“數字徽章+AI”平臺助推過程性評價:技術框架與實施路徑

摘要：當前過程性評價在學生評價領域應用廣泛，然而其使用的評價工具不足以滿足新時代人們對教育評價的訴求，導致難以實現其應有的價值。基于此，文章首先梳理了過程性評價的實施困境；然后，文章分析了“數字徽章+AI”能夠助推過程性評價走出實施困境的原因，并在此基礎上構建了“數字徽章+AI”過程性評價平臺的技術框架；最后，文章介紹了“數字徽章+AI”平臺作為工具的過程性評價實施路徑，以期為破解過程性評價遭遇的實施困境繼而實現過程性評價應有的價值提供可行路徑。

關鍵詞：過程性評價；學習數據；“數字徽章+AI”平臺；技術框架；實施路徑

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009—8097（2023）08—107—10 【DOI】10.3969/j.issn.1009-8097.2023.08.012

教育評價事關教育發展方向為此中共中央國務院于2020年印發《深化新時代教育評價改革總體方案》，對扭轉不科學的教育評價導向提出了明確的要求，并指出在教育評價實踐中評價方式需要不斷創新和融合[1]。而要更好地評價學生的學習，必須關注學生的學習過程，改進結果評價，強化過程評價[2]，使過程性評價在學生評價中發揮更大的作用。自20世紀70年代以來，雖然過程性評價在教育領域得到了廣泛關注與普遍應用，但其在應用過程中仍面臨諸多困難，如何開展過程性評價才能使其在改進教與學的過程中發揮最大價值成為當前亟待解決的問題。隨著技術的發展，很多相關工具都為促進過程性評價的開展提供助力，其中數字徽章在教育評價領域已有廣泛應用，引入數字徽章的過程性評價在數據收集、存儲以及結果發布方面也有較好的表現，但仍無法保證收集到的數據的真實性，也很難進行深度的數據挖掘。而人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術在教育領域的應用，已呈現了其在優化數據分析、減輕工作負擔以及風險預測等方面的巨大優勢。基于此，本研究試圖將數字徽章與AI相結合，來突破當前過程性評價遭遇的“瓶頸”，助推過程性評價走出實施困境。

一 過程性評價的實施困境

過程性評價是以注重評價對象發展過程中的變化為主要特征的價值判斷[3]，最早出現于Stufflebeam及其同事提出的CIPP評價模式[4]。在我國，李藝[5]將過程性評價界定為：在學習過程中完成的、建構學習者學習活動價值的過程。過程性評價旨在通過教學過程中的不斷反饋與記錄，來促進教學過程與評價過程的深度融合，改進教師教學并助力學習者學習，具有全面、即時、靈活、深入和可持續等優點[6]。目前，過程性評價雖然在教育領域應用廣泛，但仍遭遇了發展瓶頸，其原因主要在于當前過程性評價所使用的工具存在一定的局限性。

1 過程性評價遭遇現實困境

我國對過程性評價的研究經歷了從理論思辨到實踐探索再到反思改進的過程。2006年以前，我國學者主要圍繞過程性評價的界定、內容、目的、主體和實施場景等展開理論思辨；2006年以后，相關研究逐步轉向過程性評價在教學中的實踐與反思，在學段與學科實踐中不斷拓寬應用范圍并總結經驗。然而，后期研究在對過程性評價的實施效果給予肯定的同時，也發現過程性評價的實踐與設想之間仍然存在較大差距，而造成差距的關鍵原因在于“學習證據”完備度較差，繼而造成評價結果飽受質疑，致使過程性評價在實踐過程中步履維艱。

①難以收集多維度、動態化的學習數據。在建構主義理念的指導下，傳統教育中強調的“學力”（Academic Achievement）包括兩個方面：一個是“顯性學力”（實體性側面），即知識的習得，通過考試之類的手段較易測定；另一個是“隱性學力”（功能性側面），即對思考能力、學習動機、合作能力等智慧能力的考察[7]，通過學習過程產生的數據測定。其中，隱性學力隱含于整個學習過程，在真實的問題解決情境中可以獲取真實的、動態化的學習數據。教育評價是通過系統地收集信息，對教育目標及實現目標中的教育活動進行優缺點和價值判斷的過程[8]。當下信息技術的賦能使教育評價向數據驅動的精準化學習評價方向邁進[9]，過程性評價所使用的工具在一定程度上使收集到的數據較之以前更為全面，但若要達到真實可靠、全面記錄整個學習過程產生的數據仍然是無法做到的，而這些數據會直接影響評價結果的合理性和科學性。

②過程性評價主體——教師的負擔過重。自泰勒的目標導向評價模式和西方的標準化測驗深入教育評價實踐領域以來，定量評價逐漸代替了定性評價，教育評價走向“一切用數據說話”的模式[10]。然而，這種過度的、機械的“量化”只會對教育教學起到機械的反饋作用，不但不能促進學習者的有效學習，還會加重學習者的課業負擔。因此，對過程性評價主體——教師的要求逐漸提高，教師不僅需要批改作業、觀察學習者的學習表現，還要擔負起各類學習者學習行為數據的統計和量化工作，這勢必造成教師的日常工作負擔進一步加重，工作積極性降低，進而較易產生職業倦怠，導致過程性評價后期推進困難。

③過程性評價未能完全發揮其應有的價值。在傳統的教育評價理念的指導下，所有的學習結果均以最后的考試成績為準，這往往造成“雙重脫離”（評價主體與教學主體的脫離、評價過程與教學過程的脫離）現象的發生[11]。而“雙重脫離”往往導致過程性評價被簡單地等同于“階段性考試”，這不但沒有對學習者的學習反思和教師的教學反思產生正向的引導作用，而且增加了師生的心理壓力和負擔，使評價不能很好地作用于改進教師的教和學習者的學，繼而使過程性評價喪失了應有的反饋、激勵與導向功能。

④過程性評價結果的可信度降低。過程性評價與綜合素質評價密不可分，由于綜合素質評價存在頂層設計不夠、測量技術難以達到預期要求等問題，現實中的過程性評價似乎給人為操作留有較多的“機會”。為了保證高考的公平性，國家大刀闊斧地改革，高考加分項大量減少。然而，考試加分項目雖然大幅縮水，卻以一種“轉移性支付”的形式進入過程性評價[12]。由于過程性評價中的數據收集和分析摻雜過多的人為因素并具有可篡改性，因此人們無法相信數據的規范性和全面性，這使過程性評價在高考改革中難以發揮應有的作用，在實踐與推行的過程中也中頻頻受阻。

2 過程性評價工具的更迭及其局限

為了更好地優化和改進過程性評價的實施，研究者開始探尋多樣化的工具。早期的過程性評價工具多為評價量表，其雖然為過程性評價的實施提供了有力支撐[13]，但是作為單一的評價工具存在評價目標數量難以把控、評價依據難以考察的弊端。信息技術的發展為解決這一問題提供了新的思路，電子檔案袋（e-Portfolio）作為過程性評價工具走進教育實踐領域，基于電子檔案袋的過程性評價系統的設計和應用能夠對學習過程中產生的各種具有代表性的信息進行記錄與存儲，并支持多種評價活動的開展，可充分發揮評價的診斷功能與促進發展的功能[14][15]。此外，利用Wiki技術這一多人協作工具實施過程性評價或借助MODDLE平臺、umu平臺、班級優化大師等網絡教學平臺開展教學也已屢見不鮮[16][17][18]。

自2012年以來，徽章促進終身學習的概念走進教育領域的視野[19]，數字徽章作為表征能力的重要工具引起了教育評價領域的廣泛關注。數字徽章是基于學習者的學習成果對其所學技能進行評估的手段，是一種以微證書的形式對正式與非正式學習授予證書的認可方式[20]。它以數字化的形式存儲學習者的個人信息、學習證據、學習結果與成就、頒發機構信息等內容[21]，可視化展示學習過程，在一定程度上起到激勵學習、確認學習成就等作用[22]。因為數字徽章與過程性評價所期待達到的效果契合度較高，國內外研究者對數字徽章在過程性評價中應用的可能性、對學生學習興趣和能力提升的影響等進行了大量研究[23][24]。國內教師將數字徽章引入“班級優化大師”平臺，通過設置徽章，輸入學習數據，在一定階段將徽章頒發給學習者[25]，繼而實現過程性評價的功能。然而，這種由教師“純手工”完成的工作不但大大增加了教師的工作負擔，而且使評價結果缺乏一定的客觀性和全面性，無法真正達到促進個性化學習的目的。因此，如何利用信息技術更加廣泛且全面地收集學習數據、對這些數據進行挖掘分析并利用分析結果促進精準化教學，已然成為持續優化過程性評價的努力方向。為此，本研究擬將AI技術引入已在過程性評價中有所應用的數字徽章之中，以AI技術助力數字徽章優化過程性評價。

二 “數字徽章+AI”助推過程性評價走出實施困境

“數字徽章+AI”是指使用AI技術賦能數字徽章平臺，通過數字徽章平臺的“智能化”，有針對性地解決過程性評價實施過程中出現的由于“學習證據”的完備度較差而導致的諸多問題。“數字徽章+AI”的核心是引入AI技術作為使用“數字徽章”開展過程性評價時的“數字助理”，輔助數字徽章平臺實時記錄學習數據。“數字徽章+AI”通過技術賦能突破采用單一技術所產生的瓶頸問題，以破解過程性評價中“學習證據”匱乏這一核心問題，助推過程性評價走出困境，以達到精準化促進教與學的目的。

1 精準、全面地采集學習數據，解決學習證據“匱乏”的問題

“數字徽章+AI”能夠提高學習數據采集的準確度和全面性，解決過程性評價“學習證據”匱乏的問題。將數字徽章應用于智慧化學習環境，可使環境中的網絡教學平臺、穿戴設備和視覺采集設備等對學習數據進行收集，“無聲息”地實時采集更多細節的教與學數據，如學習者的學習軌跡、完成每道題目花費的時間、教師課堂提問與微笑的次數等。隨后，數字徽章中收集和存儲的元數據規范為收集到的信息資源提供可供機器理解的計算框架，使計算機系統可以自動辨析、分解、提取和分析歸納數字化信息資源的基本特征[26]。此外，在采集學習數據的過程中，借助大數據信息采集技術還可以收集更多、更為精確的伴隨性數據。教育大數據的采集具有更強的實時性、連貫性、全面性和自然性，分析處理更加復雜、多樣，應用更加多元、深入[27]，因此這些由大數據信息采集技術收集和整理的數據將更為精準、細致、全面，在一定程度上確保了“學習證據”的真實性和全面性，繼而為數字徽章的真實性提供保障，夯實過程性評價獲得廣泛認可的基礎。

2 自動化的數據收集與分析和智能化的作業批改，減輕過程性評價中教師的負擔

“數字徽章+AI”自動化的數據收集與分析，結合基于大數據的學情分析技術、自然語言處理技術，可以最大限度地利用技術減輕教師的工作負擔。其中，基于大數據的學情分析技術可以根據學習數據分析學習者個體或群體的學習風格與習慣、學業狀況及心理狀況等，以實現教師對學習者當前學習情況的全面掌握、對學習者未來情況的預算和估計[28]，為每一位學習者生成全方位的成長報告，對學習者進行過程性評價，繼而改變評價維度過于單一的現狀。而數字徽章對學習數據進行記錄并形成多維且飽滿的數據庫，為基于大數據的學情分析技術提供了分析依據。此外，自然語言處理技術能夠讓機器“理解”人的語言，幫助教師完成作文評價與批改、智能問答與人機交互等，在一定程度上把教師從機械、重復的簡單勞動中“解放”出來，使教師得以將更多精力投入學習者的個性化培養當中。

3 即時反饋、實時互動，增強過程性評價對教與學的指導作用

“數字徽章+AI”的即時反饋、實時更新能夠實現評價的實時反饋與風險預警功能。其中，數字徽章可為學習者提供通往獲取徽章的學習路徑規劃，引導其完成階段性任務以達到最終目標，破解以往學習與評價相脫離的窘境，增強評價與學習者日常學習過程的“黏性”，真正實現過程性評價所倡導的動態化與及時反饋；而AI技術中的機器學習算法通過經驗或數據來改進算法，利用算法讓機器從大量、多維的數據中總結規律，自動發現模式并進行預測，在學習者行為建模、預測學習表現、預警失學風險、學習支持與測評以及資源推送等方面發揮重要作用。因此，機器學習技術的引入使數字徽章的學習路徑規劃功能更加健全，促使過程性評價更好地起到激勵與導向作用。

4 評價過程透明、評價結果直觀且易于調取，增強過程性評價的可信度

“數字徽章+AI”具備透明直觀的評價過程與可視化的評價結果，可以解決過程性評價可信度低的問題。“數字徽章+AI”平臺根據既定的認證過程，對數據進行分析處理，分值達到既定程序設定時頒布相應徽章，過程公開透明，并以可視化方式實時展現和保存評價結果，依托特定平臺數字化記錄、可視化呈現學習活動，學習者可以隨時隨地登錄平臺，掌握自己的學習動態，借助數字徽章展示自己的能力水平與學習成果。同時，在數字徽章的結果呈現階段，統計圖繪制技術對學習數據進行分析并直觀、生動地呈現統計結果，這在一定程度上便于學習者理解與比較。行為大數據可視化支持下的學習反饋通過對全過程行為數據的采集與分析，縱向挖掘某種學習結果的成因，幫助學習者深刻理解自己的學習情況，在自主知識建構過程中不斷進行自省并調整學習行為。此外，借助區塊鏈技術的不可篡改性，數字徽章的認證結果也更為公平、客觀、可信賴。

三 “數字徽章+AI”過程性評價平臺的技術框架

由前文可知，“數字徽章+AI”作為一種設想有助于解決過程性評價實施過程中的種種難題，若要利用預設技術達成過程性評價的目的，則需要開發功能覆合的“數字徽章＋AI”平臺作為技術支撐。為此，本研究根據已有數字徽章平臺，融入AI技術，搭建“數字徽章+AI”過程性評價平臺的技術框架，如圖1所示。該技術框架包括數據層、計算平臺、技術層、應用層、終端層，此外，該平臺還需要在智慧化學習環境中運行。

（1）數據層

數據是實現AI技術優勢的基礎，技術框架中的數據層負責“數字徽章+AI”平臺中數據的采集和整理工作。數據層主要收集三個方面的數據：①知識性數據，主要包括學科知識圖譜和教學資源。其中，學科知識圖譜是借助可視化技術描述學科知識之間關系的語義網絡，可以對學科知識及其相互關系進行形式化表達，為學科的研究和學習提供切實、有價值的參考。學科知識圖譜作為分析知識掌握情況和進行精準試題推薦的基礎，對于發揮自動批閱作業、即時反饋、智能答疑以及學習路徑規劃等應用層的功能起著重要的作用。教學資源主要是指學習者需要學習的內容，可以是傳統教材課本中的內容，也可以是互聯網中的學習材料。學習材料主要包括知識講解、課外拓展、練習題等，這些內容均可以多媒體形式呈現，主要用于向學習者推送個性化學習材料和智能測評等。②學習者數據，主要包括學習者的基本信息，如姓名、班級、性別、興趣愛好以及已有知識的掌握情況等，這些信息將用于學習者個人檔案的建立和對學習者特征的分析。③學習過程數據，來源于終端層，主要包括由“教師的教”和“學生的學”所產生的動態數據，用于為平臺上各項個性化的支持服務提供數據支撐。

（2）計算平臺

計算平臺為“數字徽章+AI”平臺的運行提供算力支持。考慮到“數字徽章＋AI”過程性評價平臺對數據儲存和計算提出了較高的要求，云平臺和大數據分析等計算平臺為滿足這樣的算力要求提供了技術支持。而深度學習框架在智能引擎層面提供了算法支持，主要包括應用于分類與回歸問題的監督式學習算法、應用于聚類分析的半監督或無監督學習算法、強化學習算法。

（3）技術層與應用層

技術層和應用層是“數字徽章+AI”平臺智能技術的集中體現。其中，技術層各種核心技術作用的發揮有助于應用層各種功能的實現，主要包括數字徽章技術引擎和AI引擎。數字徽章技術引擎負責實現平臺的核心功能，對內可存儲數據并根據元數據規范對復雜多樣的數據進行分類和轉化，保證應用層中數字徽章設計、徽章發布等基本功能的實現；對外可利用區塊鏈技術對學習者的學習數據進行打包，以鏈式結構進行存儲，保證所發布的徽章的真實性和不可篡改性。AI引擎主要負責對數字徽章中記錄的數據進行分析處理，得出結果并進行反饋。其中，數據挖掘技術保證平臺能夠對數據進行深度分析，對學習者的學習現狀和未來走向做出判斷和預測，為應用層中的即時反饋和學習路徑規劃提供依據。情感計算技術對穿戴設備和攝像頭記錄的數據進行智能分析，對學習過程中的情感狀態、注意力等難以考察的內容進行捕捉和分析。自然語言處理技術為討論區內容分析和自動批閱作業提供支持。數據可視化技術將分析結果以學習儀表盤中各種圖表的形式進行可視化呈現，以便學習者開展多方位的自我改進，減輕教師的負擔。

（4）終端層

終端層分為教師終端、學習者終端和家長終端。需要說明的是，家長可以通過此平臺實時查看學習者的學習情況，對學習者的學習具有一定的監督作用，但是由于家長所起的作用相對較小，因此圖1中的終端層并未體現“家長終端”。終端除了作為學習者和教師進行人機互動的重要工具，還肩負著收集和回傳學習數據的重要責任，學習數據在教師終端和學習者終端不斷回傳，可以用于更新學習數據和學習者學習行為模型。

（5）支持環境

“數字徽章+AI”平臺需要在智慧化學習環境下運行，要求其支持環境立足于師生之間和生生之間的鏈接、注重學習者差異、關注學習軌跡的記錄和學習分析、收集學習行為數據，以給予評價充分的數據支持，培養學習者面向未來的綜合能力。因此，平臺依托的智慧化學習環境需要具備四個功能：①無處不在的高速互聯網，其通過互聯互通的智能終端來實現；②實時全面的感知環境，其通過校園內智能感應器終端實現；③集成的平臺功能，其通過應用層功能的整合統一來實現；④友好便捷的平臺訪問，其通過多樣態的平臺形式（網頁、手機APP）來實現。另外，由于使用平臺的過程中涉及大量的數據采集與分析，因此對學習者隱私的保護是使用平臺時應注重的核心倫理問題，需要對可以采集的數據進行精準的界定和劃分，避免將采集數據變為“監控”學習者。

四 “數字徽章+AI”平臺作為工具的過程性評價實施路徑

在前文構建的技術框架的基礎上，結合數字徽章應用于過程性評價的相關實踐，本研究總結了以“數字徽章+AI”平臺為工具，在智慧化學習環境下利用數字徽章進行過程性評價的實施路徑，如圖2所示。在“數字徽章+AI”平臺上，“教師的教”與“學生的學”得以記錄，并向對方透明呈現，使雙向互動、及時反饋貫穿于整個教學活動成為可能。

1 課前準備階段

在正式教學開始之前，需要根據具體的教學情境對數字徽章進行設計，本階段主要分為四個環節：

①學習者行為模型構建。課程正式開始之前，需要為學習者創設個人檔案，在“數字徽章+AI”過程性評價平臺中為每一位學習者開辟個人數據庫，以便更為系統地收集并保存完整的學習者數據。學習者個人檔案主要包括個人基本信息和學習行為模型，教師需要收集學習者的個人基本信息（包括姓名、性別、班級、學號等），在平臺內為學習者建立個人數據存儲空間。平臺將通過課前測試、問卷調查等方法或分析數據庫中已有的個人數據、所獲徽章等方式，掌握學習者的學習風格、已有能力等信息，初步構建學習者行為模型，勾畫學習者畫像，為后續開展個性化教學做準備。

②學習目標解構、評價量規制定。學習目標具有一定的復雜性，不僅包括知識、技能的掌握，還包括其他能力的培養。因此，需要教師按照不同的維度對學習目標進行解構，并對評價量規進行細化。例如，在基礎教育階段，教師可以根據學科核心素養對學習目標進行解構，并采用易于學習者理解的方式對學習目標進行描述，基于考察內容的重要程度設置不同學習目標的權重，并給出具體的考察方法，讓學習者知悉評價量規并明確自己所要達到的目標水平。

③個性化學習路徑生成。在追求理解的教學設計思想的指導下，教師可遵循“逆向設計”原則，結合已收集到的學習數據，根據不同學習者的學習風格和已有水平，設計多條可供學習者選擇的學習路徑。在此過程中，平臺也可以向學習者智能推薦學習路徑，學習者進而參考教師建議和平臺推薦進行選擇。例如，平臺通過分析已有數據，判定學習者甲的“C語言程序設計”這門課程的基礎相對薄弱，而該學習者傾向于利用視頻資源在小組合作探究活動中進行學習，那么平臺將會自動向學習者甲推薦與該門課程相關的基礎知識的視頻資源，并在學習路徑中為其安排更多的小組合作探究項目，使學習者在最適合自己的學習路徑上完成學習活動以達到學習目標。

④數字徽章生成。為了盡可能發揮數字徽章的激勵和導向作用，除了考察課程結束后學習者掌握知識或技能的程度，還要根據教育目標在不同維度的要求，對學習者的不同目標能力進行考察，指向學習者的綜合發展。換言之，學習者不僅能夠獲得完成該門課程后的最終的數字徽章，還可以獲得若干表明其個體發展的“能力徽章”和代表其階段性學習成果的“小徽章”。例如，在團隊協作完成小組學習任務后，教師根據成果表現、組內互評結果等要素，為個別學習者頒發“合作之星”數字徽章；在完成學習者自主發揮程度較大的小節任務后，教師為大家票選的最具創意作品頒發“創意之星”數字徽章等。教師根據教學活動的安排設置多樣化的“能力徽章”“小徽章”等，可以激發學習者的學習興趣，并對學習者的學習起到及時反饋與持續激勵的作用。

2 教學實施階段

在教學實施階段，平臺主要實現收集數據和督促學習兩項功能，本階段主要分為三個環節：

①學習數據的收集與整理。大數據技術支持下的數字徽章平臺在智慧化學習環境中記錄整個學習過程，意味著對學習數據進行全方位與全程性的采集得以實現。在采集過程中不但要注重結構化數據的收集，還要注重非結構化數據的收集[29]，而智慧化學習環境為結構化與非結構化數據的收集提供了條件。平臺通過智能終端采集這些數據，可以幫助教師掌握每一位學習者的學習情況，繼而使教師在教學過程中針對群體或個體開展及時的教學指導。收集到的數據在平臺內進行整理和存儲，以供教師隨時查詢和調用。

②數據動態分析與即時反饋。在各項學習活動開展的過程中，基于大數據的學情分析技術會定期對學習者最近的學習狀態、學習效果以及薄弱環節等進行動態分析。學情分析的結果以“近期學習報告”的形式反饋給學習者和教師，教師據此對下一階段的教學進行調整，這便增強了過程性評價與學習者的學和教師的教之間的“黏性”，使過程性評價真正作用于教師對學習過程的引導和學習者對自身學習的反思與改進。

③階段性學習成果的可視化呈現。平臺將會記錄學習者的階段性學習表現，在教學開展過程中的某些特定時間節點（根據具體的教學設計而定），對學習者的階段性突出成果進行展示，教師可通過平臺授予學習者“小徽章”，將其在學習者的個人主頁展示。

3 徽章發布階段

課程結束后便進入徽章發布階段，本階段主要分為三個環節：

①學習數據的可視化呈現。評價的最終目的不僅僅是表征學習者的能力，更重要的是改進教與學。教師可以根據學習者的學習效果，反思自己的教學；學習者可以通過各種可視化圖表直觀地看到自己在學習過程中的進度變化、狀態變化以及階段性的學習成果，依此判斷自己在學習過程中的優勢與不足，以便隨后對自己其他課程的學習進行把控和改進。

②學習結果的計算與徽章發布。整個教與學活動的結束意味著學習數據收集完畢，平臺按照相應的量規，根據過程性評價數據和大型項目或總結性考試成績進行綜合計算，得出每一位學習者的最終學習結果，然后基于結果為學習者發布相應的徽章，并在學習者個人主頁更新其獲得的數字徽章。例如，在完成全部學習任務之后，學習者乙的所有學習數據均記錄于數字徽章平臺，根據學習者乙學習的課程設置的評價量規（例如，總成績=學習投入30%+教師評分5%+學習者互評5%+學習活動評分50%+期末考試成績10%）進行計算，學習者乙的最終學習結果為92分，那么學習者乙將獲得“王者徽章”。若學習者乙在學習過程中的語言表達和合作學習方面表現突出，那么平臺還會為其頒發“語言小能手”和“合作之星”這兩枚“小徽章”，并在學習者個人主頁展示。

③學習者畫像更新。隨著學習數據的不斷更新以及相關主體對這些數據的分析與利用，學習者的學習行為模型得以不斷的完善，從而使學習者畫像變得更為清晰明了。為此，平臺會對每一位學習者的畫像進行及時更新并保存，以便在下一門課程開始之前進行調用，繼而為學習者設計并推薦更為優化的、可供選擇的個性化學習路徑。由此，一個不斷完善的、精準的、螺旋式上升的評價過程得以產生，這也為后續個性化學習的開展和較為精準的教學提供了強有力的支撐。

五 未來展望

過程性評價是一個實踐性極強而又充滿智慧的過程，在這一過程中，技術和方法均不可或缺。本研究在剖析過程性評價所遭遇的困境及其成因的基礎上，建構了“數字徽章+AI”平臺助推過程性評價的技術框架與實現路徑。隨著教師對過程性評價認識的逐步提高、意識的逐漸增強、實施能力的逐步提升，多種技術覆合后賦能過程性評價已然成為現實。在“立德樹人”這一教育目標的指引下，在設計評價指標體系、隨時關注學習者身心狀態以及給予學習者充滿人文關懷的質性評價等重要方面，教師的作用是無法取代的，因此在技術賦能過程性評價時需找尋教師與技術的平衡點。擁有無窮教育智慧的教師與人造物的技術在未來的教育評價“生態系統”中找準自己的“生態位”，通力合作，必然會使過程性評價走出困境繼而迎來新生。

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“Digital Badges + AI” Platform to Promote Formative

Assessment： Technical Framework and Implementation Path

YAN Jing-jing" " LI Qin-fang

（1. Henan Education Informatization Development Research Center， Henan University， Kaifeng， Henan，

China 475004; 2. Faculty of Education， Henan University， Kaifeng， Henan， China 475004）

Abstract： At present， formative assessment is widely used in the field of student evaluation， but the evaluation tools used in the formative assessment are not enough to meet people’s demands for educational evaluation in the new era， which makes it difficult to realize its due value. Based on this， this paper firstly combed the implementation dilemma of formative assessment， then analysis the reasons why the “digital badge + artificial intelligence （AI）” can push the formative evaluation to walk out of the implementation dilemma， and accordingly constructed the technical framework of the “digital badge + AI” formative evaluation platform. Finally， the implementation path of formative evaluation of the “digital badge + AI” platform as a tool was introduced， expecting to provide a feasible path for breaking the implementation dilemma encountered in process evaluation and realizing the due value of process evaluation.

Keywords： formative evaluation; learning data; “digital badge + AI” platform; technical framework; implementation path

*基金項目：本文為2021年度河南省高等教育教學改革與實踐重點項目“地方本科高校智慧教學實施阻抗因素與推進路徑研究”（項目編號：2021SJGLX082）的階段性研究成果。

作者簡介：顏荊京，副教授，博士，研究方向為教育信息化，郵箱為jjyalice@163.com。

收稿日期：2023年2月23日

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