北京師範大學校長董奇：面向未來的智能化教育評價

近日，在由北京師範大學與科大訊飛聯合主辦的人工智慧與教育大數據峰會·2019上，北京師範大學校長董奇教授做了題為《面向未來的智能化教育評價》的主題報告。

他表示，當下科技飛躍、經濟全球化的時代對於人才素養提出了新要求，但傳統的教育評價受限於技術等因素，對這些重要的素養難以進行客觀的評估，因此需要整合多方面的科技進展，使教育評價能更好的反映學生德智體美勞的全面發展。

在董奇看來，未來社會對人才素養提出了四大新要求：

一是面對變化的、不確定的未來，必須學會學習、堅持終身學習，必須具有人機結合的思維方式；

二是面對科技發展、信息爆炸的未來，必須具備信息素養、科技素養和數據素養；

三是面對人工智慧無處不在的未來，必須具備高階思維能力、創新能力和問題解決能力；

四是面對人類成為命運共同體的未來，必須具備核心價值觀、社會責任和全球意識。

同時，董奇指出，當前我國學生髮展仍存在一些突出問題，例如學習負擔過重、實踐動手能力較弱、創新能力不足、體質健康狀況下降等問題。上述問題主要與國內教育實踐中存在的六大問題相關，這六大問題分別是：一是重分數輕能力；二是重知識輕素養；三是智育輕德育；四是重共性輕個性；五是重學習輕健康；六是重結果輕過程。

我們年復一年地試圖解決這些問題，但是一直成效甚微。

他認為，造成這些問題的原因雖然很多，但其中一個重要原因是教育評價，我國教育質量評價與督導體系還不健全。

未來教育評價發展的新趨勢

董奇認為，技術發展為教育評價帶來新動能，主要有三個方面：

一是雲計算、大數據、5G、物聯網及智能終端技術的發展，是支撐智能評價環境構建的新要素；

二是VR/AR/MR支持的沉浸式情境營造、AI支持的智能識別技術及可穿戴設備支持的數據採集，為開展真實情景下的教育評價創造了新契機；

三是教育數據的建模、分析和可視化，成為支撐智能評價全過程、多維、高效的新方法。

董奇認為，所有這一系列技術的整合、結合將推動教育評價進入新的發展階段。教育評價事實上已經開始進入新的發展階段，就是智能化的教育評價新趨勢已經出現，一共有七大趨勢：

一是評價可實現目標的變化。從過去的注重知識、基本能力的評價，到關注德智體美勞全面評價。

二是評價功能的變化。從過去的甄別、選拔，到精準改進、促進發展。

過去，只能基於簡單有限的方法，用於選拔和甄別。現在我們可以發揮評價更重要的功能，那就是用於改進、促進學生各個方面的發展，進行精準的改進指導，包括提供改進的方法和內容。

三是評價對象的變化。從過去採取抽樣的方法選取部分學生，到面向所有學生，關注每個學生。現在使用新的技術，使得我們可以面對所有的學生，甚至不用取樣了，用整體取樣的方法就夠了，還能給每一個學生進行個性化的評價、指導。

四是評價信息源的變化。從過去較單一模態的信息，到多元化、豐富化、多模態化的信息。

過去我們收集的數據只能用比較簡單的文本信息或者一些圖片信息，視頻信息都很有限，以及做研究用視頻信息成本太高。現在我們可以用大量的更豐富的多模態信息，而且能對這些信息進行自動化的智能化的分析，加工評判。

五是評價任務的變化。從過去的非典型場景，到真實化、生活化、趣味化。

過去我們的評價是在一些非真實的典型場所。專門的考場，特定的時間，特定的要求。時間可能就是高考那兩天。過去我們不能在真實的生活學習工作過程中，在真實的情景中對人進行評價。現在智能化的評價使我們對這樣一種工作成為可能，例如通過遊戲建構接近真實的問題場景，在交互操作中測量學生的高階思維能力。

六是評價方式的變化。從過去顯性化、總結性的評價，到嵌入式、伴隨式、隱形性評價。

過去的評價就是考試。無論小考還是大考，就是測驗。現在的評價考試可以潛入你的日常行為和學習，協助老師日常的教育，帶有一些伴隨性，隱形性的特點，增加了評價結果的真實性。

七是評價結果反饋的變化。從過去的滯後反饋到即時反饋，從過去面向群體反饋到面向群體+個體反饋。

過去的評價分析成本很高，通常需要延遲反饋和指導。現在可以做到即時反饋和指導，而且是有針對性的個性化的推送。所有這些都是在一系列新技術發展整合的條件下，我們能夠實現隨著未來新技術的發展進一步的發展，這方面能力會越來越強大。集成創新將是智能化教育得到發展的一個重要前提。現在世界各國，包括我們國家已經在應用智能化的教育測評方法方面取得了重要的一些進展，這些進展儘管是初步的，但是隨著時間的推移，隨著我們應用的深入，隨著不斷地研究研發，我相信它的應用水平會越來越高。

智能化教育評價新進展

情緒情感評測。以深度學習、增強學習、遷移學習為支撐，探索文本分析、語音分析、圖像識別、血譜成像應用，實現對個體情緒特徵的識別與判斷。

比如說學生在學習過程中在身心健康發展中，情緒是很重要的一個維度。我們對情緒，情感怎樣進行評價？如果能結合學生的學習過程，可以了解學生平時學習過程中的真實情況狀態。比如說數學學習過程中，有的孩子是有數學學習焦慮的，有的甚至很嚴重。我們可以將學生學習過程中的情緒狀態和他的成績關聯。我們也可以看一個數學課的教學結果，老師產生的效果是什麼？不僅是數學成績的高與低，還包括學生對數學學習的情緒，情感熱愛程度，以及自信心如何。這些都可以利用文本分析技術，語音的分析技術，圖像識別技術以及學譜儀等一些新的方法對它進行評價。

社會技能測評。「人人交互」實時記錄多個學生合作完成任務過程中的對話與關鍵行為，形成過程流數據，從數據中抽取證據，評價學生的社會技能水平。

在今天社會人的社會技能是非常重要的。無論在網下，還是網上虛擬世界，人與人之間都會發生很多的社會交往。無論在線下，還是線上虛擬世界，人與人之間都會發生很多的社會交往。我們通過兩個及以上同學間的群體的合作過程中形成的過程性的數據，從中抽取關鍵有用信息，能對學生社會交往的水平進行評價，但這種評價在線上的交往水平和線下可能是一致的，也可能不一致。有的人線上線下的社會交往水平都差不多，有的人可能線上線下是有較大差異的，我們都可以對它進行更深入的研究。

語言表達能力評測。人機交互的測評模式，實現口語數據的自動化採集，模仿專家打分建立評分模型。

語言表達能力很重要。我們要花很多時間學習母語，花很多時間學習第二語言。那麼有了人工智慧和相關技術，使得我們對人的語言評價有了進一步的擴展的能力。過去我們對人的評價更多集中在閱讀，理解對口語，聽力就表達，這也是比較困難的，做研究成本也非常的高。現在語音技術以及人工智慧技術的發展，使我們無論對母語，還是對中國人學第二語言，還是對外國人學漢語，都提供了前所未有的新的可能，也包括對我們國家少數民族的孩子學好普通話都提供了新的可能。

信息素養測評。計算機環境下互動式的測評任務，基於學生的任務表現測評ICT素養。

我們可以在學生實際的人機互動過程中，了解他的信息素養狀況，更接近孩子真實的生活工作中利用信息技術促進提升自己的工作效率和質量的狀況。

科學素養評測。在STEAM教學課堂中實時採集教與學全過程數據，課程結束時自動生成評估報告。

在今天這樣一個科技飛速發展，科技和社會緊密結合的時代，科學素養也有了新的含義，那麼科學素養可以說現在高度重視的是這種課程對學生進行過程性的評價。

問題解決能力與創造力測評。模擬真實問題情境的問題解決能力測評，基於人工智慧技術評估學生的高階能力。

今天這個時代我們有很多時間，從複雜繁雜的日常簡單勞動中解放出來，有更多時間去從事複雜的創造性問題，人類會有更多的時間去從事自己想做的很多有趣的事情。那麼在今天這個時代，高階的問題解決能力，創造性極其重要，所以它需要我們對它進行客觀的評價。

體質健康測評。基於運動手環等IoT設備，實時採集學生運動與體質體能的相關信息，從而實現對不同學生的個性化體質與健康評估。

藝術素養測評。在書法方面，基於OCR智能書寫評測技術，評價學習者作品，如重合度、大小、重心、空間分布等。在演唱方面，基於智能語音技術的音樂評價，可對學習者的音樂素養進行大規模的監測。此表現型測評可實現全過程電子化採集、存儲於分析。

藝術素養不能只是填問卷。了解學會欣賞，更要學會表達，藝術的表達。我們現在可以用新的語音技術來推動對學生表現型的藝術素養部分的測試。比如今年的5月，我們能夠在同一天同時對20萬的中小學生進行演唱的藝術素養的測試，實現對全國範圍內600多個區縣全程化的測評儲存，分析和加工。

最後，董奇針對智能化教育評價提出來幾點建議：

一是在國家層面上，把智能化教育評價納入國家相關戰略；

二是加強高校間、高校與科研院所的合作，推動智能化教育評價理論和方法創新；

三是加強高校與企業的合作，推動研究成果在教育領域中的及時應用；

四是在國家層面簡歷智能教育評價平台，加強開放與共享。

董奇強調，人工智慧與教育的結合，與其他技術的結合，涉及到一系列倫理問題，安全問題，隱私保護的問題，例如數據的採集和獲取、數據的流轉和保護、數據的授權和應用等。這項工作要走好走穩，必須要高度重視這樣的問題，在這方面出現了任何問題，將會嚴重干擾我們推進這塊的工作，也是我們作為行業共同合作，遵循的一些基礎。（雷鋒網雷鋒網雷鋒網）

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