生成式人工智能Ai技术，在课后评价环节中应用的方法与案例

科技 2025-01-19 13:03 吉林

一、应用方法

1. 自动问答与反馈

◆利用生成式AI构建问答系统。教师可以设置常见的课后评价问题，如“你对本节课的教学内容理解程度如何？”生成式AI可以根据学生的回答生成进一步的追问或反馈。例如，如果学生回答“有点难理解”，AI可以追问“是哪个部分让你觉得难理解呢？是概念还是实例？”并根据回答提供相应的解释或建议。

2. 文本分析辅助评价

◆收集学生的课后作业、小论文、课堂反馈等文本内容。生成式AI可以对这些文本进行分析，提取关键信息，如学生对知识点的掌握程度、思维逻辑等。例如，在分析学生关于历史事件的小论文时，AI可以判断学生是否准确叙述了事件的经过、分析了事件的影响，以及是否有独特的见解。

3. 生成个性化评价报告

◆根据学生的课堂表现数据（如参与度、测试成绩等）和课后作业等情况，生成式AI可以生成个性化的评价报告。报告内容包括学生的优势、不足以及改进建议。例如，对于数学课程，AI可能指出学生在几何证明方面的优势，但在代数计算方面存在粗心的问题，并给出提高计算准确性的练习建议。

4. 模拟对话评估

◆让生成式AI模拟与学生的对话场景。在对话中评估学生对知识的应用能力和沟通能力。例如，在英语课程的课后评价中，AI可以与学生进行模拟对话，评估学生的口语表达、词汇运用和语法正确性。

二、案例

1. 某在线教育平台

该平台在课后评价环节使用生成式AI。在编程课程后，学生提交自己编写的代码作为课后作业。AI会对代码进行分析，首先检查代码的语法正确性，然后评估代码的逻辑结构、算法效率等。例如，对于一个Python编程作业，AI会指出代码中是否存在冗余的循环或者未优化的算法。同时，AI会根据作业情况生成评价报告，包括对学生编程思路的肯定之处和需要改进的地方，如“你在函数定义方面做得很好，但是在处理异常情况时可以考虑更全面的情况”。

2. 学校的校本课程评价

某学校在校本课程（如手工制作课程）的课后评价中运用生成式AI。学生需要提交自己的手工作品照片并附上制作过程的文字描述。AI对文字描述进行分析，判断学生对手工制作步骤的理解程度、对材料特性的掌握情况等。同时，AI根据作品的美观度、创新性等因素生成评价，如“你的作品在色彩搭配上很有创意，但是在结构稳定性方面可以进一步改进。建议你下次尝试使用更坚固的材料或者改进连接方式”。

三、生成式人工智能技术在课后评价环节应用的成功案例：

（一）Duolingo（多邻国）语言学习平台

1. 应用方式

在语言学习课程后，多邻国利用生成式AI分析用户的口语和书面作答。对于口语练习，AI会评估发音、语调、流利度等方面。在书面练习中，它会检查语法、词汇使用和句子结构。

2. 成功之处

它能为用户提供即时的、个性化的反馈。例如，当用户练习法语口语时，AI可以准确指出发音不准的单词，并给出正确发音的示范。这种即时反馈大大提高了用户的学习效率，全球有数以亿计的用户受益于这种课后评价方式，提升了语言学习的效果。

（二）Khan Academy（可汗学院）

1. 应用方式

可汗学院在众多学科（如数学、科学等）的课后作业和测试评价中应用生成式AI。AI分析学生的解题步骤和答案，判断学生对知识点的理解和应用能力。

2. 成功之处

对于数学课程，AI不仅能判断答案对错，还能分析学生的解题思路。如果学生做错了一道几何题，AI可以指出是在定理应用、计算步骤还是图形理解上出现了问题。这有助于学生针对性地进行复习和提高，该学院通过这种课后评价方式服务了大量的学生，帮助他们在不同学科上取得进步。

（三）Coursera部分课程