□汪海峰

人工智能技术凭借强大数据挖掘与分析能力，正以空前深度和广度融入高等教育领域，打破传统评价模式的时空局限与效率局限，推动评价理念从结果判定向促进发展转变。在人工智能赋能下，教育评价体系更加具有动态性、精准性和预见性，能够深度洞察学生学习过程，为个性化教学与科学化管理提供坚实支撑。对此，应从实现精准化学情诊断、提供智能化决策支持、确保算法公平与透明、加强数据安全与隐私保护、构建人机协同的评价生态五个核心维度，系统阐述其应用路径与规范框架，构建科学、公平、安全的现代化高等教育评价生态。

实现精准化学情诊断。设计全链条学情分析系统。高校能够借助人工智能设计全链条数据采集与智能分析系统，以此实现对个体与群体学习状态的深度刻画与动态反馈。系统应重点整合在线学习、课堂互动、作业测评等多源数据，形成细颗粒度的连续性学习行为日志。通过运用长短期记忆网络等时序模型来分析学习行为序列，结合聚类算法识别学习模式，并利用机器学习模型开展多维度预测，系统能够自动化解析这些高维数据，生成包含知识掌握、能力发展与情感态度的多维度学情分析。一是能够通过知识点关联网络图动态描绘学生知识掌握结构与薄弱点；二是能够通过分析学生在复杂问题解答中的策略选择与修正过程，量化评估其认知水平；三是能够利用情感词典与深度学习模型对学生在论坛发言、反思日志中的文本进行情感分值计算，从而生成学生学习情绪随时间变化的曲线。最终形成以可视化个人数字画像呈现的动态档案，清晰展示学生能力结构、成长轨迹与发展倾向。实现大规模即时学情反馈。面对客观题以及标准化作答内容，利用自动化评分和智能内容分析手段完成批改和解析反馈；运用自然语言处理技术对论文进行超越字面匹配程度的评估，分析观点是否明确、论证逻辑是否严密以及思维深度和价值倾向；利用系统自动归纳整理出班级内部的共性亮点与误区分布情况。例如生成一份摘要，显示大部分学生理解某个概念但在将其与其他概念进行关联应用时存在普遍困难，促使教师将更多精力投入到针对共性难点的深度教学设计以及个性化指导方面，从而强化形成性评价对教学的支持功能。

提供智能化决策支持。支撑宏观管理决策优化。学校可以借助人工智能深入挖掘不同时间段的多维数据，利用关联分析及聚类预测模型找出教学效果、课业负担与资源配置背后隐藏的规律及其动态联系。量化评估各类教学模式在特定时间段内的实际效果，准确找出各个教学单位的长处与短处，以及潜在的风险隐患，参考以往趋势走向预测未来发展态势，为课程优化、师资队伍发展以及资源规划提供决策支持。实现精准个体干预支持。利用人工智能结合多维数据建立早期预警机制，实时监控和自动识别面临风险的学生个人或群体，系统将分级警报以及学情快照发送给负责人，保障关怀与干预工作的精准开展。同时，根据学生数字画像与实时状态，通过智能推荐算法进行动态匹配并推送最适合的学习路径和资源包。如针对薄弱点提供巩固练习或者给学有余力的学生提供拓展项目。

确保算法公平与透明。防范与纠正算法偏见。高校在使用人工智能进行教育评价时，需要全程有效治理算法实施。在开发模型的阶段，应当将保证公平性的条件当作优化目标融入训练过程中。在模型正式部署上线之后，需要建立常态化的偏见监测机制，持续观察模型输出结果在不同群体之间存在的统计差异。此外，建立便捷的人工复核以及申诉渠道，确保受算法决策负面影响的个体能够获得人工审查与纠正的机会。提升决策可解释性。当算法输出分数或预警结果时，一定要给出人类能够理解的决策依据。例如，指出影响文章评分的关键要素，或是说明触发预警的具体行为序列。建立清晰的算法问责框架，包括公开算法的基本原理、功能边界和局限性，而且高校在毕业审核和重要评优等关键决策环节，都要设置强制性的人工审核机制。

加强数据安全与隐私保护。实施全流程安全管控。高校在使用人工智能进行教育评价时，需遵守数据最小化和目的限定原则，仅仅收集那些为了达成明确评价目的而必须具备的最少量数据，且严格限制数据使用范围与存储期限。针对心理健康数据等敏感个人信息，必须坚持非必要不采集的原则。同时，实施“端到端”的加密存储与最为严格的访问控制措施。此外，构建覆盖数据采集、传输、存储、处理、共享以及销毁整个生命周期的安全控制链条，包括使用强加密协议、部署基于角色的最小权限访问控制模型、定期进行安全测试以及制定详尽的应急响应预案。

保障学生数据主体权利。落实学生知情同意权，学校应向学生和监护人讲明白具体收集哪些数据内容，解释清楚收集目的、使用方式、保存时间、共享对象以及可能面临的风险。同时，获取学生与监护人的明确授权，提供切实有效的途径，保障学生能够顺利行使访问、更正以及删除数据的权利。在进行系统设计以及处理数据的阶段，应广泛采用各种隐私增强技术手段，当进行数据分析和生成报告时，要默认对相关数据进行匿名化与去标识化处理，确保除绝对必要的情况外，分析结果不直接关联到具体的某位学生，严禁将学生个人数据用于商业营销或其他用途。

构建人机协同的评价生态。明确人机协同权责边界。高校使用人工智能进行教育评价时，必须确立人类主体和智能辅助协同的原则，并在制度与流程中划分清楚权责边界。算法主要负责处理各类信息并识别模式，再通过提供见解与建议，帮助教师作出专业判断。同时，在评价流程中设置明确的操作规程，如算法生成的高风险预警或者边缘性评分等关键建议必须经过教师审核确认，最终的成绩评定、学术决策以及深度干预都由教师负责。开展专项智能素养培训。对教师开展智能素养培训时，内容要涵盖理解系统基本原理与局限性，掌握解读数据报告以及辨识算法潜在偏差的能力，提升基于数据洞察开展精准干预的能力。引导教师学习将智能工具有机融入教学设计并设计结构化和非结构化相结合的学习任务。例如，在项目式教学中，要求学生提交结构化的阶段性报告与开放性的反思论述，同步满足自动化评估与促进学生高阶思维发展的双重目标。对学生的培训要让其了解数据怎样被使用、算法如何工作及其社会影响，学会理性审视算法输出并将其作为自我反思与规划的参考之一。更重要的是，培养学生管理数字足迹、保护隐私的意识和技能，鼓励其在数据化环境中主动发展自主学习、批判性思维等核心能力，以确保技术应用最终服务于促进人的全面发展。

（作者系东北师范大学教育学部博士研究生、南京医科大学康达学院助理研究员）