AI驱动形成性评价流程优化：从“人工低效”到“数据高效"

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【中图分类号】G434【文献标志码】A【论文编号】1671-7384（2025）011-080-02

传统形成性评价以教师手工记录、人工汇总为核心模式，在实际操作中暴露出多维度局限，难以适配新时代教育评价“精准化、过程化、全员化”的需求。在“以美育美”形成性评价实践初期，同样面临此类问题：教师需通过手工填写电子表格的方式记录学生课堂表现，每周班级汇总和整理数据需消耗大量时间；评价反馈依赖班主任每周班会集中时间，从记录到反馈的周期长，难以及时响应学生成长需求；评价描述多为“表现良好”“专注度高”等笼统表述，缺乏具体行为支撑，无法精准定位学生的优势与短板。（剩余2380字）