正文
AI的深度介入也正在重塑课堂教学模式，从传统讲授向互动式、探究式学习转变。数据驱动的智能课堂不仅改变了教学组织形式，还增强了课堂的即时适应性，释放更多时间用于小组讨论、实验和团队项目。生成式人工智能（GAI）扩展了AI的教学角色，使其从辅助导师延伸至学伴、学习助理等多元身份，推动教学互动向人机协同转变，育人理念也从“知识传授”转向“素养导向、价值驱动”。在政策层面，教育部门可制定“课堂AI使用指南”，规范人工智能在课堂互动、教学数据分析及个性化学习路径中的应用，并设立“智能课堂试点”，为高校建设更加智能化、互动化的教学环境提供指导。
数字考试：能力追踪式的评价
数字考试正通过AI技术推动教育评价模式从“静态评价”向“动态追踪”转变。传统考试通常只关注最终成绩，忽视了学生在学习过程中的动态表现及能力发展。智能考评系统不仅强调最终结果，还注重过程性评价和精准反馈，依托学习数据的深度分析，生成个性化知识图谱，识别学生的优势与短板，提供针对性学习建议，帮助学生在知识掌握与能力提升之间形成闭环。这一智能化评估方式为教学改进提供了实时、可操作的数据支持，为教育工作者提供了全新的教学视角。为有效推广智能测评，教育部门应加强教师培训，确保数据安全和伦理规范，以保障考试评价的公正性和有效性。
