AI賦能背景下的漢語言文學專業《美學》課程評價體系研究

中圖分類號：G642.3 文獻標識碼：A

在數字化浪潮席卷全球的今天，人工智能正以其前所未有的影響力重塑各個領域。教育行業面對這一技術變革，也在積極探索新的路徑。AI憑借其卓越的數據處理與分析能力，為教育教學注人新的活力。作為培養人文素養的核心課程，漢語言文學專業的《美學》課程正面臨新的機遇與挑戰。如何運用AI技術優化教學質量、完善評價體系，已成為教育工作者亟須破解的重要命題

一、AI技術在漢語言文學專業《美學》課程中的應用

（一）協助理解藝術創作中的美學問題

AI經過對海量文學作品的深度學習，已具備模擬人類寫作風格、生成優質文本的能力。在《美學》課程教學實踐中，當學生在理解藝術創作的美學問題時，往往對靈感進發、創作心理等抽象概念難以把握。此時，文心一言、豆包、Kimi等智能創作平臺可以為教學提供有力支持。比如，學生需要創作一篇描寫山水意境的散文時，可以通過向AI系統輸人關鍵詞，獲得富有畫面感的場景描寫范例。這不僅為學生提供了豐富的創作素材，也有助于激發學生的創作熱情，提升學生的美學素養。

（二）助力文本分析與評價

AI擁有出色的文本分析能力，能憑借強大的數據庫資源對海量的文獻進行深度挖掘，從語言、形象、意蘊、結構等層面進行全方位分析，協助教師深入分析文學作品中的審美特質。以鑒賞唐詩宋詞為例，在《美學》課中，AI可以通過“細讀”文本呈現作品的韻律之美、意境之美和情感之美，還可以充當評價學生學習成果的評判者，對學生在作業中語言表達的規范性、連貫性與內容的創新性、深刻性等進行合理分析，給出專業的評價意見與具體的改進措施，提升該項工作的科學性和客觀性。

（三）提供個性化學習資源

學生對《美學》課程的學習興趣、對美學理論體系的熟悉程度和應用美學知識分析藝術作品的能力存在明顯差異。針對這一情況，AI可以導入學生常用的社交、閱讀軟件，分析學生學習行為數據，如閱讀傾向、作答表現、投入時長等，為學生提供適合個性發展的學習資源。比如，對古典美學感興趣的學生，AI會優先推薦《文心雕龍》《詩品》等優秀傳統美學原著；而對基礎較為薄弱的學生，AI會推薦較為通俗的導讀性美學著作。這樣，既可以保持學習的趣味性，又可以保證學習的有效性，實現了因材施教。

二、AI賦能背景下的漢語言文學專業《美學》課程評價體系

（一）多維度評價

相較于傳統評價體系過度關注知識記憶和理解能力的考核，AI技術的引入開創了多維度評價新模式。通過系統采集學生在學習過程中產生的多元數據，如課堂互動、作業完成度、閱讀體驗等，AI能夠對學生在《美學》課程中的整體表現進行立體化評估。AI可以通過分析學生閱讀文學作品時的情感反饋，評估其對作品情感內涵的感知深度；通過對學生創意寫作的智能分析衡量其創新思維和審美素養的發展水平，從而實現對學生能力的全方位評價。

（二）實時反饋與調整

AI可通過實時監測分析學生的學習狀態，為教師提供精準的教學反饋數據。在課堂教學環節，AI可借助智能終端采集學生的面部表情、肢體動作、語音信息等，評估學生的專注度和參與度，教師據此能夠動態調整教學策略，如優化教學節奏、創新教學方法、豐富教學內容等，以更好地契合學生的認知需求。AI對學生課后作業完成情況和學習進度的持續跟蹤，使教師能夠快速識別學生在學習中的薄弱環節，有針對性地開展個性化輔導，從而不斷提升教學質量。

（三）有針對性的評價

AI能夠基于學生個體的特點和需求開展差異化評價。AI系統會充分考量每位學生的知識儲備、學習方式和興趣傾向等多個維度，生成個性化的評估報告。這類報告不僅系統呈現學生的學習優勢和短板，更會結合具體情況給出有針對性的提升建議和發展路徑。比如，對于文學鑒賞能力突出但理論基礎薄弱的學生，AI會著重推薦理論提升課程和學術論文；對于對藝術評論特別感興趣的學生，則會定向推送進階閱讀材料和研究選題，引導學生揚長避短，找準發展方向。

三、AI技術在漢語言文學專業《美學》課程評價中的具體應用

（一）課堂教學評價

AI技術在《美學》課堂教學評價中扮演著關鍵角色，借助教室內的高清攝像設備和音頻采集系統，AI能夠全方位監測課堂教學過程。系統通過面部表情識別技術可以準確評估學生對教學內容的感興趣度和理解程度；通過語音特征分析能夠掌握學生的課堂參與熱情和互動積極性。AI還能對教師的教學表現進行綜合評估，包括授課語速的適當性、知識傳遞的清晰度以及思維引導的有效性等，為教師提供精準的教學優化建議，不斷提升教學質量。

（二）作業與作品評價

《美學》課在漢語言文學專業的課程體系中歸屬于理論課，偏重對美感體驗、審美范疇等的邏輯、理論分析。由此，《美學》課的作業側重考查學生對各種理論命題的闡釋能力，包括運用概念和范疇來描述各種情感判斷的方式和內容。這些課程目標要求恰好符合AI技術在分析文章思路與推理判斷上的嚴謹性。其次，在涉及《美學》課的藝術性等問題上，AI也可以從敘述技巧、抒情方式、修辭手法等方面分析文章的價值，確保全面而公正地得出評價結果。

（三）推薦多元化學習路徑

基于對學生學習行為數據的深度挖掘和分析，AI能夠為學習者規劃多樣化的學習路徑。系統會根據每位學生的興趣取向、學習目標、知識儲備等情況，量身定制最優化的學習方案。例如，對于期望提升美學理論素養的學生，AI會建議其從研讀中西方經典美學文獻入手，循序漸進地過渡到現代美學理論體系的學習，并配套推薦優質在線課程、學術講座和研究專著等資源；針對理論學習有困難的學生，系統則會推送難度適中的網絡課程和經典論文，助力其穩步提升學習效果。

四、AI技術在漢語言文學專業《美學》課程評價中的挑戰與應對

（一）技術依賴與自主學習能力

AI技術在教育領域的深度應用雖然帶來諸多便利，但也可能導致學生過度依賴技術支持，削弱自主學習能力的培養。若任由這種依賴持續發展，學生的獨立思考能力、問題解決能力和創新思維能力都可能受到制約。為此，教師需要著重培養學生的自主學習能力，指導學生掌握科學的學習方法，包括學習規劃制定、文獻資料檢索、問題分析與解決等關鍵技能，應當積極組織小組研討、讀書分享和學術辯論等互動性學習活動，激發學生的批判性思維和創新潛能。教師還需要加強對學習過程的動態監督和個性化指導，及時識別學生的學習障礙，引導其獨立思考，避免學生形成對AI技術的過度依賴。

（二）評價標準與一致性問題

AI技術可以基本滿足《美學》課程對邏輯嚴謹性、概念清晰性等要求，但《美學》涉及的藝術性和情感性等指標卻難以量化，這就對偏重客觀評價的AI系統提出了挑戰。此外，評價標準難以擺脫對美學史發展中各種理論的借鑒。這些理論幾乎不可能融合成一個面面俱到的體系，自然會導致評價結果的主觀性偏差。為應對這些挑戰，教師應該采用積極運用、但不依賴的思路，合理地參考AI輸出的評價結果，因地制宜地在評價標準中設定問題域和結果值，這樣就能產出更具公平性和準確性的成績。

AI在人文社科領域里的震動，也是更新高等教育文科類課程教學內容、教學方法等的契機。通過在《美學》課程中的深度運用，AI能根據學科特點適應在評價體系中的重要角色，規避了一系列主觀性的問題，進一步提高了評價結果的科學性和客觀性。但在運用的過程中，不可避免地遇到過度技術依賴和評價標準不統一等問題。但隨著技術的邁進和應用領域的拓展，AI技術在《美學》課程評價體系中的作用會持續得以優化和完善。AI能進一步促進高等教育文科類課程設計和講授方法上的進步，為培養新時期具備卓越審美素養和創新能力的人才貢獻力量。

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【基金項目：本文系廊坊市教育科學規劃基礎教育重點專項課題“核心素養導向下中學語文跨學科主題教學與設計實踐研究”階段性研究成果，課題編號為JCJY202416】

作者簡介：吳鵬（1988一），男，河北省廊坊師范學院文學院講師，博士，主研方向為文藝美學。

[責任編輯：王瑋琦]