AI视域下的小学语文终结性评价策略
巧借AI工具突破学生的朗读能力的困境http://kuailexuexi.net/data/attachment/forum/20250322/1742602336384_0.jpg
AI视域下的小学语文终结性评价的策略
在 AI 技术快速发展的背景下，小学语文终结性评价（如期末测评、学业水平考试等）的理念、方式和效能正在发生深刻变革。以下是结合 AI 视域的小学语文终结性评价策略，注重科学性、个性化、过程性与人文性的融合：
一、评价目标：从 “知识本位” 转向 “素养导向”，AI 助力多维能力诊断
传统终结性评价侧重知识记忆（如字词、课文默写），而 AI 支持下的评价可聚焦核心素养（语言、思维、审美、文化），通过智能分析实现多维诊断：
语言建构与运用
思维发展与提升
审美鉴赏与创造
二、评价内容：从 “标准化试题” 到 “真实情境任务”，AI 创设多元场景
AI 可模拟生活化、跨学科的真实情境，替代传统机械刷题：
情境化任务设计
动态题库与自适应测评
三、评价方式：从 “单一笔试” 到 “多模态融合”，AI 拓展评价维度
融合文本、语音、图像、行为数据等多模态评价，全面反映学生素养：
智能终端采集数据
过程性数据整合
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四、评价主体：从 “教师主导” 到 “人机协同”，AI 辅助多元反馈教师 + AI 协同批改
学生自评与互评
五、评价反馈：从 “分数告知” 到 “精准指导”，AI 实现个性化提升即时反馈与学习路径规划
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