王晓莹
中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》中明确要求，以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势，其中非常重要的一点就是促进人工智能助力教育变革。生成式AI凭借其强大的数据处理能力和深度分析能力，在突破高校思政课教学内容创新瓶颈的同时，也在为高校思政课教学评价机制赋能，实现评价主体多元化、评价内容全面化、评价方式智能化和评价反馈即时化，从而助力教学评价机制创新。
赋能教学评价标准生成。评价标准是思政课教学评价的起点，是对学生的思政课学习表现与成果进行量化和定性分析的依据。生成式AI赋能思政课教学评价标准生成方面，既能体现教学过程评价和结果评价，又能体现增值评价和综合评价；既能进行定量测量，又能提供定性等级。生成式AI助力构建覆盖学生认知发展、行为表现和情感态度等多维度的高校思政课教学评价指标，以充分体现思政课的学科特点和育人目标。生成式AI赋能高校思政课教学评价标准的生成，可依次通过生成式AI赋能评价标准的资料汇总、通用性评价标准的生成、评价标准的融合性生成以及评价指标的细化与整理等达成。
赋能教学评价任务设计。生成式AI能够突破传统思政课教学评价任务设计同质化、静态化的局限，以个性适配、动态生成、灵活多样和价值引领为原则赋能思政课教学评价任务设计，具体表现为：一是个性化任务设计，生成式AI能够根据学生的学习进度、学习效果、专业发展和兴趣特长等具体学情，自动拆解思政课教学目标并动态生成个性化的评价任务，如根据任务难易程度分别生成基础层、进阶层和创新层的评价任务，以确保这种分层评价任务设计与学生个体的发展需求精准适配。二是场景化任务设计，生成式AI可以为学生设计“AI情境模拟任务”，即通过构建虚拟情境模拟复杂多元的社会现实场景，在此过程中，生成式AI将学生在解决实际问题过程中的表现作为教学评价的重要依据，以检验其相关思政理论知识的迁移和应用能力。三是素养化任务设计，生成式AI针对学生的思政课核心素养要求，结合社会热点和理论难点，动态反映学生从认知到认同再到行动的自觉转变过程，以体现思政课教学评价任务设计的针对性、实践性、时代性和育人性。
赋能教学评价数据采集。生成式AI赋能思政课教学评价数据的采集具体表现为：一是确定采集数据的类型和内容，思政课教师通过和生成式AI进行人机互动，了解所需要采集的学生数据类型，如文本、图像、音频和视频等多模态数据。二是明确采集数据的来源和渠道，生成式AI能够借助AI设备和思政课在线教学平台，广泛采集学生在课堂互动、在线学习、小组合作和社会实践等多场景下产生的数据，以精准描述学生的面部表情、声音特征、眼动变化、作业测评和线上讨论等方面的动态。三是进行评价数据的解读与分析，生成式AI在赋能思政课教学的全过程中，均可以通过自然语言处理、情感分析和知识图谱等技术，对采集到的反映学生思政课学习表现的数据进行解析。四是进行评价数据的可视化呈现，思政课教师选择学生相关数据文件，通过人机交互生成数据可视化图表，以展示学生在思政课学习方面的理论掌握度、价值认同度和创新思辨度。
赋能教学评价结果分析。生成式AI赋能思政课教学评价结果分析，主要表现在作业考试评价、学生成绩分析、教学效果评估和教学质量监控等方面。在作业考试评价方面，生成式AI在对客观题进行自动评价的同时，可以通过语义分析和自然语言处理技术解构主观题的思想高度和认知深度，通过情感识别技术捕捉学生观点中的价值取向和情感温度，通过追踪学生志愿服务数据的真实性确定学生的行为向度。如生成式AI对学生的文本作业进行语义分析，以精准诊断学生的情感强度和价值观内化程度，实现隐性思政效果的显性化。在学生成绩分析方面，通过对照前期生成的思政课教学评价标准，精准定位学生思政课学习的薄弱环节和改进方向，并利用生成式AI进行成绩趋势预测和生成成绩分析报告，辅助思政课教师了解学生的学情。在教学效果评估方面，通过大模型分析学生的思政课学习成果，评估教学效果，并收集学生反馈，量化教学改进效果，为思政课教师提供教学效果可视化报告。在教学质量监控方面，利用生成式AI监控思政课教学过程中的异常情况，分析思政课教学质量指标，并生成教学质量报告，以促进思政课教学内涵式发展。
【作者单位：南京信息职业技术学院马克思主义学院。本文为2024年度江苏高校哲学社会科学研究重大项目（思政专项）“深度学习理念下高校‘大思政课’数字化教学研究”（2024SJZDSZ017）阶段性研究成果】
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来源：华声在线
