人工智能賦能職業教育增值評價的邏輯取向與路徑探索

作者簡介：楊珍珍（1999—），女，喀什大學教育科學學院2022級碩士研究生，研究方向為職業教育數字化。

摘要：以人工智能、區塊鏈、大數據為代表的智能技術不斷推動職業教育評價的變革與創新。增值評價利用智能技術轉變傳統職業教育評價中唯智、唯學、唯成績等的不科學評價導向，對構建新時代職業教育評價體系具有重要作用。在人工智能與職業教育融合的新時代背景下，職業教育增值評價必須厘清價值邏輯、內生邏輯、發展邏輯，為職業教育的高質量發展提供動力，從系統設計、價值耦合、數據依托、主體驅動四個維度構建具有中國特色的職業教育增值評價的路徑，以實現促進學生全面發展、教師專業發展、職業院校效能提升的目標。

關鍵詞：人工智能；職業教育評價；增值評價

中圖分類號：G710" " 文獻標識碼：A" " 文章編號：1672-5727（2024）05-0019-07

為了適應由技術引發的產業轉型升級與職業教育數字化轉型戰略，職業教育的人才培養模式已從規模式擴張轉向以人才培養提質增效為核心的內涵式發展。教育評價是衡量人才培養質量的重要手段，是職業院校開展教學活動與工作的“指揮棒”。現行的職業教育評價體系難以適應人工智能快速發展與職業教育內涵式發展的內在需求，必須重置評價體系、重構評價格局。增值評價能夠精準地剝離出社會層面、教師層面、學校層面對學生成長影響的“凈增值”。科學聚焦學生某一段時間內能力提升程度，以發展性眼光、過程性眼光看待學生的成長與發展，符合職業教育的類型特征。將大數據、云計算、5G、虛擬現實等智能技術賦能職業教育評價的全過程，推動增值評價在職業教育領域真正落實。目前，聚焦人工智能賦能職業教育增值評價已成為提升職業教育人才培養質量、促進教育公平的重要突破口，有效契合了數字化轉型時代的教育需求，具有較強的理論價值和實踐意義。

一、職業教育增值評價的溯源

美國著名教育心理學家拉爾夫·泰勒（Ralph Tyler）于20世紀30年代首次提出“學生投入”的概念，強調學生投入對學習結果的影響，學生付出的時間、精力對學習結果具有重要作用。因此，可以用學生學習結果來衡量教師的教學效能，這也是增值評價理念最早的萌芽。20世紀60年代，詹姆斯·科爾曼（James Coleman）在《關于教育機會平等性的報告》中指出，學校有形的物質條件并不是決定學生成就的重要因素，學校要幫助學生克服其出身不平等所帶來的學業進步障礙，評價學校教育質量的成效要以學生成長的努力程度為根據[1]。科爾曼并沒有直接提出“增值評價”的概念，但引起了人們對學校教育質量危機和教師效能問題的審視與反思，教育評價的發展性與過程性開始得到重視。美國學者亞歷山大·阿斯汀（Alexander Astin）提出的“輸入—環境—輸出”模型，突出學校環境因素對學生學習投入度與收獲的影響，認為學校應提供良好的資源與環境使學生獲得更多的輸出， 重視環境影響學生的發展對增值評價的產生與發展具有本固枝榮的作用[2]。增值評價由此進入學者們研究的視野。20世紀80年代，美國田納西大學推出了田納西增值評價法，并逐步形成評價模型。這一時期，增值評價理念付諸實踐，評價結果成為學校問責的依據。我國對增值評價的研究可以追溯到1997年香港教育統籌委員會發布的《優質學校教育》。該報告指出應對學校進行增值評價，強調通過增值評價激發學校辦學活力，為教育高質量發展注入新動力。這系統推進了教育評價體系的改革[3]。2020年，中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》（以下簡稱《總體方案》）明確指出，堅持科學有效，改進結果評價，強化過程評價，探索增值評價。增值評價作為一種新型的評價方式被運用到教育領域中。增值評價立足于尊重差異、了解基礎、注重過程、重視發展的評價原則，關注學生在接受教育后的成長變化幅度。通過對比學生入學時的能力起點與接受學校教育后的結果，考查學生學業成就的“增值”，能夠有效衡量教師教學成效與學校教育的影響。這種評價方法逐漸成為促進教育公平與提升教育質量的重要手段。

二、職業教育增值評價的概念

增值評價是一種體現教育公平和基于學習動機建構的科學評價模式，亦是基于效能和目標達成的工具理性主義評價模式，關注點從教育結果評價轉向對增長幅度的評價，強調教育本身價值產生的“凈效應”[4]，關注學生的學習起點和過程。通過采集學生在一段時間之前和之后的知識、能力和素養方面的表現數據，并對這些數據進行縱向比較，從而測量出此段時間內學生的成長程度，并以此為基礎來評定學校、教師等教育主體的績效，獲得學生“凈增值”[5]。“增值”一詞來源于經濟學的概念，指產出與投入相比所增加的部分。在職業教育領域中，所謂“增值評價”是對職業教育為學生未來的工作、生活所帶來的積極影響程度的測量。隨著人工智能、區塊鏈、大數據、虛擬仿真等技術在評價中的賦能，職業教育增值評價呈現出方式智能化、指標多元化、維度精細化的智慧型評價特征。職業教育由于其生源構成的復雜性、專業結構的多樣性，在開展增值評價時應當包括三個部分。一是能力性評價，包括工作技能、專業能力與認知能力的增長。二是社會性評價，包括價值觀、情感素養與人文情懷的增長。三是經濟性評價，包括就業機會的獲得與未來工作收入的增加。在職業教育評價中應用增值評價，能夠進一步激發職業教育的強大內驅力，運用“增值”來關注每一位學生技能水平的提升，每一位教師職業能力與教學水平的增值幅度，每一個職業院校發展水平的提質增效，對學生全面發展、教師專業發展、職業院校效能提升具有重要作用。

三、職業教育增值評價的邏輯取向

（一）價值邏輯：堅守職業教育類型定位，促進評價對象的多元價值融合

價值是教育評價的內核，教育評價本質上是一種主客體的價值判斷活動，是對教育的價值賦值，始終圍繞價值問題而展開。人工智能介入評價主體的價值共建與價值融合，既拓展了相關主體的價值需要，也提高了應用技術手段評價職業教育的效率，還豐富了評價對象對人工智能的選擇、判斷與認識。人工智能帶來的產業變革和教育改革影響了評價價值取向，開始關注評價者與評價對象的價值呈現，注重發揮“人的多元價值”。盡管目前教育評價領域多元價值矛盾和沖突不斷，但未來的教育評價一定會走向多元價值的融合與統一[6]。首先，職業教育是一種類型教育，人們對職業教育本質認識的偏差在于沒有達成價值共識。在進行職業教育評價時要堅守職業教育的本質屬性。職業教育的本質區別于其他教育和社會活動，旨在培養與就業崗位、社會環境及他人和諧相處的高素質技術技能人才，具有職業性、生產性和社會性。在開展增值評價時應堅守“類型不同但價值等同”的價值取向。其次，評價是為了達成價值共識。評價對象在接受教育中形成的知識價值、技術價值、人文價值與社會價值等多元價值逐漸轉換為促進個體發展和服務社會發展的內涵力量。因此，在開展職業教育增值評價時，要引導評價對象發現自身的增值價值和多元價值，以正確的價值觀為指導，關注評價對象成長過程中動態的間接價值、直接價值、工具價值與本體價值等多元價值。最后，必須從根本上扭轉當前“五唯”和功利主義導向下的不科學評價導向，建立起落實立德樹人根本任務的增值評價體系[7]。政府、學校、教師等多元主體按照立德樹人的要求，重視與實施增值評價，充分利用智能技術全面客觀測評評價對象多元價值發展狀況，擯棄增值評價過程中的工具價值，將立德樹人成效作為衡量增值評價實現的本質要求，遵循職業教育發展邏輯，促進評價對象多元價值融合目標的實現。

（二）內生邏輯：關注個體的內在動機，促進評價對象的過程性發展

埃里克·阿什比（Eric Ashby）提出，社會環境力量迫使高等教育體系改變時，大學“內在邏輯”猶如基因之于生物體系，可以保持高等教育體系特性不被改變。職業教育應對社會功利主義思想的強勢影響，需要反求諸己。在職業教育評價方面，要引導職業教育評價響應職業教育發展的“內在邏輯”要求，改變“見物不見人”的評價導向，真正實現以人為本[8]。職業教育中的內在邏輯可以理解為教育體系特性與屬性不被改變，職業教育是培養具有當代社會文化底蘊的完整的人的活動。因此，要引導增值評價響應職業教育發展的內在邏輯，真正關注個體的內在動機，改變唯智、唯學、唯成績的不科學評價導向。愛德華·德西（Edward L. Deci）與理查德·瑞安（Richard M. Ryan）提出的“自我決定論”指出，內在動機由三要素構成，分別為自主需求、勝任需求、歸屬需求。在開展職業教育增值評價時應充分關注個體的內在動機，滿足個體的自主需求、勝任需求與歸屬需求。

第一，增值評價滿足學生自主發展的需要。傳統評價以學習結果衡量學生的進步，遏止了學生的自主發展。職業教育增值評價強調由實踐理性支配，注重對復雜的職業教育育人過程的深刻理解與把握，關注學生的學習過程，基于動態視角對職業教育育人過程進行連續性監測，持續不斷地糾正學習過程中的問題，使學生觀察到自己取得的進步與存在的問題，及時調整學習策略，把關注點放在學生的自主發展與進步上。開展增值評價能夠衡量學生的能力發展狀況和價值追求，幫助學生進行自我建構，從而滿足學生自我發展的需要。

第二，增值評價契合學生勝任工作的現實需要。職業教育直接面向就業崗位，注重培養德技兼備的高素質人才。智能技術，區塊鏈、大數據、AIGC（生成式人工智能）等新型技術促使產業轉型升級，對人才的需求在結構、質量方面也提出了更高的要求。職業教育的培養目標需要動態結合智能技術和產業發展，使職校生培養緊跟時代需要。增值評價通過把握社會的發展狀態，為優化職業教育提供決策信息與依據，不斷加深對培養新時代高素質技術技能人才的認識，利用增值評價的實時調控機制，促進職業教育培養目標的有效達成，滿足智能時代學生所需的核心工作競爭力的現實需求。

第三，增值評價能夠滿足學生歸屬的需要。職業院校的學生結構復雜、水平各異，增值評價摒棄家庭、社會環境等因素，不是用單一的橫向結果評價所有學生，而是對每一個基礎能力水平不同的學生都能以“增值”為評價標準進行評價，引導學生為實現自身目標而努力。實施增值評價可以關注每一位學生的成長與進步，平等公正地對待每一位學生，引導學生樹立自我效能感，進行積極的自我認同、自我激勵，滿足學生的歸屬需求。

（三）發展邏輯：激發個體的發展潛能，促進評價對象的個性化發展

增值評價是基于人本主義理論。卡爾·蘭塞姆·羅杰斯（Carl Ransom Rogers）認為人具有成長、實現的潛能，人的發展是依賴于潛能。在進行增值評價時一定要關注個體的發展潛能，使其各方面潛能都得以實現。增值評價關注學生發展過程中的增量。所謂增量，是指學生在某一段學習之后的成果與最初成績的變化幅度。引導學生進行縱向過程性的自我比較，而不是以結果為主的橫向比較，促使學生在過程中看到自己的進步，從而激發個體的潛能與學習自信。當下，以物聯網、大數據、深度學習等智能技術賦能增值評價，促使以學生為本、因材施教的評價理念落地。智能技術能夠實時捕捉、動態感知學生的多維度數據，實現對學生的起點、過程和結果的全過程關注，根據學生的認知特點、能力發展水平和學習需求提供精準的反饋與意見。此外，以智能技術為依托構建學習者個人畫像，能夠分析其學習風格、預測學業表現等。看到學生在一定學習階段內的專業知識、職業技能、價值導向、情感修養等方面的增值幅度，實時評估學生的學習進度和表現，為學生提供動態、精準的評價結果反饋，有效促進學生個性化發展。

增值評價理論面向最近發展區理論。著名心理學家利維·維果斯基（Lev Vygotsky）的最近發展區理論指出，人的認知發展包括實際發展水平與潛在發展水平，兩者之間的動態差距就是最近發展區[9]。可見，增值評價與最近發展區理論二者在邏輯上異曲同工，在主張上高度契合，都關注學生實際發展水平與潛在發展水平之間的增量。因此，在評價時要注重創造最近發展區，關注學生潛在增值的發展。學生的學習過程可分為起始水平、預測水平、結果水平三個階段，強調起始值、預測值、實際值三個維度。在起始階段，借助人工智能的挖掘與分析功能，獲取學生認知、情感與行為等多維度的數據，分析學生發展的認知基礎和原有水平，為預測學生的發展程度提供一定的客觀依據。在預測階段，綜合運用大數據的預測功能和深度分析等算法技術，科學預估學生潛在發展的曲線和可視化圖，探求學生背后隱含的教育增值。在結果階段，用大數據智能分析計算學生的最終成績和實際發展水平的進步程度，利用可視化技術把各維度發展軌跡以直觀、可感知的圖表或圖形方式表達出來，形成可觀測的增值曲線，全面、客觀地評價學生的發展變化。學習過程三個階段構成增值評價內容框架，利用智能技術使學生學習過程可視化呈現，提高評價結果的準確性。增值評價融合了起點評價、診斷評價、結果評價等多種評價方式的優勢，注重挖掘學習過程中的增值潛能，激發學生增值發展的可能性，為不同水平階段的學生創造適宜的最近發展區，促進增值潛能的最大限度開發。

四、職業教育增值評價的路徑探索

增值評價要以頂層設計為保障，以強化評價主體立德樹人價值觀念為導向，以數據依托與算法技術為重要支撐，以提升評價主體增值思維與意識為目標，實現智能技術全面賦能職業教育增值評價改革創新，構建與智能時代職業教育現代化目標一致的增值評價體系，達到提升職業教育質量的目的。

（一）頂層設計：堅持系統思維，構建智能化、科學化的增值評價指標

一是政府要完善人工智能賦能職業教育增值評價的頂層設計。政府及相關部門應發揮責任主體的導向功能，在深入領會智能技術的內涵和功能的基礎上，提煉出可量化和可操作的增值評價指標。評價指標是開展增值評價的重要依據，只有構建符合職業教育現狀的增值評價指標，才能對職業院校、教師、學生的增值評價進行全面客觀的數字化考量。構建增值評價指標的前提是要明確“增值”的結構要素。職業教育增值評價主要涵蓋三個方面，分別是職業技能增值、職業素養增值和社會價值增值[10]。職業能力增值主要包括專業認知能力、持續創新能力、終身學習能力和專業技能水平等。職業素養增值是指對所學專業積極情感與態度的增長，包括職業行為習慣、職業意識、職業價值觀與職業作風等。社會價值增值指未來就業機會的獲得與收入的增長，包括社會互動能力、就業技能水平、職業發展認知和自主合作能力等。職業教育增值評價指標的設立，可以提供客觀可靠的數據與信息，幫助職業院校完善人才培養模式，提升人才培養質量，滿足職業教育高質量發展的要求。

二是利用人工智能大模型支持的智能化評價工具為增值評價提供強大的數據底座和技術支撐。智能技術融入增值評價指標的全過程，可以提升評價的效率和準確度。智能化評價工具可以挖掘學生職業技能、職業素養和社會價值三方面的增值變化。從職業技能方面，可以分析學生學習能力、抽象思維、邏輯演繹、工作能力等的獲得；從職業素養方面，可以分析學生的職業道德、專業情意、情感素養和心理素質等的獲取；從社會價值方面，可以分析學生相關專業技能競賽獎項、資格證書、崗位勝任力與適應能力的獲得。此外，智能化評價工具可以根據已設定的增值評價指標對學生進行自動化評價，同時，通過可視化技術動態繪制出學生評價指標三維度各關鍵節點的增值曲線，使多元性的職業教育增值評價指標得到有效表征，把增值評價結果更清晰、更直觀地表示出來，實現對學生客觀、全面的評價。

三是加強增值評價理論研究和實踐探索。目前，學界從不同角度對增值評價的基本理論進行了研究，但整體來看，我國職業教育增值評價的理論研究水平仍有較大提升空間。完善的增值評價理論能以相對科學客觀的方式開展增值評價，對評價對象做出基于證據的價值判斷和比較結果，對科學指導職業教育活動具有重要意義。首先，在《總體方案》的基礎上，通過對國內外評價經驗的借鑒，探索體現本土化的增值評價理論。其次，增值評價作為數量化方法的滲透，要有一定的數學及統計學基礎，涉及的職業技能、職業素養、社會價值等的多元化評價指標，需要教育學、心理學、教育統計學、生物學等跨領域學科理論的指導，以推動職業教育增值評價理論的系統研究。最后，進行系統的職業教育增值評價實證研究。政府和教育行政部門應鼓勵各職業院校積極開展增值評價的實踐探索，以形成生動的實踐案例，力求實現理論與實踐的相互融通、協調共進。

（二）價值耦合：遵循職業教育評價的育人邏輯，強化評價主體的價值觀念

一是強化評價主體的教書育人價值引領。智能時代增值評價的科學高效的優勢可能導致評價主體過度依賴評價結果，將評價結果視為絕對標準，忽視評價過程的人文價值，導致評價主體的獨立思考能力與思維創新能力減弱[11]。因此，應充分喚醒評價主體作為“人”的生命價值和歸屬感，避免技術工具理念下主體人文價值與客體智能技術間關系的錯置與翻轉。堅守評價主體的人文價值取向，呼喚育人為本價值理性的回歸，確保智能技術的應用契合人的價值與發展。在追求智能技術創新的同時，也要保持對教育價值的關注，確保智能技術在增值評價中的應用能夠真正造福師生，推動師生的共同進步與發展。

二是開展評價改革要堅守職業教育的本質邏輯。職業教育是密切聯系社會發展與行業企業人才需求的一種教育類型，在進行增值評價時要符合職業教育的本質邏輯，使職業院校及師生能夠更充分地實現自己的本質屬性。職業教育培養高素質技術技能人才，強調育德與修技并舉。智能技術賦能下的增值評價不僅可以分析學生專業理論知識、學業成就、工作技能等外顯性特征，還能分析學生的創新精神、推理能力、價值導向、人文素養等內隱性特征。把學生的外顯技能水平和內在職業素養結合起來，精準評價技術技能人才的培養成效，契合職業教育修技與育德并舉的培養目標，使評價結果更為全面、科學、公平。職業教育培養目標的職業性、實用性，決定了職業教育增值評價要遵循技術技能人才成長規律，要不斷緊跟時代發展與行業趨勢，以智能社會的人才培養與崗位要求為導向，把知行合一、工學結合、校企合作、產教融合、育訓結合等體現職業教育類型特色的要素納入增值評價體系當中。

三是增值評價要堅守立德樹人這一根本標準。立德樹人，就是遵循“五育并舉”的思想，促使學生成為智能時代德智體美勞全面發展的人。在智能技術賦能增值評價的當下，仍需銘記技術不是目的，以技術賦能教育評價智能化，助力落實立德樹人的根本任務才是最終目的。開展增值評價要從“育人為本、品德為先”出發，在大數據、5G、區塊鏈等技術的支持下收集各類教學行為數據，通過智能技術的深入分析可以縱向考查師生的發展、進步和貢獻。這不僅能使學生看到自己前進的步伐，使教師的“付出”得到社會認可，而且能引導職業院校按教書育人規律辦學，更好地落實立德樹人根本任務。因此，要以立德樹人的成效為標準實施職業教育增值評價，將落實立德樹人根本任務自覺內化到增值評價的全過程，同時注重加強學生職業道德、職業素養、職業行為習慣、職業精神、工匠精神、勞模精神等多方面的培養，使其成為能夠與職業崗位、智能社會及他人和諧共處的高素質技術技能人才。

（三）數字依托：利用人工智能建立全過程發展數據庫，構建智慧化增值評價管理平臺

一是利用人工智能建立增值評價數據庫。數據是增值評價最重要的資源，開展增值評價必須獲取大量關于職業院校、師生的多模態數據，而數據的處理與分析是一項非常龐大且復雜的工作。智能技術的賦能為增值評價提供了強大的技術支撐，不僅可以獲取結構化數據，而且可以充分挖掘隱蔽性與滯后性數據，通過深入分析，揭示傳統評價方式可能無法顯現的復雜互動和因果關系，為更廣泛、科學的評估提供科學的依據。此外，職業院校教師要把學生進入學校以來的所有情況，包括知識水平、技能表現、職業素養及其他有關成長的完整數據錄入到數據庫中，借助數據庫的分析技術對數據進行實時處理、分析，找準過程性規律，全面、客觀、精準地評價教育對象的真實情況，確保職業教育增值評價的科學性。

二是建立和完善智慧型增值評價管理平臺。人工智能大模型自動生成的技術特點能夠分離學生家庭背景、學習方式等影響因素，確切反映職業教育本身對學生發展的凈效應與發展值。智慧型增值評價管理平臺能夠對采集到的師生行為、語言、心理狀態數據進行智能評測，常態化監測職業院校教師、學生整體發展狀態與趨勢。不僅對已產生的教學表現進行智能化處理與分析，還對未來教與學的增值變化趨勢進行預測，實現追蹤師生教與學的全過程智能化評價。智慧型增值評價管理平臺能夠識別學業困難與輟學風險的學生，即時為學生提供有針對性的干預措施和指導，在保護學生個人隱私的前提下預防學生的高危行動，從而提高增值評價的應用效能。此外，要不斷優化創新技術，以促進人工智能與職業教育增值評價的有效融合，提高多模態數據融合的知識追蹤技術、交互式數字畫像技術、自適應評價反饋技術等在職業教育增值評價中的利用率，為教育主體在結果分析、決策制定、政策優化等方面提供精準、科學的決策支撐。

三是注重隱私保護，避免陷入技術中心論。視頻智能采集、物聯網感知、學習行為識別等技術在為增值評價提供真實、豐富、立體化的數據資料的同時，也涉及教師、學生和職業院校的全方位的數據采集，面臨著個人隱私泄露和被侵犯的風險。利用人工智能采集增值評價數據時要按照相應的準則與技術規范審慎進行，保護師生的個人隱私和合法權益。在采集信息數據前應明確告知被采集的教師與學生，提高數據收集與使用的透明度、公平性和規范性，對違規采取數據與信息的行為進行處罰。同時，完善數據庫的安全技術，使其能夠確保采集到的師生數據信息不被泄漏，做好師生隱私的保護工作。

（四）主體驅動：多元參與的評價格局，落實不同評價主體的角色定位

一是構建多元參與的評價格局。智能技術推動教育評價從單一主體結構走向多元主體有效互動。作為與經濟社會和行業企業密切聯系的職業教育，開展職業教育增值評價離不開政府、學校、教師、家長、企業等多元利益相關主體的參與。隨著人工智能、區塊鏈、虛擬仿真等技術在教育評價中的不斷應用，可滿足多元利益相關者對增值評價的價值訴求。總之，開展職業教育增值評價能夠調動多方利益相關主體參與的積極性，喚起多方評價主體的增值意識，營造具有自律性、能動性、創造性的增值評價環境，為實施增值評價創設良好的社會環境。

二是落實不同評價主體的角色定位。人工智能賦能職業教育增值評價要落實企業、教師、職業院校與家長等在增值評價活動中的角色定位。首先，由于增值評價的復雜性和專業性，可以將評價過程中的數據收集、增值分析等環節委托給專業企業或專業人員完成[12]。其次，教師作為評價工作中的主要實施人員，要不斷提高增值評價的行動自覺，將增值評價的指標落實到實踐中，促進增值評價實踐探索的進一步完善。職業院校要認識到，學生畢業后將面臨社會和工作崗位的現實挑戰，在進行增值評價時，要關注學生長期的增值，關注其專業能力、社會能力的提升，而不是僅僅以專業知識增值為唯一，要將增值評價的視角延伸至畢業生階段，委派教師定期對畢業生進行調研，獲取畢業生的后續發展情況，以衡量學生就業技能的習得與自主學習能力的提升。最后，家長也是職業教育增值評價的主要參與者，要引導家長增加對增值評價價值的認識，使其能自覺參與增值評價的活動。總之，要落實不同評價主體的角色定位，積極探索智能技術賦能教育評價過程中的權責劃分，形成相互監督、分工明確的評價機制。

三是培養評價主體的增值意識，提升評價主體的專業化水平。增值評價本身是一種高度專業化的價值判斷活動。評價主體應具備相應的理論知識和實踐能力，確保增值評價應用的科學性[13]。首先，評價主體應掌握增值評價的基本概念，了解增值評價模型的工作原理和算法技術。可以通過線上線下培訓的方式，開展增值評價數據統計方法培訓與增值評價的最新應用案例學習，以提升評價主體的增值意識與思維。其次，要注重增值評價主體的實踐應用。鼓勵評價主體根據學生的實際情況和需求選擇適宜的增值評價模型，總結增值評價模型應用過程中的技術優勢和潛在問題，根據反饋信息進行相應的調整與運算。最后，積極探索人工智能與增值評價有效結合的方法，運用智能技術獨特的技術優勢解決增值評價應用中的難題，促使增值評價真正落實到職業教育場景中。

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（責任編輯：張宇平）

Logical Orientation and Path Exploration of Value-added Evaluation

in Vocational Education Empowered by Artificial Intelligence

YANG Zhen-zhen

（Kashi University， Kashi Xinjiang 844000， China）

Abstract： Intelligent technologies represented by artificial intelligence， blockchain and big data continue to promote the change and innovation of vocational education evaluation. Value-added evaluation utilizes intelligent technology to solve the unscientific evaluation orientation of only based on intelligence， learning and achievement， in traditional vocational education evaluation， which plays an important role in building the evaluation system of vocational education in the new era. In the context of the new era of the integration of artificial intelligence and vocational education， value-added evaluation in vocational education must clarify the logic of value， endogenous logic and development logic， provide impetus for the high-quality development of vocational education， and build a path of value-added evaluation in vocational education with Chinese characteristics from the four dimensions of systematic design， value coupling， data dependence and subject-driven， in order to achieve the goal of promoting the all-round development of students， the professional development of teachers and the improvement of the efficiency of vocational colleges.

Key words： artificial intelligence; vocational education evaluation; value-added evaluation