以人工智能、大數據、物聯網等為代表的數智化技術的蓬勃發展，為高校思政課過程性評價體系改革創新帶來了新機遇。近些年來，廣西師范大學馬克思主義學院主動探索思政課評價與數智技術的融合之道，建立了大思政雲平台，積極構建高校思政課“精准化、個性化、動態化、高效化”的過程性評價體系，切實增強高校思政課教學的針對性和實效性。

有效採集生成式數據，實現“精准化”的過程性評價

在傳統的高校思政課教學過程中，數據的採集主要依靠人工記錄，如點名考勤、課堂提問、批改作業等方式，這種方式不僅效率低下，而且容易出現數據不准確的情況。

針對這些問題，馬克思主義學院利用智能教學平台、物聯網設備採集教學過程的海量數據，為“精准化”的過程性評價提供數據支撐。學院思政課教師通過大思政雲平台發布課堂限時問答、主題投票、頭腦風暴、答疑、觀點辯論或隨堂測驗任務，構建全場景互動生態‌，實現全員互動與精准考核。同時，學院的思政課教師還可以充分利用教學場所安裝的智能攝像頭、傳感器等，依托教室的錄播系統，實時記錄學生的出勤情況、課堂表現、師生的互動頻率等基本情況，並根據生成式的教學過程數據鏈，為精准化過程性評價提供數據支撐。

智能分析“數字畫像”，實現“個性化”的過程性評價

傳統高校思政課教學由於班級人數較多，評價工作復雜和工作量大，難以精准採集學生學習的全鏈條數據，導致思政課教師在過程性評價中，往往採用統一的評價標准和方法，導致缺乏個性化評價。

針對這些問題，馬克思主義學院運用人工智能技術，智能分析學生“數字畫像”，為“個性化”過程性評價提供支撐。學院的思政課教師通過深入分析大思政雲平台採集的海量數據以及借助物聯網設備採集的精准數據，分析數據背后的規律和趨勢，能夠精准掌握學生的學習行為模式、興趣偏好以及知識掌握程度，形成學生個體及群體的畫像數據。學生“數字畫像”的生成有助於高校思政課教師精准識別教育對象存在的差異性，為個性化評價提供參考。

打破時空場域邊界限制，實現“動態化”的過程性評價

傳統的學生評價往往局限於特定的時空范圍，如依賴固定教室場景、定期的考試、有限的學生課堂表現等，難以捕捉學生線上自主學習、課外實踐等非結構化學習行為，從而無法全面、准確評價學生的綜合表現。

針對這些問題，馬克思主義學院利用數智技術突破了傳統課堂與固定時間節點的限制，實現對學生學習情況的全方位、全過程的實時監測與評估，為“動態化”的過程性評價提供支撐。學院的思政課教師可以隨時隨地登錄大思政雲平台，查看學生在線學習、考試測評、課后學習活動等環節的數據，全面、及時地了解每個學生的學習情況。同時，高校思政課教師還可以立足學院虛擬仿真實驗室，隨時查看並分析學生學習的情況。立足這些跨場域的數據，思政課教師能夠隨時隨地進行動態化過程性評價。

AI技術驅動評價范式革新，實現“高效化”的過程性評價

傳統高校思政課評價多依賴期末考試、論文撰寫、課后作業等終結性評價方式，難以全面反映學生的知識學習、實踐能力以及情感價值等情況。

針對這些問題，馬克思主義學院利用AI技術驅動評價范式革新，實現“高效化”的過程性評價。一是利用AI技術提升考試的效率。學院思政課教師通過利用智慧樹平台，將考試搬到線上系統進行，利用AI自動批改考試的客觀題，極大提升了評價工作的效率。二是利用AI技術優化評價流程。學院的思政課教師按照大思政雲平台系統設定的流程進行操作，分別對課前學習、課堂考勤、課堂互動、課后作業等板塊設定賦分規則，即可獲得客觀、准確的評價結果，既簡化了過程性評價的流程，又極大提高了評價工作的效率。（盧俞成）

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