AI 辅助的学科核心素养评估:方法与实践

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作者：微信文章



【引言】

各位好，我是《中学教育与人工智能》的老朋友。其实我们在讨论写作教学的时候，谈到了如何用文本挖掘技术去辅助作文批改与创新。今天，我们要把视角转向更宏大的层面：“学科核心素养”。最近这几年，大家都在热烈讨论，“不止要教知识，还要培养学生的学科素养”。那么问题来了，学科核心素养很抽象，我们能不能像测成绩那样给它“打个分”？如何结合AI来辅助这种素养评估？这正是我们今天的主要话题。

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第一节 学科核心素养评估的时代需求

1.1 从知识本位到素养本位

过去，我们对学生的评价更多停留在知识与技能层面，比如某个单元测验，学生答对多少题、考了多少分。这在应试体系中是行得通的。然而，随着教育改革的深化，我们越来越需要在学生身上看到更深层次的能力，例如：思维品质、学科视野、实践创新能力等。这就是“学科核心素养”要关注的焦点。

语文学科素养语言理解与表达能力、文化审美能力、思维逻辑等 数学学科素养抽象思维、逻辑推理、建模能力等 科学学科素养科学探究精神、实验能力、数据分析能力等

然而，这些东西不像“对错题”那样直观，传统试卷也不能完全衡量。如何进行更科学、全面、动态的评估？AI技术的引入，提供了一种前所未有的手段。
1.2 AI 评估的价值

AI在这里的价值主要体现在两个方面：

数据处理与分析能力学生日常学习过程中会产生大量数据，如课堂互动数据、作业提交情况、测试成绩等。AI可以从海量数据里自动识别趋势、模式和特征。 个性化评估与反馈通过智能算法，系统可以生成个性化报告，让老师和学生更清楚地看到自己在某些学科核心素养上的优劣势。

让我们先明确一件事：AI辅助的评估，并不想取代教师的主导作用。相反，它提供的是一个更宏大、系统化的视角，帮助老师更精细、更深入地了解学生。

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第二节 AI 辅助核心素养评估的常见方法

2.1 学习行为数据追踪

在很多智能教学平台上，学生的学习行为数据会被自动记录。比如，登录时间、阅读文章数量、习题完成情况、错误率、时间花费等。如果我们引入相关算法，对这些数据进行挖掘，就能在一定程度上推断学生的学习态度、专注度和知识掌握曲线。

示例某中学数学教师使用智慧课堂系统，发现A同学在做几何题时常常卡壳，错误率高。后续通过AI统计发现，该同学对于空间想象力要求较高的题型普遍失分。这就是一个评估学生“空间思维能力”的切入口，从而也反馈到“学科素养”的一个细分维度上。

2.2 学科素养量表与AI测评系统结合

评估学科核心素养往往需要一套科学的量表或评价指标，比如“创新思维”“问题解决能力”“合作交流能力”等。传统做法可能是发问卷或组织小组活动，再由教师评分。引入AI后，可以通过以下方式加以改进：

线上多维度测评学生在平台上完成与素养相关的情境化题目，比如角色扮演、项目式任务，系统会在后台记录他们的操作过程。 自然语言处理系统分析学生在答题过程中的文字描述，评估他们的语言逻辑、思路清晰度和观点深度。 智能评分与报告借助机器学习算法，综合各指标给学生的某项素养进行一个相对客观、统一的衡量，并通过可视化的方式呈现。

2.3 在线讨论与合作学习数据分析

学科核心素养评估并不只看个人，还要看学生的合作能力、沟通表达等。AI可以对学生在教学平台上的讨论区、作业协作文档进行分析，包括对交流内容做关键词提取、情感分析、发言频率统计等，进而推断一个学生在团队合作中的角色与贡献度。这对评估他们的“合作素养”很有帮助。

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第三节 实践案例：如何落地AI评估？

3.1 案例一：初中英语阅读素养评估

地点：北京某区重点初中
实践过程：该校与一家在线教育平台合作，利用AI语音与文本识别技术进行英语阅读素养评估。

学生在完成在线阅读材料后，需要用英语做简要的口头复述，系统记录并进行语音识别，把口头表达转换成文本，再从词汇使用、语法正确度、思维清晰度等方面打分。 在此基础上，老师对每个学生的“英语表达能力”、“阅读理解能力”进行了综合测评，发现一些平时成绩不错的学生在“情景表达”上存在欠缺，也有一些成绩中等的学生在口语表达方面反而很有潜力。

结果：基于AI的阅读素养评估，让老师能从单纯分数中跳脱出来，更好地了解学生的真实水平。同时，学生也更愿意去练习口语，因为它不仅是测试，也是一次“可以反复练习”的过程。
3.2 案例二：跨学科项目式学习的综合素养评估

地点：上海某所改革试点高中
背景：学校在高一年级推行“跨学科项目式学习”，要求学生以小组为单位完成一项研究课题，例如“身边的垃圾分类问题调研”。
AI应用：

线上任务跟踪系统：记录每位学生在项目中的进度、角色分工、资料上传与研究成果。 自然语言分析：对小组讨论区中的对话进行关键词与情感分析，评估学生的沟通能力、合作氛围，以及对项目的投入度。 表现性评估模型：根据学生提出的问题质量、团队内的知识共享情况以及最终报告质量，对团队和个人进行多维度评分。

效果：老师发现，以往难以量化的“合作能力”“研究能力”，通过AI提供的数据辅助，能得到更客观的评估。同时，学生对彼此的贡献也有了更直观的认识。

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第四节 数据与研究支持

接下来，我们列举一些数据与研究结论，来说明AI辅助学科核心素养评估的可行性和价值。
4.1 数据一：AI评估节省教师时间

某教育研究机构（虚拟示例）在2021年对全国50所中小学开展调研，结果显示，使用AI辅助评估后，教师在撰写学科核心素养评价报告上的平均时间减少了约40%。这是因为AI自动生成初步数据和图表，老师仅需做调整和补充解释即可。
4.2 数据二：学生参与度与学科素养提升

同份报告指出，那些经常使用AI辅助评估平台的班级，在“学生主动学习时长”这一指标上，比传统班级平均高出20%。这意味着当学生知道系统会动态跟踪并反馈他们的学习过程时，他们对学习活动更有参与热情。这在一定程度上促进了“深度学习”和“探究学习”，有利于素养的整体提升。
4.3 研究支持：AI与素养测评的学术探讨

文献引用Anderson, T. & Johnson, K. (2020). AI-based Formative Assessment in K-12. International Journal of Educational Technology, 12(4), 98-110.
该研究表明，在K-12阶段融合AI评估工具，能有效帮助教师准确定位学生在探究能力、批判性思维等方面的差异，为个别化教学提供科学依据。 国内专家观点国内多位教育学者也呼吁，素养评估不能仅仅依赖一次考试，而应该融入全过程，依靠技术手段做“过程性评价”，把学生的学习轨迹、思维过程记录下来。AI就是理想的“捕手”。

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第五节 实际可操作的建议

如何让AI辅助的素养评估落地到学校和课堂？以下几点供参考：

1. 明确评估目标与指标
先得弄清楚学校想评估哪些素养。针对语文、数学、英语、科学等不同学科，都应该有相应的指标体系。可以参考教育部课程标准，也可以结合本校教学特色进行本地化。

2. 建立科学的评估场景
让学生在自然的学习情境中展现真实水平。比如，通过项目式学习、实验探究、在线讨论等方式，让学生不自觉地发挥素养，这比让他们“为了测试而表演”更具真实性。

3. 选择合适的AI工具或平台
目前市面上有不少AI评估平台，要根据学科特点、学校规模和教师信息化水平进行挑选。重点考察数据安全与隐私保护，确保学生信息不会被泄露或滥用。

4. 加强教师培训
AI评估并不是一装上软件就万事大吉。教师需要学会解读数据报告，也需要在课堂教学中有意识地引导学生进行多元化学习。只有“技术+教学方法”双管齐下，才能真正让AI评估发挥价值。

5. 关注学生的反馈与心理感受
任何评估都可能带来“标签化”风险。学校要确保学生和家长明白：AI评估只是一个工具，帮助我们发现更多可能性，而不是给学生贴上“优秀”或“落后”的标签。鼓励学生把评估结果当作自我提升的参考，而非压力的来源。

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第六节 总结

学科核心素养评估绝不是一个短平快的事情。它需要深入了解学科本质，也需要对学生有更立体的认识。AI技术的出现，为我们提供了更高效、更精确的手段，也让“素养评价”从一个抽象概念，慢慢变得可视化、可量化、可追踪。最终，AI评估的意义不仅仅在于得出一个分数，更在于帮助每个学生找到自我成长的方向。
【摘要】

“AI评估工具” “学科核心素养” “大数据教育” “个性化学习轨迹” “过程性评价”

AI并不是一剂万能灵药，它需要与学校的教育理念、教师的专业能力紧密结合。只有当我们真正理解学科核心素养的内涵，把技术用在刀刃上，才能让AI评估为学生的终身发展提供更可靠的帮助。期待在不久的将来，每一位老师、学生和家长都能看到，这些智能化手段给我们带来的教学新视野。

配图：一张显示AI平台数据可视化界面的截图，或师生在实验室里进行项目式学习、后台系统自动记录过程的情景，突出“AI助力学科素养”的主题。