人工智能背景下大學英語教師評價素養探究

一、人工智能背景下大學英語教師評價素養概述

（一）人工智能在教育領域的發展現狀

截至2023年，人工智能（AI）在教育領域的應用逐漸普及，顯著改變了教學和學習的方式。首先，AI實現了個性化學習，通過分析學生的學習數據，提供量身定制的學習內容和資源，幫助學生以最適合自己的方式進步。其次，智能輔導系統的出現，使學生能夠在學習過程中獲得實時反饋和支持，從而提高學習效率。此外，AI工具能夠快速評判學生的作業和考試，減輕教師的工作負擔。

然而，隨著AI技術的廣泛應用，數據隱私、倫理和公平性問題也逐漸浮現。如何確保學生數據的安全，以及避免算法偏見，成為教育界亟待解決的挑戰。總體來看，AI在教育領域的發展潛力巨大，盡管面臨一些挑戰，但其對教學模式的變革和學習效果的提升具有深遠影響。

（二）大學英語教師評價素養的內涵

教師評價素養是指教師在教學過程中，運用科學、有效的評價方法和工具，對學生的學習成果、過程和能力進行全面、客觀評估的能力。[核心包括：掌握多元評價方法，整合信息技術進行數據分析，實施精準的形成性評價；具備數據素養解讀學習行為，提供個性化反饋；以促學為導向培養學生自主學習能力；遵循評價倫理，確保公平性和隱私保護。其目標是通過科學評價優化教學決策，提升教學質量，促進學生語言能力和綜合素養發展。

二、人工智能背景下大學英語教師評價素養的現狀與問題

（一）大學英語教師評價素養的調查方法

本研究采用問卷調查和訪談法收集數據。問卷調查的設計參考了京津冀地區高校英語教師評價素養研究框架。問卷包括四個維度：評價知識、評價技能、技術應用能力和評價倫理意識。問卷題目總數為32道，采用李克特五級量表進行評分。研究者通過線上平臺發放問卷，回收有效問卷36份，有效回收率為88.4% 。教師職稱分布為教授 5.3% ，副教授 28.6% ，講師 42.8% ，助教 23.3% 。

訪談對象選取采用分層抽樣法，從問卷調查參與者中選取10名教師進行深度訪談。訪談對象包含不同職稱層次（正高、副高、中級、初級各占 25% ）、不同年齡階段（30歲以下占 20% ，30-40歲占 40% ，40-50歲占 30% ，50歲以上占 10% ）。訪談提綱包含10個核心問題，重點考察教師在人工智能輔助評價中的具體實踐情況和困難挑戰。

（二）大學英語教師評價素養的現狀呈現

通過問卷調查和訪談發現，大學英語教師在評價目標設定方面存在差異。調查顯示， 85% 的教師主要依據教材單元內容確定評價目標，僅有 15% 的教師會將課程思政元素融入評價體系。 80% 的英語教師仍采用“期末考試 ₊ 平時成績”的傳統評價框架，僅11%的教師嘗試建立包含數字素養和跨文化能力的多維評價指標。

評價方法運用呈現傳統與智能技術并存的格局。對本校的實地調研發現，教師使用智能評價系統的頻率存在差異。研究表明，教師對智能評價工具的使用多停留在基礎功能層面。我校英語教師群體中，能熟練操作智能評價系統的僅占 40% ，多數教師僅使用系統提供的自動評分功能，忽略其學情分析模塊。這種情況導致人工智能技術難以真正提升評價效果，反而加重教師的技術焦慮。

在評價結果分析方面，教師普遍存在重結論輕過程的現象。調查數據顯示， 90% 的教師重點關注最終成績分布，僅 24% 的教師會系統分析學習過程數據。這種情況反映出教師尚未形成數據驅動的評價思維，難以發揮人工智能的技術優勢。

（三）人工智能應用于評價中存在的問題

教師在使用人工智能進行英語教學評價時面臨很多問題。調查顯示，我校英語教師中只有 40% 能熟練操作智能評價系統，超過一半的教師需要技術人員的現場指導才能完成基本操作。

數據深度挖掘能力不足是另一個突出問題。多數教師僅關注系統標注的顯性指標（如詞匯正確率、語法錯誤數），而忽視隱性數據（如思維邏輯關聯度、跨文化交際能力指數）的分析。使用智能評閱系統時， 88% 的教師僅查看總評分，只有 12% 會調取具體的評價參數矩陣。

人工智能與傳統評價方法的結合存在斷層。在形成性評價中，智能系統側重過程數據的量化記錄（如學習時長、任務完成率），而教師更關注質性評價（如學習態度、合作能力），兩者的評價維度重合度不足。

這些問題的產生有多重原因。技術培訓方面，英語教師中接受過系統AI培訓的比例僅為 10% ，持續性支持嚴重不足；評價理念方面，智能系統強調標準化量化評估，與我國英語教學長期注重的綜合素質培養存在理念沖突。

三、人工智能賦能教學模式對大學英語教師評價素養的具體要求

在人工智能背景下，大學英語教師的評價素養要求可以總結為以下六個核心方面：

（一）技術整合與應用能力培養

在人工智能背景下，大學英語教師應具備三方面的技術整合與應用能力。首先，教師需熟練掌握AI工具，如智能評測系統和自適應學習平臺，將其有效融入形成性和終結性評價中；其次，需具備數據分析能力，能夠解讀AI生成的學習報告，識別學習行為模式和語言弱項，從而基于數據調整教學策略；最后，教師應具備技術倫理意識，了解AI工具的局限性，如文化偏見和語境理解不足，避免過度依賴技術，始終保持教師的主導判斷。

（二）多元化與個性化評價設計構建

在人工智能的支持下，大學英語教師應采用動態評價方式，設計多模態任務，如虛擬情境中的語言應用和語音交互測試，注重過程性評價，如學習日志和互動頻次。同時，教師應利用AI提供即時、針對性的反饋，并結合人文關懷，關注學生的學習動機和情感因素。此外，跨學科融合也應成為評價的一部分，將數字素養，如在線協作和多模態表達，以及跨文化交際能力納入評價體系，以全面提升學生的綜合素質。

（三）數據素養與專業能力提升

在人工智能時代，大學英語教師應具備數據解讀與分析能力，熟悉教育數據挖掘，從學習數據中識別學生需求，以支持個性化評價。同時，教師需具備評價設計能力，制定符合AI時代目標的評價方案，明確評價標準并合理選擇工具。此外，教師應關注語言評價的專業性，拓展評價維度，重視高階能力的培養，如批判性思維和創造性寫作，以全面提升學生的語言素養和綜合能力。

（四）倫理與公平意識強化

在人工智能應用于教育的過程中，大學英語教師應重視隱私保護，嚴格遵守數據倫理，確保學生個人信息和學習數據的安全。[2同時，教師需警惕AI算法中的潛在偏見，如對非標準口音的誤判，以確保評價的公正性。此外，在自動化評價中，教師應保持透明性與人文平衡，保留主觀判斷，避免“去人性化”的現象，從而實現技術與人文關懷的有機結合。

（五）教師專業發展共同體建設

在人工智能快速發展的背景下，大學英語教師應積極學習新興AI工具，如ChatGPT的教育應用，并參與相關培訓，以保持技術更新。同時，教師應與教育技術專家和數據分析師跨學科協作，共同優化評價系統，從而提升教學效果和學生的學習體驗。

（六）反饋與自主學習促進

大學英語教師應具備即時反饋能力，能夠基于AI分析結果快速調整教學策略，并提供具體的改進建議。此外，教師還應利用AI工具鼓勵學生進行自我評估與反思，從而提升學生的學習自主性，促進其主動參與學習過程。

四、人工智能背景下提升大學英語教師評價素養的策略

（一）教師自身的學習與發展策略

教師可以通過參加專業培訓課程、參與學術研討活動、系統閱讀教育評價理論文獻來學習人工智能技術。為了實現持續的專業發展，教師還需建立長效學習機制，建議制定季度學習目標并定期自我評估。這種系統化的學習方式能夠有效提升教師在人工智能技術應用方面的能力。[3]

（二）學校層面的支持策略

為了提升教師對人工智能工具的使用能力，學校需要開展系統的技術培訓，涵蓋數據采集方法、評價參數設置和結果可視化解讀等模塊，以幫助教師快速掌握核心技能。同時，學校應搭建一個集成化的智能評價技術平臺，以解決技術碎片化問題。

（三）教育部門的政策引導策略

教育部門需要制定明確的政策，以幫助大學英語教師提高評價素養。為此，可以設立專項研究基金來鼓勵人工智能教育評價的研究，同時建立統一的評價標準體系，以明確教師的提升方向，并為其提供具體的操作依據。此外，建立試點示范區也能加速優秀經驗的推廣，幫助教師更好地適應人工智能時代的教育，最終實現教學質量的全面提升。

五、結語

本研究探討了人工智能背景下大學英語教師評價素養的現狀與提升路徑，指出當前教師普遍存在智能工具應用能力不足、數據挖掘深度不夠及評價模式傳統化等問題。研究提出AI時代評價素養需具備技術整合、數據驅動、多元設計和倫理意識等核心能力。并從教師（參與培訓、批判應用）、學校（搭建平臺、完善制度）和政策（專項基金、試點推廣）三個層面給出具體提升策略，強調通過“技術 .+ 人文”雙輪驅動構建智能化、個性化的評價體系，最終實現教學質量和學生發展的全面提升。

參考文獻：

[1]耿峰，于書林.外語教師課堂評價素養與實踐：基于大學英語教學比賽參賽教案的文本分析[I].外語教學與研究，2021，53（02）：238-250+320.

[2]姚敏.地方本科高校英語教師網絡教學能力探析一一基于扎根理論的視角[I].長沙民政職業技術學院學報，2022.

[3]夏侯勤，黃紅兵，段君義，等.大學英語教師信息化教學能力提升路徑研究[I].安徽工業大學學報社會科學版，2023，40（4）：48-50.

基金項目：蘭州工商學院2024年度校級教學研究與改革項目，項目名稱：人工智能賦能下大學英語多元評價體系的構建與應用研究（項目編號：LGSJG202410）

作者簡介：

秦玉銳（1986.11-），女，漢族，甘肅平涼人，碩士，講師，研究方向：英語教學與翻譯研究;陳小玲（1979.07-），女，漢族，甘肅天水人，碩士，副教授，研究方向：外語教學。