刘勇涛

人工智能技术的发展速度，已经超越了它仅仅作为教育辅助工具的界限，逐渐成为教育领域深层变革的主要推动力量。在高等教育体系当中，物理实验是培养科学素养与创新能力的重要一环，它面临着传统教学模式下的资源配置不均、交互手段单一、评价体系僵化等一系列问题。人工智能的应用，给解决这些问题带来了新的灵感，依靠人工智能技术创建起来的大学物理过程性评估平台，可以做到对实验教学全生命周期的动态监测并给予准确反馈，进而促使个性化教学方案的形成，借助数据分析来支持教育决策的改进，以此提升整体的教学质量和学生的学习成果。这种方案既符合教育数字化转型的大趋势，又为高等教育领域的创新发展提供了可以模仿的范本。

构建科学化的过程性评价指标体系。过程性评价重点在于对学习活动全程的系统监测与综合分析。在大学物理实验课中创建起以人工智能为根基的多种评价体系之时，要融合知识掌握情况、实践技能以及创新思维等诸多要素。凭借智能题库系统和即时反馈机制，可以准确评判学生对于物理概念的把握程度；采用传感器装置和虚拟仿真平台，便能客观检测实验操作是否规范以及数据分析水平；联系到自然语言处理技术，还能深入剖析实验报告或者设计方案里的创新想法。恰当设置评价指标并合理分配权重，就能达成对学生综合素质的全面评价。

引入智能技术赋能评价过程。人工智能技术的深度融合，成为创建过程性评价体系的关键支撑。利用物联网传感器与先进算法协同工作，可以做到实验数据的即时采集并进行动态解读，进而对学生操作的规范性展开精确判定。依靠生成式模型打造的实验报告自动评分系统，不仅能发现语法上的错误，而且还能从逻辑严密性以及创新思维的角度出发予以评判。另外，用机器学习手段对实验结果、课堂互动等多种来源的数据进行关联分析，有利于显示个体存在的差别，并制订出适合个人的教学计划。此外，对失败案例实施数据挖掘，能精确地推送给合适的帮助资源或者降低实验的难易程度，更好地践行因材施教这一教育理念。

推动教学模式与评价机制的深度融合。人工智能赋能过程性评价体系不是简单堆砌技术，而是要与教学模式深度结合。利用虚拟现实、增强现实等技术搭建起虚实结合的实验平台，给学生营造出安全可控的高危或高成本实践环境，让他们能在虚拟空间里反复练习特定技能，依靠动作捕捉和数据分析做到即时反馈，从而弥补传统实验设备的不足之处。动态评价体系要把过程性数据融入教学闭环当中，促使形成“评估—反馈—改进”的良性循环。教师可根据AI绘制出来的能力画像来调整实验设计或者教学进度，学生也能凭借可视化报告知晓自己的优势和劣势所在，从而构建起个性化的学习路线。就跨学科协同创新而言，可以开展物理实验与工程学、计算机科学等学科的综合性项目，用多维指标来评判学生的综合素养和发展潜力。

构建持续优化的反馈与改进机制。在打造人工智能引领的过程性评价体系时，重点要充实动态回馈和持续改良机制，来提高它的有效性和贴合性。利用即时数据搜集和智能分析技术，系统可以自动生成专门的学习报告，给学生以准确的指引，包含对操作失误的诊断、对知识薄弱之处的提示以及改善办法等内容。任课教师借助可视化平台监督整个班级的学习进程，找出个别差异并立刻调整教学手段，譬如设定不同层次的实验作业或者展开特别的技能训练。还要形成评价系统的升级更新机制，定时收集教师和学生的意见反馈，再联系最新技术（诸如强化学习、边缘计算）改良算法模型，以加强评判的精确度和适应力。另外，凭借跨校的数据共享和交叉分析，就可把一些共性问题找出来并找到相应的解决方法，促使评价体系朝着标准化、本土化的方向前行。这样一种双向作用下的动态优化流程，在守住过程性测评科学性的基础上，也为高等教育品质的持续改进给予技术助力和制度后盾。

[作者单位：西华大学；本文系四川省教改项目“人工智能助力基础学科个性化人才培养模式探索与实践”（项目编号：JG2024-0761）的研究成果]