当前|?人工智能教育变革的三重境界：赋能、创新、重塑

3.重塑评价：没有考试分数，只有能力认证
教育作为一项培养人、成就人的事业，所有的评价指标都应服务于这一根本目的。现在普遍存在的分数、升学率等量化指标，最初都是为了提高教育质量而设计的，对于保障教育质量确实发挥了重要的作用。但是，考试分数把不同的学生放在同一个标准上进行衡量，忽略了个体差异、投入差异、态度差异等，最终导致“分数似乎证明了一切，又似乎什么都证明不了” 。
近年来，教育评价正在发生一些变化。比如，国际学生评估项目（PISA）将社会情感学习纳入考核内容（Schleicher ， 2016），芝加哥大学宣布将不再以学生的标准化考试成绩决定录取（Kmetz ， 2019）。随着人工智能时代的到来，社会对人才的需求正在发生结构性变化，未来需要的不再是“知道分子” ，而是能够解决复杂问题的“高手” 。这对传统以分数为核心的教育评价体系提出了挑战，促使教育评价从一维的考试分数转向多维的能力认证。
一是把每个学生都当作独一无二的个体，建立综合多元的评价指标体系，不用单一狭隘的标准定义人才，对不同学生实行差别化评价，鼓励学生发展特长，把创造力、想象力、自控力、沟通能力、合作能力、信息素养、社会情感素养等作为教育的重要目标，引导学生追求人的内在价值。
二是用数字徽章取代成绩单。数字徽章是一种数字化的学习成果认证，内含元数据可以描述学习过程的客观信息，具有激励学习、记录学习轨迹、认证学习成就三大功能（Gibson ， 2015），美国国家航空航天局、英特尔公司、普渡大学等已经在研发和应用数字徽章（胡小勇等， 2014）。这种评价既适用于正式学习场景，也适用于非正式学习场景，可以减少传统评价存在的模糊性，避免“分数遮蔽学习”现象的发生。
三是能力认证不是一次性的，而是开放、持续的过程，鼓励学生通过不断的努力获得成功。评价主体除教育者以外，引入家长、社区、行业机构等利益相关方，开展面向真实任务的评价，在实践中检验能力，确保学生所学与社会需求相匹配。

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小结
人工智能给教育带来巨大机遇的同时，也带来了一系列重大挑战。
一方面，在人工智能时代，我们不得不置身于大数据的环境中，甚至需要用损害隐私的代价，来换取更加精准的教育服务。更为严重的是，一旦教育活动由数据分析和算法推断来管理，就会助长算法偏见的流行，导致一部人成为量化评估的受害者而非受益者。
另一方面，人工智能对师生关系和教育伦理带来了新的挑战，如何正确处理人机关系、如何划分人机协同系统中的权限与责任、如何适应新的师生身份、如何构建一套新型教育伦理，将是人工智能教育必须面对的重要问题。
总之，我们从赋能、创新和重塑三个层面描绘了未来教育蓝图，但必须承认，这只是一个初步构想，还需要不断修正完善，未来将会告诉我们真正的答案。

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来源|原文刊于《教育研究》2020年第2期，有删改。
作者|曹培杰，中国教育科学研究院博士、副研究员。
责编|刘婷
排版|又又
来源：搜狐科技

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