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人工智能时代高等教育教学评价的关键技术与实践

MOOC昨天

以下文章来源于开放教育研究?，作者胡钦太等

开放教育研究.

《开放教育研究》创办于1983年，是由上海市教育委员会主管，上海开放大学主办的国家级远程教育期刊。

本文由《开放教育研究》授权发布

作者：胡钦太等

摘要

长期以来,高等教育评价存在着模式陈旧、指标单一、数据匮乏和算法灵活性差等问题,人工智能的教育应用为解决这些问题提供了可能。探索人工智能支持的教育评价,是推动我国智慧教育发展的必然举措。本研究基于人工智能前沿技术与高等教育教学评价原理,提出构建基于人工智能的高等教育教学评价体系的五大关键技术:评价模式的构建、评价指标的构成、基于智能感知的常态化监测、智能评价算法的选择、诊断式评价及干预系统的设计,并在此基础上以广东工业大学蕴瑜在线课堂的教育诊断评价与干预系统为例,从数据感知、智能评价、数据决策三个方面阐述人工智能技术在高等教育教学评价中的应用,总结人工智能应用在高等教育教学评价中的优势。最后,本研究通过问卷调查发现,经本研究设计的人工智能教育评价与干预系统在各项维度上均优于传统的教学评价。研究结论可为人工智能时代高等教育教学评价改革与创新提供理论和实践参考。?

关键词：人工智能；教育教学评价；全过程数据；深度分析行为；教育诊断评价与干预系统

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背景与问题

人工智能时代高等教育教学评价的关键技术与实践

教学评价是对教学的价值判断,对教学具有诊断?鉴定?反馈?导向等功能(高巍,2019)?人工智能教学评价是利用人工智能的智能感知?大数据分析?自动决策等特点,运用人工智能算法对全过程教学行为数据进行智能分析,得出实时的个性化评价结果,并提出干预策略,促进教学积极改变?

目前人工智能教学评价研究主要集中在三方面:一是人工智能教学评价系统研究?孙婧(2021)提出学校可以运用区块链技术构建动态的学生综合评价系统,利用人工智能动态追踪和检测学生的学习过程和成效,对学生个性化诊断;孙等(Sunetal.,2020)开发了在线英语教学辅助系统,利用决策树算法和神经网络,生成基于决策树技术的英语教学评估模型,研究评估结果与各因素之间的潜在联系;陶益等(2019)借助智能平台建立全过程教学评价体系,推动“中药炮制学”课程教学模式改革?二是人工智能教学评价技术研究?如菲恩等(Fawnsetal.,2021)认为评价必须考虑教师?学生?机构及其背景,主张数据和非数据交叉,让教师和学生更多地参与;金布鲁等(Kinnebrewetal.,2013)采用分段线性分割算法和差分序列挖掘技术,识别和比较学生的生产性和非生产性学习行为片段,提出探索性的数据挖掘方法,评估和比较学生的学习行为?三是人工智能教学评价应用研究,主要表现为对学生认知和情感状态的监测?帕夫利克(Pavlik,2009)分析学生学习表现,预测学生知识掌握的程度和概率;还有研究者采用贝叶斯知识追踪模型?卷积神经网络(ConvolationalNeuralNetwork,CNN)和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)监测学生的认知状态(Chaplot,2018)?如兰(Lan,2020)建立的基于贝叶斯网络的智能教学系统学生模型,不仅可以客观地评价学生的认知能力,还能推断学生的下一个学习行为,以及马克(Mark,2021)用智能教学系统自动检测学生情感状态,引导学生进入积极的学习状态;莱麦丹(Ramadan,2017)采集脑部浅层活动信号,根据特定频率提取特定的脑电波,评测学生的注意力?情绪情感和认知负荷等?

反观我国高等教育教学评价现实却发现:评价模式上,高校对“教师教”的评价甚于对“学生学”的评价,学生没有成为评价的主角;评价指标上,对学生“知识”的考查多于对“能力”的考查,通常借助专家经验设定指标与权重进行评判;评价依据上,由于学生学习过程数据的记录和保存有限,无法对教学质量常态化监测;评价算法上,同一标准评价难以满足所有师生的个性发展需求;评价结果与教学干预上,监测的主要目的是获得“分数”,评价难以真正改善教学,提升质量?这些问题一方面反映出现阶段高等教育教学评价的改革理论与实践存在脱节,另一方面说明人工智能技术融入高等教育教学评价还需方法和技术层面的实践指引?

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关键技术

人工智能时代高等教育教学评价的关键技术与实践

构建基于人工智能技术的高等教育教学评价系统涉及顶层评价模式构建?评价指标与权重制定?学习全过程数据采集?个性化算法应用?评价与干预系统设计等五大关键技术?

(一)评价模式的构建

构建人工智能评价模式,就是利用人工智能技术对学习过程的大数据进行分析,实时反馈学生学习情况?具体来说,就是借助人工智能的智能性和自适应性完