思维发展视域下的人工智能学习评价体系构建研究

开题报告

立项编号：           D/2021/02/777                 

一、      导言

随着《2017版江苏省义务教育信息技术课程纲要》的出台，目前人工智能教学研究在中小学阶段日益受到关注，国家《2019年教育信息化和网络安全工作要点》中指出，将“启动中小学生信息素养测评，并推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，也将编制《中国智能教育发展方案》”。从国家战略层面到地方对未来人才的需求，对中小学人工智能教学的有效实施提出了全新的挑战，然而，目前初中阶段人工智能教学的整体设计、教学标准和学习评价尚不成熟，需要不断试验、探索。

核心概念的界定：

思维发展：本课题研究中的“思维发展”主要是指布卢姆在其《认知领域教育目标分类》中所提到的“知道、领会、应用、分析、综合、评价”六个类别目标的发展测评。

人工智能：本课题中的”人工智能“专指根据《2017版江苏省义务教育信息技术课程纲要》（以下简称“新《课程纲要》”）指导下设计的初中信息技术课程中的“人工智能”课程模块，以培养学生信息素养为总目标，以“信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任”为学科核心素养，以“机器人、智能家居、语音识别、图像识别”为具体内容，以项目化学习为基本教学方式。

学习评价体系：本课题中的”学习评价体系“构建包括评价原则、评价指标、评价内容，尝试对初中人工智能模块的学习过程进行系统梳理，以课程目标为导向，以思维发展指标为基本框架，围绕项目化学习基本特点构建评价内容。

研究背景和意义：

《2019年教育信息化和网络安全工作要点》中指出，将“启动中小学生信息素养测评，并推动在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，也将编制《中国智能教育发展方案》”。在中小学阶段，人工智能的课程整体设计、课程标准和课程评价尚在试验、探索阶段。

随着社会的发展，国家战略的追求，未来的公民要有创新知识、理论的能力，“培养符合智能化社会需求的创新人才，需具备良好的计算思维、 编程能力和对智能化社会的深度认知” (陈凯泉等，2018)，人工智能课程模块产生于信息技术学科课程，结合编程教育，其发展目标也自然符合信息技术课程所倡导的三个方向：知识（概念知识、技术知识）、能力（自主实践、问题解决）、态度（主动探究、科学创新）。

布朗德(Borland，2017)认为，未来社会只有那些从事“创新、沟通和深度思考”的工作职位很难被取代。因而，对于正在全国兴起的中小学人工智能教育而言，其教学目标应从“人工智能知识学习和基本应用”转向面向“人工智能思维”培养。

在人工智能教学中，如何对学习效果进行分析和测量、为学生的学习提供有效的评价反馈，是实现课程目标的必要保障。然而，目前国内中小学人工智能课程教学研究中关注较多的是课程设置、教材编写、教学策略等方面，对学习评价的实践研究相对薄弱，导致目前初中人工智能教学中缺乏系统的评价框架，基层教师在实践中很难对学生的学业水平 及思维发展进行有效高质的评价反馈。

二、      文献评述与理论框架

梁建朋、陈秀梅在研究中指出“对人工智能教学效果和教学过程的评价”还在“理论层面的探讨”，“国内暂时没有成熟的可参照的人工智能教学评价量表和指标体系出台”。

张志新等对某发达地区103所中小学在实施人工智能课程教学情况进行调查，其反映的问题集中表现在人工智能课程的教学评价方面，“评价方式往往侧重于对学生认知结果的评价，而对学生的创新精神、动手能力、情感态度等综合素质的评价无能为力”，“评价内容过于简化，难以考查学生的能力”，对思维发展的评价更是处于空白状态；“评价主体只有教师，缺乏学生自评和学生互评”。同时，量规作为面向学习过程的评价工具，在该市课程中很少被使用。研究人员提出，中小学人工智能课程的教学评价应重视“总结性评价与过程性评价”相结合，建议采用电子档案、学习平台等记录型评价手段，多使用先进的评价工具。

中小学人工智能教育其总体定位应遵从人工智能学科自身的知识体系、思想方法和发展趋势，将促进个体理解与智力发展作为核心价值主张，培养具有计算思维、工程思维、人工智能思维等关键性思维的智能人才。然而，当下人工智能的教学评价问题中尤为突出的是，评价内容侧重于认知结果，很少涉及对创新精神、动手能力、情感态度等综合素质的评价，对思维发展的评价更是处于空白状态。首新等人在STEM课程高阶思维测评研究中提出的“问题解决、元认知反省、创造性思维、批判性思维、决策思维、自我调节、自我监控、迁移与应用、科学方法”等9项测评指标对本研究中开展的人工智能学习评价体系构建有着积极意义。 

当下中小学人工智能教学中较为常见的是采用项目化学习，评价活动应根据项目学习不同阶段来开展，利用过程性和总结性评价相结合、质性与量化评价相结合、自我与相互评价相结合的评价方式可以促进项目化学习被有效地诊断和评估。张闻闻、徐晓雄在高中人工智能教学评价中尝试以形成性评价贯穿于人工智能项目的各个阶段，用以测量学生思维发展水平。在卢言宏对日照市初中人工智能课程实施调查中显示，针对初中学段的学生应以激励性评价实现自我促进和反思，以重视思维评价促进能力发展，突出学生主体的自我评价，教师设计相适切的评价单以供学生记录和回顾，引导学生在项目中不断自省、修正、创造。

综上可见，目前国内初中人工智能教学研究刚刚起步，普遍采用项目化学习，教学目标重视学生思维能力的养成，但与之相适配的评价方案设计尚停留在理论层面，虽有部分理论模型，但实际教学中的应用研究还比较缺乏，评价的主要手段表现为考核与测试为主，时间点主要集中在学期结束阶段，教学评价的学习驱动作用尚不明显。本研究主要采用的理论框架借鉴STEM课程高阶思维测评体系，根据项目学习开展的不同阶段，结合学生思维发展呈现的不同指标表征，梳理和论证人工智能学习思维评价指标。初步梳理测评指标项目如下表所示：

尝试将这些指标融合到人工智能课程学习评价方案中去，在学习过程中通过系列化评价方案的引导和推动，让学生通过项目活动产生具身认知、体验项目中问题的解决、在独立自主的学习过程中实现自我调控、在合作与互助中感受批判与决策，以智能思维分析人工智能设计，以智能伦理评价人工智能应用，以智能创新尝试人工智能项目创造等，促进学生思维发展。

三、      研究方案

【研究目标】

1.本课题尝试以初中学段信息技术课程人工智能模块教学实践为载体，以线上线下结合的评价实现方式，采取学生自评、生生互评、教师评价三位一体，搭建指向思维发展的学习评价体系。

2.基于初中信息技术课程人工智能模块的教学目标，构建指向思维发展的学习测评指标框架。

3.通过对人工智能教学项目化实施的过程研究，以“提出问题、解决问题、成果呈现”为主线索，从学生思维培养的视角设计评价内容。

【研究内容】

1.开展指向思维发展的评价体系构建的理论研究

本研究从学生思维培养的视角构建评价体系，其中“思维发展”关注对布鲁姆目标认知层次中的“记忆、理解、应用、分析、评价和创造”的理论研究。而指标体系主要以首新、胡卫平、刘念等在STEM课程高阶思维测评模型的研究中提出的“问题解决、元认知反省、创造性思维、批判性思维、决策思维、自我监控、自我调节、迁移与应用、科学方法”等9项测评指标为理论基础，研究切合初中人工智能学习的学生思维发展测评指标。

同时，对余明华等构建的项目化学习的评价体系为基本框架开展理论研究，以问题的提出、问题的解决、成果的呈现为评价时间线,设计以项目化学习为主线的人工智能学习评价方案。

2. 指向思维发展的学习评价原则的研究

(1)以课程目标为导向的评价原则研究：初中人工智能教学需要学生在实践体验问题解决的过程中，构建人工智能学科知识体系，思考人工智能技术应用的价值，形成智能体“感知、推理、学习、决策、交互”的具身认知，养成智能时代的人机协作思维方式，挖掘勇于批判、乐于创新的科学精神，促进智能时代人文底蕴的深度思考。

(2)以项目化学习特征为依据的评价原则研究：国家普通高中信息技术课程标准中指出信息技术的教学评价应注重情境中的评价和整体性评价，评价方式和评价工具应支持学生自主和协作地进行数字化问题解决，促进基于项目的学习。基于项目化学习过程构建的评价体系也突显核心素养视域下的人工智能课程对其过程性、表现性、实践性和发展性的关注。评价体系的内容建构旨在对学生的学习实践活动进行绩效评价并以此助推学习目标的达成。因此，基于项目化学习特征构建评价体系内容才能有利于课程目标的实现。

3.指向思维发展的评价指标的研究

关注思维培养的评价内容框架应基于思维指标构建。思维评价需要对通过外显行为的表现来进行评估，学生的行为表现又与不同学习阶段的关键性任务有关，在这些任务中学生的认知参与决定着思维的过程、质量和结果。因此，评价学生的思维能力要在学习的不同阶段采取相应的评价策略，解决学生的思维发展能在动态学习中被指导和评估。

  4.指向思维发展的评价具体内容的研究

本课题中研究的人工智能学习评价体系以余明华等构建的项目化学习的评价指标体系为基本框架，从“问题的提出、问题的解决、成果的呈现”三个维度设计并实践以项目化教学为主线的具体评价方案。挖掘问题解决的三个阶段学生的关键学习行为，以学生的思维在不同阶段所外显的行为表现为评价核心，评价内容的设计借鉴美国巴克学院的项目化学习评价量规，与基于中国学生核心素养的表现性评价相结合，融合在整个项目教学过程中。课题组拟通过“基于自主”和"基于协作“两种特征的学习活动设计评价内容。

【研究计划】

研究初期：通过文献研究对理论基础开展研究。（2021.9~2021.12）

第一阶段：顶层设计，出台方案。(2021.10~2021.12)

第二阶段：立体展开，重点突破。(2022.3~2022.12)

第三阶段：反思总结，推广辐射。(2023.1~2023.6)

从研究到实践，再从实践到研究，及时反思总结。

本课题采用行动研究的方式,分以下几个阶段进行：

第一阶段，研究任务：理论基础及前期调研等行动实践准备工作。主要研究分工如下：

1．进行文献研究，王静、李甜老师负责；围绕义教阶段人工智能单元模块教学评价，了解本课题研究的现状，形成的主要观点，为课题研究奠基；

2．进行调查研究，许晓伟、李甜老师负责；了解目前研究团队所在地区的人工智能教学评价现状，找到出现的问题，分析背后的原因，为课题研究指明方向；

3．进行设计研究，毛文意，周波老师负责；根据文献研究与调查研究的情况，对本课题进行创意设计,初步拟定以下两个研究方向；

（1）基于项目化学习特征的自主学习评价内容研究

（2）基于项目化学习特征的协作学习评价内容研究

第三阶段，总结阶段

进行总结研究，运用经验总结法，对课题研究的材料进行整理，提炼研究的观点，形成研究成果，撰写研究报告，准备结题鉴定。

四、      研究可行性

1．课题组核心成员的学术或学科背景、研究经历、研究能力、研究成果

（1）担任课题研究的老师都是或曾是担任一线教学工作的骨干教师，学历层次高，业务水平好。课题组成员来源于教育科学院以及四所城区同类学校，他们都具有扎实的专业基础，有丰富的教育理念，热爱教育教学工作，主持或参与省级以上课题研究，研究能力较强。其中有中学高级教师5人，中学一级教师2人，中学二级教师1人，未定级1人。其中，市学科教研员一人，市学科带头人1人，市教学能手1人，市教坛新秀1人，4人为资深信息技术教研组长，1人研究生毕业，1人教育硕士研究生毕业。

（2）课题组老师积极性高，钻研精神强，有较强的科研能力。多位老师参与了“十五”、“十一五”及“十二五”全国现代教育技术课题和省级立项课题的研究，并取得了一定的成果。他们还在教学之余及时总结教学经验，撰写教学论文，多次在省级以上报刊杂志上发表文章，或在省级论文评比中获奖。

（3）从年龄结构特点看，课题组老师中青匹配比较合理。既有经验丰富的高级教师，又有年富力强，精力充沛、勇于创新、锐意进取的中青年骨干教师。

（4）课题组还邀请了两位高校信息技术学科教师指导本课题工作，对课题的开展如虎添翼。

2．研究基础，包括围绕本课题所开展的文献搜集、调研和相关论文等；

（1）成立课题研究小组，明确阶段负责人、阶段性目标和任务，制定具体实施步骤和方案。

（2）提高课题组成员的自身素质，认真学习教育教学理论，特别是课题研究的理论知识，以教育理论为指导，开展课题研究的各项工作。

（3）课题组成员在利用MOODLE平台开展教学评价实践方面已做了积极的探索，具备了一定的基础，积累了一定的经验。

（4）文献搜集工作、调研工作在有条不紊的进行。

3．完成研究任务的保障条件，包括研究资料的获得、研究经费的筹措、研究时间的保障等

（1）参与课题研究的教师都是来自多所学校的信息技术一线教师，使得研究更富有现实基础，具备开展课题研究的硬件条件。

（2）课题组成员各有专长，具备开展人工智能教学评价研究的基本要求。

（3）研究成员单位为2021年度全国青少年人工智能活动特色单位，并承担市级前瞻性项目《人工智能与创客教育整体课程实施项目》推进工作，同时参与了苹果公司编程项目学校，并与国内知名大学计算机专业院系签约合作，有机会可以参与到其他项目的研究中，为本课题的研究积累经验。

（4）学校鼓励教师开展各级各类教学研究活动，为课题提供了经费保障