人工智能的发展使基于大数据的学习过程评价得以实现。智能化学习评价能够生成个性化的评价目标,保证评价过程的持续性、评价效果的精确性和评价内容的整体性。但智能学习评价存在评价主体较为单一、教师职能逐渐弱化、素质测评难以开展、学生隐私面临威胁、评价系统开发建设成本高昂等问题。鉴于此,智能学习评价应与人工评价形成互补,开发具有正确价值导向的评价模型、建立学生隐私保护制度、加强顶层决策力度是智能学习评价的实现之途。
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