在數(shù)字化時代,人工智能(AI)技術如機器學習、自然語言處理等迅速發(fā)展,深度影響著各領域的發(fā)展,高等教育也是如此。教學評價作為把握高等教育質量的關鍵環(huán)節(jié),傳統(tǒng)評價體系在全面性、精準性等方面存在局限。AI技術的應用為優(yōu)化高等教育教學評價體系提供了新的路徑,有助于提升評價的科學性與有效性,推動高等教育教學質量的提升。
當前高等教育教學評價體系整體呈現(xiàn)積極發(fā)展態(tài)勢。一方面,多元化評價體系已經(jīng)初步形成,不再局限于傳統(tǒng)的學術論文和科研項目。教學成果、社會服務以及學生發(fā)展等多項指標也逐步納入其中,評價更加全面。另一方面,國際化趨勢愈發(fā)明顯,國際排名、國際認證等成為高校評價的重要參考依據(jù),不斷推動高校提升自身的國際競爭力。此外,信息化手段在評價過程中得到了廣泛應用,如大數(shù)據(jù)、人工智能等先進技術用于數(shù)據(jù)的采集與分析,使評價的客觀性、全面性、準確性穩(wěn)步提升。
盡管目前高等教育評價體系呈現(xiàn)積極態(tài)勢,但實際仍存在許多亟待解決的問題。首先,學生主體地位被忽視,學生評價在高校評價體系中所占比重偏低,學生的獲得感和滿意度未能得到充分的體現(xiàn)。其次,分類評價體系不完善,不同類型、層次的高校往往采用同一套評價標準,無法充分體現(xiàn)各自的辦學特色和實現(xiàn)差異化發(fā)展。最后,在評價結果的運用方面也存在不當之處,評價結果與資源配置、績效分配等過度掛鉤,導致高校之間惡性競爭。
在高等教育教學評價體系中,構建“以學生為中心”的評價參與機制至關重要。首先,提升學生評價權重。一方面,將學生滿意度、學習成效、能力發(fā)展等納入核心評價指標,使其占比不低于30%。建立學生匿名反饋平臺,以此保障評價的真實性,讓學生能夠毫無顧慮地來表達自己的感受。另一方面,實行畢業(yè)生跟蹤調查,定期回訪畢業(yè)生,動態(tài)評估教學質量對學生職業(yè)發(fā)展的長期影響,從而更全面地了解教學效果。此外,合理設置學生評價指標,如教學內(nèi)容的易懂性、教學方法的多樣性、教師對學生的關注度等,確保學生能夠從多個維度全面、客觀地評價教師教學。
其次,完善學生參與路徑。開發(fā)數(shù)字化評價工具,如移動端問卷、學習行為分析系統(tǒng)等,降低學生參與評價的門檻,使評價過程更加便捷和高效,同時要注意提升數(shù)據(jù)采集的效率,及時獲取學生的反饋信息。
最后,創(chuàng)新學生評價方式。充分利用AI技術開發(fā)多樣化的學生評價工具,如智能在線問卷、實時反饋系統(tǒng)等,鼓勵學生在學習過程中對教學進行合理反饋,改變以往僅在學期末進行集中評價模式。并且借助自然語言處理技術對學生的開放式評價進行深入分析,挖掘學生真實的想法和建議,為教學改進提供參考依據(jù),進而不斷提升教學質量,真正實現(xiàn)以學生為中心的教育理念。
要使高等教育教學評價更加科學合理,建議建立“分類分層”的動態(tài)評價標準。
首先,細化高校分類評價框架??梢砸罁?jù)高?!皩W術型、應用型、職業(yè)型”等不同的辦學定位,制定具有差異化的評價標準,突出能體現(xiàn)各類型高校特色的指標,如產(chǎn)教融合度、技術轉化率等。同時,對地方高校增設“服務區(qū)域發(fā)展貢獻度”指標,激勵高校緊密對接地方產(chǎn)業(yè)需求,更好地促進地方經(jīng)濟發(fā)展。
其次,實施動態(tài)調整機制。充分考慮高校的發(fā)展階段和戰(zhàn)略目標,建議每3~5年對評價的側重點進行調整,改變以往 “一刀切”的評價方式,使評價更貼合高校的實際發(fā)展情況。同時建議引入第三方專業(yè)機構,如行業(yè)學會、企業(yè)聯(lián)盟等,參與評價標準的制定,以借助其專業(yè)優(yōu)勢和行業(yè)經(jīng)驗,增強評價標準與高校實際情況的適配性。
最后,利用AI實現(xiàn)精準評價。借助AI技術對高校的教學過程數(shù)據(jù)、科研成果數(shù)據(jù)、社會服務數(shù)據(jù)等各項內(nèi)容進行深度分析。通過建立智能評價模型,根據(jù)不同高校的特點和已制定的分類評價標準,實現(xiàn)對高校的精準評價。并且可以利用AI技術對高校的發(fā)展趨勢進行科學預測,為高校制定發(fā)展規(guī)劃提供參考,從而凸顯高校的辦學特色,推動高校的可持續(xù)化發(fā)展。
深化“多元智能”評價技術應用,能夠有效提升評價質量與效率。
首先,通過拓展信息化評價場景,積極開發(fā)AI輔助課堂觀察的系統(tǒng),可以借助語音識別、情感分析等先進技術,對教學互動質量進行精準的評估,以更全面地了解課堂的教學情況。同時,構建多源數(shù)據(jù)融合模型,將學術成果、社會服務、學生成長等多方面的數(shù)據(jù)進行整合,生成高校多維“數(shù)字畫像”,為高校的綜合評價提供豐富且全面的數(shù)據(jù)支持。
其次,推動國際化評價本土創(chuàng)新。借鑒國際認證標準,如AACSB、EQUIS等,扎根中國土壤,建立符合本土實際的專業(yè)認證體系,引導高校注重內(nèi)涵式發(fā)展。鼓勵高校積極參與國際評價合作項目,如跨國課程評估等,通過與國際標準雙向對標,發(fā)現(xiàn)自身優(yōu)勢與不足,進而提升高校的國際競爭力。
最后,提升評價系統(tǒng)智能化水平。持續(xù)優(yōu)化AI教學評價系統(tǒng),不斷提高自動化、智能化的程度。實現(xiàn)自動評分、智能診斷、個性化評價等功能,減少人工評價的主觀性和誤差,提高評價的準確性和公正性。同時,不斷加強對AI算法的研究和改進,確保評價結果的公平性和可靠性,使評價系統(tǒng)更加科學、合理地服務于高等教育教學評價工作。
總的來說,數(shù)字化時代背景下,人工智能技術為高等教育教學評價體系優(yōu)化帶來契機與變革。但AI在教育評價中的應用仍處在探索完善階段,對數(shù)據(jù)安全、算法偏見等問題也需要重視平衡技術與人文關懷。不斷加強技術與教育融合,培養(yǎng)專業(yè)人才,以構建更科學公正的評價體系,為培養(yǎng)高素質人才提供保障,推動高等教育事業(yè)不斷發(fā)展。
(作者單位:吉林外國語大學)