智能時代綜合實踐活動課程循證評價探索

引用格式劉治富.智能時代綜合實踐活動課程循證評價探索.教學與管理，2025（23）：28-32.

綜合實踐活動課程作為創生取向的課程，側重于通過對學生學習中的觀察、記錄和分析開展過程性評價，其間忽視對學生學習過程中證據的意義建構、動態捕捉與精準反饋，容易出現主觀隨意、淺嘗輒止、功利主義等傾向。在智能時代背景下，綜合實踐活動課程通過循證評價系統地收集分析和整合多維度證據，可以全鏈條、全要素、全周期地獲得動態生成的數據以供參照，更加直觀地洞察學生的課程經歷和發展水平。

綜合實踐活動課程循證評價是指以綜合實踐活動為基礎，通過系統地收集、分析和整合多維度證據，對學生的綜合素質進行科學、動態的判斷的評價方式。本文從評價的功能定位出發，結合生成式人工智能技術創建“診斷鏈一素養圈一發展環”循證評價模型，探索“學情分析一學程優化一學業述評”的實踐路徑。

一、智能時代綜合實踐活動課程循證評價功能定位

動教學策略優化，既支持實踐過程的動態調適，又能通過數字畫像呈現學生綜合素質進階軌跡，為其個性化學習與創造性發展提供精準導航。

1.診斷與調適

綜合實踐活動課程具有“做中學”的顯著特征，借助學習行為分析技術，對學生的知識融合程度、實踐應用能力和社會參與情況進行深入分析和建模評估，從而精準識別學生學習表現的階段性特征。通過跨學科學習行為厚植素養發展路徑，利用量化證據鏈與教學策略的智能匹配，為教學決策提供有力的量化證據支持。

2.監測與反饋

綜合實踐活動課程具有長周期生成性的特點，通過物聯網感知設備、學習管理檔案和數字作品集的跨模態數據融合，構建涵蓋過程性、成果性和發展性的證據鏈。運用機器學習模型搭建動態評價指標系統，生成包含能力發展曲線、小組協作網絡圖等的智能分循證評價突破傳統評價的靜態局限，以證據鏈驅析報告，對學生核心素養的發展進行實時監測，并以直觀的方式反饋給教師和學生，便于及時調整教學策略和學習方法。

3.總結與導向

深度整合課程檔案、任務表現、社會評價等結構化數據，運用自然語言處理技術生成具備解釋性的評價報告。創新構建教育證據立方體，將量化測試數據、質性觀察數據和行為日志數據進行多源融合，形成可追溯、可驗證的素養發展軸。最終，利用數字畫像技術立體呈現學生的綜合素質，為學生的發展提供明確的導向。

二、智能時代綜合實踐活動課程循證評價模型建構

通過多維度、全周期的證據鏈閉環，動態捕捉學習體征，立體解構發展內核，全程記錄成長軌跡，使抽象素養具象為可觀測、可干預的發展坐標，真正實現評價從結果鑒定向成長賦能的范式躍遷（如圖1）。

1.“情境—證據—分析”診斷鏈

針對不同的學習目標類型，運用物聯網感知技術和自然語言處理技術，通過表現性任務設計實時捕捉學生在真實情境中的交互軌跡、認知負荷和情感狀態。通過整合課程綱要的規范性要求與學生行為數據，注重將質性證據與情感反應相結合，生成包含認知水平、實踐能力和情感學習等方面的個體數字畫像，關注學生學習行為表現指標的制定，外顯學生內隱的思維過程，形成學生個體差異變量分析表，明晰學生個體的基礎性、動力性、操作性、方向性等差異結構類型，實現對學生差異結構的動態建模，為多元化教學提供依據。

2.“價值—能力—品格”素養圈

在價值維度，運用層次分析法構建“體驗一澄清一內化一引領”發展模型，依托學生在“做事”中表現出的意識和行為，在潤物無聲中浸潤價值觀念的熏陶]，借助社會網絡分析技術追蹤學生價值立場的演化脈絡。在能力維度，構建動態適應性任務序列，運用流程挖掘技術解析學生的跨學科學習問題解決路徑，并生成能力發展雷達圖，直觀呈現學生的能力發展情況。在品格維度，采用情感計算技術分析學生的協作倫理意識，識別成長型思維語料，預測品格發展軌跡，全面關注學生的素養發展。

3.“工具—經歷—表現”發展環

在活動的不同階段，基于情境型、策略型、資源型、交流型、評價型等支持工具類型2，開發智能腳手架、認知導圖生成器等個性化支持中介，建立綜合實踐活動課程全息歷程檔案，完整記錄知識建構節點、問題解決過程和實踐反思動態。圍繞知識的發生過程、問題的解決過程和學以致用的實用過程，通過個體化、非線性、參與式的綜合學習方式，用接近“真實生活”的表現方式識別關鍵發展事件，設計表現性證據、社會性證據及反思性證據認證模型，通過智能技術實現證據鏈的自動驗證與組合，生成包含能力成長圖譜、素養發展指數、個性化改進建議的智能認證報告。

三、智能時代綜合實踐活動課程循證評價實踐路徑

通過人工智能行為捕捉與多模態數據融合，精準刻畫學情特征，推動素養導向的學程優化，全景標定學業發展軌跡，使評價從零散判斷升級為覆蓋協作倫理、成長型思維的全要素循證網絡，最終形成實踐性學習新生態，為學生成長提供全周期支持。

1.基于診斷性評價的學情循證分析

（1）智能技術賦能典型行為捕捉

人工智能在精準診斷學情方面發揮著重要作用。構建學生自陳問卷（反映主觀認知）家長問卷（外部觀察視角）教師智能終端行為記錄（客觀數據）的立體化證據鏈，能夠系統分析學生的多元智能結構及優勢傾向。例如，教師在活動指導過程中，依托智能設備進行連續觀察并記錄軼事，借助人工智能的行為表情識別、語音語義分析等模塊，捕捉學生在自然狀態下的探究專注度、協作主動性、強項表現力等典型行為。這一過程驗證了“每位學生與生俱來至少擁有一項優勢智能”的理論主張。通過人工智能表情識別模塊，教師根據學生的行為特征調整小組分工策略，利用多元智能的補償和催化效應進行團隊建設，動態優化小組結構，實現成員間優勢智能互補，進而提升活動效能。

（2）數據驅動的課堂觀察工具設計

LICC課堂觀察創始人崔充教授提出，走向專業實踐的課堂觀察應遵循合目的、合邏輯、合好用的“三合標準”。針對綜合實踐活動課程的情境性、生成性等特性，采用混合研究方法，將質性觀察的深度描述與智能技術的量化分析相結合，在真實情境中深度描述學生在發現和提出問題、搜集與處理信息、觀察、動手操作等方面的能力表現，以及對創造性思維、溝通與表達、自我反思與管理、組織與規劃等非認知結果進行整體理解和詮釋。例如，在觀察小學生提出問題的能力表現時，教師依據綜合實踐活動課程“問題解決”領域目標，解構“提出問題”能力的核心要素，設定“發現問題一陳述問題一整理問題一規范問題”的遞進式觀察維度與三級行為表現等級（見表1），借助結構化觀察將模糊的能力轉化為可觀測的證據。

表1小學生提出問題能力觀察表征

為了突破傳統觀察工具的時空局限，教師還可以利用智能手段創新觀察媒介。智能評課系統具備支持課堂多模態數據采集、人工智能行為編碼與可視化報告生成等功能。教師借助該系統，通過話語形式分析、問題話語轉錄、話語意義分析，從問題生活來源、問題認知層次、問題表達方式等方面精準追蹤學生在綜合實踐活動課程提出問題任務中“問題數量”“問題類型”“問題表述清晰度”“問題與生活關聯度”“問題探究價值”等方面的學習行為表現（見表2），以及班級整體情況（如圖2），并通過算法構建學習常模，生成實踐效能簡報，為教學改進提供參考。

表2四年級學生提問類型統計表

圖2學生提問類型

（3）數智化綜合評價的動態嵌入

綜合實踐活動評價需要突破學科課程框架的束縛，聚焦學生的素質發展差異和個性化學習軌跡，以智能技術為支撐，實現情境性迭代，遵循證據，而非單純依賴證據，將教師與學生的主觀經驗、知識建構與協商意義納人證據范疇3，推動綜合素質評價從經驗判斷向證據驅動轉變。學校利用開發數智化綜合評價系統的契機，人工智能技術與評價進行深度融合，在綜合素質評價的“勞動與實踐”內容模塊構建校域全場景的\"過程一結果一反饋”循環證據庫：一是“一屏化呈現”過程證據，通過實時采集學生在綜合實踐活動中的協作錄音、實踐視頻、數字日志等長周期、全流程、多模態數據，運用人工智能分析生成動手操作、組織與規劃等關鍵能力發展的進度條或雷達圖；二是“全景式展評”結果證據，將綜合實踐活動的項目報告、創意作品等典型成果數據與評價指標相關聯，系統自動解析學生上傳的綜合實踐活動任務數據，通過對比常模與個體發展曲線，生成可視化任務數、活力值或柱狀圖，提供“課程護照”“教師述評”等數據呈現功能，形成學生個性化成長畫像；三是“思辨式反饋”互動證據，通過平臺推送助學、診學等工具包，學生可以通過學習他人優秀成果、閱讀教師評語，在描述性反饋、學生自評、同伴互評中增強元認知能力。

2.基于形成性評價的學程優化探究

（1）素養導向的循證評價目標設計

綜合實踐活動課程的循證評價應以核心素養為

錨點，構建“目標一實踐一證據”三位一體的評價樣態。以“魚菜共生系統的探究實踐”為例，其核心素養目標圍繞“科學思維”“探究實踐”“責任擔當”“數字意識”四個維度展開（見表3），深度融合生態學、工程學等跨學科知識以及智能技術應用。評價目標設計遵循“三階”原則：一是頂層邏輯，關聯可持續發展、生態文明等社會真實議題，凸顯人類在倫理決策、創新思維等領域的不可替代作用；二是中層轉化，將素養目標具化為“運用人工智能模擬魚菜共生系統運行”等可觀測行為；三是底層支撐，依托人工智能技術動態捕捉過程性數據，生成個性化評價證據鏈。

表3核心素養目標與人工智能技術賦能路徑

（2）智能技術驅動的學習任務迭代

智能時代，綜合實踐活動的循證評價圍繞知識獲取、思維迭代、素養發展等邏輯重新構建學習任務設計。在知識獲取邏輯上，從單向傳遞轉變為智能協同。人工智能技術打破了教師的知識壟斷地位，通過“問題一資源一方案”的智能匹配機制，助力學生自主建構知識。在“設計糧食儲存器”活動中，學生向人工智能提問：“以良渚糧倉、洛陽含嘉倉為原型，提供五年級學生適用的糧食儲存器設計參考資料”。人工智能基于良渚干欄式結構、洛陽含嘉倉技術的知識圖譜與歷史數據，生成包含結構力學、材料科學、智能監測等多模態資源包，支持學生完成從概念到原型的全流程探究。在學習思維邏輯上，從任務執行邁向能力躍遷。新技術革命不僅體現在設施設備的更新，更體現在學習思維的根本性變革，促進學生在主題理解、任務策劃、組織協作、技術應用、自我發現等方面能力的提升和綜合思維品質的強化。智能技術推動學習思維向問題解決導向轉變，評價重點從結果達標轉向過程性能力發展。在“設計糧食儲存器”活動中，人工智能根據學生的設計草圖自動生成結構力學報告，并推薦傳統榫卯工藝與現代溫控技術的融合方案，促使小組在設計迭代中融人文化傳承要素。此活動的循證評價指標涵蓋技術、文化、社會三個維度：技術維度關注溫濕度傳感器聯動控制的防潮通風系統智能化集成；文化維度強調傳統倉儲智慧與現代技術的融合創新；社會維度通過VR場景測試社會接受度，模擬用戶滿意度。人工智能評課系統通過協作對話關鍵詞提取、操作路徑追蹤等行為編碼分析，生成“批判思維指數”“技術應用成熟度”等能力圖譜。在素養發展邏輯上，從學術認知拓展到全人素養。綜合實踐活動課程應強化對人際認知、自我認知等非學術智能的證據化評價，例如通過情感計算技術分析學生在協作中的共情表達，或利用數字日志分析自我管理能力。

基于閉環思維，綜合實踐活動課程循證評價呈現出以下特征：證據結構化，即將素養目標分解為可量化指標，如“科學思維”對應“假設提出一數據驗證—結論修正”的層級表現；技術嵌入化，根據人工智能介入深度分層設計，核心層運用算法驅動決策，緊密層運用人機協同分析，松散層運用工具輔助記錄；主體多元化，建立人工智能自動評分、同伴互評、教師或專業人士終審的融合機制；反饋動態化，通過數智平臺生成個性化發展建議。

“魚菜共生系統的探究實踐”充分體現了綜合學習方式的融通。在活動準備階段，學生運用生成式人工智能技術整合不同學科的信息和觀點，提煉出“生態平衡”的核心概念，進而確定活動主題。接著，依據人工智能知識圖譜推薦的跨學科文獻，自主調用生態學、工程學知識設計整體性探究方案。在活動實施階段，學生先借助人工智能模型將設計圖轉化為施工圖，然后運用智能腳手架進行產品測試優化，最后通過智能媒體平臺公開成果供社會公眾點贊或專業點評。在總結階段，教師引導學生以評價量規為依據，對實施過程、作品質量等進行全面復盤與反思，智能評價系統自動生成能力雷達圖，對比個體與小組常模，為后續課程開展積累經驗，也為綜合素質評價提供參考。

3.基于總結性評價的學業循證述評

（1）數智化課程經歷的全景刻畫

綜合實踐活動課程以“經驗建構”為核心，借助多模態數據全景記錄學生的課程參與軌跡。每學期學生需要完成“ ¹⁺¹ ”任務框架，即1項跨學科研究性學習與1項社會實踐活動，并形成完整的數智檔案袋（見表4）。檔案袋內容包括：智能生成的過程性證據，如利用Kimi模型優化課題研究框架、語音轉文本的訪談記錄、3D古建筑模型、人工智能生成的文物修復模擬視頻；技術賦能的評價證據，如基于區塊鏈存證的小組協作記錄、情感計算分析的學習投入度報告、AI評語生成器提煉的教師反饋

表4數智化綜合實踐活動檔案袋匯集資料

（2）課程行為表現的精準標定

學生的課程行為主要體現在價值觀念、能力表現和品格形成等維度。浙江省將綜合實踐活動課程學生行為表現目標分為三個等級（見表5），一級目標指向綜合素養，二級目標以綜合實踐活動課程目標為統領，每個二級目標又包含三個三級目標。以小學第三學段的“價值體認”目標為例[4，可以分解為“積極態度”“集體意識”“家國情懷”三個維度，而“積極態度”維度又包含了“主動尋求真實情境的學習機會，有效傾聽他人并能自我表達”“主動探索身邊的事物，在實踐探究中體悟人與自然、社會的關系”“積極承擔實踐任務，始終保持身體力行的實踐態度，在積極情感體驗中感悟‘實踐出真知’的樂趣”等方面。

表5綜合實踐活動課程學生行為表現目標

在智能時代，綜合實踐活動課程需緊密結合時代對人才素質的新要求，在價值維度聚焦學生社會責任感與倫理意識的形成，在能力維度強調數據思維與技術創新應用，在品格維度關注批判性思維與協作素養的發展。在“魚菜共生系統的探究實踐”活動中，教師通過交叉驗證所采集的實驗日志、協作記錄、迭代方案等過程性數據，以及裝置效能分析、答辯視頻、倫理報告等終結性成果，構建學生課程學習行為表現的立體化評價證據矩陣。運用自然語言處理技術解析小組討論的思維深度，將“學會傾聽”等內隱指標轉化為可量化的行為特征。例如，通過語音情緒識別學生的分析答辯態度，利用眼動追蹤技術觀測學生調試魚菜共生裝置時的專注度，借助人工智能倫理審查模塊自動識別方案中的生態倫理風險，并基于認知沖突的道德兩難問題引導學生進行價值反思。

（3）成長型思維評價的數智循證

成長型思維評價構建“行為一認知一情感”證據網：行為證據方面，運用物聯網設備捕捉學生探究實踐中的韌性表現；認知證據方面，借助人工智能認知診斷系統分析學生的反思日志；情感證據方面，通過微表情識別、語音情感分析等多模態情感計算，評估學生在協作學習中的樂觀態度與共情能力。此外，成長型思維的循證評價還需從以下方面取得突破：建立動態反饋機制，如利用數智看板實時推送“成長型思維能量值\"；構建虛擬導師系統，人工智能根據學生能力短板生成定制化訓練方案；打造社會化評價場域，通過數智化平臺舉辦校際綜合實踐活動學生成果展，將公眾投票與專家點評數據納人個人成長檔案。

綜上所述，智能技術支持下的綜合實踐活動課程循證評價中，教師應充分利用生成式人工智能的技術和資源，關注學生在虛實交織空間中真實生活情境里的學習、交往與發展，引導學生反思不同教學空間中的行動表現[5，重視學生綜合實踐活動過程中非認知能力的發展，以適應未來學習評價的變革。

參考文獻

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[責任編輯：白文軍]