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摘要
为阐明机器学习优化教育评估与教育教学过程的效用及其规律，重构机器学习教育应用效果分析框架，从技术性、有效性、应用性三方面分析机器学习应用于科学教育的六个案例，阐明机器学习在评分策略、学习测评与教育干预领域的应用优势。同时，归纳机器学习在科学教育评估中的应用规律：机器学习通过复杂实践参与和自动反馈系统提高评估效率；机器学习支持多模态评估，帮助拓宽评估途径；机器学习在复杂结构、高阶思维和多维学习的应用中表现出巨大潜力；机器学习整合神经科学，能够帮助还原认知发展过程。然后，就机器学习进一步广泛应用给出建议：重视反馈在教学中的作用；聚焦机器学习应用的具体场景；关注教师在应用场景中扮演的角色。
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