指向深度学习的高中人工智能项目式学习表现性评价模型

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摘要：本文聚焦指向深度学习的表现性评价体系构建，基于情境感知（E）、行动贡献（A）与挑战思维（C）模型，借助过程性画像分析、工程笔记测评、高阶思维答辩，实现对学生认知能力、思维素养、价值观的全面评价，探索高中人工智能项目式学习优化样态。

关键词：表现性评价；E-A-C模型；深度学习；项目式学习；人工智能

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2025）01-0091-04

《中小学人工智能课程指南》提出：“强化过程评价，加强课堂观察，分析学生的学习行为，如讨论、展示、操作等，建立学生日志，收集过程性学习数据……也可以通过标准化测试和项目实践活动相结合的评价方式，获取相对充分的反馈信息，支持进一步的有效学习与教学。（剩余4724字）