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基于SOLO分类理论的思维发展表现性评价研究
被引量:
10
1
作者
马志强
沈诗淼
杜鸿羽
《远程教育杂志》
CSSCI
北大核心
2024年第3期52-58,67,共8页
指向思维发展的表现性评价将评价融合于思维发展的综合实践活动之中,通过学生完成建构性任务过程中的表现来刻画其思维发展水平。以SOLO分类理论为依托,将思维能力运用映射为建构性问题解决过程,并提供目标-任务-标准三个关键环节的思...
指向思维发展的表现性评价将评价融合于思维发展的综合实践活动之中,通过学生完成建构性任务过程中的表现来刻画其思维发展水平。以SOLO分类理论为依托,将思维能力运用映射为建构性问题解决过程,并提供目标-任务-标准三个关键环节的思维发展表现性评价框架,基于此,以面向小学生计算思维的表现性评价为案例,探讨面向思维发展的表现性评价设计要素与环节。研究的主要贡献之处在于将SOLO分类理论用于刻画思维运用的连续认知过程、分解表现性评价任务以及设定评价标准,建立思维发展的表现性评价设计框架,并通过实证研究论证了评价框架的可行性。未来研究可以结合新课标提倡的学科综合实践活动应用场景,探索学科思维发展与思维表现性评价融合的具体路径;借助语音与图像识别、机器学习等方法支持表现性行为数据的提取与处理分析,实现表现性评价与伴随式反馈相结合,从而发挥表现性评价的发展性价值。
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关键词
SOLO分类理论
思维评价
表现性评价
评价研究
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职称材料
基于大语言模型的实验报告自动评价研究——以“人工智能应用”课程为例
2
作者
王萌
刘晓燕
+1 位作者
罗海驰
徐戈
《实验技术与管理》
2025年第8期201-209,共9页
大语言模型因强大的自然语言理解与生成能力,为解决实验报告评价过程中面临的效率低下、主观性强、评语模板化等问题提供了技术契机,但对实验报告内容进行系统性评价有待进一步研究与验证。该文以“人工智能应用”课程为例,首先基于文...
大语言模型因强大的自然语言理解与生成能力,为解决实验报告评价过程中面临的效率低下、主观性强、评语模板化等问题提供了技术契机,但对实验报告内容进行系统性评价有待进一步研究与验证。该文以“人工智能应用”课程为例,首先基于文献分析和专家咨询构建了实验报告评价指标体系;然后,提出了基于少样本思维链的LLMs实验报告文本自动评价方法;最后,选取三个代表性的LLMs从评分一致性和评语质量两个角度,对自动评价方法有效性进行了验证。实验结果表明,该方法在三个LLMs上获得了较好的评分一致性,所生成的评语在可读性、相关性、准确性、个性化四个维度上均达到了较高的质量水平。该文希望通过探讨LLMs在实验报告自动评价方面的可行性,推动实验教学评价的智能化与个性化发展。
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关键词
大语言模型
论文式实验报告
文本自动评价
人工智能应用课程
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职称材料
题名
基于SOLO分类理论的思维发展表现性评价研究
被引量:
10
1
作者
马志强
沈诗淼
杜鸿羽
机构
江南大学
人文学院
江南大学
江苏
“互联网
+
教育”
基地
出处
《远程教育杂志》
CSSCI
北大核心
2024年第3期52-58,67,共8页
基金
国家社科基金2022年度教育学一般项目“协作知识建构会话智能化分析与反馈研究”(项目编号:BCA220215)的研究成果。
文摘
指向思维发展的表现性评价将评价融合于思维发展的综合实践活动之中,通过学生完成建构性任务过程中的表现来刻画其思维发展水平。以SOLO分类理论为依托,将思维能力运用映射为建构性问题解决过程,并提供目标-任务-标准三个关键环节的思维发展表现性评价框架,基于此,以面向小学生计算思维的表现性评价为案例,探讨面向思维发展的表现性评价设计要素与环节。研究的主要贡献之处在于将SOLO分类理论用于刻画思维运用的连续认知过程、分解表现性评价任务以及设定评价标准,建立思维发展的表现性评价设计框架,并通过实证研究论证了评价框架的可行性。未来研究可以结合新课标提倡的学科综合实践活动应用场景,探索学科思维发展与思维表现性评价融合的具体路径;借助语音与图像识别、机器学习等方法支持表现性行为数据的提取与处理分析,实现表现性评价与伴随式反馈相结合,从而发挥表现性评价的发展性价值。
关键词
SOLO分类理论
思维评价
表现性评价
评价研究
Keywords
The Structure of the Observed Learning Outcome Theory
Assessment of Thinking
Performance Assessment
Assessment Research
分类号
G420 [文化科学—课程与教学论]
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职称材料
题名
基于大语言模型的实验报告自动评价研究——以“人工智能应用”课程为例
2
作者
王萌
刘晓燕
罗海驰
徐戈
机构
江南大学
江苏
“互联网
+
教育”
基地
出处
《实验技术与管理》
2025年第8期201-209,共9页
基金
国家自然科学基金项目(62307021)
闽江学院2024年度“揭榜挂帅”项目(ZD202401)。
文摘
大语言模型因强大的自然语言理解与生成能力,为解决实验报告评价过程中面临的效率低下、主观性强、评语模板化等问题提供了技术契机,但对实验报告内容进行系统性评价有待进一步研究与验证。该文以“人工智能应用”课程为例,首先基于文献分析和专家咨询构建了实验报告评价指标体系;然后,提出了基于少样本思维链的LLMs实验报告文本自动评价方法;最后,选取三个代表性的LLMs从评分一致性和评语质量两个角度,对自动评价方法有效性进行了验证。实验结果表明,该方法在三个LLMs上获得了较好的评分一致性,所生成的评语在可读性、相关性、准确性、个性化四个维度上均达到了较高的质量水平。该文希望通过探讨LLMs在实验报告自动评价方面的可行性,推动实验教学评价的智能化与个性化发展。
关键词
大语言模型
论文式实验报告
文本自动评价
人工智能应用课程
Keywords
large language models
paper-style experiment report
automated text assessment
applications of artificial intelligence course
分类号
TP399 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SOLO分类理论的思维发展表现性评价研究
马志强
沈诗淼
杜鸿羽
《远程教育杂志》
CSSCI
北大核心
2024
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于大语言模型的实验报告自动评价研究——以“人工智能应用”课程为例
王萌
刘晓燕
罗海驰
徐戈
《实验技术与管理》
2025
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