2025年5月18日，“AI+学习评价创新学术研讨会”在北京师范大学举行。会议由北京师范大学教育学部主办、北京师范大学校长培训学院及北京师范大学教育学部数智教育学院（筹）承办、北京题加教育科技有限公司协办，以“AI+学习评价创新的落地实践与探索”为主题，吸引教育行政管理者、专家学者、科技企业代表等近百人参会，共同探讨人工智能与教育评价深度融合的前沿议题，为教育高质量发展锚定新方向。本次活动由北京师范大学教学学部副部长宋萑、副教授王凯主持。

　　聚焦核心议题，共绘学习评价改革蓝图

　　北京师范大学教育学部部长朱旭东为开幕式致辞，贯穿“理论与实践结合”“本土化创新”“全要素改革”三大主线，表示AI教育需以儿童发展为核心，避免技术异化，同时呼吁构建中国自主的AI教育理论体系和实践标准。

　　北京市教育委员会信息化处副处长周航围绕AI赋能首都教育评价改革，阐述了需求驱动、精准落地、安全可控的主要思路。他表示，AI教育需立足首都实际，避免技术空转，重点关注数据治理与教育本质的平衡，要用AI解真问题，让技术长在教育里。

　　教育部原考试中心科研处处长、基础教育课程教材专家委员会委员韩家勋在主题报告中提出，AI技术应深度融入考试评价体系，创新考试新业态，汇聚优质考试资源，依据新课改“教—学—评”一致性要求，开展动态化、个性化的科学评价，助力实现“因材施评”，推动教育公平与质量双提升。

　　围绕“学评融合”新理念，中国基础教育质量监测协同创新中心教授张生表示，人工智能时代，教育评价应从知识技能转向核心素养，关注学生的自主发展、身心健康、责任担当和实践创新能力，需将学习过程与评价深度融合，利用多模态数据构建学生综合素质模型，实现认知能力与非认知能力的核心能力测评。他说，当前，教育评价面临诸多挑战，如课程和评价建设滞后、评价管理能力以及教师评价能力不足等，需要加强党委和政府的科学履职，推动教育评价变革的落地。

　　实践分享：AI赋能教育评价的多元探索

　　北京市海淀区教育学会数据驱动教学评一致性体系建设项目组负责人、北京题加教育创始人刘晶杰汇报了团队在全量过程数据采集应用方面的研究成果，涵盖智能硬件研发及多场景数据应用。下一步，团队将聚焦学习过程“全要素数据采集”与“关键场景应用支撑”，为学习提效、教学创新与教研循证提供更精准的技术方案。

　　北师大实验中学课程教学评价处主任张超在会上分享AI助力“教学评一体化”实践经验，介绍学校教学情况及AI应用探索进展，与各地教师围绕教育热点、AI应用等进行探讨交流。结合学校在课程教学评价、AI应用等方面的具体做法，他表示，应重视个性化学习、AI应用推进、学生反馈等问题。

　　广州市天河区教育局二级调研员张伟春向与会嘉宾介绍如何通过人工智能工具聚合多模评价数据，赋能教师创新性教学和学生个性化发展，积极探索在中小学课堂中，师、生、AI协同构建新的文化生命体。

　　凝聚共识，共启教育评价新篇章

　　与会专家一致认为，AI技术将深度重塑教育评价生态。未来需从三方面发力，开启教育评价新篇章。一是政策协同，完善顶层设计，建立AI教育评价标准与伦理框架；二是技术攻坚，突破多模态数据分析、算法可解释性等关键技术；三是场景落地，推动“智慧教室”“个性化评价”等示范项目规模化应用。

　　未来教育没有标准答案，只有AI赋能的无限可能，没有统一赛道，孩子手握自身成长的密钥。AI赋能评价，教育将从“千人一尺”的评判，走向“万人万策”的个性育人，推动中国教育数字化从3C、3I走向3N的递进式发展，北京师范大学教育学部相关领导表示，他们将联合多方力量，理论结合实践，探索生态重塑的新标准、新路径。（记者何娟）

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