【关键词】数智赋能；混合式教学；教学评价机制；四维评价生态体系；教育生态

引言

在教育信息化2.0时代，数智技术驱动教育评价从结果导向转向过程导向，但混合式教学评价仍面临学评脱节、维度单一等局限，难以适应“五育五创”协同育人与学生高阶能力的培养需求。以《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》与《中国教育现代化2035》为政策导向，教育评价需紧密对接“四有”好教师培养目标，强化核心素养增值与个性化发展追踪。数智技术的快速迭代为评价创新提供了新路径，如AI驱动的学习行为分析可动态捕捉能力发展轨迹，虚拟仿真技术可构建多模态交互场景，大数据平台支持全过程评价数据整合，从而实现从平面评价到生态评价的跃迁[1]。

以“小学教师语言”课程为例，其“四维评价”生态体系正是数智赋能的典型实践。通过AI云图学情诊断、虚实融合课堂行为采集、多主体协同互评等举措，课程有效破解了传统评价中“知行分离”与“个性消解”的痛点，为混合式教学评价改革提供了可复制的范式[2]。

一、研究目标与问题

本研究以构建适应混合式教学的数智化评价机制为核心目标，聚焦以下关键问题。

第一，构建全过程覆盖的数智化评价机制。基于“四维评价”模型，需整合课前诊断性评价、课中形成性评价、课后增值性评价，形成动态追踪闭环。

第二，突破传统评价维度局限。依托数智技术，需构建“知识-能力-情感-创新”多维度指标，并通过AI工具量化语言表达力、课堂掌控力等隐性素养，实现评价从单一分数向立体画像转型。

第三，保障评价的灵活性与个性化。需探索虚实融合环境下多模态数据的采集与解析机制，如虚拟角色扮演中的语言交互分析、智能助教的实时反馈，以支持个性化学习路径生成与动态调整。

通过理论与实证结合，本研究旨在验证数智赋能评价机制在提升教学效能、促进学生核心素养增值中的实践价值，为教育评价改革提供创新思路与技术支撑[3]。

二、现状分析

（一）理论层面：教育评价范式的双重转型

当前混合式教学评价研究呈现“理念重构”与“技术驱动”的双重转型特征。在理论建构层面，成果导向教育与人本主义理论的融合创新成为主流范式。国际研究显示，美国教育评价协会2023年发布的《智能时代教育评价白皮书》明确提出“能力本位+数据驱动”的评价新框架，与国内郑庆委团队在基础医学课程中的反向设计实践形成理论呼应。德国教育技术研究所2024年开展的跨国比较研究发现，整合形成性评价与增值评价的“三维评价模型”能有效提升混合式教学质量，这与程莹提出的分层分类资源库建设方案具有理论共通性[4]。

（二）技术层面：数智赋能的创新实践

技术整合深度直接影响评价效能。国际层面，EDUCAUSE 2025年报告揭示，76%的高校采用学习分析技术优化评价流程，但存在数据丰富、洞见匮乏悖论。国内实践呈现差异化创新：在硬件集成方面，罗云杰团队构建的数智立方系统实现多源数据融合；在软件算法层面，王京等开发的深度学习模型可自动识别课堂互动质量；在虚实融合领域，徐硕开发的扩展现实（Extended Reality，XR）评价平台已实现实验操作自动评分。值得注意的是，现有技术应用多集中在科学、技术、工程和数学领域，语言类课程的智能评价仍存在语义理解深度不足等问题[5]。

（三）实践层面：数字化转型的深层矛盾

研究揭示三组核心矛盾：其一是技术赋能与教育本真的价值冲突；其二是工具理性与人文关怀的实践张力；其三是技术迭代与教师发展的速度落差，经济合作与发展组织2024年全球教师数字胜任力调查显示，仅41%的教师能有效运用智能评价工具。