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智慧教育智能导学评价指南

1范围

本文件规定了智慧教育智能导学相关的术语与定义、评价原则、评价方法、评价相关方、评价流程、评价指标体系、评价等级水平等。

本文件适用于智能教育机构或企业利用智能教育设备或平台开展智能导学评价。2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。3.1

智能导学intelligenttutoring

用人工智能技术模拟人类的一对一教学（包括：老师辅导学生学习，了解学情，学习兴趣，习惯等），包括教学的专业知识，技能和有效的方法，学生所学科目的知识体系，表征学习者的状态（学习行为，情绪状态等），提升学生的学习效果。

3.2

深度知识追踪deepknowledgetracking

根据学生的历史做题序列获取学生的当前表现，对学生的知识点掌握情况进行建模,通过个性化习题推荐等功能来提高学生的学习表现来预测学生的学习表现.。

3.3

知识关联knowledgecorrelation

知识与知识之间以某一中介为纽带，所建立起来的具备参考价值的关联关系。3.4

先决关系prerequsiterelationship

又称概念先决条件关系。在处理复杂的问题时，某些事实、条件或程序的解决是其他问题得以解决的前提。例如在维基百科的文档中包含的超链接暗示两个文档间的先决关系。

3.5

课程图谱coursegraph

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由课程目标、知识点（片段）集、知识点（片段）分级组织体系、知识点（片段）间关联关系和知识点（片段）内容，以及能够衡量所有知识点（片段）掌握和相应能力形成程度的量化评价体系。

4评价依据与原则

4.1评价依据

4.1.1新时代教育评价观

坚持立德树人，坚持科学有效，改进结果性评价、强化过程性评价、探索增值性评价、健全综合性评价，充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性和客观性。评价观是指向发展的、全面系统的、循证导向的和多元协同的。指标内容应包括影响智能导学评价的主要因素，指标体系能够指导教育教学和社会实践，培养学生知识建构的能力，并考察学生运用知识联系到实际生活中。

4.1.2多元智能理论

评价观上提倡评价方式多元化，评价指标多样化，注重培养学生的不同智能，达到以评价促发展，以满足人的思维和认识方式的多元，这些多元智能包括言语语言智能、数理逻辑智能、视觉空间智能、音乐韵律智能、身体运动智能、人际沟通智能、自我认识智能以及自然观察智能。将智力确立为不是一种能力而是一组能力，智力不是以整合的方式存在而是以相互独立的方式存在的。在人才观上，承认并尊重学生的差异性，将学生的差异性视作重要的教育资源，应发现学生身上的优点和优势。在教学方法上，根据学生特点因材施教，根据教学内容和学生特点灵活采用多种教学方法。

4.1.3第四代评价理论

应构建全面、多元化的评价指标体系。评价活动应该是一个包含了多元价值诉求的活动。在构建评价指标体系时，要收集整理专家教师和学生的意见，针对不同意见上的分歧，不断进行协商并逐步改变，最终达成共识，确定智能导学评价的指标体系。

4.2评价原则

4.2.1科学性原则

应确保指标体系的信度和效度，提高评价的质量。在指标选取时要做到科学合理，实事求是，通过大量的文献资料结合相关专家和一线教师的意见，明确各级各类指标的具体内容。发挥评价对学生学习的促进功能，进而提高学生学习的效率，促进学生的健康发展。

4.2.2可操作性原则

评价指标应具备操作性的、能被具体实施，各指标项可在学习过程中能够被观察得到、被记录，尽量使用可精确量化指标。

4.2.3全面性原则

对学生的评价应表现学生是全面发展的人这一理念，在构建评价指标体系时，不应以分数、等级来评价学生，应评价学生学习的各个方面，反映学生各方面的进步，帮助教师、家长以及学生个人充分了解自己，认识到自己的长处与不足，科学规划学生的发展路径，促进学生的全面发展。

4.2.4过程性原则

学习风格、学习习惯、学习方式、学习结果因人而异。在构建智能导学评价指标时，除了要对学习结果进行分析，更应关注整个学习的过程。从“重结果”向“重过程”转变，充分了解学生的进步和优点优势。

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5评价方法

5.1总体评价方法

总体评价方法可使用层次分析法，可通过学习态度、学习过程、学习效果等各方面情况确认智能导学的效果，这些情况还可细分为学习的进度与课程进度的匹配情况、批判性思维提高情况、学习主动性提高情况、学习自信提升情况、学习时间变化程度、学习成绩提升情况等

5.2深度知识追踪评价方法

5.2.1深度知识追踪主要包含以下四个步骤：

（a）数据预处理：将原始的学习数据转化为适合深度学习模型处理的形式。涉及到