生成式人工智能助力信息科技學習評價的實踐與思考

中圖分類號：G434文獻標識碼：A 論文編號：1674—2117（2025）20—0054-03

《義務教育信息科技課程標準（2022年版）》明確提出“科學命制試題，發揮過程性與終結性評價優勢”，《中小學人工智能通識教育指南（2025年版）》則要求“構建多元評價體系，依托數字技術記錄學習過程數據”。兩者共同指向“技術賦能、過程導向、差異發展”的評價改革方向。因此，筆者以小學信息科技“數字世界中的編碼”單元為實踐案例，在原有“數據采集一智能診斷一精準反饋一教學改進”的基礎上，融入增值性評價與動態測驗最新成果，形成課堂實時反饋、課后人工智能代理測驗與成長曲線可視化三位一體的評價模式，以期為信息科技學習評價提供可借鑒的模式。

精準錨定評價維度

核心素養評價：圍繞信息科技學科四大核心素養——信息意識、計算思維、數字化學習與創新、信息社會責任，將抽象素養轉化為可觀察、可量化的具體行為。

學習過程評價：堅持“過程性評價優先于結果性評價”，重點記錄學生在任務中的嘗試軌跡。

個體差異評價：通過動態調節任務難度與個性化資源推送，實現“保底 + 拔尖”雙軌并行。

科學制訂評價框架

在“數字世界中的編碼”單元，筆者構建了“數據采集一智能診斷一精準反饋—教學改進”四步閉環，實現了評價從“模糊判斷”到“精準決策”的轉變。

1.多模態數據采集

打破傳統評價“單一紙筆測試”的局限，通過生成式人工智能技術實現學習數據采集，具體涵蓋三類核心數據：一是文本數據。包括智能問答交互日志（如教學活動中的提問與解答記錄）、代碼注釋中的思路描述（如十進制轉換為二進制的步驟說明）、學習反思筆記（如“二進制進位規則”的注意點）等，均通過自然語言處理技術轉化為結構化數據。二是行為數據。記錄學生在數字化活動中的操作軌跡，如“二進制卡片游戲中的點擊順序與停留時長”（反映對規則的理解速度）、“圖片上傳次數”（體現對作品的打磨態度）、“存儲單位換算的耗時變化”（顯示熟練度提升曲線）等，通過行為序列分析推斷學習投人度。三是作品數據。采集學生生成的數字化成果，如攝影作品的JPG信息（記錄拍攝參數是否符合“信息數字化”主題）、思維導圖的節點關聯度（體現對知識結構的理解）等，作為能力評價的直接證據。

2.三層分析模型智能診斷 4.反饋數據動態教學調整

基于多模態數據，通過三層分析實現對學生學習狀態的精準“畫像”。一是知識圖譜定位。利用自然語言處理（NLP）技術，將學生的提問、錯誤答案等文本信息映射到“信息的數字化”知識圖譜的具體節點。二是認知水平推斷。結合答題時長錯誤模式、提示使用頻次等數據，估算學生對知識點的掌握程度。三是情感與動機推斷。通過語義情緒分析學生的語言表達、行為數據中的“放棄次數”，判斷學習投入度，為后續激勵策略提供依據。

3.雙通道精準反饋

針對學生與教師的不同需求，設計差異化反饋通道。學生端以“即時性、鼓勵性”為核心，當學生完成任務后，實時顯示“錯因解析+針對性補救練習”，生成可視化的成長檔案，用折線圖展示“存儲單位換算正確率”“作品評分”等指標的變化，讓進步“看得見”。教師端設計宏觀與微觀結合的教學參考，包括“班級知識點掌握熱力圖”（紅色區域代表多數學生的薄弱點，如“二進制轉十進制的進位規則”）、“分層任務包”（為不同水平學生設計的差異化練習）、“教學策略建議”（如針對“二進制原理”難點，可增加“二進制計數游戲”實操環節）等，輔助教師精準備課。“動態測驗策略看板”實時顯示各知識點“參與率、掌握度、成長斜率”三維指標，便于即時調整。

根據反饋數據降低下一課時練習的初始難度，重構單元內的項目任務序列。例如，發現學生對“圖像數字化”的理解優于“文本數字化”，則將原計劃“先文本后圖像”的任務順序調整為“圖像導入→文本關聯”，用優勢帶動薄弱點。當熱力圖顯示瞬時正確率小于 50% 時，教師可插入練習活動，鞏固加深理解。另外，教師可更新校本課程資源包，補充拓展閱讀，完善課程內容體系。

學習評價的功能模塊

筆者利用Coze開源平臺自主創建“信息科技課程學習評價助手”智能體，并調用豆包等大模型，按需選用功能插件開發模塊功能，在教學場景中實現了“評價即學習”的融合。

1.智能問答

識別用戶意圖，提供精準回答。具體流程：一是檢索知識庫。使用開源筆記知識庫插件迅速檢索自身知識儲備，提供符合需求的答案。二是在線搜索。若當前知識庫知識儲備不足，則借助在線搜索插件獲取準確答案并呈現給學生。

三是圖譜更新。記錄正確率并更新個人知識圖譜，標記相應知識點為“已掌握”或“需加強”，為后續學習路徑提供依據。

2.智能評估

智能體從多維度生成可視化反饋，幫助學生更好地認識作品的優缺點和改進方向。學生也能自主給喜歡的作品打星，將同伴互評與智能評價相結合。

3.數據管理

數據管理模塊涵蓋數據記錄、可視化及分析報告生成的完整流程。通過整合各模塊數據，以可視化方式呈現學習情況，助力師生掌握個體與整體學習狀態。應用開源平臺詳細記錄用戶學習行為及成果數據，包括問卷作答、解析過程評分結果等關鍵信息，確保記錄的完整性。同時，采用規范格式存儲數據，保障其安全性與可靠性。依托可視化數據及分析結果生成的學習分析報告，為師生提供全面反饋，有效支撐教學策略優化與學習效率提升。

應用學習評價智能體的教 學實踐

以“數字世界中的編碼”單元中的《信息的數字化》一課為例，“信息科技課程學習評價助手”智能體在課前、課中、課后形成閉環應用，同步生成多維度學習數據。

1.課前診斷性評價，采集基礎數據

學生登錄后完成身份驗證

課程教學

（記錄學號如“20240401”），智能體推送“二進制認知前測”（含5道選擇題），學號關聯答題正確率（如“20240401號學生前測得分80分”）錯誤標簽（“混淆十進制與二進制進位”），同時，針對“存儲單位換算”錯誤率較高的學生，自動推送《1GB °leddash 1024MB》原理動畫，并開啟智能對話引導學生自己得出結論。

2.課中過程性評價，動態記錄數據

（1）實操環節，體驗信息數字化

學生上傳拍攝的蝴蝶數字化圖像，智能體從“構圖技巧”“光影處理”“主題展現”等維度評分。例如，構圖技巧：以蝴蝶置于畫面中心為焦點，搭配背景中的手作參照，巧妙突出蝴蝶大小形狀，構圖簡潔且表現力強。光影處理：光線精準勾勒蝴蝶翅膀的深淺與紋理，有效增添照片層次感和立體感，讓蝴蝶栩栩如生。主題展現：清晰呈現蝴蝶細節之美，直接傳達出對自然之美的由衷贊美與欣賞，主題表達明確動人。學生可根據反饋不斷優化拍攝效果。

（2）原理探究，二進制轉換實踐

學生通過“二進制卡片游戲”練習換算，智能體實時記錄“點擊權值卡片順序”。支持自主檢查答案，對連續錯誤的學生提示“提示：目標數字22，二進制：10110。計算過程： 16+4+2 。請選擇16、4、2的卡片”。根據學生答題情況，匯總能力數據，即單位時間正確率（首局5分鐘完成3題 $$ 末局5分鐘完成5題，正確率從 67% 到 00% 。

（3）應用拓展，體會數字化價值

教師創設真實情境下優盤存儲問題，引導學生通過視頻了解數據存儲單位及其換算關系，并在解決問題的過程中，使其體會存儲單位在生活中的實用價值。最后，利用“學習評價助手”拓展生活中的數字化應用案例，學習數據存儲單位及換算，解決優盤存儲問題，并生成過程性評價報告。

3.課后總結性評價，整合成長數據

“學習評價助手”推送“單元后測” （含5道選擇題），生成個人成長報告（如“20240401號學生得分80分，較前測提升20分，存儲單位換算正確率達 90%ⁿ ），教師端獲取班級《知識點掌握熱力圖》。教師通過對比前后測得分情況，了解學生知識點掌握的等級變化（“存儲單位”從“待加強”到“優秀”），掌握班級薄弱知識點演變情況（從“存儲單位”轉為“音頻數字化原理”），提出分層教學建議（為 35% 優秀學生增設“自定義編碼規則”任務）。

學習評價初步成效

1.學習方式由被動聽講轉為主動探究

課前，學生憑興趣調取蝴蝶的數字化資料，學生自主使用“學習評價助手”獲取蝴蝶的數字化信息，自主設問，主動探索知識；課中，拍照上傳、即時反饋讓動手實踐與智能互動無縫銜接，知識在“學、評、改”中自然生成，自主學習與問題解決能力同步生長。

2.智能交互提升學習效率

智能批閱快速反饋結果，學生能在第一時間知曉薄弱點，并輔以個性化資源推送，使得學生對概念、原理、進制轉換與存儲單位等關鍵內容的掌握度顯著提升。

3.數據驅動精準改進教學活動

教師端同步獲得班級答題熱力圖與個體成長曲線，依據二進制轉換、存儲單位換算等微數據即時調整講解節奏與分層任務；對比人工智能評價與教師人工評閱結果，驗證算法準確度，確保反饋既快又準。

參考文獻：

李鋒.信息科技課程的時代使命與關鍵特征——兼談義務教育信息科技課程標準的研制與發展[J.新課程教學：電子版，2023（20）.23-25+59.e