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人工智能赋能高校教师增值评价：内涵、困顿与突破

2024-08-08 78 上传者：管理员

摘要：随着高等教育大众化的进程加快，高校教师队伍日益庞大，如何有效地评价高校教师的表现成为一个重要问题。传统的教师评价方法往往只关注教学成果和科研成果，而忽视教师的发展性和增值性。因此，高校教师增值评价成为一个备受关注的话题。本文基于人工智能探索增值评价，健全评价体系，厘清数字技术变革为增值评价带来的机遇，剖析现实困境，并提出较为具体的行动框架。

关键词：
人工智能
增值评价
评价体系
高校教师队伍
高等教育
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增值评价主要是以学习者的综合能力和学业的提高程度来考核高校教师的教学贡献度,从而考核教师的教学绩效，并着眼于学习者的整体成长和全过程发展。增值评价是一种更加科学、合理的评价方式，它关注学生的“增值”，强调学生的全面发展和教师的专业成长。

在高校教师课程考核中运用增值评价，不仅要明确对教学质量的整体考核，充分调动学生的积极性，同时谨慎应用考核的成果，而且要形成增值评价的指标体系，建立增值评价的模式。当前，人工智能技术的广泛应用已为高质量的教育评估工作提供了良好条件。人工智能技术在赋能增值评价中虽然有其必然的优点，但也有其应然的问题。如何促进人工智能技术和教育增值评估融合研究的深入开发，以形成未来数字化的高等教育评价系统，成为当前亟待解决的问题。

一、人工智能技术下高校教师增值评价的内涵

(一)高校教师增值评价的概念内涵

传统的高校教师教学评价，其重心多偏向于依据一套既定的标准或指标，对教师的教学成果进行最终的评判和分类，以学生的最终成绩或表现为主要评价依据。相较于传统评价，增值评价作为一种新型的评价方式存在显著的优势。

首先，增值评价强调“增加值”，即通过分析学生的学业水平基础与学习成果，来分析学生学习结果的变化情况。②这种评价方式不仅关注学生的最终表现，更重视学生在学习过程中所取得的进步和成长，能够更全面地反映学生的学习状况。

其次，增值评价更加公平和客观，能够真实反映教师和学生在教学中的实际贡献，激励师生在教学过程中更加投入和努力。

教师增值评价这一理念最初由美国的高等教育机构提出，其核心在于动态地评价高校教师的专业成长，并强调在持续的评估过程中实现教师的价值提升。近年来，国内学术界对这一新兴评价模式也表现出了浓厚的兴趣，然而多数研究依旧停留在浅层的理论层面，还未进入实证研究层面。目前的研究焦点主要集中在构建完善的评价指标体系上，而对于如何具体实施这一评价、采用何种方法等问题，尚缺乏深入的探讨和实践。

增值评价是一种深入且细致的评价理念，其核心特征在于它聚焦于学生个体的发展潜能，摒弃了过分依赖学生基础学业水平和家庭背景等传统因素的限制，转而聚焦于学生的学习成果和努力程度。这种正面激励机制以“增值”为核心指标，而非单一的“分数”，鼓励学生自我发现潜在的发展空间。对于教师而言，增值评价聚焦于教师在课堂上的实际教学效果、学生的学习成果以及教学方法的创新性，从而确保评价结果的公正性和准确性。这种评价方式不仅有助于教师认清自己的优势和不足，更能激励他们在教学道路上不断进步，为培养更多优秀人才贡献力量。增值评价的核心关注点在于学生的进步，这促使教师从关注外部条件转向更加重视学生能力的培养。在这种评价体系的引导下，教师会更加关注学生的个性化需求、学习动力以及知识技能的深化与拓展。家长和学校也可以更清晰地看到教师在促进学生成长方面的实际贡献，这不仅提升了教师的职业成就感，加强了家校之间的信任与合作，也促进了一个良好教育环境的形成，为学生的全面发展提供更加有力的支持。

(二)人工智能赋能高校教师增值评价的优势

随着人工智能技术的迅速发展，它为高校教师教育评价方法的改革提供了巨大的支持和引领作用，传统的教育评价方式往往受限于人力、时间和资源的限制，难以全面、细致地捕捉和分析教学中的每一个细微环节。而人工智能的崛起，使得高校教师教育评价得以全面、科学地收集和分析各种教学数据，从而为教师行为和教学效果的客观评价提供了新的手段。借助人工智能技术，实现全域性地收集并整理学校、教师、学生等各个层面的信息，形成多维且完整的教师评价体系。③人工智能技术不再仅仅是一种辅助工具，而是成为推动教育评价改革的重要力量。为了全面且深入地发挥人工智能技术在高校教师增值评价领域的潜力，我们亟需探索并建立基于人工智能技术的教师教育增值评价模型，即将前沿的人工智能技术无缝嵌入到科学、公正且高效的高校教师增值评价体系之中。这一举措不仅旨在精准衡量教师的专业成长与教学成效，更在于通过智能化手段激发教师的内在动力，促进其专业素养与教学水平的持续提升，从而为社会输送更多具备创新精神与实践能力的优秀人才。

二、人工智能技术下高校教师增值评价的困顿

(一)增值评价主体数字素养与能力的局限性问题

增值评价作为一种新兴教学评价方式，其显著优势在于突破了传统以学生学习结果为主要参考的局限。传统教学评价忽视了学生的学习过程、个体差异以及教师在教学中的实际付出，相比之下，增值评价强调对学生个体学习进程的持续监控。通过对教师教学策略、教学方法以及课堂管理等方面的评估，增值评价能够帮助教师识别自己的教学优势和不足，从而有针对性地进行提升和改进。人工智能技术作为辅助手段而存在，教育评价质量取决于评价主体的数字素养与能力水平。增值评价的有效实施对评价主体提出了高要求，特别是人工智能技术的运用能力以及创新能力。然而，目前高校教师的数字素养普遍存在不足，主要体现在以下两个方面。

第一，许多教师在应用人工智能技术方面仅停留在基本操作层面，未能充分发挥技术优势来深化教学评价。这不仅限制了增值评价的实施效果，也阻碍了学生个性化学习路径的实现。

第二，部分教师难以将评价数据与实际教学情境相结合，限制了教师根据数据调整教学策略的能力。④面对大量的评价数据，高校教师由于缺乏深入分析和综合思考的能力，无法从数据中发现问题，提出新的教学思路和方法，阻碍了教师的专业成长和教学质量提升。

(二)人工智能技术应用于增值评价的数据安全问题

学生信息安全保障始终是教育教学评价中最为关注的议题。教育评价数据不仅包含学生的学业测试成绩，还涵盖学生的学习行为、学习互动、学习情境，以及学生个人成长记录等，均带有隐私性。OECD 在2022年发布的《关于数字环境中儿童的建议》将“保护儿童隐私与个人数据安全”作为数字赋能教育评价应重视的焦点。⑤在教育教学的创新中，人工智能技术应用于高校教师增值评价的数据安全问题主要包括数据收集、数据存储、数据处理、数据分析等。

三、人工智能技术下高校教师增值评价的突破

增值评价对于提升教师教育的公平性和质量具有重要意义。增值评价促使教师关注每个学生的需求和发展，减少因学生背景、能力等因素造成的教学不公平现象。增值评价强调教师的专业发展和持续学习，激励教师不断提升自己的教学水平和专业素养，从而为学生提供更高质量的教育服务。为了在高校推行和应用增值评价，需要在理论与实践上关注这几个方面的问题：密切关注教师的动态发展，不断促进教师的专业发展，提高教师教学质量。

然而，增值评价也存在一些不足之处，如评价标准不统一、评价结果不透明等。为了改进高校教师增值评价，本文基于人工智能技术的运用提出以下建议：建立完善的评价指标体系，确保评价的科学客观；加强对评价结果的反馈，以便教师根据评价结果改进自己的教学和科研；重视教师的个性化发展需求，为教师提供有针对性的培训和支持。

(一)分析增值评价要素，明确增值评价指标

在探索增值评价指标时，应坚持以学生为本，以学生的全面发展为基础，特别是思想政治素养和专业能力的发展，来精准衡量学生的人生价值观、道德素养以及学习水平的动态变化。教师的师德师风应当被置于评价的首位，因为教师的言传身教对学生价值观的形成和道德素质的培养具有深远影响。师德师风应具体体现在教师的教学理念、教学行为、道德素质等多个方面。这些非学术性的素质同样反映了教育的全面性和深度，对于学生的综合发展和未来的社会参与至关重要。学生的文化素养是一个综合性的概念，它涵盖了对文化多样性的理解、对传统文化和现代文化的掌握程度以及创新思维和批判性思考能力等多个方面。这些都是评价一个教师教学是否全面、深入的重要指标。同样，学生的道德品质也是评价教学成效不可忽视的方面。教师的言传身教对学生的道德发展有着深远的影响。学生的诚实、尊重、责任感等道德品质，可以反映出教师在日常教学中的德育成果。当然，学生的学业水平作为评价的基本维度，依然是评估教师教学效果的核心。不仅可以直接体现了学生在学科知识、技能和能力方面的积累与提升，而且通过对学生学业水平的全面、客观评价，可以准确判断教师的教学质量和方法的有效性，为改进和提高教学质量提供有力的支持。但学业水平并非唯一的评价标准，而应当与其他维度相结合，如学生的实践能力、创新思维、团队协作等，这些共同构成以育人成效为中心的增值评价指标。⑥

(二)构建增值评价模型，探索学生与教师的发展过程

通过对增值数据的深入分析，可以精确识别学生在学习过程中存在的具体问题，从而为他们提供精准的教学支持和策略。通过构建基于学生全过程发展的增值评价模型，注重学生和教师在综合能力素质上的提升，有助于推动高校教育质量的整体提升；通过人工智能技术，教师可以对学习过程中产生的数据进行深度挖掘和智能分析，发现学生的学习特点和需求，能更加科学地评估学生的学习增值情况，提供客观全面的评价依据。⑦

高校教师的增值评价系统运用先进的人工智能技术和大数据分析，全面记录和识别教师在课堂教学中的语言、教态等关键要素。增值评价体系不仅依赖人工智能的核心识别技术，更结合海量数据的深度学习，使得对教师课堂教学能力的分析更加精准和全面。通过智能技术和增值评价模型的结合，系统能够生成增值评价分析报告，全面呈现高校教师教育教学的全过程。此外，该系统还能对教师数据和教学资料进行深度加工和分析，从而系统地提出针对高校教师专业发展的建议。

(三)运用现代科学技术，提高增值评价的效果

为了更有效地实施增值评价，高校教师不仅可以利用人工智能技术，还可以结合互联网、大数据统计分析等现代科技手段。这些技术手段可以持续追踪、研究和分析高校教师的教学和教育数据，经过云计算，能够记录教师逐步获得经验的成长情况，逐渐完善教师档案。为了进一步提高增值评价的效果，需要不断改进评价模型，优化评价手段。建立增值评价信息平台是关键之一，为了增强增值评价的实用性和可操作性，需要设计清晰明了的评价步骤和指标，以便更好地理解和应用增值评价结果，从而及时进行调控和改进，促进学生的全面发展。

(四)基于人工智能技术，完善增值评价反馈机制

教育决策是塑造未来人才的关键环节，其质量直接影响到学生的学习成果和教师的专业发展。为了更精准地评估教育决策的应用效果，并为学校和教师提供有价值的反馈信息，基于人工智能技术提出增值模型这一评估工具。增值模型在教育领域的应用，主要是通过对学生在一段时间内的学习进步进行量化分析，来评估教师的教学效果。对于教师而言，增值模型的应用使他们能够更清晰地认识到自己的教学优势和不足，并对教学内容和方法进行改进，从而提升教学质量，使得整个评价过程更加科学和公平。对于学校而言，增值模型为教育决策提供了有力的数据支持。学校可以根据评估结果调整课程设置、教学方法和评价体系。构建动态增值评价反馈机制，不仅有助于提升高校教师的数字化能力和素养，还能够推动整个教育行业的创新与发展。

四、结语

基于人工智能技术构建的增值模型为高校教师的增值评价提供了有力的数据支持，实现高校教师专业发展数字化的智能衔接。这不仅开辟了高校教师增值评价的新航道，还使得增值评价更加科学客观，比以往单维度指标更客观精准。人工智能赋能教师教育增值评价，不仅可以更加全面地了解高校教师的知识掌握、教学和创新能力等方面的情况，为教师提供个性化的指导；还可以更加精准地识别和培养具有创新精神和实践能力的师范人才，推动教师教育的创新发展。

文章来源:邱思婕.人工智能赋能高校教师增值评价:内涵､困顿与突破[J].汉字文化,2024,(16):175-177.