为破解计算机专业课程重理论考核、轻能力评价，传统评价难量化等痛点，落实以能力培养为导向的考核方式变革要求，推动课堂教学从教师中心向学生学习效果中心转型，计算机学院计算机科学与技术教研室张磊老师于11月21日至24日赴上海，参与“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”培训，同步跟进线上线下学习环节。

培训由复旦大学张学新教授、西北农林科技大学寇小希副教授主讲，围绕四大核心评价模块展开系统授课。在渐进式评价模块，张磊老师系统学习AI协同思维培养、课程目标分层设计方法，掌握了基于布鲁姆认知维度的“记忆-理解-应用-分析-评价-创造”六级渐进式目标构建路径，以及AI辅助学情分析、教学目标优化的实操工具。可视化评价模块中，深入研习学生中心、目标关联等四大构建原则，掌握了知识图谱、热力图、雷达图等可视化工具的应用场景，了解了AI赋能下编程类课程学习轨迹追踪、错误类型可视化分析的实践案例。OBE理念模块聚焦课堂改革核心，明晰了传统课堂“重教师行为、轻学习产出”的短板，掌握了“讲授-独学-讨论-对话”的对分课堂四环节模式，以及通过学生讨论热度量化教学效果的创新评价方式。两极定性评价模块中，系统学习了两极四元定性评价法的脑科学依据，理解了其破解教学评价难题、推动“破五唯”的实践价值。结合计算机专业特色，张磊老师在分组实操中完成《人工智能导论》课程评价框架设计，将AI工具融入编程类课程过程性考核，经组间互评与专家针对性指导，进一步明确了技术类课程“理论+实践+创新”三维评价标准。

谈及培训收获，张磊老师表示，此次培训的多元评价理念与AI赋能工具为计算机专业教学提供了全新路径。后续，他将把OBE理念、两极定性评价法融入课程教学，优化“理论考核+代码实操+创新项目”三维评价体系，借助可视化工具精准追踪学生学习成效，以科学评价驱动学生实践能力与创新思维提升，为未来的课程教学质量升级注入新动能。