智慧課堂情境的課程核心素養評價范式

朱 莎 楊 灑 李嘉源 秦 威 郭 慶 黎 歡

（1. 華中師范大學國家數字化學習工程技術研究中心，湖北武漢 430079；2. 華中師范大學人工智能教育學部，湖北武漢 430079）

一、引言

課程核心素養是課程育人價值的集中體現，是學生通過課程學習逐步形成的正確價值觀、必備品格和關鍵能力（中華人民共和國教育部，2022）。其概念內涵的復雜性和抽象性導致學生課程核心素養評價面臨諸多問題，如評價理念尚未以學生發展為中心，主要關注學生對課程知識的掌握情況（吳砥等，2022），較少考察創新能力、問題解決等高階能力；評價標準脫離素養培育，多將課程基本知識與技能作為主要評價指標（俞麗萍，2015），沒有從學科原理出發制定完善的指標體系，缺乏對指標外部行為表現的清晰、可觀察的界定，可操作性低（王薇，2021）；評價方法忽視證據開發，大多采用標準化測試等傳統評價方法，脫離真實學習活動情境（PISA，2023），將測試得分作為衡量課程核心素養水平的主要證據，忽視過程性證據的采集（胡玉華，2019）；評價結果缺乏有效應用，反饋內容同質化（張進良等，2023），主要向教師或管理者反饋學生的得分或等級，尚未深度分析學生參與學習活動過程的表現，較少根據評價結果對后續教學干預指導（鐘葦笛，2022），難以精準、有效地改進教學。

隨著數字技術、智能技術的發展，智慧課堂應運而生。智慧課堂是一種集成人工智能、通信、傳感等先進技術工具，豐富的軟件、平臺等數字資源，以及智能化信息感知與采集存儲功能的新型課堂環境。智慧課堂的應用為評價課程核心素養帶來新的可能和突破口。如何有效發揮智慧課堂環境的優勢，開展可靠的課程核心素養評價是亟待解決的問題。本研究立足當前課程核心素養評價的困境，充分考慮智慧課堂環境中數字技術特點，貫徹“教—學—評”一致性理念，構建智慧課堂評價新范式，為評價改革提供新路徑。

二、技術賦能課程核心素養評價的新范式

為了有效培育學生的核心素養，本輪課程改革提出了“教—學—評”一致性理念?！敖獭獙W—評”一致性指協調配合教師的教、學生的學和對學生學習的評價，其本質在于以評價實現教與學的統整，進而達成素養培育的目標。落實“教—學—評”一致性意味著評價應當貫穿于整個教學過程?！敖獭笔腔A，教師的活動設計和開展引發學生的主動學習；“學”是目標，學生在學習活動中發展核心素養，并為評價提供數據來源；“評”是推動力量，可為教師的教學改進和學生的學習完善提供反饋和指導。為此，本研究構建了“以教學為核心，理論—數據雙向驅動”的學生課程核心素養評價范式（見圖1）。該范式包括理論、教學和數據三個要素，形成雙向驅動的評價閉環，并在循環迭代的評價實踐中形成穩定且成熟的評價體系，即由三個要素和六個環節組成首尾銜接的閉環。該體系經過多輪次迭代優化，以獲得有效可靠的計算模型。其中，六個環節包括課程核心素養理論模型構建、學習活動設計與實施、多模態數據采集與存儲、課程核心素養相關特征的提取、評價模型的構建和評價結果的反饋應用。

圖1 學生課程核心素養評價新范式

（一）以教學為核心的理論數據雙向驅動評價范式

1. 三個要素及其關系

智慧課堂環境的課程核心素養評價范式有三個要素：理論、教學和數據，它們之間相互聯系。理論指課程核心素養評價的理論模型。構建理論模型需要明確課程核心素養的內涵，細化指標體系，厘清指標對應的外部行為表現。教學指智慧課堂環境下的教與學實踐，評價層面側重以培養課程核心素養為目標而設計并開展的學習活動。課程核心素養評價應與教學目標、學習活動高度一致（Cohen，1987；崔允漷等，2015），深入貫徹“教—學—評”一致性理念，服務于學生課程核心素養的培育。數據指學生參與課堂學習活動產生的多模態數據，它是課程核心素養的具體表現。

三要素之間以教學為核心，相互聯系、相互支持。其一，理論與教學相互支持。理論模型構建需以課標規定的課程核心素養為出發點，明確其內涵，構建相應的理論模型；教學目標和學習活動的設計又需理論模型的指導。其二，教學是連接理論與數據的橋梁?；谡n程核心素養理論模型，設計和實施素養導向的課堂學習活動，是確保采集的多模態數據能夠反映學生素養表現的關鍵。其三，數據為衡量和改進教學質量提供依據?；诙嗄B數據的評價結果需反饋到教學中，為學生、教師、管理者等多元主體提供差異化反饋，指導教師完善教學設計，幫助學生個性化地調整學習策略，服務學校和教育部門制定科學的培育決策。綜上所述，課程核心素養評價范式的三個要素構成完整的評價體系，有助于科學、全面、深入地評價學生的課程核心素養，推動教學改革和提高教學質量。

2. 雙向驅動的機制

“雙向驅動”的評價理論基礎來自于美國教育考試服務中心提出的證據中心設計理念（Evidence-Centered Design，ECD）。該理念強調自上而下開發待評價的知識、技能和能力（knowledge, skill and abilities, KSAs）概念框架，設計相應的情境任務并定義可用于評價的證據；結合自下而上的數據挖掘、提取并整合證據，選取合適的數學模型，建立證據與知識、技能和能力之間的關系（Mislevy et al.，2003）。本研究提出的智慧課堂環境下課程核心素養評價新范式遵循證據中心設計理念，圍繞教學構建自上而下理論驅動和自下而上數據驅動的“雙向驅動”閉環（鄭勤華等，2022）。

自上而下的理論驅動首先需要構建理論模型，即分析學生需掌握的知識、技能、態度和價值觀，明確課程核心素養的要素、各級指標、指標釋義等；以理論模型為基礎指導素養導向制定教學目標和設計學習活動，指導制定多模態數據采集框架。自下而上的數據驅動需借助數據感知技術，廣泛采集學生學習活動產生的多模態（包括眼動、日志、文本、音頻、視頻等）數據；然后選用合適的機器學習、深度學習等方法，對原始多模態數據進行智能處理與分析，識別和提取能反映課程核心素養表現的特征；綜合運用關聯規則、神經網絡等方法，建立課程核心素養評價指標與特征的映射關系，并結合深度學習和多種學習分析技術，構建學生課程核心素養的評價模型，全面精準地評價課程核心素養；最后根據評價結果，以可視化的方式反饋個體、班級和學校層面的課程核心素養表現，助力學生的素養發展、教師的教學改進和管理者的科學決策。

3. 循環迭代的實踐

智慧課堂環境的課程核心素養評價是一個“循環迭代”的長周期實踐過程。一方面，循環迭代可促進評價過程的持續優化。首先，多輪循環迭代可不斷發現新的、可反映課程核心素養的外部行為表現，以完善和改進數據采集框架，獲取更加豐富、有效的多模態數據。其次，不斷迭代和優化的算法，可提升多模態數據預處理和特征提取的效率，提高評價模型的效率和準確性。最后，與不同教育主體開展多輪的需求溝通，可不斷調整和優化評價反饋的內容和方式，提升評價反饋的差異化、個性化程度。另一方面，長周期的循環評價反饋可助力教學改進。這種持續的評價反饋可以幫助教師了解教學效果和學生需求，不斷優化學習活動設計，促使學生發現自身素養的不足，以便有針對性地改進學習，實現以評促教和以評促學的目標。

（二）評價新范式的組成環節

1. 課程核心素養理論模型構建

課程核心素養理論模型是對學生學習課程所需掌握的知識、技能、態度和價值觀等要求進行系統整合和闡釋的理論體系，包含課程核心素養要素、各級指標、指標釋義及外部行為表現等。智慧課堂教學環境的課程核心素養理論模型構建，首先需基于國家課程標準及地方課程實施計劃，明確課程核心素養要素；其次，分解課標中的課程核心素養要素內涵，并結合國內外相關標準、指標體系和實證研究結果，確定各級指標及外部行為表現，形成初始的理論模型；最后，征求專家、一線教研員和教師意見，修訂和形成最終的理論模型。

2. 課堂學習活動設計與實施

教師在理論模型的指導下，結合學生學情、課程教學內容、評價任務要求，設計并實施具有啟發性、探究性和實踐性的課堂學習活動，激發學生的學習興趣和積極性，為多模態數據的采集提供支撐。首先，教師應基于理論模型，分析并確定符合培育要求、可量化、可評價的教學目標；其次，充分考慮學生的學習興趣、思維水平、先前經驗的認知發展特點，確保任務的難度、情境符合學生的先前經驗、認知發展階段；最后，結合現有教學資源與環境，根據不同課程和教學的要求及特色（如不同授課環節、不同教學方式等），合理設計并實施課堂學習活動，利用多種方式采集學生課堂多模態數據。

3. 多模態數據采集與存儲

多模態數據采集與存儲應充分考慮學習活動可能誘發的核心素養表現，研制數據采集框架，并通過智慧課堂教學環境豐富的傳感設備和智慧教育平臺，記錄和采集學習活動實施過程中學生的會話、操作行為、眼動等細粒度的多模態數據。采集與存儲數據時，教師應充分考慮不同學習活動的特點，確定相應的數據采集點，形成包含所有學習活動、學生行為表現、對應指標、各指標數據采集點等多級內容的數據采集框架；其次，充分利用智慧課堂環境的深度視覺攝像頭、拾音器、平臺埋點等數據采集手段，采集課堂教學活動實施過程的視頻、音頻、文本、點擊流等多模態數據；最后，在對多模態數據進行預處理的基礎上，基于合適的學習技術規范設計多模態數據匯聚框架，實現數據的有效存儲和管理，并確保數據的安全和隱私。

4. 課程核心素養特征的提取

教師提取課程核心素養的特征應先對多模態數據進行預處理，并在機器學習、深度學習等技術的支持下，從采集的學生多模態數據中，提取能反映課程核心素養的有意義特征。多模態數據的預處理包括缺失值處理、模態對齊等，以確保數據的質量和可用性。其次，分析日常教學觀察和學習活動音頻、視頻等數據，確定不同活動下各特征數據的提取和處理方法，如采用最長公共子序列方法計算學生的學習路徑效率等特征。最后，結合專家經驗，對提取的部分特征進行意義識別，確保特征的可解釋性和評價結果的可靠性。比如，挖掘的多個未知含義的頻繁序列模式，需基于專家經驗解讀其內涵，確定該特征在課程核心素養評價中的意義。

5. 課程核心素養評價模型的構建

課程核心素養評價模型的構建應合理運用學習分析等技術，結合專家經驗判斷，進行各核心要素下指標與特征的關系映射，并確定各指標和特征的重要程度，形成評價模型，開展全面精準評價。教師應利用關聯規則等方法，挖掘學生課堂學習特征與各指標的關聯規則，并結合專家經驗和關聯規則支持度、置信度等指標，遴選各指標的關鍵特征，建立各指標與關鍵特征的映射關系；在博弈論等決策學相關理論與方法的指導下，采用多種賦權方法相結合的方式，確定各核心要素、指標及關鍵特征的權重，構建評價模型；研究不同核心要素的指標、關鍵特征的評價結果表征方法，實現學生課程核心素養的精準評價和有效反饋。

6. 評價結果的反饋應用

評價結果的反饋應用指通過合理、恰當的方式，及時、準確地將評價結果反饋給學生、教師和管理者等教育主體，以提升教育質量和教學效果。不同教育主體可以根據反饋結果采取相應措施。例如，學生可了解各指標的掌握情況、關鍵特征及其與群體表現的差異，又可獲得調整學習策略、提高學習效果和學習成績的針對性建議；教師能夠獲取授課班級學生群體和個體課程核心素養的掌握情況及教學問題，優化教學方法，并針對素養表現薄弱的學生進行個性化輔導；教育管理者能夠獲得區域內學生群體的課程核心素養評價結果，了解教育質量和教學效果的整體情況，從而調整后續區域教研等教育資源的配置，提高學校課程開設質量。

三、技術賦能課程核心素養評價原則

（一）數字技術發展以素養培育為目標

數字技術正推動產業深層次變革，傳統以知識掌握、經驗習得為主的教育難以滿足數字時代經濟社會發展對人才培養的需求，創新意識、批判性思維、問題解決能力等素養變得尤為重要（吳砥等，2023a）。具體到課程領域，數字技術的介入沖擊著傳統“唯分數論”的評價理念，促使評價從結果導向的課程知識掌握轉向發展導向的課程核心素養培育。數字技術可用于記錄學生課堂學習的全過程數據，智能分析學生個體發展現狀，促進學生全面、個性化成長。這種發展性評價主要有兩層內涵：1）關注學生課程核心素養的綜合發展。由于技術限制，傳統評價大多通過考試等手段衡量學生課程知識掌握情況，評價結果難以促進學生的全面發展。物聯感知、大數據等技術可伴隨式地采集與分析學生課堂學習的生理、心理、行為等數據，使得課程評價能涵蓋學習成效、學習態度、情感價值觀、思維模式、認知特點等內容，突破傳統以單一的考試成績表征學生素養發展水平的缺陷，滿足學生綜合發展的需求。2）關注學生的個性化發展。傳統技術手段難以關注學生的個體差異，評價“一刀切”。利用大數據、人工智能等技術，教師能夠根據學生學習數據，衡量其課程核心素養的發展現狀和不足，為其提供定制化的學習與發展建議，實現課程核心素養評價的個性化發展。

（二）數字技術支撐證據中心的過程性評價

課程核心素養的內隱性、復雜性決定了其評價需要依賴學生真實情境下的多模態數據。這些數據結構復雜、類型多樣，雖然能反映學生課程核心素養的真實表現，但難以直接用于考察學生核心素養水平，不能作為評價的證據?；谧C據的過程性評價強調以證據為中心開展評價設計，包含從理論指導、證據獲取到課程核心素養考察的完整鏈條，即基于評價指標設計真實情境任務，采集多模態數據，并借助機器學習等方法提取證據，以評價學生課程核心素養水平，有效提升評價結果的科學性和可解釋性。其評價邏輯包括（朱莎等，2020；Zhu et al.，2023）：一是采用自上而下的方法，研制學生課程核心素養評價指標，并精心設計學習活動，誘發學生外部行為表現；二是采用自下而上的方法，借助數字技術采集學生與外部行為表現相關的多類型、多模態的過程性數據，并采用機器學習、神經網絡等算法進行數據挖掘與分析，從中提取能夠映射學生課程核心素養發展的有效證據，構建評價模型，使評價結果更全面地反映學生課程核心素養水平。在此過程中，教師可以基于提取的證據完善評價指標、優化評價模型，支撐全面精準評價。

（三）數字技術創新情境嵌入式評價

只有與真實教學情境融為一體，學生才能充分發揮主體作用，展現出相關的行為，從而為全面、科學、準確地評估學生課程核心素養提供基礎。這種嵌入教學情境的評價，依托生成式人工智能、物聯網、云計算等技術，具有即時性和智能化等特點，主要體現在兩個方面：一方面，生成式人工智能輔助課堂學習活動的設計。ChatGPT 等生成式人工智能技術可以根據課程標準、教材內容和學生認知發展情況，輔助教師科學地確定包含活動目標、活動形式和活動內容等要素的設計方案。教師可以選擇合適的教學工具、策略和資源，設計富于啟發性、探究性和實踐性的課堂學習活動，激發學生在活動中產生與核心素養相關的行為表現，為評價提供充分的證據支持（戴嶺等，2023）。這種生成式人工智能技術輔助的課堂學習活動設計，更貼近學生需求，有助于獲得準確的評價證據。另一方面，物聯網技術支撐學生素養相關行為的識別與記錄。教師在日常教學實施過程中，可通過智慧課堂中的傳感器、穿戴式設備、教學平臺識別并記錄學生素養相關的行為數據，并基于數據挖掘、學習分析等技術，對學生課程核心素養進行實時監測與過程性評價（劉邦奇等，2019）。同時，長時間全方位地跟蹤學生素養相關的行為數據，也為多模態、全過程地評價學生奠定了證據基礎。

（四）數字技術促進多元主體個性化的評價反饋

有效的評價不僅需要深入挖掘與分析課程教學信息，還需要以清晰、準確、直觀、簡潔的方式及時反饋結果。隨著我國教育數字化轉型的推進，生成式人工智能、物聯網等數字技術已成為助推評價走向數字化的關鍵力量，有效破解了傳統課程素養評價反饋重結果、形式單一、不及時、缺乏指導等問題（吳砥等，2023b）。數字技術通過改變評價反饋形式、內容、周期、主體，能實現對學習干預措施的持續跟蹤與監測，方便教師更好地應用評價結果，增強評價的有效性。具體來說，在評價反饋形式方面，大數據分析技術、自然語言處理、認知網絡分析、社交網絡分析、可視化技術、學習推薦技術等，能夠將課程教學的過程性數據轉變成圖表、文字或圖形符號等圖示化評價報告，并將評價結果與個體特征、核心素養培育要求相匹配，實時呈現學生素養水平，差異化推薦教學內容和學習路徑。在反饋內容方面，機器學習、深度學習與可視化技術等可用于呈現學生課程核心素養的得分或等級，深度分析與展示學生學習表現；知識節點路徑規劃等技術可用于個性化推送有助于提升學生課程核心素養的意見與建議。在反饋周期方面，大數據、人工智能、物聯網技術等可用于即時動態監測課程學習活動，實時生成教育大數據，及時提供反饋，促進課程、教學與評價的有效結合，持續優化教學。在反饋主體方面，生成式人工智能、電子檔案袋、數字畫像等技術可將反饋范圍擴大到更多利益主體：一方面，可面向學生個體提供專業的、個性化的學習建議；另一方面，可面向教師和教育管理者厘清學生課程核心素養培育過程中存在的問題和挑戰，支撐教師開展差異化教學和個性化學習輔導，助力學校管理者制定針對性培育策略，助力學生課程核心素養提升。

總之，課程核心素養評價是一項復雜、艱巨的實踐課題，本研究構建的課程核心素養評價新范式，在多大程度上能夠解決課程核心素養評價的困境，是值得長期深入探究的關鍵問題，包括學習活動如何誘發學生課程核心素養相關的行為表現，多模態特征變量如何與學生的課程核心素養進行科學映射等。后續研究可著力探索該范式應用于評價課程核心素養的實踐，比如，從義務教育信息科技課程、科學課程等實踐性較強的課程著手，開展理論與實證研究，優化完善評價范式與實施路徑，助力學生課程核心素養的培育與提升。