【MOOC透视】AI已经可以做学习评价，我就问你敢不敢用？
【总第86期】
AI已经可以做学习评价，我就问你敢不敢用？
最近看到一篇文章，介绍一款去年投入试用、名为Hubert的学习评价工具（由瑞典一家创新企业投资60万美元研发）（原文链接： https://www.insidehighered.com/digital-learning/article/2018/03/07/hubert-ai-helps-instructors-sort-and-process-student-evaluation）。Hubert以一个聊天机器人的形式出现，会非正式地寻问学生一些与课程和老师的教学有关的问题，进而形成针对具体知识点、教学过程或整个学期的反馈报告，包括需要加强和改进的地方及力度等信息，提供给教师参考。据称该评价工具已被超过600名教师试用，而且来自试用者的评价基本是正面的，当然也指出还有很大的改进空间。
众所周知，学习评价是课堂教与学活动中的一个重要环节，是学习系统的反馈调节机制，甚至可以说，学习评价的内容以及评价方式在很大程度上影响着教学过程。在传统的教育环境下，了解学生的主要方法为问卷调查、课堂行为观察、考试、作业分析等，通常又以考试与测验为主，且一般在课程结束后进行评价。这种评价方式中存在的偏重结果评价、忽略过程评价，偏重群体发展、忽视个体发展等问题，虽长期倍受诟病，却一直没有有效办法从根本上解决。主要是因为，建立针对每个学生的个性化、发展性的学习评价虽然十分理想，操作起来却非常有难度。想想一个老师教那么多学生，光是课堂测验、课后练习、单元测试、月考等，从组卷到批卷，就够老师们忙乎了，还有多少时间和精力可用于深度了解每一个学生的具体情况、有针对性地引导和训练？而在网络学习环境下，缺少具体教师指导的自我学习，更需要方便、实用的学习评价工具，帮助学生通过自评改进学习效果。
新技术为解决个性化学习评价需求与现实之间的巨大缺口带来的希望。例如，大数据可为学生过程性评价和个性化评价提供很好的支持，通过记录学生的线上学习时间、联系轨迹、答题记录、考试成绩、师生互动信息等为学生制定个性化的学习档案，并根据每一阶段的学习状况作出学习分析，实现学生评价的个性化；人工智能有望成为未来人们的学习工具和学习伙伴。当然这是理论上的展望。实际的发展和应用还有赖于整个行业的探索和推进。目前已不断有产品推出和进入应用。如，美国普渡大学的“课程信号灯”（CourseSignals）可对学生课程表现、课程努力程度、前期学业历史、学习者特征等数据进行采集和计算，实现对课程的实时预测，对帮助学习者在课程学习中取得成功；Carnegie Learning或Third Space Learning等一对一智能辅导系统利用大数据和学习分析技术，为教师提供关于学生表现，优势和劣势的实时反馈，帮助教师诊断每个学生的精准学习需求和知识空缺，并提供有针对性的指导；佐治亚理工学院的人工智能助教Jill Watson可协助教师更好地完成工作，甚至没有被所指导的学生发现是“机器人”……我们新维空间站也投入巨大资源开发学习评价系统，采用人工智能技术实现语音识别、笔记分析、表情识别等功能，实现对自然教学的大数据记录，以及基于大数据的学习效果实时评估。
随着此类由AI加持的学习评价工具的日益丰富和广泛应用，学习评价这一重要教＆学环节将有望得到改进和加强。而热爱学习、喜欢通过自我评价改进学习效果的你，当然也有很大可能遇到机器人的评测和指导！
作者简介：王涛，“新维学习空间站”、“新维教师发展空间站”、“新维大健康空间站”等“新维系空间站”未来智慧教室、共享教室的规划、设计、实践者；“移动学习”教育部-中国移动联合实验室MOOC研究中心主任；北京大学教育学院教育经济博士；业界知名有20多万教育专家的MOOC微信公众账号（微信号：openonline，公号名称：MOOC）的发起及运营者。
喜欢我们就多一次点赞多一次分享吧~
有缘的人终会相聚，慕客君想了想，要是不分享出来，怕我们会擦肩而过~