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阅读提示：本文约5500字，建议收藏后阅读！在工程教学课程评价中，由于存在不可观测的混杂因子，使教师在进行课程目标达成情况评价时无法得到真正可靠的数据，故而影响后续的教学持续改进工作。针对此问题，湘潭大学自动化与电子信息学院的谢佳、段斌、高婷、钟伦亮，在2023年第2期《电气技术》上撰文，提出一种结合神经网络认知测量学和因果推断科学的去混杂方法。首先，根据学生平时的练习数据构建神经网络认知诊断模型，得到学生对知识点的掌握程度并作为学生能力的衡量指标；然后将学生的能力评估结果作为该案例因果推断模型中的中介变量数据；最后通过前门调整法得到去混杂后的实际课程教学对课程目标达成情况评价的因果效应。本文以湘潭大学某学年电子信息类专业本科生专业课“电源技术”为案例，对该学年的课程目标达成情况评价结果进行修正，得到该学年实际的平均课程目标达成情况评价结果为88.92%。结果表明，该方法可以有效屏蔽混杂数据，帮助教师在实际教学中进行更加可靠、公平的课程目标达成情况评价。2022年3月16日，教育部、中国工程院举行会商会议，研究加强和改进工程教育。怀进鹏部长强调，要深入贯彻中央人才工作会议精神，推动从工程教育大国向工程教育强国迈进，培养壮大战略科技力量，深化对工程教育、职业教育自身规律性认识。课程教学是高等院校教育教学活动中最基本、最关键的环节，课程教学的质量是反映一个学校教育质量的重要方面。教学目标是教学活动的出发点和归宿，在教学过程中制约着教学方案设计和教学评价设计，起着提纲挈领、纲举目张的作用。课程目标达成情况评价，是教师根据教学大纲和教学内容所设计的教学目标在教学实施过程中所能实现的程度。基于工程教育专业认证，课程目标达成情况分析与评价即为：课程负责人及其教学团队，通过一定的评估手段和方法，评估课程目标的达成程度，即收集数据，包括日常作业、测验、实验和期末考试等，在对所有评估数据进行分析、比较和综合后，得出每个课程目标的达成情况评价结果。目前，已有的课程目标达成情况评价方法大致可以分为两类：第一类是直接根据该课程的课程考核总成绩的平均值来计算课程目标达成情况；第二类是根据考核环节和课程目标双层赋权来计算课程目标达成情况或者是根据课程目标对考核环节的贡献力度来计算课程目标达成情况。这些方法仅针对具体教学进行课程目标达成情况改进计算研究。但实际上，在教学过程中总是存在大量的混杂数据，比如学生在做题过程中由于身体状态原因无法发挥其正常水平等。这些数据无法真正衡量在教学过程中实际课程教学对课程目标达成情况评价的因果效应。鉴于此，本文提出结合人工智能前沿科学-因果推断科学和认知心理测量学及神经网络科学对工程教育教学评价中存在的不可观测的混杂因子进行去混杂研究，从根本的数据入手，得到更加可靠、公平的课程目标达成情况评价结果。1