人工智能教育评估应用的潜力和局限

随着机器学习和大数据的发展,如何利用人工智能技术优化教学过程和改进教学评估,已成为教育主管部门、科研人员、教育科技公司和教育工作者共同关注的话题。近年来,数十亿学习者在各种学习平台随时随地进行正式和非正式学习,形成了特定的活动轨迹和大量学习数据,应用人工智能技术对数字化学习环境中海量学习数据进行分析,给学生提供自动反馈和评估得到了广泛认可。因此,运用智能技术和大数据分析提高教育评估的效率和有效性也引起研究者越来越多的关注。但人工智能在高风险考试中应用的合理性和有效性备受质疑,其在形成性评估中应用的潜力和局限仍有待探讨。本文通过文献研究,从计算机测评领域相对成熟的两个自动测评系统:作文自动评分系统(AES)和计算机化自适应测验(CAT)的应用以及学术界对其存在问题的争论入手,对人工智能应用于教育评估的前景进行分析,并对人工智能和机器学习在形成性评估中的应用潜力和局限开展讨论。本研究认为,尽管人工智能的算法和大数据分析提高了自动测评系统的反馈速度和准确性,但其对学生深度学习和能力发展评价的应用价值仍然有限,教育评估中应用人工智能要掌握和了解计算机在总结性评估(如AES和CAT等)中的特征和局限,充分利用学习分析在形成性评估中的潜力,促进学生在数字化学习环境下创造力和自主学习能力的发展和培养。

莫里亚蒂与真正的黑社会

提到詹姆斯·莫里亚蒂教授的名字，对于任何一个与阿瑟·柯南·道尔爵士笔下的福尔摩斯即使只有点头之交的人来说，脑海中都立刻就会浮现出一幅画面——一个瘦瘦高高、带着学究气的形象，威胁着身处贝克街住所中的幅尔摩斯；