AI阅卷进校园：效率虽快，公平何依？
日前，我目睹了一个极具现实感的场景。一名语文教师将学生习作上传至AI评改平台。系统响应迅速，数十秒内便输出了分数、等级及问题清单。表面上看，这显得颇为先进。然而，隐患随之浮现。有个孩子撰写了一篇关于祖父的文章，文风虽不华丽，结构亦非严谨，但字里行间流淌着真实的生活体验、细腻的细节与真挚的情感。教师阅后认为该文值得鼓励。AI却给出了较低分数，理由是“论证乏力、表达欠规范、层次不清晰”。这实在令人尴尬。机器并非全无道理，教师也非凭个人好恶打分。症结在于：教育评价中，诸多维度无法仅凭一把尺子衡量。尤其是作文、开
重磅出台！首版《教师生成式人工智能应用指引》正式落地
教师生成式人工智能应用指引（第一版）为深入贯彻习近平总书记关于教育的重要论述精神，落实全国教育大会部署及《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》要求，依据《教育部办公厅关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知》安排，旨在深化人工智能对教师队伍建设的赋能作用，推动其在教育教学中的规模化应用，引导教师科学、安全、合规且理性地使用生成式人工智能，特编制本指引。一、指导思想坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为根本遵循，深入领会党的二十大及历次全会精神，扎实推进国家教育数字化战略。为广大教师应用人工智
人工智能时代学习评价的转型：从技术防范到真实素养培育
吕云震中央财经大学国家财经战略研究院副教授高等教育研究所研究员、博士宋楚楚中央财经大学国家财经战略研究院【摘要】大型语言模型系统生成的文本质量较高，导致机器输出与人类写作在许多情境下难以区分。当下的主要应对方式是实施技术检测，这在哲学层面存在缺陷，在伦理层面问题重重，在教育层面适得其反。人工智能技术发展也催生了本体论危机，这动摇了高等教育赖以存在的概念根基。人工智能挑战的不只是学术诚信制度，更是学习与评价的本质内核。真正的解决之道不在技术层面，而在教育范式层面，需要从根本上转向以苏格拉底方法、弗莱雷批判教
人工智能赋能教育的五大实践场景框架
人工智能赋能教育场景实践框架基于教、学、评、研、育五大核心教育领域，梳理典型应用案例与具体场景示例，为教育工作者提供系统化的AI应用指南，一起来了解一下！01核心场景：教学支持教学支持｜学情诊断在课前预习、课堂教学、课后巩固等教学环节中，运用人工智能对学生课堂表现、作业完成情况、问卷反馈等多维度数据进行分析，帮助教师了解学生的学习兴趣、知识基础、认知水平、学习偏好等学情特征，生成学情分析报告，为教学目标设定与教学活动规划提供依据。在实际教学过程中根据学情数据动态调整教学内容、教学方法与教学流程，提升教学效