李睿?何敏怡
摘 要:研究主要圍繞人工智能課程教學(xué)評價展開,從人工智能課程教學(xué)評價現(xiàn)狀、人工智能素養(yǎng)培養(yǎng)目標(biāo)、傳統(tǒng)評價理念與新型課程的矛盾沖突出發(fā)分析人工智能課程教學(xué)評價研究的必要性和迫切性。接著就評價量規(guī)應(yīng)用于人工智能課程教學(xué)評價的適切性展開探討。針對評價量規(guī)設(shè)計與落實,研究基于經(jīng)典的評價系統(tǒng)三要素模型設(shè)計出指向人工智能課程教學(xué)評價的評價量規(guī)設(shè)計模型,具體為目標(biāo)——期望成就、認(rèn)知——學(xué)習(xí)進(jìn)階、觀察——任務(wù)情境、詮釋——評價量規(guī)四個步驟。根據(jù)模型以“智能分類器的特征提取”教學(xué)內(nèi)容為例,展示完整的評價量規(guī)設(shè)計流程。最后論述了評價量規(guī)的應(yīng)用有望讓課程評價實現(xiàn)學(xué)生主體性、客觀性、個性化和智能化。
關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)進(jìn)階;評價設(shè)計;量規(guī);人工智能課程;人工智能素養(yǎng)
中圖分類號:G434文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:2096-0069(2023)01-0077-08
引言
國務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部印發(fā)的《教育信息化2.0行動計劃》中都同時強調(diào),應(yīng)逐步向全民普及人工智能教育,特別是做好中小學(xué)階段人工智能課程的建設(shè)和推廣[1-2]??梢哉f在中小學(xué)開展基礎(chǔ)性的人工智能課程是必然趨勢。那么,人工智能課程到底能夠在多大程度上完成正確價值觀、基本知識與能力的培養(yǎng)是面臨的關(guān)鍵問題之一。要回答這個問題,繞不過教學(xué)評價。從系統(tǒng)性角度出發(fā),人工智能課程的教學(xué)評價在設(shè)計上既要“看見”新型課程的特點,又要“看見”學(xué)生學(xué)習(xí)的規(guī)律。
一、研究現(xiàn)狀
我國中小學(xué)人工智能教育發(fā)展進(jìn)入快車道,各省市區(qū)和各級各類學(xué)校積極開展人工智能課程。[3]其中,教學(xué)評價是完整教學(xué)過程的重要一環(huán),成功的評價設(shè)計能給學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)及利益相關(guān)者的教育行動帶來真實而有價值的反饋。但目前國內(nèi)學(xué)界對中小學(xué)人工智能課程評價的關(guān)注度不高[4],對具體教學(xué)評價方案的研究內(nèi)容較少[5]。基于此,本文回答了人工智能課程應(yīng)該“怎么評”的問題,并展示了相關(guān)教學(xué)案例。以期彌補我國人工智能課程評價研究之薄弱,希望為人工智能教學(xué)實踐提供些許借鑒。
對于人工智能課程應(yīng)該“怎么評”的問題,樓又嘉等人[6]提倡開展實證取向的課程評價,認(rèn)為應(yīng)關(guān)注形成性評價和總結(jié)性評價的過程,關(guān)注學(xué)生學(xué)習(xí)全過程和最后學(xué)習(xí)成果及案例的呈現(xiàn),并構(gòu)建人工智能課程考核評價量規(guī)。詹澤慧等人[7]認(rèn)為應(yīng)在人工智能課程中開展表現(xiàn)性評價,可以從學(xué)生的行為、作品、項目工作日志、試題或量表五個方面進(jìn)行評價??梢?,針對人工智能課程的教學(xué)評價總體趨勢是基于學(xué)習(xí)證據(jù)和學(xué)習(xí)者表現(xiàn)的評價,但目前也存在一些誤區(qū)和不足。一是直接套用信息技術(shù)課程目標(biāo),或把計算思維和編程能力作為主要教學(xué)目標(biāo)。雖然人工智能是信息技術(shù)的分支,但人工智能課程有其特殊的教育使命,不能混為一談。二是評價不是指向素養(yǎng)能力達(dá)成情況,而是指向具體任務(wù)的完成情況,如作品出現(xiàn)或未出現(xiàn)的具體元素、作品外觀等,實際上只是項目清單,這種籠統(tǒng)的評價指向甚至?xí)`創(chuàng)造性和元認(rèn)知的發(fā)展。三是各研究者只是發(fā)現(xiàn)了課程中缺乏“評價量規(guī)”等工具的使用等問題,但并未給出具體解決措施。出現(xiàn)這些誤區(qū)與不足的原因,主要在于人工智能課程評價設(shè)計缺乏系統(tǒng)性。所謂系統(tǒng)性,意味著評價設(shè)計不是獨立存在的,而是在課程設(shè)計中與其他課程要素相聯(lián)系的,共同服務(wù)于課程實踐。其中,學(xué)術(shù)概念“課程聯(lián)合”正是反映了這種系統(tǒng)視角下對評價設(shè)計的認(rèn)識,即不同類型的學(xué)習(xí)結(jié)果和學(xué)習(xí)內(nèi)容需要匹配不同的評價技術(shù)[8]。完整的教學(xué)評價設(shè)計應(yīng)是自上而下的,即要從人工智能課程的評價目標(biāo)、評價內(nèi)容、評價標(biāo)準(zhǔn)、評價方式、評價工具來層層推演和精心設(shè)計。那么,與人工智能課程目標(biāo)、內(nèi)容、結(jié)果相匹配的評價應(yīng)是什么樣的呢?
二、評什么:適應(yīng)智能社會的人工智能素養(yǎng)
若要回答人工智能課程教學(xué)“怎么評”,首先應(yīng)明確評價目標(biāo),即“評什么”。我國研究者早已意識到人工智能素養(yǎng)的重要意義,并從不同角度對其進(jìn)行研究和解構(gòu)。侯賀中等人[9]從智能意識、智能態(tài)度、智能倫理、智能知識、智能技能、智能思維、智能創(chuàng)新等7個維度構(gòu)建了智能素養(yǎng)金字塔模型,并把智能素養(yǎng)劃分為初級(感受)、中級(體驗)、高級(創(chuàng)新)三個遞進(jìn)的階段。鄭勤華等人[10]從人機協(xié)同的融合智能觀出發(fā),從智能知識、智能能力、智能思維、智能應(yīng)用、智能態(tài)度五個維度闡述了智能素養(yǎng)的構(gòu)成。張銀榮等人[11]以“人工智能五大理念”為理論基礎(chǔ),建構(gòu)了人工智能素養(yǎng)結(jié)構(gòu)模型,其中AI 知識、AI 能力、AI 倫理是人工智能素養(yǎng)的3個重要維度。無論人工智能素養(yǎng)的構(gòu)成維度如何發(fā)生變化,實際上可以看出人工智能素養(yǎng)并非指某一種特定的知識或簡單的能力,而是指在智能時代基于全新的人與技術(shù)的關(guān)系視角重建人的自我認(rèn)知,學(xué)會與智能技術(shù)共處的一整套知識、技能、價值與信念。中央電化教育館發(fā)布的《中小學(xué)人工智能技術(shù)與工程素養(yǎng)框架》中,明確指出以適應(yīng)未來智能社會的必備品格和關(guān)鍵能力培養(yǎng)作為教學(xué)目標(biāo),本質(zhì)上也是指向以人為本的人工智能素養(yǎng)的達(dá)成[12]。
當(dāng)然,人工智能素養(yǎng)能力的內(nèi)涵并非靜態(tài)而是發(fā)展的。聯(lián)合國教科文組織的人工智能素養(yǎng)能力框架的設(shè)計立足于以學(xué)習(xí)者為中心的教育理念,強調(diào)學(xué)習(xí)者(特別是非技術(shù)學(xué)習(xí)者)如何理解人工智能及如何與人工智能交互和合作。故而,從數(shù)字人文主義視角出發(fā),以聯(lián)合國教科文組織的人工智能素養(yǎng)能力框架為基礎(chǔ),結(jié)合我國《中小學(xué)人工智能課程開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)(試行)》和《中小學(xué)人工智能技術(shù)與工程素養(yǎng)框架》,重構(gòu)中小學(xué)人工智能素養(yǎng)能力框架。研究通過梳理人工智能素養(yǎng)各要素,圍繞對人工智能的五個認(rèn)知問題重構(gòu)了素養(yǎng)能力框架(見下頁圖1):什么是AI,AI能做什么,AI如何工作,如何設(shè)計AI系統(tǒng),如何應(yīng)用AI。在聯(lián)合國教科文組織的素養(yǎng)能力框架下,增加“如何設(shè)計AI系統(tǒng)”這一問題框架,包含算法、編程、系統(tǒng)工程、系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)、系統(tǒng)評估與維護(hù)5個能力維度。在“AI如何工作”問題下,增加“人機協(xié)同”這一維度,突出人機協(xié)同工作能力培養(yǎng)的重要性。在“如何應(yīng)用AI”問題下,增加價值觀、智能社會2個維度,形成從思想觀念到社會生活實踐全面的素養(yǎng)提升目標(biāo)。通過學(xué)習(xí)“什么是AI”和“AI能做什么”,發(fā)展學(xué)生的人工智能意識;通過學(xué)習(xí)“AI如何工作”和“如何設(shè)計AI系統(tǒng)”,發(fā)展學(xué)生的技術(shù)應(yīng)用能力;學(xué)習(xí)“如何應(yīng)用AI”,發(fā)展學(xué)生的智能社會責(zé)任;而實踐創(chuàng)新思維的發(fā)展需貫穿整體課程學(xué)習(xí)當(dāng)中。
三、怎么評:基于學(xué)習(xí)進(jìn)階的評價量規(guī)
(一)量規(guī)應(yīng)用于人工智能課程評價的適切性
研究者提出了有效反饋模型,為了縮短目前表現(xiàn)與理想目標(biāo)之間的差距,有效的反饋要回答“我要達(dá)到什么水平”“我如何達(dá)到目標(biāo)水平”和“下一個目標(biāo)是什么”三個問題。教學(xué)評價實際上就是一種反饋,而量規(guī)就是實現(xiàn)有效反饋的工具之一。它支持重申學(xué)習(xí)期望,支持監(jiān)控學(xué)習(xí)和自我調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)。量規(guī)是針對學(xué)生學(xué)習(xí)制定的,它包含一組清晰連貫的標(biāo)準(zhǔn),以及這組標(biāo)準(zhǔn)下各層級的表現(xiàn)質(zhì)量描述。[13]量規(guī)主要用于對兩類學(xué)習(xí)表現(xiàn)進(jìn)行評估:一是可觀察到的學(xué)習(xí)過程,二是學(xué)習(xí)生成的實體成果。下面將從4個維度闡明量規(guī)應(yīng)用于人工智能課程評價的適切性。①評價目的適切。發(fā)揮評價的導(dǎo)向作用,使其支持到學(xué)習(xí)發(fā)生和教學(xué)開展,是先進(jìn)評價理念所推崇的評價目的。評價量規(guī)能為學(xué)習(xí)和教學(xué)提供有意義且具體的反饋和線索,特別是在教師難以照顧到所有小組的學(xué)習(xí)時,小組成員可以通過對照量規(guī)標(biāo)準(zhǔn)反思自身學(xué)習(xí)水平和改進(jìn)學(xué)習(xí)。②評價目標(biāo)適切。培養(yǎng)“數(shù)字公民”是人工智能課程的教育使命,因此課程目標(biāo)指向適應(yīng)智能社會的核心素養(yǎng)能力。素養(yǎng)能力的養(yǎng)成是一個由知識技能習(xí)得到能力發(fā)展,再到思維模式和信念建立的連續(xù)遞進(jìn)過程。而量規(guī)具有連續(xù)清晰的標(biāo)準(zhǔn)和各層級表現(xiàn)描述,能夠真實反映學(xué)生學(xué)習(xí)過程思維的變化,引導(dǎo)學(xué)生朝教育目標(biāo)發(fā)展。③評價方式適切。在課標(biāo)中,多次強調(diào)要落實以項目式學(xué)習(xí)方式開展人工智能課程。在實踐中,可以觀察到機器人教育、創(chuàng)客教育、編程教育等也一般依托小組進(jìn)行協(xié)作項目式學(xué)習(xí)。這種學(xué)習(xí)方式賦予了人工智能課程實踐性、發(fā)展性、開放性和學(xué)生主體性的特點。而過程性評價傾向于“過程”與“發(fā)展”的價值取向,強調(diào)目標(biāo)與過程并重,是一種主張內(nèi)外結(jié)合的、開放的、教學(xué)評融合的評價方式[14],能與項目式學(xué)習(xí)特點相契合。實際上,作為評價工具的量規(guī)與過程性評價的理念天然具有高度的一致性。一是考慮到量規(guī)主要的評價范圍;二是量規(guī)既能支持“量化”的外部測量,又能實現(xiàn)“質(zhì)性”的內(nèi)部評估;三是量規(guī)支持評價主體多元化,突出協(xié)作和共同參與;四是量規(guī)的評價信息和學(xué)習(xí)線索回流促進(jìn)學(xué)生自我調(diào)節(jié)的發(fā)展、學(xué)習(xí)項目的發(fā)展以及教師教學(xué)的發(fā)展。
④評價內(nèi)容適切。人工智能屬于應(yīng)用科學(xué),其課程內(nèi)容往往與生活和生產(chǎn)實際聯(lián)系緊密,多為建構(gòu)不良的學(xué)習(xí)專題,例如人工智能倫理問題、算法與程序設(shè)計、設(shè)計新技術(shù)解決方案等。評價量規(guī)能超越局限于有標(biāo)準(zhǔn)答案的知識評價,能夠很好地對建構(gòu)不良的學(xué)習(xí)內(nèi)容及較抽象的能力素養(yǎng)進(jìn)行評價,設(shè)計合理的量規(guī),甚至還能發(fā)揮學(xué)生的創(chuàng)造性和元認(rèn)知。
(二)評價量規(guī)設(shè)計的依據(jù)和模型
評價量規(guī)的設(shè)計要基于對人是如何學(xué)習(xí)該學(xué)科領(lǐng)域的知識的研究和理論進(jìn)行分析,量規(guī)中各層級的表現(xiàn)質(zhì)量描述要依據(jù)“學(xué)生的理解如何發(fā)展”這一認(rèn)識展開,實際上就是學(xué)生認(rèn)知模型。有效的評價系統(tǒng)必須包含3個關(guān)鍵要素——認(rèn)知、觀察、詮釋,且這3個要素必須加以連接形成協(xié)同的整體??紤]到學(xué)科核心素養(yǎng)和課程目標(biāo)的落實在教學(xué)評價設(shè)計中發(fā)揮著指引性的作用,因此我們認(rèn)為目標(biāo)也是評價系統(tǒng)的關(guān)鍵要素之一。在經(jīng)典的評價系統(tǒng)3要素模型基礎(chǔ)上,研究設(shè)計出指向人工智能課程教學(xué)評價的評價量規(guī)設(shè)計模型(見圖2)。該模型從目標(biāo)出發(fā),連接認(rèn)知、觀察、詮釋。四個部分構(gòu)成循環(huán)協(xié)同的整體。
在這里,目標(biāo)指通過課程學(xué)習(xí),學(xué)生在此學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)要達(dá)到的期望成就。期望成就是人工智能素養(yǎng)能力在相應(yīng)課程內(nèi)容中的具體體現(xiàn)。認(rèn)知是指學(xué)生在此領(lǐng)域獲取的認(rèn)識和知識,它是關(guān)于學(xué)生如何表征知識,以及如何從新手發(fā)展成為專家的過程的認(rèn)識。其中,學(xué)習(xí)進(jìn)階(也稱構(gòu)念地圖)是描述學(xué)生隨著學(xué)習(xí)時間推移,其某種知識或能力發(fā)展所展示出來的學(xué)習(xí)路徑,它為創(chuàng)建有意義的評價提供清晰的指南,是后續(xù)觀察和詮釋兩個環(huán)節(jié)的重要基礎(chǔ)。實際上,隨著學(xué)習(xí)進(jìn)階研究的影響力不斷拓展,許多研究機構(gòu)和學(xué)者以此為基礎(chǔ),進(jìn)行測評開發(fā)和設(shè)計。例如伯克利評估與測量研究中心的BEAR測評系統(tǒng)就是較有代表性的產(chǎn)品[15]。觀察是指借助任務(wù)情境學(xué)生提供可觀察的知識習(xí)得與能力發(fā)展的有效證據(jù)。教師或評估設(shè)計者應(yīng)該了解什么可以用來揭示學(xué)生知道什么和可以做什么,什么特定的任務(wù)可能引發(fā)的知識和技能的類型。詮釋是指對觀察中收集到的證據(jù)加以理解和判斷的過程。指向目標(biāo)期望成就的、包含各層級學(xué)習(xí)表現(xiàn)描述的評價量規(guī),是理解證據(jù)并給出定量或定性判斷的有效途徑?;诖耍瑢W(xué)生的學(xué)習(xí)得到客觀的評價,評價的反饋信息反過來對課程目標(biāo)達(dá)成情況進(jìn)行檢驗,教師利用這些信息可以進(jìn)一步改進(jìn)學(xué)習(xí)進(jìn)階模型,修改任務(wù)情境設(shè)計方案。該模型重點為人工智能課程應(yīng)該“怎么評”提供一種思路,同時也為課程的項目、任務(wù)和情境設(shè)計提供相關(guān)指引。
(三)實現(xiàn):評價量規(guī)設(shè)計的案例
本部分主要以“智能分類器的特征提取”為案例,展示如何根據(jù)上文提出的設(shè)計模型實現(xiàn)針對具體教學(xué)內(nèi)容的評價量規(guī)設(shè)計。該教學(xué)內(nèi)容選自《人工智能基礎(chǔ)(高中版)》(華東師范大學(xué)出版社出版)教材第二章第2小節(jié)“提取特征”,主要讓學(xué)生認(rèn)識智能分類器及其運作機制,掌握其中重要的步驟“提取特征”。內(nèi)容主要由理解分類過程、識別事物的特征和有效特征、量化有效特征并轉(zhuǎn)化成特征向量、利用特征向量構(gòu)建特征空間并理解如何利用特征空間進(jìn)行分類等組成,筆者將本課命名為“智能分類器的特征提取”。
步驟一:根據(jù)上述中小學(xué)人工智能素養(yǎng)能力重構(gòu)框架和本節(jié)教學(xué)內(nèi)容確定教學(xué)最終需要達(dá)成的期望成就(見表1)。
步驟二:學(xué)習(xí)進(jìn)階的開發(fā)并不是一蹴而就的,而是一個假設(shè)與驗證、理論與實踐不斷交替、逐步完善的過程,最終確認(rèn)學(xué)生理解和發(fā)展的真實軌跡。本案例采用自上而下的方法預(yù)測學(xué)生思維的發(fā)展,開發(fā)學(xué)生對“智能分類器的特征提取”學(xué)習(xí)內(nèi)容理解情況的學(xué)習(xí)進(jìn)階(見表2)。該學(xué)習(xí)進(jìn)階還需后續(xù)改進(jìn)、完善。
步驟三:任務(wù)情境的設(shè)計是為了推動學(xué)習(xí)的展開和充分展現(xiàn)學(xué)生的知識技能和情感態(tài)度價值觀,幫助學(xué)生和教師了解學(xué)習(xí)進(jìn)度。針對需要觀察的學(xué)習(xí)成就設(shè)計對應(yīng)的任務(wù)情境(見圖3),任務(wù)總體上層層遞進(jìn),由易到難,以期在學(xué)生完成任務(wù)過程和提交的任務(wù)成果中透視出學(xué)生的成就水平。任務(wù)情境可以是開放式的,如案例中任務(wù)三的方案設(shè)計,沒有給出固定的問題,充分發(fā)揮學(xué)生的想象力和觀察力;當(dāng)然也可以是半開放式的,例如蕨類植物的智能分類系統(tǒng)設(shè)計,這樣有利于減輕教師課堂教學(xué)的難度和工作量。
步驟四:使用評價量規(guī)可以測量和詮釋通過任務(wù)情境收集到的學(xué)習(xí)成就證據(jù),最終獲得對學(xué)生學(xué)習(xí)的客觀評價。評價量規(guī)編制過程中需要注意:關(guān)注學(xué)習(xí)成就而非任務(wù),任務(wù)只是成就水平展示的媒介,量規(guī)內(nèi)容應(yīng)指向任務(wù)所預(yù)示學(xué)習(xí)成就的特征,而不應(yīng)淪為任務(wù)清單或作品要求;關(guān)注學(xué)習(xí)過程而非分?jǐn)?shù)等級,量規(guī)不應(yīng)充當(dāng)簡單的打分工具,而是能指明“我現(xiàn)在在哪里”和“我將要去哪里”,作為促進(jìn)自我調(diào)節(jié)和學(xué)習(xí)反思的有效手段。在本案例中,評價量規(guī)針對每個學(xué)習(xí)任務(wù),下設(shè)一級指標(biāo)和二級指標(biāo),并對每個指標(biāo)的含義進(jìn)行描述。等級劃分與學(xué)習(xí)進(jìn)階呼應(yīng),共設(shè)計了4個等級,盡量涵蓋學(xué)生表現(xiàn)的各類情況(見表3)。
四、總結(jié)與展望
本文就人工智能課程應(yīng)該如何進(jìn)行教學(xué)評價展開研究,提出了基于學(xué)習(xí)進(jìn)階的評價量規(guī)設(shè)計模型,并展示了完整的評價量規(guī)設(shè)計流程。通過對“提取特征”學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行了評價量規(guī)的設(shè)計,可以看到在人工智能課程教學(xué)中,能夠?qū)崿F(xiàn)對每個學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)表現(xiàn)的精準(zhǔn)評價與指導(dǎo);更重要的是,通過此類型的學(xué)習(xí)評價,為學(xué)習(xí)者的分步驟、階段性學(xué)習(xí)進(jìn)階提供了可觀察、詮釋的學(xué)習(xí)依據(jù)。評價量規(guī)與人工智能課程的結(jié)合,有望實現(xiàn)教學(xué)評價的學(xué)生主體性、客觀性、個性化和智能化。學(xué)生主體性意味著學(xué)生不僅僅是被動的評價對象,更是對學(xué)習(xí)效能起決定性作用的主體,學(xué)生應(yīng)當(dāng)參與學(xué)習(xí)評價的全過程。崔允漷指出學(xué)習(xí)評價的新范式——“促進(jìn)學(xué)習(xí)的評價”已逐漸成為主流[16]。評價量規(guī)有利于促進(jìn)自我調(diào)節(jié)的學(xué)習(xí),調(diào)動學(xué)生的元認(rèn)知,學(xué)生使用評價量規(guī)不但能夠檢驗自身的學(xué)習(xí)成果,更重要的是能夠獲得對學(xué)習(xí)的掌控和學(xué)會學(xué)習(xí)。為教師、學(xué)生、同伴、家長提供簡明且操作性強的評價量規(guī),有利于多元化主體共同參與評價,使評價可以基于不同視角和不同維度展開,最終獲得比較公平客觀的評價結(jié)果。評價量規(guī)對每個層級的表現(xiàn)都有細(xì)致描述,能照顧到學(xué)生學(xué)習(xí)的個性化差異。學(xué)習(xí)是一個發(fā)展性的過程,個體經(jīng)驗和社會文化的差異讓每個學(xué)生處在不同的理解階段,利用評價量規(guī),每個學(xué)生都可以得到個性化評估。同時,評價量規(guī)有可能為學(xué)習(xí)評價和人工智能技術(shù)相結(jié)合提供機會,實現(xiàn)評價的智能化。通過應(yīng)用智能技術(shù)收集證據(jù)和基于評價量規(guī)進(jìn)行推理評估,為每個學(xué)生生成個性化的能力雷達(dá)圖,立體展示其人工智能素養(yǎng)整個能力圈層中各目標(biāo)的完成情況。
關(guān)于人工智能課程教學(xué)評價的相關(guān)問題,在未來研究中還可以從以下幾個方面深入探討。一是完善學(xué)生在人工智能學(xué)科領(lǐng)域?qū)W習(xí)的學(xué)習(xí)進(jìn)階,從理論和實踐研究中明確學(xué)生理解和發(fā)展的真實軌跡。二是檢驗評價量規(guī)的實際應(yīng)用效果,如收集評價量規(guī)促進(jìn)學(xué)習(xí)的證據(jù)、了解不同主體視角下評價量規(guī)的作用和影響,為人工智能教育收集循證依據(jù)。三是技術(shù)賦能教學(xué)評價,開發(fā)基于評價量規(guī)的智能評價工具,人機協(xié)同促進(jìn)評價與決策。四是運用評價量規(guī)進(jìn)一步跟蹤學(xué)生的人工智能價值觀的轉(zhuǎn)變軌跡。五是基于評價量規(guī)探索符合人工智能教育規(guī)律的教學(xué)新路徑。
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(責(zé)任編輯 孫興麗 王策)
Researoh on the Rubric-Based Model for AI Curricula Teaching Evaluation and Practical Case
Li Rui1, 2,He Minyi1
(1. Educational Technology Department,School of Information Science and Technology,Yunnan Normal University,
Kunming, Yunnan,China 650500)
Abstract: This research mainly focuses on the teaching evaluation of AI curricula.It analyzes the necessity and urgency of this topic from the current situation of AI curricula teaching evaluation,cultivation objectives of AI literacy and the conflict of traditional evaluation concepts and new curriculum.Then it discusses the relevance between the rubrics and the teaching evaluation of AI curricula.The research is based on the classic three-element model of the evaluation system to propose a rubric design model that aims at the teaching evaluation of AI curricula.It includes four steps:goal-expected achievement, cognition-learning progression, observation-task context,interpretation-evaluation rubric.According to the model, the teaching content of “feature extraction of intelligent classifier” is taken as an example to show the complete design process.Finally,it is discussed that the application of evaluation rubric is expected to realize the student subjectivity,objectivity,individualization and intelligence of evaluation.
Key words:? Learning Progressions;Evaluation design;Rubric;AI curriculum;AI literacy
收稿日期:2022-08-17
基金項目:國家自然科學(xué)基金-地區(qū)科學(xué)基金項目“多元文化環(huán)境下面向用戶的個性化在線學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵技術(shù)研究”(61967015)
作者簡介:李睿(1979—),女,福建上杭人,副教授、碩士生導(dǎo)師,研究方向為計算機教育、移動學(xué)習(xí)、教學(xué)設(shè)計,系本文通信作者;何敏怡(1993—),女,廣東江門人,碩士研究生,研究方向為人工智能教育。