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生成式人工智能支持的人机协同评价:实践模式与解释案例

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人机协同评价结合人的主观判断和机器的数据处理能力,可创造出更高效、准确和个性化的教育评价体系,从而推动决策优化、增强教育效果和提升服务质量.生成式人工智能具备智能交互、上下文语义理解能力,是人机"协同"理念落地的重要手段.基于此,文章构建了一个生成式人工智能支持的人机协同评价实践模式,包括确立了以协同论为支撑的人机协同评价模型,设计人机协同评价系统,形成确定评价指标体系、评价文本预处理、设定评价提示语、输出评价反馈和综合分析的人机协同评价实践路径,并进一步将实践路径转化为可供教育评价者操作的人机协同评价支架.在此基础上,文章以上海市H大学开展的基于问题解决的主观作业评价活动为例,解释了如何应用生成式人工智能支持人机协同评价.研究发现,人机协同评价与教师评价结果一致性高,但教育评价者仍需持续发展人机协同能力与批判性思维,以促进人机协同评价的发展.

宛平、顾小清

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华东师范大学,上海 200062

人机协同评价 教育评价 生成式人工智能 实践模式 协同论

国家社会科学基金重大项目(2019)

19ZDA364

2024

现代远距离教育
黑龙江广播电视大学 黑龙江省远程教育学会

现代远距离教育

CSSCI
影响因子:1.841
ISSN:1001-8700
年,卷(期):2024.(2)
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