为主动适应高等教育高质量发展要求，持续推进课堂教学质量提升与评价体系改革，2025年11月21日，计算机学院选派骨干教师代表参加了由高教国培（北京）教育科技研究院主办的“2025秋季学期课堂教学质量提升与多元评价体系设计工作坊”。本次专题培训聚焦人工智能时代的教育教学创新，通过系统化的理论讲授、案例分析与实践操作，深入探讨了可视化评价体系构建、渐进式课程考核设计、AI协同教学模式等关键议题。

工作坊深入探讨了人工智能技术在构建多元化评价体系中的创新应用。在“可视化评价体系构建”专题中，系统介绍了形成性评价与终结性评价的有机结合模式。通过人工智能技术实现传统测试的智能化转型，显著提升了教学评价的效率和质量。在课堂互动环节，培训展示了多种师生互动评价工具，如智能选人系统、实时反馈系统等，有效增强了课堂互动的效果。

在“渐进式课程考核设计与组织实施策略”专题中，培训重点探讨了基于认知发展规律的渐进式课程目标设计方法。寇小希老师以“齿轮传动——齿轮的强度校核”为例，系统展示了从布鲁姆认知分类的低阶目标向高阶目标的渐进式过渡设计。通过将教学内容科学划分为基础奠基、应用实践、分析诊断、综合创新等阶段，实现了从知识掌握到能力培养的梯度推进。这种基于认知规律的渐进式设计，不仅符合学生的学习发展规律，也为多元化评价体系的构建提供了理论支撑和实践指导。

在“AI赋能下的可视化评价体系构建与持续改进”专题模块中，培训系统阐释了可视化评价体系构建的四大基本原则。其中，目标关联原则强调评价指标与学习目标的紧密对接，通过“口语分析仪表盘”、“设计能力雷达图”等典型案例，展示了如何将抽象的学习目标转化为可观测、可测量的可视化评价指标。过程导向原则注重学习过程的表现与进步，通过“设计迭代版本树”、“写作过程时间轴”等评价工具，实现了对学习过程的全程记录与动态评估。学生中心原则立足促进学习者元认知发展，开发了“个人语言分析雷达图”、“个人学习进度仪表盘”等个性化评价工具，有效支持学生的自主学习和持续改进。通过“共性错误词云”、“实时情绪看板”等直观呈现方式，提升了教学反馈的效率和效果。

本次工作坊特别注重理论指导与实践训练的结合，设置了系统的实践教学环节。在“分组完成教学评价体系与教学活动设计”实践模块中，参训教师以具体课程为载体，运用逆向设计理念与AI工具，协作完成了渐进式教学目标设计方案。通过亲身体验智能教学平台、数据可视化工具、AI辅助教学设计系统等前沿技术的应用，参训教师深入掌握了AI赋能教学评价的实际操作技能。在各组成果展示与专家指导环节，通过跨学科交流与专业点评，进一步拓展了教学改革的视野和思路。

计算机学院参训教师表示，通过本次系统培训，深入理解了AI技术在推动教学改革中的重要作用，全面掌握了可视化评价体系的构建方法和渐进式考核的设计策略。参会教师认为，此次培训内容系统、案例丰富、实践性强，为推进课堂教学创新提供了重要参考和借鉴。学院将以此次培训为契机，积极推动学习成果的转化应用，紧密结合计算机学科专业特点，深化课堂教学改革，创新多元评价体系，推进人工智能技术与教育教学的深度融合，持续提升人才培养质量，为学校高质量发展注入新的动力。

图：连硕

文：连硕