以人工智能、大数据、物联网等为代表的数智化技术的蓬勃发展，为高校思政课过程性评价体系改革创新带来了新机遇。近些年来，广西师范大学马克思主义学院主动探索思政课评价与数智技术的融合之道，建立了大思政云平台，积极构建高校思政课“精准化、个性化、动态化、高效化”的过程性评价体系，切实增强高校思政课教学的针对性和实效性。

有效采集生成式数据，实现“精准化”的过程性评价

在传统的高校思政课教学过程中，数据的采集主要依靠人工记录，如点名考勤、课堂提问、批改作业等方式，这种方式不仅效率低下，而且容易出现数据不准确的情况。

针对这些问题，马克思主义学院利用智能教学平台、物联网设备采集教学过程的海量数据，为“精准化”的过程性评价提供数据支撑。学院思政课教师通过大思政云平台发布课堂限时问答、主题投票、头脑风暴、答疑、观点辩论或随堂测验任务，构建全场景互动生态‌，实现全员互动与精准考核。同时，学院的思政课教师还可以充分利用教学场所安装的智能摄像头、传感器等，依托教室的录播系统，实时记录学生的出勤情况、课堂表现、师生的互动频率等基本情况，并根据生成式的教学过程数据链，为精准化过程性评价提供数据支撑。

智能分析“数字画像”，实现“个性化”的过程性评价

传统高校思政课教学由于班级人数较多，评价工作复杂和工作量大，难以精准采集学生学习的全链条数据，导致思政课教师在过程性评价中，往往采用统一的评价标准和方法，导致缺乏个性化评价。

针对这些问题，马克思主义学院运用人工智能技术，智能分析学生“数字画像”，为“个性化”过程性评价提供支撑。学院的思政课教师通过深入分析大思政云平台采集的海量数据以及借助物联网设备采集的精准数据，分析数据背后的规律和趋势，能够精准掌握学生的学习行为模式、兴趣偏好以及知识掌握程度，形成学生个体及群体的画像数据。学生“数字画像”的生成有助于高校思政课教师精准识别教育对象存在的差异性，为个性化评价提供参考。

打破时空场域边界限制，实现“动态化”的过程性评价

传统的学生评价往往局限于特定的时空范围，如依赖固定教室场景、定期的考试、有限的学生课堂表现等，难以捕捉学生线上自主学习、课外实践等非结构化学习行为，从而无法全面、准确评价学生的综合表现。

针对这些问题，马克思主义学院利用数智技术突破了传统课堂与固定时间节点的限制，实现对学生学习情况的全方位、全过程的实时监测与评估，为“动态化”的过程性评价提供支撑。学院的思政课教师可以随时随地登录大思政云平台，查看学生在线学习、考试测评、课后学习活动等环节的数据，全面、及时地了解每个学生的学习情况。同时，高校思政课教师还可以立足学院虚拟仿真实验室，随时查看并分析学生学习的情况。立足这些跨场域的数据，思政课教师能够随时随地进行动态化过程性评价。

AI技术驱动评价范式革新，实现“高效化”的过程性评价

传统高校思政课评价多依赖期末考试、论文撰写、课后作业等终结性评价方式，难以全面反映学生的知识学习、实践能力以及情感价值等情况。

针对这些问题，马克思主义学院利用AI技术驱动评价范式革新，实现“高效化”的过程性评价。一是利用AI技术提升考试的效率。学院思政课教师通过利用智慧树平台，将考试搬到线上系统进行，利用AI自动批改考试的客观题，极大提升了评价工作的效率。二是利用AI技术优化评价流程。学院的思政课教师按照大思政云平台系统设定的流程进行操作，分别对课前学习、课堂考勤、课堂互动、课后作业等板块设定赋分规则，即可获得客观、准确的评价结果，既简化了过程性评价的流程，又极大提高了评价工作的效率。（卢俞成）

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