為(wei) 深入貫徹落實國家相關(guan) 部署，積極推動高等教育與(yu) 人工智能技術的融合發展，利用智能技術支撐教育治理能力的提升，推進教學方法的改革，促進學生更好成長，鄭州大學積極引入人工智能技術，圍繞學生成長需求，通過迭代評價(jia) 標準、訓練專(zhuan) 家模型、創新評價(jia) 模式，開展了智慧課程評價(jia) 的創新實踐，探索AI賦能下課程教學質量提升的新路徑。

1.基於(yu) 學生成長，迭代課程評價(jia) 指標體(ti) 係

學校大力推進課程教學轉型升級，注重為(wei) 學生提供更多高階學習(xi) 經曆和體(ti) 驗，強化批判性思維養(yang) 成和創新能力提升。組織校內(nei) 外專(zhuan) 家研討論證，從(cong) 學生學習(xi) 經驗獲取的角度，製定了基於(yu) 學生學習(xi) 經驗的課程評價(jia) 標準和量化觀測指標。參考布魯姆教育目標分類學理論，構建由知識記憶、知識應用、思辨評估和創新研究四類課程構成的課程分類評價(jia) 體(ti) 係，開展教學質量評價(jia) 和學生成長評估。依托U課評人工智能課程評價(jia) 平台，通過多輪課程教學評價(jia) 實踐，實施評價(jia) 結果和教學實效多維對比，迭代修正觀測點權重，持續優(you) 化課程評價(jia) 指標體(ti) 係。經學校專(zhuan) 家委員會(hui) 和部分師生鑒定認為(wei) ，試點65門課程的評價(jia) 和分類結果，符合課程教學實情，個(ge) 性化意見建議具體(ti) 可行，能對教師教學改進和學生學習(xi) 成長提供有效的指導。

2.線上線下融合，訓練課程評估專(zhuan) 家模型

搭建“厚山學堂”網絡教學平台、布設相關(guan) 課堂輔助工具，采集教學行為(wei) 數據。結合曆史評價(jia) 數據，通過數據清洗、數據驗證、人工標注等方式構建模型訓練測試數據集，實施多輪次AI課程評價(jia) 專(zhuan) 家模型訓練。基於(yu) 課程、教師、學生智能畫像等多維度信息，對訓練結果進行反複交叉驗證和分割訓練，減少評估偏差。線下結合真實專(zhuan) 家評價(jia) 意見以及部分學生反饋信息，持續改進專(zhuan) 家模型參數，評價(jia) 準確度從(cong) 最初的63%提升至96%。AI專(zhuan) 家基本具備對課程材料的理解能力、複雜數據的處理能力和智能化分析能力和課程評價(jia) 能力。

3.個(ge) 性評價(jia) 反饋，創新課程評價(jia) 模式

借助人工智能專(zhuan) 家模型，結合收集的教學行為(wei) 數據，開展自動化、智能化的批量課程評價(jia) 和分類認證，形成個(ge) 性化評審意見和改進建議。結合線下督導、課程專(zhuan) 家、學生代表等人工評價(jia) 主體(ti) 對結果進行抽檢和意見反饋，多輪次修正評價(jia) 結果，生成並反饋個(ge) 性化課程報告。課程教師和學生針對評價(jia) 結果，進行複議和改進，持續提升課程教學質量和模型準確性。逐步形成AI批量評價(jia) -人工複核修正-個(ge) 性結果反饋-質量持續改進的閉環式課程評價(jia) 模式。

鄭州大學借助人工智能開展智慧課程評價(jia) ，推動教育管理信息化、數字化、科學性轉型，實現了批量課程的高質量評價(jia) ，探索了基於(yu) 學生學習(xi) 體(ti) 驗的課程分類認證，創新了AI課程質量評價(jia) 模式，探索AI賦能下課程教學質量提升的新路徑，對引導學生自主學習(xi) 、準確評價(jia) 學習(xi) 成效，促進課程質量提升具有重要的借鑒意義(yi) 。