賀 翔

(天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué) 信息技術(shù)工程學(xué)院，天津 300222)

1 當(dāng)前人工智能在職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系中存在的問(wèn)題

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不夠完善

發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育，需要科學(xué)構(gòu)建質(zhì)量保障的評(píng)估體系，以促進(jìn)其內(nèi)涵式發(fā)展。而當(dāng)前人工智能應(yīng)用于職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系時(shí)，未能形成唯一系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，這些都會(huì)影響對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為評(píng)估和反饋的有效性。主要問(wèn)題在于：評(píng)價(jià)的體系還不夠全面，未能涵蓋整個(gè)職業(yè)教育范圍，很多的評(píng)價(jià)項(xiàng)目和指標(biāo)缺乏針對(duì)性，不能突顯人工智能在評(píng)估過(guò)程中的優(yōu)點(diǎn)。

1.2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不夠科學(xué)

對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為評(píng)價(jià)的核心是評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的制定。當(dāng)前人工智能在職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系中，更偏重的是強(qiáng)調(diào)對(duì)學(xué)生的職業(yè)知識(shí)和應(yīng)用技能的考察[2]，而對(duì)溝通表達(dá)、協(xié)同合作等個(gè)人能力和團(tuán)隊(duì)素養(yǎng)的培養(yǎng)缺乏相應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，單方面的評(píng)價(jià)方式和多方面的發(fā)展要求特別加重了學(xué)生的不適應(yīng)，不利于學(xué)生學(xué)習(xí)能力的創(chuàng)新，在一定程度上阻礙了學(xué)生在職業(yè)教育中的全面發(fā)展[3]。

1.3 評(píng)價(jià)主體單一化

人工智能在職業(yè)教育評(píng)價(jià)中的主體不應(yīng)限制于教師以及學(xué)校人員。以往對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為的評(píng)價(jià)往往忽視了課程評(píng)價(jià)的主體多元性，忽視了學(xué)生等評(píng)價(jià)主體的參與，導(dǎo)致無(wú)法對(duì)職業(yè)教育中的學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)行更全面、更客觀的評(píng)價(jià)。這既不利于評(píng)價(jià)質(zhì)量的提升，也不利于評(píng)價(jià)的全面性。

2 構(gòu)建基于人工智能的職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系的思路

2.1 選擇合理的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

制定恰當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是職業(yè)教育邁入更高水平的起點(diǎn)，通過(guò)一環(huán)接一環(huán)的連續(xù)性操作，人工智能職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系將會(huì)成為職業(yè)教育學(xué)生，學(xué)習(xí)行為評(píng)價(jià)質(zhì)量提升的最有效方法之一。

2.2 采用先進(jìn)的評(píng)價(jià)技術(shù)手段

人工智能對(duì)職業(yè)教育的評(píng)估具有輔助作用。在線評(píng)估就是基于人工智能的基礎(chǔ)，是智能的評(píng)估助理，它集輔助選課、知識(shí)查詢、學(xué)習(xí)過(guò)程問(wèn)答、學(xué)習(xí)行為評(píng)估、學(xué)生反饋于一身，可幫助學(xué)習(xí)者解決職業(yè)教育的學(xué)習(xí)過(guò)程中不知道自己適合學(xué)習(xí)什么、沒(méi)人輔導(dǎo)、沒(méi)人監(jiān)督等問(wèn)題；可幫助教師提升教學(xué)效果；可提高平臺(tái)評(píng)估質(zhì)量。人工智能在線評(píng)估功能包括個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃、智能記憶復(fù)習(xí)、知識(shí)點(diǎn)推薦、知識(shí)點(diǎn)導(dǎo)航、智能提問(wèn)、游戲化激勵(lì)、社交引導(dǎo)、過(guò)程化學(xué)習(xí)行為評(píng)估、形成性反饋、就業(yè)興趣收集、就業(yè)方向指導(dǎo)等等，在職業(yè)教育學(xué)習(xí)的過(guò)程中，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，作出適當(dāng)?shù)脑u(píng)估，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣[4]。

2.3 注重過(guò)程性評(píng)價(jià)

人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展對(duì)職業(yè)教育領(lǐng)域的影響很大，未來(lái)智能教育產(chǎn)品將會(huì)從情感、智力、能力等方面提供精準(zhǔn)教育服務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)因材施教。人工智能在職業(yè)教育教學(xué)的目標(biāo)是教育個(gè)性化，為現(xiàn)代學(xué)生就業(yè)作保障，更好地培養(yǎng)出“大國(guó)工匠”[5]。

2.4 評(píng)價(jià)主體的多元性

隨著人工智能技術(shù)的加速發(fā)展，職業(yè)教育正從1.0模式進(jìn)入到3.0模式。在3.0模式中，人工智能在職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系中就能更好地實(shí)現(xiàn)教育資源的平均和優(yōu)化。比如，在職業(yè)教育資源有限的地區(qū)，人工智能老師可與真人老師相結(jié)合，保證當(dāng)?shù)貙W(xué)生所獲得的教育質(zhì)量；在人工智能評(píng)價(jià)體系的幫助下，對(duì)學(xué)生的職業(yè)教育學(xué)習(xí)和發(fā)展做出一個(gè)準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。

3 人工智能在職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建

3.1 構(gòu)建“預(yù)測(cè)模型”

3.1.1 教學(xué)資源的利用情況

如通過(guò)學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)學(xué)生是否有高輟學(xué)風(fēng)險(xiǎn)，或者預(yù)測(cè)學(xué)生成績(jī)是否及格等。已有的研究主要集中在中高職領(lǐng)域，可以通過(guò)學(xué)生興趣導(dǎo)向、過(guò)程性的測(cè)試、測(cè)試的分?jǐn)?shù)、參與討論情況、作業(yè)提交情況等數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)學(xué)生是否能完成某一課程，從而使教師能及早為有困難的學(xué)生提供幫助，提高職業(yè)教育教學(xué)的效率。

3.1.2 互動(dòng)交流的情況

在人工智能職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系中，即根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)行為等因素，為學(xué)生提供相適應(yīng)的學(xué)習(xí)內(nèi)容。有一些研究試圖為學(xué)生提供符合其認(rèn)知模式的學(xué)習(xí)內(nèi)容，如為對(duì)圖像敏感的學(xué)生提供以視覺(jué)刺激為主的學(xué)習(xí)資料，但目前研究者們還沒(méi)有探索出一套非常成熟的應(yīng)用。

3.1.3 學(xué)習(xí)成果評(píng)價(jià)

在人工智能職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系中，系統(tǒng)需要對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、過(guò)程性評(píng)價(jià)等情況等進(jìn)行測(cè)評(píng)。智能測(cè)評(píng)旨在以傳統(tǒng)測(cè)評(píng)無(wú)法比擬的效率，完成對(duì)學(xué)生的測(cè)評(píng)和診斷任務(wù)，以完成學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)成果的科學(xué)評(píng)價(jià)。

3.2 教師教學(xué)評(píng)價(jià)指標(biāo)

3.2.1 課程資源的組織與設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)評(píng)價(jià)是由學(xué)科教師或?qū)I(yè)的評(píng)估人員，根據(jù)教學(xué)中的目的，設(shè)計(jì)測(cè)試的過(guò)程。測(cè)試內(nèi)容的質(zhì)量是決定整個(gè)測(cè)評(píng)質(zhì)量的關(guān)鍵因素，整個(gè)問(wèn)卷在內(nèi)容上應(yīng)該是所有需要考評(píng)的內(nèi)容的代表性抽樣，問(wèn)卷的問(wèn)題設(shè)置應(yīng)當(dāng)滿足測(cè)試目的。

人工智能職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系領(lǐng)域的大部分評(píng)價(jià)都缺少對(duì)應(yīng)的認(rèn)知理論支撐。因此，問(wèn)卷設(shè)置更多使用弱理論模型。具體過(guò)程大致如下：評(píng)估專家找出性能好的問(wèn)題作為母題，對(duì)問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)分析，構(gòu)成多層次的問(wèn)題模型，即把問(wèn)題題目分解成背景、內(nèi)容、問(wèn)題、輔助信息與選項(xiàng)等部分。

3.2.2 教學(xué)活動(dòng)設(shè)計(jì)

教學(xué)活動(dòng)是為促進(jìn)學(xué)員的職業(yè)教育學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)的，人工智能職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系中開(kāi)放性文本問(wèn)題的自動(dòng)收集分析一般包括兩個(gè)步驟。首先，要把語(yǔ)言或手寫的文字轉(zhuǎn)化為電腦可以讀取、分析的文本。這一步依賴自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)，目前中文也有一些軟件可以便捷地完成處理。第二步是分析文本。常用的分析方法有兩種，一種被稱為“隱含語(yǔ)義分析”，另一種則是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。所謂隱含語(yǔ)義分析，是指把被試的回答轉(zhuǎn)換成數(shù)字矩陣，計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)答案矩陣之間的距離。這種方法多用于附加問(wèn)題。對(duì)于較長(zhǎng)的回答，如想法建議，則更多使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)就是找出本文的特征，如關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率、復(fù)雜句式出現(xiàn)的頻率、連接詞的頻率等，根據(jù)本文的特征來(lái)完成分析。每一種分析都需要一定數(shù)量的案例，從而完成特征的選取。

3.3 教學(xué)支持服務(wù)體系評(píng)價(jià)指標(biāo)

人工智能在職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系的研究和應(yīng)用都在不斷推進(jìn)過(guò)程中。但不少研究者認(rèn)為，目前的這些應(yīng)用沒(méi)有改變測(cè)評(píng)的基本內(nèi)容和形式，只在一定程度上降低成本、提高效率。在線測(cè)評(píng)平臺(tái)積累的數(shù)據(jù)能夠支撐研究者們進(jìn)行更多的探索，突破原有的測(cè)評(píng)方式，例如應(yīng)用學(xué)習(xí)過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)完成測(cè)試等。研究者們開(kāi)創(chuàng)了一個(gè)新的領(lǐng)域——“分析測(cè)量學(xué)”，即通過(guò)大數(shù)據(jù)分析而非傳統(tǒng)的問(wèn)卷，對(duì)學(xué)生進(jìn)行測(cè)評(píng)。

人工智能在高效實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)方面有著無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，未來(lái)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用必將更為廣泛。但在熱情迎接人工智能時(shí)代的同時(shí)，研究者和實(shí)踐者們?nèi)孕璞３种?jǐn)慎。人類認(rèn)知的拼圖還遠(yuǎn)沒(méi)有拼完整，因此要理智地對(duì)待根據(jù)已有大數(shù)據(jù)得出的結(jié)論，防止推論過(guò)度泛化。此外，如何保護(hù)學(xué)生、教師和學(xué)校的隱私和秘密，合理使用數(shù)據(jù)，也是急需思考和解決的問(wèn)題。

職業(yè)教育評(píng)價(jià)體系不僅將取代教育測(cè)評(píng)者的重復(fù)性勞動(dòng)，還能摒棄傳統(tǒng)的粗放式教育測(cè)評(píng)，提供能夠真正做到因材施教的個(gè)性化定制教育。