基于人工智能技術的高職院校在線課程評價研究

朱洲

湖南大眾傳媒職業技術學院，湖南 長沙 410000

0 引言

隨著社會、經濟的發展，對先進生產力的探索是解決當下用工難問題的重要手段，同時也是規避職業暴露風險、實現安全生產目的的重要策略。整體而言，人工智能作為仿真人類大腦，具備邏輯性、自主性和深入學習的技術，能夠在應用時大幅釋放勞動力，降低人工參與的工作量，減少重復勞動量；同時，也可以在重工生產、化工生產等具有職業暴露的崗位上發揮替代人力的作用。本文主要透過人工智能技術對高職院校的在線課程評價進行分析，以此對教研工作落實、深化人工智能領域課程質量產生積極影響。

1 基于人工智能的高職院校在線課程評價途徑

1.1 思維

人工智能技術的價值在于對人類大腦的模擬，以能夠代替人類進行自主思考、運行、自檢、示警等形式，在各行各業發揮作用，由此來看，人工智能領域的人才培養，首要便是重視人才的思維能力[1]。人的思維是人類有別于機器的重要來源，人工智能作為擬合兩者的媒介，可以大幅度提升機器的自主性、思考性等能力，鑒于此，培養人才便需要結合智能機器的潛在運行邏輯，對學生進行思維訓練，整體來看，思維訓練涉及邏輯思維、創新思維、具象思維、模擬思維，其中邏輯思維體現在看待人、事、物、景等時，能夠從中提取相關客觀規律，可以透過客觀規律，組織計算機語言，以此逐步架構人工智能系統，對人工智能技術的發展及應用存在顯著的價值，創新思維是在問題面前，能夠采取有別于傳統做法的方案，從而實現對人工智能系統或其應用進行優化，一般能較好地突破發展瓶頸，具象思維是對事物以更加細致的姿態進行分析，以此在大腦中對某個物象進行重新架構，達到“胸有成竹”的目的，模擬思維可以在進行程序設計等過程中，對人類大腦思維進行模擬，并以程序設計語言的形式進行再現，對提升人工智能系統質量存在裨益。

1.2 理論知識儲備

理論知識儲備是構成學生人工智能技術及應用能力的基石，因而重視對學生理論知識儲備分析，對了解學生人工智能領域的基礎素養存在潛在價值。理論知識儲備側重體現在名詞內涵、外延，及應用能力上的具體操作知識、注意事項，進行評價時所要采取的策略也應當有所差異，在名詞內涵、外延上，需要在進行課程評價時，了解學生如何看待、描述各個名詞，對各個名詞描述的準確性、全面性，客觀反映著學生對各個專業術語的認知深度，此外，在應用能力上，人工智能技術的應用同樣存在基礎性的理論知識，為切實保證學生的專業學科素養，同樣需要對學生該方面的知識儲備進行分析，介于應用能力下的知識儲備，一般需要重視程序語言設計、客觀規律識別及歸納、運行分析及優化等。

1.3 實踐技能

實踐技能分析是針對學生在具體事項上的操作能力，并以此開展課程評價工作。人工智能技術下的實踐操作事項頗多，涉及程序語言設計、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、圖形識別、專家系統、大數據分析等，作為應用深度、應用廣度頗深的技術類型，對人工智能技術的掌握情況的分析工作，可以圍繞基本操作及基于特定案例下的實踐操作，于前者而言，實踐操作技能集中在各個事項上的一般操作，具有通用性、基礎性，是學生能夠舉一反三的關鍵所在，于后者而言，基于特定案例下的實踐操作，可以進一步深化學生的實踐操作能力，對培養應用型人才大有幫助，對在線課程進行評價時，應當有所重視[2]。

1.4 教學質量

教學質量可以從教學視角下，審視基于人工智能的在線課程評價工作。教學質量問題涉及在線課程教授中的方方面面，在時間序列上，涉及課前準備、課中教學、課后總結；在具體的事務上，課前準備又包括學情分析、教學計劃、教學內容等；在課中教學上，又涉及教學語言、教學技巧及經驗、實時監測、實時反饋及應對；課后總結是在課程結束后，對課后作業及批改、學生滿意度評價、教學問題歸因分析、改進方向明確及實施。基于此，一般能較好地對在線課程質量進行綜合評價。

2 基于人工智能的高職院校在線課程評價應用策略

2.1 重視學生思維下的在線課程評價

學生思維下的人工智能在線課程評價，可以基于邏輯思維、創新思維、具象思維、模擬思維展開綜合探討。

（1）邏輯思維，邏輯思維側重體現在學生對客觀規律的識別及歸納總結上，因而在進行課程評價時，便可以著眼于客觀規律進行判斷，在線課程評價的形式可以從課中觀察、抽查、作業上收集相關信息，對學生是否能識別、發現客觀規律進行了解，以此為基礎，便可以在評價中采取打分制或是定性描述，以此對學生的邏輯思維進行把握。對于作業上的題目可以層層深入地進行出題，比方說從簡單的時間遷移規律到更復雜的空間坐標、數列等；在評價時，若存在標準答案，便可以直接采取打分制，若不存在標準答案，便可以采取定性描述的形式對學生的思路進行評價；比方說解題思路是否能層層遞進，是否能抽絲剝繭地對問題產生全面了解等。

（2）創新思維，創新思維強調新穎獨創，在具體應用中，往往可以在某方面實現事半功倍的效果，創新思維的培養、評價，主要集中在靈感、興趣、需要、預測。靈感具有偶然性，并非可以透過直觀的邏輯分析加以得到，在進行課程評價時，可以結合具體的問題，對學生多元分析能力進行綜合探討。同時，考量到靈感的產生與學生的思維深度、思維廣度、知識儲備等相關，同樣可以針對此，對學生的邏輯思維、感性思維、知識掌握進行評價。興趣是強化創造能力的重要源動力，在對學生創新思維進行評價時，同樣可以透過課中分析，了解學生的主觀傾向及對人工智能的熱情程度。需要是結合人工智能，針對靈感的產生進行有效性評價，新穎獨創的靈感并不一定都會產生現實價值，因而在實際應用中，還應當透過對靈感的有效性評價，評判學生的創新素養。預測是在前瞻性分析在創新活動上的應用，遠見卓識是發揮預測價值，強化前瞻性分析質量，提高創新思維能力的關鍵，因而在課程評價中，可以對學生的前瞻性分析進行測評。

（3）具象思維，具象思維是以更加細致的姿態，對物象產生深刻的認知，具象思維可以大幅度提升學生對事物的認知深度、廣度，在進行編程等工作時，可以更加有目的地展開，具象思維下的在線課程評價，可以結合事物的認知評價展開。例如，教師展示一個建筑模型，邀請學生對建筑進行描述性分析，通過學生是否能夠多元、全面、深入的描述建筑，從而對學生的具象思維進行綜合評價，

（4）模擬思維，模擬思維是對將某種事物，使用另外的語言進行仿真、模擬，從而實現在特定環境下進行再建構的思維形式。依托人工智能來看，人工智能技術下的模擬思維，與學生的程序設計能力、思維認知程度存在關聯，在對學生進行模擬思維測評時，可以首先在程序設計能力上，觀察學生對程序設計語言的掌握情況及對程序架構的把握情況進行相關分析；其次便可以在思維認知程度上，對學生的模擬仿真能力進行分析，可以透過對事物的觀察、描述，了解學生是否能對所要觀察、描述的對象具備深刻的認知，同時還要對學生面向對象能力進行測評，以此了解學生對現實世界的抽象分析及認知能力[3]。

2.2 重視學生理論知識儲備下的在線課程評價

介于理論知識儲備下的在線課程評價，集中體現在理論知識、應用技能，進行在線課程評價時，同樣可以緊緊圍繞兩者展開綜合討論。從名詞的角度來看，人工智能領域的名詞涉及頗多，除程序設計語言相關的名詞外，在人工智能垂直細分領域，也存在機器人三原則、深度學習、數據庫等概念，這些都需要學生在掌握人工智能技術時，對此進行充分的把握。透過相關名詞對學生的掌握情況進行評價時，可以集中在名詞的理解、描述，以此觀測學生對各個名詞的了解深度，教師可以透過提問、隨堂考、作業等形式，觀察學生各個名詞的理解情況。鑒于在線課程中，教師與學生無法進行直接交流，教師也無法對學生的實際學習行為進行監督，因而教師在對學生對各個名詞的理解進行評價時，可以在名詞解釋上，要求學生使用自己的語言進行描述，同時還要求學生做好舉例論證等工作，以此對學生是否深入了解各個專業名詞進行綜合分析。對學生描述內容的分析，可以從內涵準確性、與原釋義重合度等進行評價，內涵準確性越高，與原釋義的重合度越低，學生對各個名詞的掌握深度一般越高，從應用技能的角度來看，應用技能下的基礎知識，可以直接與實踐操作作業、考核直接聯系，也可以要求學生在展開程序設計、闡述運行邏輯時，對關聯操作流程、注意事項、涉及的專業術語、技巧方法進行描述，以此可以較好地把握學生在應用技能領域下理論知識的掌握情況[4]。

2.3 重視學生實踐技能下的在線課程評價

學生實踐技能下的在線課程評價可以從基本操作，及基于特定案例下的實踐操作進行綜合分析。從基本操作的角度來看，基本操作具有通用性，以此為基礎進行在線課程評價時，需要對人工智能相關的程序語言設計、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、圖形識別等進行分析，歸納總結基本操作流程、形式、技巧經驗，教授給學生后，可以透過抽檢、作業等形式，了解學生對此類技能的掌握情況，考核內容既可以重視知識的整體性，也可以將知識點拆分開，對各個小知識點進行逐步教授、考核，并在最終對學生的整體掌握情況進行評價。例如，在要求學生對結構化程序三種基本結構進行程序設計工作時，可以直接要求學生使用該三種結構進行編程，同時根據編程情況，對學生的實踐技能形成初步的評價，亦或者對相關內容進行拆分，從自然語言、傳統流程圖、N-S流程圖、偽代碼、計算機語言，并結合順序結構、循環結構、選擇結構等多個方面，對學生相關的實踐技能進行相對深入的分析工作。從特定案例下的實踐操作來看，特定案例下的實踐操作具有較強的指向性、應用性，基于此對學生的掌握情況進行分析時，應當重視選題、考核結果分析，選擇的題目要針對性地反映學生已經涉獵的知識基礎、技能基礎。同時在考核結果上，要注意審視程序設計的準確性，及存在的優點、缺點，既可以對學生是否掌握相關技能進行綜合評價，又可以從缺點上，為學生指明學科素養掌握上的不足。

2.4 重視教學質量下的在線課程評價

基于教學質量對在線課程進行評價，大致可以從課前、課中、課后三方面進行。

從課前來看，課前視角下可以重視學情分析、教學計劃、教學內容。學情分析是針對學生，對學生的知識儲備、實踐技能、學習能力、主觀傾向、課堂紀律等進行綜合評價，旨在以學生為主體，充分圍繞學生實際情況下開展教學工作，對學情分析的重視，是保證教學質量、對在線課程進行初步分析的關鍵。教學計劃具有指導教學工作展開的價值，在進行教學時，教學計劃的應用可以盡可能地規避教學風險、保障教學質量，因而對教學計劃進行評價，同樣對教學質量或課程質量進行綜合評價，課程計劃的評價方向主要涉及教學計劃的執行情況、目標實現情況、風險防控疏漏等。教學內容是課中教學的基石，可以在知識易于接受度、知識準確性、知識趣味性上對教學內容進行綜合評價，以此了解教學內容是否存在疏漏之處。

從課中來看，課中分析涉及教學語言、教學技巧及經驗、實時監測、實時反饋及應對。教學語言是實現教師與學生溝通的重要媒介，是教師向學生傳遞知識點的重要工具，對教學語言的評價，可以從學生接受度、詼諧度、表達清晰度等方面進行。教學技巧及經驗是客觀保障課堂教學質量的重要因素，可以在課堂節奏把控、知識傳遞效用、學生主觀能動性調動、課堂抽檢、教學手段多元使用上發揮出作用，對其進行評價時，也可以從學生的知識掌握、主觀傾向、教師采取的教學手段、課堂提問，以及課堂節奏等進行綜評。在線課程中，由于教師無法通過巡邏、俯視等對學生進行監管，因而有必要在在線課程進行時，注意實時監測，可以通過要求學生出鏡及快速瀏覽學生留言，對學生在課堂上的表現進行綜合監管，主要涉及學生活躍度、學生學習狀態、學生學習軌跡、課堂問題回答成效等，以此可以幫助教師對學生在課堂上的表現產生較為深入的了解。為綜合保障課堂教學質量，應當注意及時解決發現的問題，實時反饋及應對主要涉及的教學節奏調整、教學手段調整、教學重心調整等，對在線課程的評價也可以由此延續，對教師在課堂上的臨機應變進行綜合評價。

從課后來看，課后總結是在課程結束后，對課后作業進行批改、學生滿意度評價、教學問題歸因分析、改進方向的明確及實施進行評價。其中課后作業及批開可以透過結果，了解學生在課堂上的學習質量；學生學習滿意度可以從主觀體驗、知識學習、課堂氛圍上，對在線課堂進行評價；教學問題歸因分析是教師從自身角度出發，審視課堂中存在的問題，并在歸因分析下了解問題緣由；改進方向及實施是在歸因分析的基礎上，明確課堂改進方向，并在下階段的課前準備中有所重視[5]。

3 結語

本文對基于人工智能技術的高職院校在線課程評價進行了研究，主要從評價途徑、應用策略兩方面進行探討，并認為可以著眼于思維、理論知識、實踐技能、教學質量，以此從學和教雙視角審視人工智能技術下的在線課程評價問題。