智能化教学评价的风险挑战及对策研究

数智时代,人工智能赋能教学评价迎来了可喜的变化,其主要表现在教学评价主体多元化、评价方式多样化、评价过程动态化和评价结果个性化四个方面。目前,智能化教学评价工具仍存在一些伦理性风险,如:评价安全风险、忽视复杂质性因素和忽视评价主体尊严等,因此,评价主体在评价过程中应保持理性和谨慎。同时,有关院校也应制定严格的数据安全规约、构建人本化的评价伦理秩序、发挥协同化的双向联动效应,使智能化技术与教学评价深度耦合,发挥数智技术“向善”的功用,营造人与技术协同共生的有序评价氛围,创设智能化教学评价的生态化发展新空间。

基于大数据驱动的高职专业认证研究

高职专业认证事关高职教育的高质量发展全局,是助推职业教育内涵式发展的重要抓手。大数据技术中的多源数据融合技术、智能推荐算法技术、数据计算技术与高职专业认证的数据获取、体系完善、结果反馈及应用具有极大的联系性,满足高职专业认证客观化、精准化和科学化发展的现实需要。但大数据技术驱动高职专业认证可能引发伦理性问题、主体性困境和失真性风险三大问题。为此,应建立智能认证规章制度,规范认证行为;多元创新专业认证观念,校正认证方向;增强技术赋能的适切性,提升认证效能。

人工智能技术赋能高职教育质量评价的优势、局限与未来发展

高职教育质量评价事关高职教育的高质量发展和高素质技术技能人才培养任务的落实,是职业教育发展的核心和职业学校的生命线。智能感知、智能计算和智能交互技术与高职教育质量评价的数据采集、体系完善和反馈应用具有内在联系,满足高职教育质量评价的客观化、适应性和专业化发展的现实需要。但人工智能技术赋能高职教育质量评价可能引发主体性困境、客观性问题和伦理性风险三大问题。未来应多维创新质量评价观念,校准评价方向;增强智能评价技术的应用性,提高评价效度;加强智能技术评价的制度保障,规范评价行为。