摘要：人工智能技术的迅猛发展正深度改变职业教育的教学评价模式。传统职业教育评价体系存在标准单一、过程监测不健全、反馈滞后等弊端，无法全面衡量学生的综合水平。把人工智能引入职业教育教学评价，带来了智能化、精准化和个性化的新机遇。文章开篇对人工智能驱动下职业教育教学评价模式的特点与应用场景进行概述，涉及智能测评系统、大数据分析与个性化学习路径推荐等，探究当前职业教育评价体系面临的主要问题，提出凭借人工智能优化职业教育评价模式的策略，以增强职业教育评价的质量水平，为培养高素质技能型人才给予支撑。

关键词：人工智能；职业教育；教学评价；智能测评；数据分析

引言：

职业教育作为培养技能型人才的关键途径，其教学质量评价对人才培养的效果有直接影响。传统职业教育评价模式当中，终结性评价占主要地位，主要凭借笔试、技能考核与教师的主观评定，难以全面呈现学生能力的发展情形，且缺乏针对过程的评价，致使教学改进针对性不强。人工智能技术应用为教学评价模式的创新开辟了新路径，采用智能测评、大数据分析与机器学习等技术，可实现实时跟进、动态评估以及个性化反馈，让教学评价变得精准且高效起来。部分职业院校开始尝试把人工智能技术引入到教学评价里，然而在实际应用中依旧面临不少挑战，比如数据整合的难度较大、评价体系未形成标准化、教师数据素养水平不高等。本文会针对人工智能驱动下职业教育教学评价模式的特点、问题及优化策略展开探讨，期望能为职业教育教学改革提供参考借鉴。

一、人工智能驱动下职业教育教学评价模式概述

依靠人工智能赋能职业教育教学评价活动，主要是在智能化、数据驱动和个性化这三方面体现的。智能化表现在采用智能测评系统，以人脸识别、语音识别、行为分析等技术为依托，实现对学生学习过程的自动监测，实现精准化测评。数据驱动体现为借助大数据分析技术，可把课堂表现、作业提交、技能考核等多维数据进行整合，制作出全面的学习评估报告，为教师供给精准的教学改进意见。

个性化体现于人工智能可按照学生的学习数据，实时调整学习难度，进而推荐恰当的学习素材，使评价结果不单单是对过去学习成效的考量，更是未来学习路径优化方面的参考[1]。依靠人工智能的深度运用，职业教育评价体系正从传统的静态评价朝动态、智能、精准方向迈进。

二、职业教育教学评价模式存在的问题

（一）评价指标体系不完善

目前状态下，职业教育教学评价依旧把知识掌握度和技能操作能力作为核心，忽视了学生在职业素养、创新能力、团队协作等维度的综合发展。此外，各院校与企业对技能的要求存在差别，缺少一套统一的评价标准，造成评价结果无法进行有效的横向比较，影响到它在人才选拔以及教学改进里的应用价值。

（二）数据整合度低，智能分析不足

职业院校于教学评价过程中积累了大量数据，但鉴于数据存储是分散的，不存在统一的数据管理平台，引发信息孤岛现象呈现严重态势。现有的数据分析主要靠教师的主观判断来开展，没有进行人工智能的深度挖掘，未充分挖掘数据的价值，造成评价的精准性与科学性不达标。

（三）缺乏动态监测机制，反馈滞后

传统教学评价模式主要是以期中、期末的考试以及技能考核为核心方式，评价结果一般具备滞后的属性，无法及时察觉学生学习过程中存在的问题[2]。因缺少动态监测以及即时反馈机制，教师无法迅速对教学策略进行调整，学生也无法得到个性化学习指导，拖慢了学习效果提升的进度。

三、基于人工智能优化职业教育教学评价模式的策略

（一）构建智能化考核体系，达成多维度综合测评

职业院校需借助结合人工智能技术，设立涉及知识掌握、技能应用、职业素养、创新能力等多方面维度的综合评价体系。采用智能测评系统，借助在线考试、行为识别、语音分析等技术进行结合，做到对学生学习过程的全面评定。此外，应推动行业跟院校共同编制标准化的教学评价指标，保障评价结果的科学性以及可比性。

（二）建立数据驱动的反馈机制，提升精准教学能力

搭建借助大数据分析的智能评价平台，把学生的课堂表现数据、作业完成情况数据、实训记录数据等加以整合，形成一套完整的学习档案[2]。采用机器学习算法，开展对学生学习轨迹的分析，预测其也许会碰到的学习难处，进而自动生成针对个人的学习建议，教师可依照数据反馈，精准修正教学策略，达成因材施教，提升教学成效。

（三）推动校企协同评价，增强职业匹配度

职业教育的教学评价需充分贴合企业需求，采用校企合作共建的办法，建立与岗位要求相符的评价体系。企业可参与对学生实训项目的评价，借助人工智能对学生的岗位适应能力展开分析，为企业的人才筛选提供科学方面的依据。同时，企业可拿出真实的生产任务，借助虚拟仿真实训与智能测评技术相结合，提高学生实际操作的能力以及职业素养。

（四）加强教师数据素养培训，提升人工智能应用能力

教师应用能力的提升是人工智能赋能教学评价的关键。职业院校应按一定周期开展教师培训，提高教师对数据分析工具及智能测评系统的运用水平，让教师可以充分借助人工智能技术来优化教学评价体系[3]。此外，院校应引导教师参与人工智能教学改革项目，增进其在智能教学环境中的适应水平，促使职业教育朝着数字化、智能化方向前行。

结论：

人工智能应用正在带动职业教育教学评价模式的革新，推动评价体系从静态、单一往动态、智能化的模式发展。尽管现今职业教育教学评价依旧有评价指标体系不完善、数据整合程度不佳、反馈滞后等毛病，但采用搭建智能化评价体系、设立数据驱动的反馈办法、促进校企协同做评价、强化教师数据素养培训等策略，可切实提高教学评价的科学度和精准程度。

参考文献：

[1]陆宇正，曾天山.元宇宙赋能职业教育教学场域重构的技术逻辑与新型样态[J].现代远程教育研究， 2024， 36（2）：104-112.

[2]蔡少霖，谢志明，张娜.教学创新团队教师"五种能力"评价模型的构建与应用研究--以人工智能教学创新团队为例[J].广东职业技术教育与研究， 2024（1）：76-82.

[3]张福美.人工智能背景下计算机专业职业教育的教学探讨[J].现代商贸工业， 2023， 44（14）：163-164.