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数字技术赋能数学学业质量评价改革随着课程改革的纵深推进,人们越来越意识到学业质量评价改革在落实素养导向的课程改革中的关键性作用。以数学学科为例,传统的学业质量评价过度依赖纸笔测试,对学业质量全方位、多维度的综合评价在很大程度上只能停留在理论探讨或愿景期望层面。数字技术对于提高评价的科学性、专业性、客观性具有独特的优势,它能够克服传统教育评价唯分数的弊端,更好地实现过程性评价、增值评价和以核心素养导向的评价,助力数学学业质量评价改革。具体来说,数字技术在数学学业质量评价中可发挥以下重要作用。一是评价手段更多样。传统的数学学业质量评价是主要依靠纸笔测试的结果性评价。借助现代信息技术,尤其是人工智能技术,如自然语言处理、计算机视觉、语音识别以及点阵笔等,教师可收集学生的学习行为、学习轨迹、情感情绪等过程性数据,从而能够将课堂教学过程、学生的学习表现、课内外作业、测验等全部纳入学业质量评价系统中,实现对学生的过程性评价。二是评价维度更全面。纸笔测试虽能较容易地测出学生在知识与技能层面的学业表现,但对于数学能力和核心素养水平的测评很难实现,往往只能通过学生能否正确解答数学试题来考量。而能否正确作答数学试题,在很大程度上反映的还是学生的知识掌握与应用水平,无法全面、准确地反映学生的核心素养水平,尤其难以测出学生发现问题、提出问题、分析问题与解决问题的能力。以ChatGPT为代表的生成式人工智能则能够基于海量数据,以智能化学习分析技术为支撑,构建以核心素养为统领的数学学业质量评价指标体系,更加全面系统地评价学生的学习兴趣、科学精神、合作交流、实践应用、创新意识等综合素养。三是评价结果更科学。以ChatGPT为代表的生成式人工智能,可通过对海量数据的训练与深度学习,提升对核心素养指标及其评价体系的理解、识别与分类能力。学业质量评价系统与数据库的建设,则有助于实现评价过程的动态化、全程化,提升评价结果的公平性、准确性。尽管目前该评价系统的某些功能尚未完全实现,特别是对于数学推理的评价、主观题批阅等仍没有很好的解决方案,但它在提高数学学业质量评价方法的专业性以及评价结果的科学性、合理性、客观性等方面,有着非常好的发展前景,并将成为一种必然的发展趋势。四是评价反馈更精准。数字技术支持下的学业质量评价可实现即时精准反馈。人工智能技术可帮助教师收集学生的数学作业、考试成绩、课堂表现等数据,并对收集到的数据进行清洗、归一化、分析和建模,从中提取有用的特征,如题目得分情况、解题时间、错误类型、知识掌握与运用水平、素养及其表现水平等,在此基础上建立数学学业质量评价模型,预测学生数学成就方面的表现,分析原因并给予精准指导。人工智能技术还可以根据这些数据,深入分析学生的学业水平,及时智能地为学生推送学习资源和相关的评价测试,并形成学生数学学习能力与素养的评估报告,为教师改进教学设计、实施个别化教学指导提出教学建议,从而更好地促进学生的个性化发展。
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