一、AI技术驱动的教育变革趋势
人工智能技术从能记会算向能理解会思考演进，不仅重构了知识获取方式，也倒逼教育领域重新审视应培养什么样的人的核心命题。当知识改变命运的传统认知被打破时，非认知素养将成为AI时代的核心竞争力。
首先，非认知素养教育正在发生价值重构。纵观人类文明发展历程，从农耕时代依赖体力生存到工业时代通过机器解放体力，再到数智时代实现脑力解放，可谓历经了三次关键性的能力解放。近年来，以DeepSeek为代表的认知计算技术快速发展，使其在文献归纳、基础逻辑推理等程序化认知任务领域被广泛应用，人工智能系统也因此进入以自动化替代程序化认知任务的进程。与此同时，科技革命正在重塑国际经济形势和就业结构。世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》指出，未来五年全球将减少约1400万个就业岗位，约23%的职业核心技能将面临淘汰[6]。在此背景下，以知识传授为核心的教育体系难以回应“人为何学习”的本质问题，教育改革势在必行。近年来，教育重心正在转向人的本质属性的培养，主要表现为三个方面：一是培养学生对生命意义的建构和理解，对学生进行生命教育，引导学生超越功利性就业导向；二是培养和塑造学生独特的人格特质，尤其是培育责任感、同理心等不可替代的人类特质，也包括情感教育等内容；三是激发学生的内生动力，培养其应对技术快速迭代的持续学习能力。
其次，实践型育人范式正在逐渐普遍化。与人类文明发展历程类似，知识获取模式也历经三次重大转换，从农耕时代关注知识的有无到工业时代强调知识的多少，再到数智时代聚焦知识的应用，每一次转换都对应教育的重大变革。数智时代的人才需求再次发生重大转变，强调直接经验获得优先于间接知识传授，强调个体将知识转换为生存发展技能的能力。因此，为了更好地适应社会发展，亟须重构育人模式。新时代，教育体系应强调实践型育人理念，培养学生做中学、用中学、创中学的能力和意识，以培养他们具备适应未来生活的知识、技能和素养。
最后，个性化教育深度实现。随着人类文明的迭代发展，教育教学的组织形式也历经三次关键性迭代，即由农耕时代的师徒制到工业时代的规模化，再到数智时代的定制化（个性化）。然而，不管处于哪个时代，也不管接受哪种教育教学形式，因材施教都是教育的本质规律。随着数智时代的来临，原有的学校、班级、课堂等教育教学组织形态都将被打破，人们借助科学技术的迅猛发展可以较为容易地实现定制化教育形式，个性化学习也将成为一种新型学习模式。
二、AI背景下教育评价改革的现实困境
进入新时代，整个社会都在追求个性化发展，教育领域也越来越强调个性化发展。然而，社会必须面对教育首要的公平性要求。选拔性考试强调公平公正，因此必须尊重客观可比原则，这也意味着学校的招录标准、招录数量、招录方式等不能实现自由裁量。
（一）选拔性考试的二元悖论
现行的教育考试评价体系一定程度上存在公平与科学的价值冲突，AI时代加剧了这一矛盾。当下，教育领域普遍存在标准化评价与个性化发展之间的矛盾。以某市区中考为例，单科成绩相差一分的学生人数达三四百人，这部分学生的成绩在统计学上并无显著差异，录取时也仅呈现量化分差；但实际上他们在学科擅长领域、艺术天赋、领导力、性格等方面差异明显，都是特征明显的独立个体。此外，在强基计划实施过程中，校考权重也面临具体操作困境。由于各个学校提供的综合素质档案涵盖内容各不相同、资料来源不同、评价主体不同，因此高校也难以通过统一标准评估其有效性，凸显了工业化标尺与个体独特性之间的冲突。
（二）考试评价改革理论建设与技术应用存在双重滞后现象
考试评价体系历经三次转型，从前工业化时代的经典评价、工业化时代的标准化测验发展至数智时代的全面发展评价。每当教育考试发生转型，评价理论和技术都应与之匹配。目前，考试评价领域改革主要面临理论和技术两个方面的现实困境。在理论层面，主要表现为在德育量化、美育标准化等基础问题上尚未形成共识。在技术层面，笔者曾对19个省（市）8门学科的普通高中合格性考试试卷进行定性分析发现，目前尚无一份试卷可以完整地体现新课标对学科核心素养的培养要求。此外，学校在日常教学中开展的过程性评价也较为粗放，教师的专业评价能力尚显不足。未来世界，学生应在多元环境中通过多种途径获取知识和技能，教师的重要职责不再是教授知识内容，而是具备科学客观的评价能力。
三、AI赋能评价改革的建议与实施路径
随着AI技术在教育领域的广泛应用和发展，教育评价改革可以借助AI新技术开展新的尝试。
首先，重构评价范式，从知识测量转向素养评估。具体包括三个方面的建议：一是构建AI时代人才素养指标，并将想象力、好奇心、抗挫力、可持续发展力以及人机协作等纳入考查维度；二是开发智能测评工具，满足个性化评价需要，如北师大“千人千题”创造性评价系统；三是创新技术应用方式，如在课堂教学中借鉴DeepSeek等工具训练学生的批判性思维。
其次，推动测评模式转型。主要包括三个转型方向：一是过程性评价，即通过问题解决路径等行为数据动态评估学生能力发展情况；二是多模态评估，整合语音、表情等非结构化数据以完善传统测试；三是自适应反馈，通过智能系统为偏科学生自动推荐资源，实现评价即学习。
最后，重塑和提升教师评价能力。教师专业发展三阶段理论揭示了教师在AI时代的核心能力：一是非认知评价技术，即设计观察量表评估毅力、同理心等特质；二是数据解读能力，应具备从多种行为指标中识别关键成长信号的能力；三是反馈艺术转化能力，即将机器数据转化为有温度的发展建议。
总之，AI技术应成为教育回归本质的助推器，改革需坚守三大原则，即目标导向服务学生发展、问题导向破解评价痼疾、创新导向构建中国特色教育评价体系。唯有如此，方能在技术浪潮中守护教育初心，培养具备数字素养与人文精神的时代新人。
来源｜中国考试
责任编辑：王作强
初审 ：董承臻
终审 ：刘春香 邓永军
版权与免责声明：（1）本网转载内容仅为信息传递，并非商业用途，（2）本网所转载文章内容，并不代表本网观点。 （3）本网转载文章如涉及作品内容、版权等相关问题，请在壹周内通过电子邮件与本网站联系，邮箱：zy91370786qq.com 我们将在第一时间对内容进行删除
Copyright @ 2020 www.zgjyjdw.cn All Rights Reserved
《教育新闻报》官方网站：http://www.zgjyxwb.com
教育监督网 官方网站：http://www.zgjyjdw.cn
广播电视节目制作经营许可证：（京）字第15763号
工信部备案许可证编号：京ICP备15045263号-4
地址：北京石景山区新华社第二工作区