能能夠模擬深度對話，有效激發(fā)學(xué)生反思。它可以通過蘇格拉底式的連續(xù)提問，引導(dǎo)學(xué)生審視自身結(jié)論的論據(jù)是否充分，考慮問題是否存在其他視角，從而幫助其發(fā)現(xiàn)認知中的模糊、矛盾或邏輯漏洞，促使對已有知識結(jié)構(gòu)和思維模式進行主動質(zhì)疑與反思。
更進一步，基于對對話的分析，生成式人工智能能夠提供多元的認知視角或替代性的解決方案，通過案例分析、類比說明或?qū)Ρ日撟C等形式呈現(xiàn)給學(xué)生。這種方式并非簡單灌輸知識，而是搭建認知支架，引導(dǎo)學(xué)生接觸并思考不同的思維路徑，進而在比較、分析和整合中，逐步調(diào)整和完善自身的認知框架，實現(xiàn)認知結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與重構(gòu)。尤為重要的是，這種引導(dǎo)式對話本身即構(gòu)成了一種嵌入學(xué)習(xí)過程的形成性評價活動。生成式人工智能在交互中實時分析學(xué)生的理解程度、思維深度和知識盲區(qū)，其反饋天然兼具評價診斷與學(xué)習(xí)引導(dǎo)的雙重屬性，使得評價過程本身成為驅(qū)動認知深化與能力發(fā)展的持續(xù)動力源。
從教育學(xué)與認知心理學(xué)視角審視，認知的持續(xù)演進與重構(gòu)是深度學(xué)習(xí)和能力發(fā)展的內(nèi)核。生成式人工智能通過其獨特的技術(shù)特性，將這一內(nèi)在過程變得可觀測、可操作，使評價的焦點從學(xué)習(xí)終點的簡單判定，前移到對學(xué)習(xí)過程中認知軌跡的追蹤、診斷與積極引導(dǎo)，為學(xué)習(xí)過程評價注入了新的理論內(nèi)涵與實踐動能。
二、賦能評價過程：三大維度推進高校學(xué)習(xí)評價精準化
技術(shù)賦能教育評價的效力，關(guān)鍵取決于技術(shù)與教育場景的深度融合與精準匹配。生成式人工智能在高校學(xué)習(xí)過程評價中的應(yīng)用，需要緊密圍繞教育目標、學(xué)習(xí)規(guī)律和師生需求，在交互設(shè)計、功能開發(fā)與數(shù)據(jù)應(yīng)用三個維度進行精細規(guī)劃。
1.交互設(shè)計優(yōu)化：打造自然流暢對話體驗
在交互設(shè)計層面，關(guān)鍵在于實現(xiàn)自然流暢的對話體驗。高校學(xué)習(xí)場景中，學(xué)生的表達往往具有口語化、碎片化特征。生成式人工智能系統(tǒng)需采用優(yōu)化的輕量化語義分析技術(shù)，提升算法效率與適應(yīng)性，以準確理解學(xué)生在自然狀態(tài)下提出的問題、表達的觀點或描述的困惑。設(shè)計流暢、符合認知習(xí)慣的對話機制至關(guān)重要。系統(tǒng)需能維持對話的上下文連貫性，適時追問關(guān)鍵細節(jié)，并根據(jù)學(xué)生當前的理解水平和認知狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整反饋的復(fù)雜度與表達方式，使對話真正成為學(xué)生樂于參與、易于理解并能有效激發(fā)思考的評價工具。
2.功能開發(fā)聚焦：構(gòu)建評價核心能力體系
在功能開發(fā)層面，需聚焦評價的核心訴求構(gòu)建關(guān)鍵能力。個性化引導(dǎo)與反饋生成是生成式人工智能賦能評價的核心。系統(tǒng)應(yīng)基于對學(xué)生歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和當前交互狀態(tài)的實時分析，精準識別其知識水平、思維特點和學(xué)習(xí)偏好，生成高度定制化的引導(dǎo)問題、學(xué)習(xí)建議、補充材料或改進策略。反饋內(nèi)容應(yīng)具體、建設(shè)性強，指明方向而非僅作對錯評判。學(xué)習(xí)狀態(tài)與情感傾向識別是另一重要能力。通過分析學(xué)生輸入文本的語言特征和交互模式，生成式人工智能可輔助識別其學(xué)習(xí)投入度、存在的疑惑或潛在的情感狀態(tài)，為教師提供寶貴的過程性情感數(shù)據(jù)，也為系統(tǒng)自身調(diào)整引導(dǎo)策略提供依據(jù)，使評價更具人文關(guān)懷。此外，支持多元評價主體互動是重要拓展。系統(tǒng)可設(shè)計功能模塊促進學(xué)生進行深度自評，引導(dǎo)學(xué)生思考自身在學(xué)習(xí)活動中的貢獻與不足；也可支持結(jié)構(gòu)化的同伴互評，模擬同伴視角提問或提供互評建議框架，并匯總分析相關(guān)數(shù)據(jù)供教師參考。
3.數(shù)據(jù)應(yīng)用深化：構(gòu)建閉環(huán)驅(qū)動評價生態(tài)
在數(shù)據(jù)應(yīng)用層面，目標是構(gòu)建閉環(huán)驅(qū)動的評價生態(tài)系統(tǒng)。這包括突破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的限制，利用生成式人工智能的自然語言處理能力，深度挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的日志、討論文本、項目草稿、對話記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從中提取反映認知過程、思維品質(zhì)、合作能力的關(guān)鍵信息。將融合后的數(shù)據(jù)進行深度處理，構(gòu)建能夠動態(tài)反映學(xué)生個體知識掌握度、能力發(fā)展曲線、學(xué)習(xí)行為模式和認知演進路徑的學(xué)情畫像，為精準評價奠定數(shù)據(jù)基石。基于學(xué)情畫像，生成式人工智能可自動生成個性化學(xué)習(xí)診斷報告，不僅呈現(xiàn)結(jié)果，更著重分析過程性表現(xiàn)、指明優(yōu)勢與待改進點、提供具體學(xué)習(xí)策略建議；同時為教師生成教學(xué)優(yōu)化建議報告，提示班級共性難點、個體差異、教學(xué)策略有效性等信息。最終，學(xué)生和教師根據(jù)評價報告進行學(xué)習(xí)調(diào)整或教學(xué)改進，新的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)又被系統(tǒng)采集分析，形成數(shù)據(jù)采集、分析診斷、反饋引導(dǎo)、行為優(yōu)化、新數(shù)據(jù)采集的閉環(huán)評價生態(tài)系統(tǒng)，持續(xù)推動教與學(xué)的共同進步。
三、賦能評價模式：多維革新高校學(xué)習(xí)評價體系
生成式人工智能的深度融入，正驅(qū)動高校學(xué)習(xí)過程評價發(fā)生多維度的范式轉(zhuǎn)型，其影響深遠，觸及評價理念與實踐的核心。
1.評價導(dǎo)向革新：從結(jié)果評判到過程促進
生成式人工智能使評價得以實時嵌入課堂討論、在線練習(xí)、項目推進等學(xué)習(xí)活動中。通過對學(xué)生即時互動、問題解決路徑、協(xié)作參與度等過程的動態(tài)捕捉與分析，系統(tǒng)能提供關(guān)于學(xué)習(xí)態(tài)度、思維方法、努力程度、進步空間等豐富的過程性證據(jù)。評價的關(guān)注重心顯著從“掌握了多少知識”轉(zhuǎn)向“知識是如何構(gòu)建的”、“遇到了何種挑戰(zhàn)”、“展現(xiàn)了哪些思維特質(zhì)”，更加重視學(xué)習(xí)行為本身的價值與個體發(fā)展?jié)摿?。這使得評價的根本目的從區(qū)分等級轉(zhuǎn)變?yōu)樵\斷問題、促進成長
2.評價主體拓展：從單一主體到多元協(xié)同
生成式人工智能有力促進了評價主體的多元化。學(xué)生借助其引導(dǎo)進行深度自評和參與有效的同伴互評，其自我反思能力、批判性思維和評價素養(yǎng)得到鍛煉，成為評價的積極參與者和學(xué)習(xí)責(zé)任主體。教師的角色則從單一評判者，逐漸轉(zhuǎn)型為評價活動的設(shè)計者、智能工具的應(yīng)用指導(dǎo)者、多元評價信息的整合者以及關(guān)鍵評價決策的最終把關(guān)者。教師利用智能系統(tǒng)提供的豐富過程性數(shù)據(jù)與初步分析，結(jié)合專業(yè)判斷，做出更全面深入的最終評價。生成式人工智能本身也成為評價生態(tài)中的新型智能助評者，承擔(dān)數(shù)據(jù)采集、初步分析、生成個性化反饋、支持互評等任務(wù)，釋放教師精力聚焦于高階評價設(shè)計與深度指導(dǎo)。最終形成學(xué)生、智能系統(tǒng)、教師三方協(xié)同的評價共同體。
3.評價反饋升級：從靜態(tài)滯后到動態(tài)即時
生成式人工智能最顯著的變革在于實現(xiàn)了評價反饋的即時性與高個性化。學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到疑問或完成階段性任務(wù)后，系統(tǒng)能夠?qū)崟r分析其表現(xiàn)，并立即生成針對性反饋。這種隨學(xué)隨評、即評即饋的模式，確保學(xué)生能夠第一時間了解自身學(xué)習(xí)狀況，明確優(yōu)勢與不足，并獲得具體可行的改進建議，從而及時調(diào)整學(xué)習(xí)策略、修正認知偏差、優(yōu)化后續(xù)學(xué)習(xí)行為，極大提升了學(xué)習(xí)效率和效果，使反饋的價值得以最大化釋放。
??四、未來展望：應(yīng)對挑戰(zhàn)與擁抱趨勢??
生成式人工智能為高校學(xué)習(xí)評價改革開辟了新路徑，但其深度應(yīng)用仍面臨多重挑戰(zhàn)。在技術(shù)層面，需持續(xù)提升系統(tǒng)對學(xué)科術(shù)語的解析精度、復(fù)雜邏輯的推演能力及個性化表達的適應(yīng)性，通過算法優(yōu)化與領(lǐng)域深度訓(xùn)練確保反饋的教育性與公平性。倫理與數(shù)據(jù)治理則需建立覆蓋全生命周期的管理框架，在強化隱私保護的同時防范算法偏見風(fēng)險。人機協(xié)同要求厘清智能工具與教師主導(dǎo)的邊界，既避免過度依賴技術(shù)削弱專業(yè)判斷，又需培育師生批判性應(yīng)用能力。制度層面的核心在于驗證過程性評價數(shù)據(jù)的有效性，探索其與傳統(tǒng)體系的融合路徑，推動評價結(jié)果在學(xué)分認定等環(huán)節(jié)的制度化接納。
展望未來，技術(shù)融合將向多模態(tài)方向發(fā)展——結(jié)合情感計算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)等手段，提供更精準的學(xué)習(xí)洞察與自然交互體驗。應(yīng)用場景將從理論課堂延伸至實驗實訓(xùn)、科研實踐等綜合性領(lǐng)域，進而構(gòu)建開放共享的智能評價生態(tài)。這種生態(tài)需要高校、企業(yè)與研究機構(gòu)協(xié)同搭建資源平臺，推動技術(shù)標準與行業(yè)規(guī)范的形成，最終使評價深度融入學(xué)習(xí)活動設(shè)計，實現(xiàn)"以評促學(xué)"的良性循環(huán)。
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