生成式人工智能赋能小学生学习成果评价的实践探索  

作　　者：陈轲 

机构地区：[1]上海市民办阳浦小学,上海200090

出　　处：《教育传播与技术》2025年第1期72-80,共9页Educational Communications and Technology

摘　　要：在当前教育数字化转型背景下,学生学习活动评价过程面临新的矛盾与问题。为了提升数据收集效率、减轻评价工作负担,可借助生成式人工智能技术赋能课堂评价活动。将学生的学习成果作为主要评价对象,通过引入生成式人工智能、确立评价标准、建立智能体流程、自动收集结构化数据等手段来实施评价活动。这样使得获取评价数据更为高效率、自动化、多维度,以此弥补日常课堂实践中学生评价数据的不足。

关 键 词：教育数字赋能 生成式人工智能 学习成果评价 评价优化 

分 类 号：G434[文化科学—教育学] G622.4[文化科学—教育技术学]