基于智慧教學模式的質量評價體系實踐路徑

摘要：隨著信息技術的快速發展和教育模式的深刻變革，智慧教學模式逐漸成為教育改革的重要方向。本文以智慧教學模式為背景，分析了智慧教學模式對質量評價的新要求，包括評價理念、內容、方式和手段的轉變。其次，提出了科學性原則、導向性原則、可操作性原則和發展性原則，作為質量評價體系構建的理論基礎。最后，從加強頂層設計、構建智能化評價平臺、加強數據分析和注重評價反饋4個方面，提出了質量評價體系的實踐路徑。為教育改革的深入推進提供有力支持。

關鍵詞：智慧教學模式；質量評價體系；要求；構建原則；實踐路徑

中圖分類號：F27"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.18.028

智慧教學模式是信息技術與教育教學深度融合的產物，依托數據驅動、個性化和智能化等特征，為教育變革和創新提供了新的契機。傳統的教學質量評價體系主要依賴于結果性評價和單一的知識考核，難以全面反映智慧教學模式下的教學質量和學生學習成效。構建適應智慧教學模式的質量評價體系，不僅是提升教育質量的內在需求，也是推動教育改革的重要保障。

1 智慧教學模式對質量評價的新要求

1.1 評價理念從“以教為中心”到“以學為中心”

智慧教學模式的興起推動了教育評價理念的變革，傳統的“以教為中心”的評價理念逐漸向“以學為中心”轉變。在傳統教學模式中，質量評價主要關注教師的教學行為和教學效果，如教學內容的完整性、教學方法的規范性以及課堂管理的有效性等，而學生的學習過程和學習成果往往被忽視，難以適應智慧教學模式的需求。基于“以學為中心”的評價理念，質量評價的核心應從教師的教學行為轉向學生的學習成果，重點關注學生的學習過程、學習效果以及能力提升。例如，評價內容不僅包括學生對理論知識的掌握程度，還應涵蓋其解決實際問題的能力、創新思維能力以及團隊協作能力等綜合素質[1]。

1.2 評價內容從單一的知識評價到多元的能力評價

智慧教學模式的實施對質量評價內容提出了新的要求，傳統的單一知識評價已無法滿足現代教育的目標需求。在傳統教學模式中，評價內容主要集中于學生對理論知識的記憶和理解，如考試成績、作業完成情況等，而忽視了學生實踐能力、創新能力和綜合素質的培養。智慧教學模式以學生為中心，注重個性化學習和能力發展，要求評價內容從單一的知識評價擴展到多元的能力評價。具體而言，評價內容應涵蓋學生的知識掌握程度、實踐應用能力、創新思維能力、團隊協作能力以及自主學習能力等多個維度。例如，在評價學生的知識掌握程度時，不僅要考察其對基礎理論的掌握情況，還要關注其在實際問題中的應用能力。在評價學生的實踐能力時，可以通過項目實踐、案例分析等方式，考察其解決復雜問題的能力；在評價學生的創新能力時，可以通過開放性任務、創新競賽等形式，鼓勵學生提出新穎的解決方案。

1.3 評價方式從結果性評價到過程性評價

在傳統教學模式中，評價方式主要依賴于期末考試、階段性測試等結果性評價手段，側重于對學生最終學習成果的考核，從而忽視了學生在學習過程中的表現和進步，難以全面反映學生的學習狀態和能力發展，也無法為教學改進提供及時有效的反饋。智慧教學模式注重學習過程的個性化和動態化，要求評價方式從結果性評價轉向過程性評價。過程性評價通過記錄和分析學生在學習過程中的行為數據，如學習時長、學習路徑、互動參與度、任務完成情況等，全面了解學生的學習狀態和學習效果。例如，利用學習管理系統（LMS）和人工智能技術，可以對學生的學習行為進行實時跟蹤和分析，及時發現學生的學習困難并提供個性化指導。通過課堂互動、在線討論、小組合作等形式，可以評估學生的參與度和協作能力。通過階段性任務、項目實踐等方式，可以考查學生的知識應用能力和創新能力。過程性評價不僅能夠更全面地反映學生的學習成效，還能夠為教師提供及時的教學反饋，幫助其調整教學策略，優化教學內容。

1.4 評價手段從傳統評價到智能化評價

在傳統教學模式中，評價手段主要依賴于紙筆測試、教師觀察和主觀評分等，這些方法效率低下，容易受到主觀因素的影響，難以全面、客觀地反映學生的學習成效。智慧教學模式以信息技術為支撐，強調數據驅動和智能化應用，要求評價手段從傳統評價轉向智能化評價。智能化評價利用大數據、人工智能、學習分析等技術，對學生的學習行為、學習成果和學習過程進行全方位、多維度的數據采集和分析，從而實現評價的精準化、個性化和實時化。例如，通過智能學習平臺，可以自動記錄學生的學習軌跡、互動參與度和任務完成情況，并利用算法模型對學生的學習效果進行預測和評估；通過自然語言處理技術，可以對學生的開放性答案進行自動評分和分析。通過從傳統評價轉向智能化評價，不僅能夠更好地適應智慧教學模式的需求，還能夠推動教育評價的科學化和現代化，為教育質量的全面提升提供技術保障。

2 基于智慧教學模式的質量評價體系構建原則

科學合理的評價體系是教育目標達成的關鍵保障。在智慧教學模式蓬勃發展的背景下，構建與之適配的質量評價體系，需嚴格遵循科學性、導向性、可操作性以及發展性原則，以此確保評價體系能夠精準反映教學實際、推動教學質量提升，適應智慧教學的動態發展需求。其一，科學性原則。科學性原則要求評價體系的設計必須基于教育理論和教學規律，評價指標的選擇和權重的確定應經過科學的論證和實踐的檢驗。例如，評價指標應涵蓋學生的學習效果、教師的教學效果、課程建設質量以及教學環境支持等多個維度，確保評價內容的全面性和系統性。同時，評價方法的選擇應結合智慧教學模式的特點，充分利用大數據分析和人工智能技術，確保評價結果的客觀性和準確性[2]。此外，科學性原則還要求評價過程應具有透明性和可重復性，評價標準和流程應公開透明，評價結果應經得起實踐檢驗和同行評議。通過遵循科學性原則，構建的質量評價體系不僅能夠全面、客觀地反映智慧教學模式的教學質量，還能夠為教學改革和教育發展提供科學依據，推動教育質量的持續提升。其二，導向性原則。導向性原則要求評價體系的設計應以教育目標為核心，明確評價的導向功能，通過評價指標和評價結果的反饋，引導教師和學生關注教學和學習中的關鍵問題。例如，評價指標應注重學生的能力培養和綜合素質提升，引導教師從知識傳授轉向能力培養，從單一的教學模式轉向多元化的教學方法；評價結果應及時反饋給教師和學生，幫助其發現教學和學習中的不足，并制定改進措施。同時，導向性原則還要求評價體系應具有前瞻性，能夠適應教育發展的趨勢和需求，例如通過引入創新能力、實踐能力等評價指標，引導教學向應用型和創新型方向發展。通過遵循導向性原則，構建的質量評價體系不僅能夠促進教學質量的提升，還能夠為教育改革的深入推進提供科學依據和方向指引。其三，可操作性原則。可操作性原則要求評價體系的設計應簡潔明了，評價指標應具有可測量性和可獲取性，評價方法應易于實施和推廣。例如，評價指標應盡量量化，避免過于抽象或主觀的描述；評價數據的采集應充分利用現有的信息技術手段，如學習管理系統（LMS）和智能化評價平臺，確保數據獲取的便捷性和準確性；評價流程應清晰規范，便于教師和學生在實際教學中操作和應用。通過遵循可操作性原則，評價體系能夠在實際教學中得到有效實施，為教學質量提升提供切實可行的支持。其四，發展性原則。強調評價體系應具有動態調整和持續改進的能力，以適應教育環境的變化和教學需求的演進。智慧教學模式本身具有快速發展和不斷創新的特點，因此評價體系應具備靈活性和開放性，能夠根據技術進步、教學實踐和反饋結果進行優化和調整。例如，評價指標應根據學科發展和社會需求的變化及時更新，評價方法應結合新技術和新工具的應用不斷改進，評價結果的應用應注重長期效果和持續跟蹤[3]。

3 基于智慧教學模式的質量評價體系實踐路徑

3.1 加強頂層設計，完善評價制度

隨著教育技術的革新，智慧教學模式重塑了教育生態，與之適配的評價體系建設迫在眉睫，其關乎教育質量的精準把控與持續提升。教育主管部門與學校管理層需從宏觀戰略高度出發，制定全面且具有前瞻性的評價政策框架。首先，從頂層設計入手，通過完善評價制度為評價體系的實施提供制度保障和政策支持。頂層設計應明確質量評價的目標、原則和框架，制定科學合理的評價標準和指標體系，確保評價體系的系統性和可操作性。例如，教育管理部門應結合智慧教學模式的特點，出臺相關的政策文件和技術規范，明確評價體系的核心指標、評價方法和實施流程，為各級各類學校提供指導[4]。其次，學校層面應根據自身的教學實際和發展目標，制定具體的評價實施細則，明確評價主體、評價對象和評價周期，確保評價工作的規范化和常態化。最后，建立健全評價結果的反饋機制和應用機制，將評價結果與教學改進、資源配置和教師考核相結合，充分發揮評價的導向和激勵作用。通過加強頂層設計和完善評價制度，不僅能夠為質量評價體系的實施提供堅實的制度基礎，還能夠推動智慧教學模式的深入發展，為教育質量的全面提升提供有力保障。

3.2 利用信息技術，構建智能化評價平臺

信息技術的迅速發展為構建智能化評價平臺提供了強大助力。需充分利用信息技術，構建智能化評價平臺，以實現評價過程的精準化、個性化和高效化。智能化評價平臺應整合大數據、人工智能、學習分析等先進技術，對學生的學習行為、學習成果和學習過程進行全面、實時的數據采集和分析。例如，平臺可以通過學習管理系統（LMS）記錄學生的學習軌跡、互動參與度和任務完成情況，利用數據挖掘技術分析學生的學習特征和學習效果；通過自然語言處理技術對學生的開放性答案進行自動評分和反饋；通過虛擬仿真實驗平臺對學生的實踐操作能力進行實時評估[5]。智能化評價平臺不僅能夠提高評價的效率和準確性，還能夠為教師提供科學的教學決策支持，幫助其發現教學中的問題并優化教學策略。同時，平臺還可以為學生提供個性化的學習建議和資源推薦，幫助其制定學習計劃并提升學習效果。通過構建智能化評價平臺，能夠更好地適應智慧教學模式的需求，進而推動教育評價的科學化和現代化，為教育質量的全面提升提供技術支撐。

3.3 加強數據分析，提升評價科學性

智慧教學環境產生海量多元的數據。通過科學的數據處理和分析方法提升評價的科學性和可靠性。智慧教學模式生成了海量的學習行為數據，如學習時長、互動頻率、任務完成情況等，這些數據為評價提供了豐富的信息來源。通過運用大數據分析、機器學習等技術，可以對學生的學習數據進行深度挖掘和分析，發現學生的學習規律、學習偏好以及潛在問題。例如，利用聚類分析可以識別不同學習特征的學生群體，為個性化教學提供依據；利用預測模型可以評估學生的學習效果和發展趨勢，幫助教師及時調整教學策略；利用關聯規則分析可以探索學習行為與學習成果之間的關系，為教學改進提供科學依據。此外，數據分析還能夠為評價結果的解釋和應用提供支持，例如通過可視化技術將評價結果直觀呈現，幫助教師和學生更好地理解評價結果并制定改進措施。通過加強數據分析，可以有效提升評價的科學性和精準性，還能為教學改革和教育決策提供數據支持，推動教育質量的持續提升[6]。

3.4 注重評價反饋，促進教學改進

精準且及時的反饋是推動教學不斷優化、契合學生學習需求的關鍵動力，通過及時、有效的反饋促進教學改進和學生發展。評價反饋是連接評價結果與教學實踐的重要橋梁，其目的是將評價中發現的問題和改進建議傳遞給教師和學生，幫助其優化教學策略和學習方法。在智慧教學模式下，評價反饋應充分利用信息技術手段，實現反饋的實時化、個性化和精準化。例如，通過智能化評價平臺，教師可以實時查看學生的學習數據和分析結果，及時發現學生的學習困難并提供個性化指導；學生可以通過平臺獲取自己的學習報告和改進建議，了解自身的學習狀態并調整學習計劃。此外，評價反饋還應注重多元化和互動性，例如通過課堂討論、在線交流、一對一輔導等形式，促進師生之間的溝通與合作，共同解決教學和學習中的問題。通過注重評價反饋，不僅能夠幫助教師和學生發現并解決問題，還能夠形成“評價—反饋—改進”的良性循環，推動教學質量的持續提升和教育目標的實現[7]。

4 結語

綜上所述，基于智慧教學模式的質量評價體系構建與實踐是一項系統的工程。從智慧教學模式對質量評價提出的新要求出發，遵循科學合理的構建原則，通過加強頂層設計、利用信息技術、強化數據分析以及注重評價反饋等多維度實踐路徑，逐步搭建起精準、高效的評價體系。未來，應進一步深化對新興技術應用評價的研究，拓展評價的廣度與深度，促進評價與教學深度融合，為智慧教學的高質量發展提供堅實保障，助力培養適應時代需求的創新型人才。

主要參考文獻

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[4]賀張毅.數智時代下高職院校教學質量評價體系的“智慧化”轉型路徑探究——以建筑工程計量與計價為例[J].山西青年，2024，（09）：2527.

[5]王偉.基于人工智能的多維度智慧教學質量評價體系設計[J].電子技術，2023，52（07）：310312.

[6]馬寅旭，劉云超.淺談中職學校混合式教學質量評價體系構建[J].職業，2021，（23）：9596.

[7]黃群群.基于“PDCA”循環理論的高等職業教育智慧教學質量評價體系構建的研究[J].安徽職業技術學院學報，2022，21（01）：8690.