本文转自：中国工业报
■ 杨 怡
当下，随着信息技术的飞速发展，教育领域正发生深刻变革。混合式教学借助信息技术应运而生，成为信息化、数字化、大数据背景下融合线上线下的新型教学模式。教师借此发挥引导作用，激发学生的学习主动性，人工智能（AI）驱动的混合式教学模式亦随之兴起。该模式整合传统教学与在线教学优势，借助AI技术实现教学个性化与智能化，丰富学生学习体验。随着教育数字化转型加速，AI驱动的混合式教学效果评估体系已成为教育创新的重要支撑。该体系通过技术赋能，实现教学质量精准监测与优化，为教育高质量发展提供新路径。
AI驱动的混合式教学模式优势
一是个性化学习支持。AI技术能通过分析学生学习习惯、知识掌握程度、兴趣爱好等多方面数据为每位学生量身定制个性化学习路径。智能学习系统可依据学生在线课程中的答题情况、观看视频的时长和频率精准分析出知识薄弱点，进而推送有针对性的学习资料和练习题。这种个性化学习支持让学生的学习效率大大提高，满足不同学生的差异化学习需求，使每个学生得以按照自己的节奏积累知识、提升能力。
二是丰富教学资源与互动形式。AI为混合式教学注入了丰富多样的教学资源，虚拟实验室、智能教学软件等工具使得学生能在模拟真实场景中实践操作，增强对知识的理解与应用能力。例如，物理、化学等这些实验学科的学生可通过虚拟实验平台反复操作、观察实验现象、探究科学原理。同时，AI推动教学互动形式的创新，智能助教能实时解答学生问题、组织在线讨论以及开展智能测评等，显著提升学生学习参与度与积极性。
三是教学过程智能化管理。教师借助AI技术，可对教学过程进行全面、实时监控与管理。通过学习管理系统，教师能清楚知晓学生学习进度、课堂参与度和学习效果，及时察觉教学过程中的问题，进而有针对性地调整教学策略。此外，AI可以辅助教师完成作业批改、成绩分析等工作。这不仅可以节省教师的大量时间与精力，还能让教师将更多注意力放在教学设计和学生个性化指导上。
AI驱动的混合式教学效果评估体系构建
AI驱动的混合式教学效果评估体系遵循全面性与个性化结合原则，综合考量学生学习基础、自学能力、个性特征及学习环境。其核心指标包括学生的学习成果评估、学生的学习过程评估和学生的能力发展评估。学习成果评估方面，通过考试成绩、作业质量、项目实践成果等，直观反映学生知识掌握与应用能力，同时可引入行业认证考试通过率等外部指标，增强评估的权威性；学习过程评估方面，涵盖在线学习时长、讨论活跃度、提问答疑情况等，展现学生学习态度与参与度；能力发展评估方面，通过小组项目、案例分析等方式，评估批判性思维、创新能力、团队协作等素养的提升。
借助学习管理系统、在线教学平台等工具全面收集学生学习过程中产生的各类数据，如登录时间、学习资源访问记录等学习行为数据，作业成绩、测试分数等学习表现数据以及讨论区发言、与智能助教交流记录等互动数据。除了常规数据，还可采集学生的面部表情、语音语调等情感数据，分析学习情绪状态；通过可穿戴设备收集学生的生理数据，如心率、脑电波等，评估学习疲劳程度。在此基础上，运用数据挖掘、机器学习等技术深入分析收集到的数据，挖掘出数据背后反映的学生学习状态、问题与趋势，为教学效果评估提供客观、准确的数据支持。
除了教师对学生进行评价之外，还应纳入学生自评与互评。学生自评有助于培养学生自我反思和自我管理能力，能让学生清楚地认识到自己的学习过程与成果并发觉自身的优势与不足。学校可设计结构化的自评量表，引导学生从学习目标达成、学习策略使用等维度进行评价，同时AI提供自评引导视频和范例，帮助学生科学评价。学生互评可推动学生之间的交流与学习，能让学生从不同视角了解自己。在互评过程中，AI可提供评价指南和范例，帮助学生进行科学评价，并对互评结果进行可信度分析，剔除异常评价数据。同时，引入家长反馈，通过定期的家校沟通平台，收集家长对学生学习习惯、学习态度变化的观察，形成全方位、多视角的评估闭环。
AI驱动的混合式教学效果评估体系虽有不少优势，但实际应用时仍会遇到一些问题和挑战，如数据安全与隐私保护问题、教师技术素养不足、差异化适配难题等。针对数据安全与隐私保护问题，需建立严格机制保障学生信息安全，防止数据泄露；针对教师技术素养不足，需加强相关培训，提升教师的AI技术应用能力，助力评估体系充分发挥效能；针对差异化适配难题，需根据不同学科、年龄段学生的特征差异，进一步优化评估体系以满足个性化需求。
AI驱动的混合式教学效果评估体系是提升教育质量的重要工具。构建科学评估体系，充分发挥AI技术优势，有助于精准把握教学效果、发现问题并优化教学。针对现存挑战，教育工作者、技术开发者与相关部门需协同合作，加强技术研发与培训、完善数据安全机制、持续优化评估体系，推动AI背景下混合式教学模式的深化应用，为培养创新型人才、实现人工智能时代教育可持续发展奠定基础。
（作者单位：渭南师范学院）
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