论文摘要
数字技术及其伴随的人工智能分析技术正在改变学习评价方式。数字化评价更具实施效率,更容易推广,能更有针对性地反映个体层面的表现,更贴近学习环境,更具互动性,并且支持更具想象力的、丰富多彩的、互动性强的、及时的反馈。不过,本文认为"更多、更快、更美"只是21世纪初期学习评价的一部分。学校亟需在学习内容和评价内容方面做出相应转变,而学生则需要完成更复杂的学习任务,这些学习任务超越认知领域,超出对知识内容的掌握,更强调对能力的塑造和对技能的掌握,包括软技能或通识能力等。本文试图探讨这一学习评价的前沿领域,研究能否以及如何利用学习管理系统及其他数字学习工具所生成的大量数字化、以过程为导向的数据,对学习者掌握复杂能力和通识能力的程度进行可靠且有效的判断。本文认为,确定开发学习评价工具的测量分析标准是确保学习评价工具之信效度的关键。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 桑德拉·米丽根,张忠华,高文娟
关键词: 过程数据,人工智能,大数据,测量标准
来源: 北京大学教育评论 2019年04期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技
专业: 教育理论与教育管理,计算机软件及计算机应用
单位: 墨尔本大学教育学院评价研究中心,北京大学教育学院
分类号: G434
页码: 45-57+185
总页数: 14
文件大小: 227K
下载量: 728
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