袁加欣 王璇 张铮 方海光

摘要：目前，中小学AI机器人课程缺乏有效的评价体系，主要以竞赛成绩作为评价标准，忽视了学生综合素质的提高，AI机器人课程在培养学生综合素质方面起着重要的作用。本文借鉴CDIO理念，制订了一套由2个一级指标、5个二级指标、17个三级指标组成的针对中小学的AI机器人课程的学生评价体系，将其应用于某中学课程中进行实践探究，力图为后续机器人教学评价提供指导。

关键词：CDIO理念;AI机器人课程;评价方法;评价体系

中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）10-0094-05

● 问题的提出

随着科技的进步和社会的发展，我国对学校培养人才的要求越来越高。《国家创新驱动发展战略纲要》指出，要将科学技术创新能力的建设摆在我国战略发展的核心地位，进一步完善人才培养模式，在整个教学中全面培养学生的信息素质、创造力和社会责任心。[1]机器人课程作为促进学生全方位发展的课程最具有代表性，是新时代专业人才发展的必经之路。然而，目前中小学机器人教学却缺乏有效的完整的评价体系，主要以竞赛成绩作为通用的评价标准对学生进行终结性评价。[2]虽然在机器人课程标准中对学生的每个学习阶段都有明确规范的教学实践要求，但还没有建立与之相匹配的管理方式和评价标准。[3]为了改变机器人课程面临的困境，本文借鉴CDIO理念，力图设计一套针对AI机器人课程的评价体系，以期为后续的机器人教育提供借鉴。

● 评价体系创建

与传统课程相比，AI机器人课程的主要特点是：在注重学生对机器人基础知识学习的同时，注重学生的动手操作能力，让学生对机器人有一个全方位的认识。[4]中小学机器人课程旨在让学生掌握AI机器人的相关知识，提高学生对AI机器人的兴趣，培养学生良好的信息素养、创新精神和实践能力，樹立正确的技术观。[5]所以，针对AI机器人课程中对学生的评价，不能把书面的考试成绩作为评判学生的唯一标准，更应该注重学生的综合素质发展，从多个方面对学生进行评价。CDIO教育模式秉承“以学习为中心”的评价理念，注重学生的全面发展，并将学生学习效果的评价分为学习效果的标准化水平、学习效果与教学相结合、使用多种方法收集学生学习情况、利用评估结果改善教学。[6]因此，根据AI机器人课程的特点，将CDIO教学理念引入该课程中，可以实现AI机器人课程中学生评价体系的创新和突破。

1.评价模型建构

借鉴CDIO教育模式评价体系，构建AI机器人课程的学生评价模型（如下页图1），其评价体系应遵循以下原则。

（1）评价主体多元化

机器人课程不同于传统课堂，更注重课上的合作学习、交流分享。因此，机器人课堂的学习评价的主体不能只限于教师，要包含网络平台、教师、其他学生和学生自己等。多主体参与到评价体系中有助于学生自我反思总结，重视与其他同学的合作学习以及建立起与教师之间的信任感。

（2）过程性评价和终结性评价相结合

机器人课程注重学生的创新精神、合作能力、实践能力和信息素养的提升，只靠期末成绩无法体现学生知识能力外的其他能力的发展变化。所以，机器人教学的评价既要关注动态的过程，同样也要关心学习之后的结果，要对学生做一个全面的、综合的评价，也就是过程性评价与终结性评价的结合。

（3）定量评价和定性评价相结合

机器人课程不仅注重学生对理论知识的掌握程度，还注重学生的创新精神和实践能力、沟通表达能力的提升以及在小组合作过程中的贡献度、参与度等。所以，传统单一的定量评价无法满足学生综合素质的提升，要想对学生进行全面的分析，必须遵循定量评价和定性评价相结合的原则。

（4）“以教促评”和“以评促教”相结合

随着科学技术的进步和社会的发展，机器人课程也在不断变化，同样，学生随着年龄的增长，阅历也在不断增加，所以评价体系不能一成不变，应该是动态的、不断发展的。评价体系要随着教学情况的变化而不断变化，同样，评价活动有利于教师及时准确地改善教学策略，“以教促评”和“以评促教”相结合，有利于机器人课程的教学实现良性循环。

2.评价体系设计

（1）学生评价指标体系设计

中学AI机器人课程的学生评价指标分为过程性评价指标和终结性评价指标两部分。其中，过程性评价指标分为“课前”评价指标、“课中”评价指标和“课后”评价指标;终结性评价指标由“期末考核”和“综合评估”两部分构成。

①过程性评价指标。

“课前”评价指标。首先，中学AI机器人课程以实践动手为主，学习形式一般为自主探究和小组讨论的方式，着力培养学生的探究能力以及合作精神，所以机器人理论方面的知识要放在课前进行，这对上课的实践操作起着重要的作用，因此，“课前”评价指标中设置了“学习视频观看进度”“课前任务完成程度”;其次，在课前，教师和学生、学生和学生之间无法见面，课前在线交流互动可以体现学生学习的积极性，反映学生愿意主动帮助同学的优良品质，所以，评价指标中设置了“在线交流互动频率”。

“课中”评价指标。首先，课堂的出勤率可以体现学生对课程的积极性，所以，在“课中”评价指标中设置了“出勤率”;其次，中学AI机器人课程课上的主要学习方式是自主探究和小组合作相结合的方式，动手实践为课中的主要任务，注重培养学生的创新能力、探究能力以及解决问题的能力，所以，评价指标中设置了“学生主动提问频次”“小组合作情况”“创意作品展示”“主动经验分享”。

“课后”评价指标。在课程结束后，学生最主要的任务就是总结反思，对所学知识进行巩固复习，课后作业的完成情况能反映学生对知识的内化程度，所以，评价指标中设置了“基础作业完成质量”“拓展作业完成质量”。

②终结性评价指标。

期末考试：中学AI机器人课程不仅注重学生对机器人相关基础知识的掌握程度，更注重学生创新能力的提升，期末考核方式不能只考虑卷面分数，所以，评价指标中设置了“学科知识掌握程度”和“创意设计作品”两部分。

综合评估：中学AI机器人课程注重学生综合素质的提升，力求让学生全面发展。所以，评价指标中设置了对学生“实践动手能力”“信息素养”“自主探究能力”“合作交流能力”“创新能力”的评估。

（2）学习评价量表设计

在完成学生评价体系指标后，为了使评价标准更明确，笔者制订了小组合作情况评价表和创意作业评价表，如表1、表2所示。

● 案例分析——以《Micro：bit智能小车》课程为例

1.学生的预计学习效果分析（如下页表3）

2.教学评价指标设计（如下页表4）

3.评价数据分析

通过对全班45名学生成绩的整理，得到平均分为75.64分，达到了预计的学习效果，但仍存在很大的进步空间。在过程性评价中，通过对课前的评价指标分析可知，课前的观看视频和完成任务两项整体较好，说明学生的自主探究能力较强，但在交流互动上表现较差，表明学生的沟通能力较弱，不愿意主动发表观点;通过对课中的评价指标分析可知，出勤率较高，表明学生对课程的积极性较高，从小组合作情况、创意作品展示可以看出，学生的团队意识较强、实践动手能力较强，但学生主动提问的频次和主动经验分享得分较低，说明学生主动表达自我的能力较弱;通过对课后评价指标的分析可知，学生能够很好地完成基础作业，但拓展性作业完成情况并不是很好，说明学生的创造力有待提升。在终结性评价中，通过对期末考试评价指标的分析可知，学生对学科知识掌握程度较高，作品的创意度有待提升;通过对综合评估的指标分析可知，学生的自主探究能力、合作交流能力以及实践动手能力较高，而信息素养和创新能力有待提升。教师通过对评价指标的分析，来及时调整教学，从而实现课程质量的持续提高。同时，教师在对每个学生的成绩进行分析后，给每位学生分发一张个人评估结果，学生根据评价可以进行自我反思，对自己掌握不好的地方及时加强。

● 结语

学生评价体系是改善课程质量的重要手段。CDIO理念下的中学AI机器人课程的学生评价指标体系打破了传统课堂的评价观念，秉承“以学习为中心”的评价理念，注重学生的综合评价，力求促进学生知识与能力的全方位发展。

所以，首先，教师需要转变原有的评价观念。在传统的课堂中，评价主体只局限于教师，教师主宰课堂，主观性较强，而CDIO理念下的中学AI机器人课程的学生评价指标体系要求评价主体多元化，学生、教师、同伴、网络平台要共同参与评价，打破原有的“唯分数论”观点，更注重学生综合素质的全面发展，这样的评价方式才会更为客观、准确，有利于学生的长远发展。其次，教师要提升自身的信息素养，学会利用网络平台对学生进行评价，提高制作微课的质量，自我寻找增强信息素养的途径，应意识到教师职业成长是终身性的，信息化社会要求教师有更高的信息素养。最后，教师要营造良好的评级环境，尊重每一个学生的想法，拉近与学生的距离，让学生能够真实地表达自己的想法，从而提高评价的准确性。

参考文献：

[1]中共中央国务院.国家创新驱动发展战略纲要[EB/OL].（2016-05-19）[2019-1220].http：//www.gov.cn/xinwen/2016-05/19/content_5074812.htm.

[2]王同聚.中小学机器人教学评价方法的探索[J].教育信息技术，2015（06）：75-78.

[3]徐多，胡卫星，赵苗苗.困境与破局：我国机器人教育的研究与发展[J].现代教育技术，2017，27（10）：94-99.

[4]黄芹，陶云，王玉金，等.中小学模块化机器人教育探究[J].现代教育技术，2018，28（07）：113-119.

[5]中小学信息技术教育专业委员会机器人学组.中小学智能机器人课程指导意见（试行）[EB/OL].http：//wenku.baidu.com/link？url=cVwF3AsYYjqtvPqIqMlOF6cmgPfWZWBv4wEUkuZDbpRwPK-AUh1UFvn3zZgXVZ2N_vkhQ1YjxSU3KvjYne3pS2jz5zwuG2JXD-1kZaYJ0kC.

[6]Edward F.Crawley.重新认识工程教育：国际CDIO培养模式与方法[M].顾佩华，译.北京：高等教育出版社，2009.

作者简介：袁加欣，女，首都师范大学教师教育学院在读硕士研究生，研究方向为人工智能教育、教育大数据;王璇，女，首都师范大学教师教育学院在读硕士研究生，研究方向为人工智能教育、教育大数据;张铮，女，首都师范大学教师教育学院在读硕士研究生，研究方向為人工智能教育、教育大数据;方海光，男，首都师范大学教育学院教授，博士，研究方向为教育大数据、人工智能教育、智能教育机器人、智慧教育等。