摘要：本文主要是对于在中职学校计算机类实训课程中的评价方法存在着效率低、维度单一、反馈滞后等问题，提出并设计一套基于AI 的智能评价体系。该体系主要采用“成果 + 过程”的双轨评价框架，依托“数据采集—模型分析—结果反馈”三层技术结构，能够有效完成对学生实训的全流程动态跟踪、自动化评分及精准化建议推送。在电子商务专业开展的对比教学实践显示，该体系能够有效帮助教师提高评价工作的效率与精确度，同时也有效加强了学生在编码规范与职业素养方面的综合能力。研究还总结了系统在实际应用中面临的技术与师资挑战，并提出相应的优化策略，为中职计算机实训教学的智能化转型提供了可行路径。

关键词：AI 技术；中职计算机；实训教学；智能评价体系；机器学习；岗位适配

一、引言

随着信息技术的迅猛发展，新技术的使用在计算机类实训课程教学中用于培养学生实践能力与职业素养方面具有重要作用。然而，目前我们实训过程中的评价方式仍以教师评价为主，存在评价效率低、忽略代码规范与操作过程、反馈不及时等问题，难以适应现代职业教育对精准化、个性化教学的需求。人工智能技术的发展为教学评价的智能化转型提供了新的可能。本文基于 AI 技术，构建了一个集数据采集、智能分析与实时反馈于一体的中职计算机实训教学智能评价体系，旨在实现对学生学习过程与结果的全方位、多维度评价，推动实训教学从“经验驱动”向“数据驱动”转变，提升教学质量与学生综合职业能力。

二、体系构建的背景与必要性

（一）传统实训评价的核心痛点

既有信息技术实训评价方式也存在着与教学实际不相适应的地方：一是人工评价低效，误差率大。以“Python 同学成绩管理系统的研制”实训为例，一个 50 人的班级，教师需要逐一检查程序运行结果与界面设计规范，总体上，这个过程大约需要 2.5 到 3 小时的时间，而且通过人工评分与学生的实际能力之间有 15% 到 20% 的差距。二是已有评估忽略了岗位核心能力需求。企业对程序的编写规范，注释的完整度和代码的可读性普遍比较看重，而课堂上的评价大多还停留于功能的正确性上，造成了学生规范性意识的缺失，近八成毕业生入职后需再接受代码风格与结构优化培训。三是反馈滞后，缺乏针对性。大部分课程的成绩通常在实训结束后的 1 到 2 天内才会公之于众，这些反馈大多是基于整体观点，没有为学生在逻辑结构、语法错误或数据处理等方面提供明确的指导，因此很难实现即时的改进和个性化的提升。

（二）AI 技术的适配价值

主要在于：一是能够提升效率，通过 AI 平台与设备和工具进行对接后可以实现实时采集数据，并且对学生的技能完成情况进行自动评分，能够将教师的评价时间降低 60% 以上，二是可以拓展评价的维度，通过机器学习模型可以对于过程中的数据信息进行深入探究来生成多维度的评价结果，三是 AI 还可以更加精准的进行反馈，不但生成“个人实训诊断报告”并且还标注出错误类型以及推送相关学习资源。

三、AI 智能评价体系的核心框架

（一）评价维度：“结果 + 过程”双维度设计

结果达标度 ( 权重在 50% 至 60% )。该维度侧重对成果质量的判断，基于企业岗位标准要求比对学生生成成果与项目预设标准之间的差异值并进行自动打分，过程规范性 ( 权重在 40% 至 50% )。此维度侧重对操作过程的质量判定，通过人工智能对数据轨迹的学习来实现对操作过程中是否规范以及规范程度高低进行自动评分加权。

（二）技术架构：三层协同架构

“智教慧学”AI 智能评价体系主要包括数据采集层，模型分析层和反馈输出层 3 个协同部分。其中，在“在数据采集层”中，采用多维度的记录手段，对实训过程进行全方位跟踪 :Python 代码检测插件，操作日志记录工具和屏幕录制模块在系统中得到应用，对学生程序输入，调试过程和运行结果进行实时捕捉；同时利用自然语言处理技术抽取注释文本和命名规范信息并同步结构化和非结构化数据到 AI 分析端。“在模型分析层”在机器学习算法的基础上完成打分和特征提取，可以识别语法错误类型，判断逻辑流程的完整度和计算程序的规范性指数；在“在反馈输出层”中，系统会自动产生个性化的学习报告，并给出错误的提示和改进的建议，从而构建了一个教师评价与 AI 分析相互结合的多维评价框架。

（三）评价流程闭环化，融入全过程评价。教师在课前将实训任务上传至

AI 平台，系统自动生成“实训评价指标表”。整个学习过程中通过 AI 进行实时数据采集与违规操作预警，帮助学生修正错误操作，AI 会推送报告和学习资源给学生和教师，在课后学生可以回顾哪些错误练习需要反复训练，并及时完善，教师可以通过班级报告针对共性问题辅导学生，形成教学—评价—改进的闭环设计。

四、体系的应用实践与成效

本项研究选择了学校 2023 级的电子商务专业作为研究目标，随机选择了两个平行班级，每组 50 名学生，并将他们分为实验组和对照组。在为期 12 周的实践教学中，实验组使用了 AI 智能评估系统，对“Python 同学成绩管理系统的研制”和“多媒体信息的编辑和加工”这两个项目进行了实时的过程记录和智能化评分；对照组采用常规的人工评分。两组都是在同样的教学目标，教师和课时的情况下完成的。实验组的系统能够自动捕获运行日志，识别代码规范和操作流程，生成个人学习曲线和实时预警报告，教师可以在此基础上提供针对性的指导，形成评价—反馈—改进的闭环模式。

五、应用挑战与优化方向

在使用中还面临着几个技术和管理层面上的难题：一些老旧计算机设备的运算性能不高，造成 AI 评分结果产生滞后，影响了数据采集的完整性；在处理新的实训项目时，由于模型缺少历史代码样本的训练，其评分的准确性大约是 85% ，因此需要对算法的权重进行进一步的优化；同时，教师 AI 应用能力存在差异，约 40% 的中老年教师在初期需要额外培训才能熟练掌握平台操作。为此，提出三项优化措施：一是在数据适配阶段开发“离线收集插件”, 支持低性能计算机批量导出日志文件后统一上传；二是创建了一个学校与企业的联合数据池，并融入了企业实际任务的案例训练模型，从而将评分的准确性提高到了 95% 或更高；三是分层开展教师 AI 培训，将信息化应用能力纳入教学绩效考核，逐步构建“人机协同，促进共育”的智能教学生态。

六、结论

基于人工智能的中职计算机实训智能评价实践研究取得阶段性成果，已经形成“多维度评价、实时化分析、个性化反馈”的实训评价体系，为提升实训教学质量以及学生岗位适配能力发挥积极作用。后续可进一步完善智能评价应用生态系统，以 5G 技术完成远程实训数据采集，并与 VR 技术进行融合构建虚实结合的评价场景，使计算机实训教学向智能化、精准化方向转型。

参考文献：

[1] 代强 . 中职计算机专业课程实训教学改革研究 [J]. 青海教育 , 2023, (11):54-55.

[2] 胡庆庆 . 中职计算机专业实训课程有效教学评价模式的探索与实践 [J].中国新通信 , 2023, 25 (12): 131-133.

[3] 胡峰华 . 中职计算机专业课程实训教学改革研究 [J]. 知识窗 ( 教师版 ),2022, (12): 27-29.