人工智能时代的教育测评通用理论框架与实践进路  

Educational assessment in the era of artificial intelligence:towards a universal theoretical framework and practice pathways

作　　者：杨华利 耿晶 胡盛泽 黄涛[2] 徐晨曦[3] Huali Yang;Jing Geng;Shengze Hu;Tao Huang;Chenxi Xu

机构地区：[1]武汉纺织大学计算机与人工智能学院,430200 [2]华中师范大学教育大数据应用技术国家工程研究中心,430079 [3]华中师范大学人工智能教育学部,430079

出　　处：《中国远程教育》2022年第12期68-77,共10页Chinese Journal of Distance Education

基　　金：国家自然科学基金面上项目“面向时空融合的学习者认知诊断理论及关键技术研究”(项目编号:61977033)的研究成果。

摘　　要：人工智能技术的发展和深度应用为教育测评的智能化提供了技术支撑。本文结合国内外相关研究探讨教育测评理论的内涵、分类和应用场景,发现测评目标从宏观能力向微观知识转变、测评场景从单次静态向持续动态转变、测评方法从传统概率统计向深度学习转变。智能时代的教育测评需要以传统教育测量理论为指导,实现面向认知过程的时序动态建模分析。因此,本文提出人工智能时代教育测评模型通用性理论框架,包括教育数据分析、教育测评建模、模型参数估计、测评模型评估和创新教学应用等核心步骤,并通过经典模型的对比剖析智能化教育测评模型的内部运转规律。未来智能化测评研究的开展需要探索知识建构、认知发展和综合能力的理论价值,构建基于多维知识空间的认知诊断模型和面向时序数据的认知过程跟踪模型,并从智能化数据采集、智能化建模分析、教师数据素养等方面保证智能化教育测评的实施。

关 键 词：教育信息化 教育评价 教育新基建 教育测评 项目反应 认知诊断 知识追踪 智能化测评 

分 类 号：G40-057[文化科学—教育学原理]