***总布告强调，“中国高度重视人工智能对教诲的深刻影响，积极推动人工智能和教诲深度领悟，促进教诲变革创新”。
人工智能时期的来临为高校传授教化和传授教化评价事情供应了新机遇。
近期，通用大模型人工智能运用爆发式发展，结合近年来高校开展的超大规模网络传授教化运用实践，为高校传授教化评价的网络化、数字化以及智能化积累了大量实践履历和技能准备，为利用人工智能办理过程评价短缺丈量评价手段方法问题供应了便利。
同时，过程评价的浸染进一步凸显，其具有动态性、改进性和发展性等特色，强调个体个性化教诲丈量，能促进人的全面发展以及促进研究型学习和终生学习等，符合新时期教诲评价改革哀求。
当前，高校应更加重视人工智能对传授教化过程评价的优化改进。

健全教诲技能监测评价手段和机制，办理好高校传授教化过程评价的“最月朔公里”和“末了一公里”。
人工智能和数字信息技能的运用，要实现算力代替人力，首先是要连接好网络和现实，让技能落地。
打通人工智能做事高校教诲过程评价的“最月朔公里”，便是要办理好教诲丈量监测手段方法的问题。
要在教诲丈量对传授教化的影响最小化的根本上，将动态丈量技能监测手段融入当前高校传授教化的线上线下教室、实践园地和实验室。
打通“末了一公里”，则是要改进高校现有信息化部门和教务部门在利用信息技能开展传授教化评价事情中的事情机制，可成立传授教化监测评价中央等专业化职能部门。
将高校多年积攒的传授教化过程中产生的“人、事、物”数据进行规模化和风雅化丈量剖析和评价建模，为院系和师生供应课程传授教化改进策略、传授教化组织形式建媾和个人教诲发展报告等。

构建不同层次和类型的评价方案。
利用基于通用人工智能技能的机器学习和语义理解剖析技能，学习课程文本和音***等学习资料，赞助传授教化管理职员设计应对不同学科类型和不同课程类型以及不同层次传授教化的不同评价要素、评价模型和评价方案。
并将过程评价结果及时通过邮件或微信"大众年夜众号等平台推送给师生和传授教化管理职员。
同时通过人工智能程序代替传统的问卷访谈形式，实时网络剖析整理师生对付传授教化评价的反馈，以此形成诊断、反馈和改进的循环闭环构造，快速迭代和改进评价要素、模型和方法。
但要把稳抑制滥用人工智能自动天生的过程评价结论的冲动，避免滋扰传授教化活动或限定学习者对付达成学习目标的预期。

完善教诲丈量评价技能兼具人文关怀。
要开拓演习基于专用小模型的高校传授教化评价人工智能模型运用，演习该模型节制质性剖析方法，使其同时具备定量剖析和质性剖析的能力。
例如对付高校传授教化过程评价传统手段网络的评价素材如访谈和问卷等，可通过人工智能剖析录音、图像和文本，提炼评价要点开展质性剖析。
从而加深人工智能模型对课程的理解，优化评价要素和评价方案，增强教诲丈量的信效度。
同时，要强调人力和算力的分工协作，坚持以人为师和以人育人，通过教务部门或传授教化监测机制对人工智能过程评价结论开展主不雅观评价和人工审核，避免过度依赖人工智能技能导致传授教化关系和师生关系的异化和消解，或发生“算法霸权”等问题。

积累多维度个性化全过程评价数据。
为做事国家发展计策需求，高校应不断提高人才造就水平，培养拔尖创新人才，做事国家重大原始创新和核心技能攻关。
为此，高校传授教化过程评价要进一步完成对做事课程传授教化视域的超越。
高校要依托人工智能模型和大数据技能，建立高校大学生的“超级学习档案”。
传授教化过程评价丈量则不仅要聚焦大学生学习表现，做事当前正在学习的课程，也要记录全体学段内乃至跨学段的能力本色和学情变革的信息，综合网络剖析大学生的知识构造特点、学习兴趣特点、科研实践特点以及参赛获奖情形，充足评价数据库。
这些可以为大学生科研和创新创业供应参考指引，为高校人才培养供应决策支持。

（舒尹卓，作者单位：南通大学杏林学院）

来源：新华日报