语言是人类最重要的交际工具，随着时代飞速发展，其重要性更是日益凸显。但由于其课程的特殊性，目前尚未有一套可复制性强、行之有效的评价体系。以人工智能为代表的新一代信息技术为教育评价带来了新的机遇与方向，智能技术、设备与环境的支持也使教学评价方式走向智能化、多元协同化的新样态。笔者尝试利用教育人工智能赋能口语交际评价，探寻基于学情差异的口语交际教学评价的新路径。

当下口语交际评价现状概览及思考

笔者通过梳理问卷调查及与同事、学生交流发现，虽然口语交际能力举足轻重，但当下小学语文口语交际依然是一个“边缘化”课程，而对于口语交际课的评价相对来说也是常常流于形式、停于表面，存在重知识轻能力、重结果轻过程、重书本轻实践、重课外轻课内、重量评轻质评、重少数轻多数的客观现状。这样的评价容易操作，但是不符合差异发展的需求，不合乎立德树人的要求，不利于学生核心素养的培植。现如今，每个班的学生数量都不少，学情千差万别，亟待精准有效的差异评价。

EAI（教育人工智能）内涵及其价值

当前社会，计算机的迅猛发展推动了AI 技术与经济、文化等领域的深度融合，随着人工智能在教育教学上的应用逐渐深入，教育人工智能（Education-Artificial Intelligence，简称EAI）应运而生。教师既可在教育中高效、灵活及差异化地使用人工智能工具，还可以借助大数据等更深入、更微观、更准确地关注、理解学生学习，为教学评价带去新契机。

现阶段教育评价依旧以纸笔测验为主，而对口语交际课的教学评价，则通常以口头评价为主。这样的评价倾向于基础知识与技能的灌输，评价信息不仅维度较为单一，而且欠缺过程性的关注和评价。教师可以借助EAI视域下的多媒体、人工智能以及交互式平台数据等技术对学生学习的全过程进行定向追踪、研究和评估，探索适应口语交际课全过程的纵向评价，以及面向学生口语交际课中思维、表达、倾听等要素的横向评价。

在EAI基础上诞生的人工智能创新评价工具，是一种基于智能化、专门用于评估和衡量学生各方面表现的工具。EAI能够对学生口语交际中不同的起点、学习过程及学习成效进行全面的调研和分析，收集并整理大量的数据和信息，通过对这些数据的深入挖掘和分析，给予学生更为准确的评价，应用此类技术能够有效提高口语交际评价的科学性、靶向性和客观性。

EAI在搭建差异评价系统方面发挥着重要作用。随着信息技术的快速发展，通过收集、分析和利用大量的教育数据，教师可以更好地了解学生的学习情况、家庭背景和社区环境，从而促进家校社协同，为学生发展提供有力支持。此外，通过建立家校信息共享平台，家长可以随时了解孩子在校学习情况，及时与教师进行有效沟通，使教育评价更注重过程、更真实、更朴实，为培养更多优秀人才奠定坚实的基础。

EAI视域下的差异化口语交际评价新路径

随着教育与信息技术的深度融合，大数据加持下的小学语文差异教学评价实践，将在未来的教育教学评价过程中为学生的个性化发展提供更多可能。由此，笔者尝试研制口语交际评价量表并将其应用到教学评价实际中去。

基于对口语交际评价现状的分析以及开放性、激励性、增值性原则的关注，立足区域学生学情，依据语文课标、教材等具体口语交际内容情境，笔者对口语交际差异评价的层次、维度进行了深入思考，制定出具有可操作性、发展性和增值性等特点的口语交际差异评价量表。

1．EAI评价主体多元化，差异评价更全面。学生的客观差异在知识结构、理解能力等方面较为突出，在口语交际评价中，EAI可以助力教师活化评价主体，发挥实现多元评价主体的积极作用，通过多主体、多角度的评价反馈，促进学生进步。

（1）学生自我评价。EAI背景下的学生自我评价主要包含三个方面，分别是课前学习阶段，依靠智能大数据软件建立自我基础测评以及相关预习测试，由此再建立差异化的学生基础学习档案，并在后续的学习评价中不断丰富档案内容。对于口语交际课上每名学生的不同表现，教师会先给予学生相对应的评价示例，学生参照示例根据自身情况进行评价。自评是差异化口语教学评价的重要环节，在此过程中，学生会对自己的难点、疑惑点产生具体感知，由此达到以评促学、以问启学的目的。

（2）生生互动评价。语文课标中明确提出要重视小组学习，在小组合作模式化的学习背景下，学生共同完成教师布置的口语交际学习任务，完成相应练习，同时互相评价既能够调动学生的学习主动性，也能够反映出小组学习的参与及进展情况。生生互动评价能够弥补自我评价的不足，同时更有利于差异化教学评价的精准实现。[1]

例如，在一年级下学期的口语交际课“听故事，讲故事”中，笔者运用教师端和学生端的平板电脑进行互动评价，助力学生在有限的时间内获得最充分的互动评价，并进行实时投票，高效地评选出本次课堂活动的“故事大王”和“善听金耳朵”。

（3）教师跟进评价。教师是学生的引导者、促进者和评价实施者，因此在EAI视域下的口语交际差异评价中，教师的重要地位不言而喻。基于大数据，教师可以借助智能化软件，既着眼于整体，又聚焦个体差异，通过软件后台直接进行跟进评价反馈，既关注学生的自尊心，同时又客观真实地给予学生反馈。

例如，笔者会使用相关软件进行班内口语交际等方面的实时互动评价反馈，当学生在课堂上从不敢发言到积极发言，从不敢上台到勇于挑战，从表达不顺到流畅表达，从害羞扭捏到落落大方，这些均可以在软件内一键选择、同步发送至家长移动手机客户端，使家长在第一时间得知孩子在口语交际方面的进步。此外，教师还可以随时查看班级评价数据，了解学生近期发展综合趋势，对课程进行实时调整。

（4）家长、社会共同评价。每个学生的学习能力千差万别，但他们都是独一无二的个体，都有其自身的闪光点。基于EAI的智能互动评价，我们将家长和社会引入口语交际差异评价中，为差异评价开启一个新世界——既有多元的评价反馈，也有正面积极且具有包容鼓励意味的评价，能给予学生更多的自信和动力。

2．评价方式多样化，差异评价更具体。《教育部关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》（以下简称“意见”）明确指出，要将定量评价与定性评价相结合，注重全面客观地收集信息，根据数据和事实进行分析判断，改变过去主要依靠经验和观察进行评价的做法。将形成性评价与终结性评价相结合，注重考查学生进步的程度和学校的努力程度，改变单纯强调结果不关注发展变化的做法。

由“意见”得知，当下和未来的评价方式势必是基于学情差异，立足个体发展，注重客观评价的。这也是我们选择EAI作为口语交际差异评价新抓手的主要依据。

（1）转变：化经验性评价为事实性评价。智能化时代，小学语文课堂差异教学评价与之前的评价最大的区别在于思维的转变，即教师在评价过程中要有数据意识、实据观念，这并不是直接否定以往的教学经验，而是提升口语交际课堂差异教学评价的客观性、连续性和时效性。教师要综合学生的学习数据分析结果，对学生个性化的学习进行预测和指导，从而有针对性地及时调整教学内容，并以此为参考，对教学进度、计划等进行有效调整。

一些学生在表达过程中会不自觉、无意识地加上过多的语气词，如“呃”“嗯”，或者过多地使用连接词“然后”。这样的表达不仅浪费时间，而且不流畅。有教师采用录视频的方式，学生表达完再将视频重播一遍，但视频播放时间长，是一种时间资源的浪费，因而笔者采用录音软件，在学生表达时同步录音，结束录音后一键操作，便可在极短的时间内将录音转换成文字。当穿插在其中的“呃”“嗯”“然后”反复出现在文本中影响阅读时，学生在这样的事实反馈评价中会快速明白，并会在下一次表达中予以有针对性的调整。

（2）结合：形成性评价与终结性评价相融合。形成性评价是动态的，其评价方式、评价实践具有很大的灵活性，给教师留下了很大的发挥创造空间。而终结性评价则是在口语交际课结束或学年末结束时进行的整体评价。以往的小学口语交际教学评价以终结性评价为主，在EAI的加持下，教师则可以借助具体的量化指标，在过程性的评价中引导学生明晰自己需要关注什么、如何表达，并且能够对照评价指标去练习，真正提升口语交际课的效能。

例如，笔者在教学二上口语交际课“我爱做手工”时，结合口语交际教学目标和学生学情基础差异以及课堂时间有限的客观情况，课上给予学生具体表达及肢体动作示范，从表述清晰流畅，语气恰当、语速适中和肢体语言适宜四个方面制定评价表，明确量化评价星级内容。课上学生借助平板电脑快速点评，瞬间生成评价结果，有的学生没有来得及在班里展示，回去后便借助网络交流平台继续展示，且评价范围从教师拓展为家长、同学以及其他可以看到的群体。

（3）协同：政府、学校共建质量内控机制。从信息化和教改的发展趋势看，建立和完善政府学校教育质量的内控机制是发展所需，也是发展趋势。以数据为支撑，政府、学校可以准确关注影响口语交际差异评价的因素，并可以给予及时追踪与反馈。除了政府、学校相应的教学评价顶层设计外，核心教师团队、固定载体和相应的数据资源库都可以纳入质量的内控机制中来，由此形成基于学情、校情的有范式、能变通的“多维度学习诊断”工具，推动学生差异化学习进步。

3．评价过程具体化，差异评价更精准。基于EAI的小学语文教学评价是动态的、客观的。因此，只有将评价过程具体化，才能实现更加精准的差异评价。

（1）确立评价内容。著名心理学家卡尔·罗杰斯提倡“以学生为中心”，提示我们的课堂评价内容不仅应当关注学生的学业成绩还要关注学生的学习情感、学习投入、学习成果等方面。教师不仅需要关注学生的过去，还要专注学生当下，着眼学生未来。在口语交际差异评价中，教师需要丰富教学模式和教学标准，实现多元评价，激发学生学习热情，促进学生个性化、差异化的全面发展。

（2）采集评价数据。在评价内容确立后，我们便可以依据平日教学内容以及多种智能教学手段采集相关数据信息，这是进行EAI大数据评价的基础。学生的学习空间是开展学习活动的基础环境，也是教学评价数据产生、更新流转的主要场所。基于信息化的高速发展，学生的学习空间已经不再局限于单一的教室专项实体空间。由此，我们的评价数据可能产生于家庭、学校、图书馆等多种场所，学习者可以根据智能移动终端、穿戴设备、无线网络设施等动态收集学习数据、情感数据等并进行整理、记录和存储上传。

（3）分析数据信息。基于大数据，智能化学习软件除了会使用常规的统计学方式外，还会以多种分析技术来分析相关的评价数据。在获得学生动态的精准数据后，教师就可根据数据分析的图形、图像等进行精准分析，以“数据推动教学”，实现对学生口语交际教学的多元化、个体化、深层次的评价。[2]

口语交际是学生核心素养发展的重要方面，是学生日常学习生活及社会交往的重要能力之一。教师对学生口语交际的评价反馈将直接作用于学生的知识能力的获取和情感价值的体验。因而，在大数据时代，教师可充分发挥EAI的有效力量，努力为学生创设真实的口语交际情境，关注学生个性化、差异化的表达，让学生在过程性评价和增值评价中收获成长和快乐。

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