讲座回顾：AI认知工具如何重塑高校教学评估

5月20日，教学发展中心在线举办了“AI赋能课程教学创新”专题研讨会。特邀香港大学教育学院刘志纯助理教授担任主讲，从人工智能认知工具的视角出发，深入剖析AI时代高校课堂学习与评估体系的重塑路径，为高等教育教学创新提供具体的实践方向。

讲座开始，刘老师详细解读了认知工具的四种关系模式：替代、补充、构成及合作。他指出，AI与人类的关系正从传统的“替代”和“补充”，转变为相互依存、共同发展的伙伴关系。这有助于我们准确把握AI在教学中的角色定位。

面对AI时代的挑战，刘老师深度剖析了“教学—学习—评估”线性模式的弊端。他认为，学生若仅依赖AI完成作业，虽能提升成绩，却难以实现深度学习，容易导致师生对学习过程及评价标准的误解。结合“学习理论”课程的教学实践，刘老师分享了改革经验：将教学目标从低阶的知识记忆提升至高阶的综合应用，落实以学生为中心的理念，引导学生结合自身经历进行深度探究，并利用AI辅助整理内容、促进课堂互动。此外，他还创新了过程性评价方式，让学生参与评价设计，增强其主体意识和参与感。

互动环节中，刘老师与参会教师就过程评估、评价体系转型及教师核心能力培养等话题进行了深入交流。刘老师强调，评价的宗旨在于引导学生内化知识、提升能力，而非仅仅检验结果。教师应建立多元化、过程性的评价体系，重点培养人机协作能力，坚守教育本质，防止因过度依赖技术而削弱学生的批判性思维与创新能力。

本次讲座案例丰富且实用，为高校教师探索AI时代的教学模式变革、重构学习评估体系提供了宝贵的参考思路。

上科大教学发展中心