□ 董明明

高校教学评价体系亟须变革。传统依赖论文数量、人才称号等量化指标的评价方式，如同“单色滤镜”，难以捕捉教育过程中宝贵的认知发展轨迹。人工智能技术为评价带来新可能，它不仅是分数统计工具，更是洞察学习细微变化的“显微镜”和“导航仪”。

评价体系的理论根基和视角

教学评价的革新本质上是认知科学的进步。学习不再是简单的“输入—输出”过程，而是编织复杂的认知网络，涉及陈述性记忆（是什么）与程序性记忆（怎么做）的相互作用。这要求评价体系必须能解析思维过程，而非仅记录结果。

数据采集方式的突破为此提供了基础。现代评价正突破传统问卷局限，构建立体数据网络：智能设备可捕捉解题时的微表情、实验操作动作轨迹，甚至脑电波动。如北京师范大学的“智慧学伴”系统，通过语音分析识别学生理解困惑，准确率近90%，实现实时诊断。

传统评价如同“用渔网测量水流”，遗漏关键信息。AI驱动的评价正拓展多维度视角。

生理反馈维度。课堂中的智能感知设备，能够捕捉皱眉频率、皮肤电阻等生理信号。清华大学的研究发现，当学生每分钟皱眉超过5次时，知识吸收效率会显著下降。

操作行为维度。在虚拟实验中，系统可以精确记录移液管的使用角度、显微镜的调焦次数，构建出实验技能的“数字画像”。

思维活动维度。便携式电脑设备让“看见思维”成为可能。华东师大研究发现，当学生脑部高频电波持续活跃时，往往是在解题的顿悟时刻。

从诊断到干预的闭环系统

教学评价的终极目标不是给学生贴标签，而是为教学改进提供指南。美国哈佛大学的研究发现，知识结构的重构存在“黄金7天”窗口期，及时干预能事半功倍。更值得关注的是智能系统的解释能力。当学生解错微分方程时，系统不仅能指出错误，还能追溯错误根源——是极限概念模糊？还是符号规则混淆？这种“知其然更知其所以然”的诊断，让教学干预真正有的放矢。

教育智能化不是用机器取代教师，而是构建人机协同的新生态。美国密歇根大学的实践表明，当教师掌握AI解读能力后，超过七成的诊断结果能转化为有效的教学方案。这提示我们，智能时代的教育者需要具备新的能力维度——既是教学设计师，又是数据分析师。

展望未来，教学评价正在向“精准导航”转型。这需要教育与科技携手共进，让技术创新真正服务于人的发展。或许在不久的将来，教学评价将不再是终结性的“裁判台”，而成为持续发展的“加油站”。

（作者系武警警官学院教学考评中心助教）