区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究课题报告

区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究课题报告目录一、区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究开题报告二、区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究中期报告三、区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究结题报告四、区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究论文区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究开题报告一、研究背景与意义

在此背景下，构建区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价框架，具有重要的理论价值与实践意义。理论上，它有助于丰富教育评价理论在人工智能领域的应用，推动学习评价从“结果导向”向“过程-结果双导向”转型，从“单一维度”向“多元整合”升级，为人工智能教育评价提供新的研究范式；实践上，科学的评价体系能够为区域教育行政部门提供决策依据，精准识别人工智能教育发展中的短板与优势，推动资源配置的优化与均衡，同时为一线教师改进教学、学生明确发展方向提供清晰指引，最终促进人工智能教育质量的全面提升，培养适应智能时代需求的创新型人才。这一研究不仅是对教育评价领域的深化拓展，更是对人工智能教育高质量发展的主动回应，承载着推动教育变革、赋能未来发展的深切使命。

二、研究目标与内容

本研究以区域人工智能教育质量监测与评价体系为背景，聚焦学习评价环节，旨在构建一套科学、系统、可操作的学习评价体系，为区域人工智能教育质量提升提供支撑。具体研究目标包括：一是厘清人工智能教育学习评价的核心内涵与价值取向，明确其在区域质量监测体系中的定位与功能；二是构建适应区域特点的人工智能教育学习评价指标体系，涵盖知识掌握、能力培养、素养发展等多个维度；三是探索多元评价方法的融合路径，结合量化与质性评价，实现对学生学习过程的动态监测与全面刻画；四是形成区域人工智能教育学习评价的实施路径与保障机制，推动评价结果在教学实践中的转化应用。

围绕上述目标，研究内容主要从以下几个方面展开：首先，对人工智能教育学习评价的理论基础进行系统梳理，包括建构主义学习理论、多元智能理论、教育评价理论等，结合人工智能教育的特性，明确学习评价的核心要素（如AI知识应用能力、计算思维、创新意识、伦理责任等）与评价逻辑。其次，通过现状调研与需求分析，掌握区域人工智能教育的发展现状、现有学习评价模式的优势与不足，以及不同主体（教育行政部门、学校、教师、学生）对评价体系的期待，为指标体系构建提供现实依据。在此基础上，构建区域人工智能教育学习评价指标体系，采用德尔菲法与层次分析法（AHP）相结合的方式，通过专家咨询确定各级指标及其权重，确保指标的科学性与适用性。随后，探索多元评价方法的融合路径，包括基于学习数据的量化评价（如通过学习平台采集的互动数据、任务完成情况等）、基于表现性任务的质性评价（如项目式学习成果、问题解决过程等）以及基于成长档案的追踪评价，形成“过程+结果”“知识+能力+素养”相结合的综合评价模型。最后，研究评价结果的反馈与应用机制，设计评价报告模板与改进建议工具，推动评价结果服务于教学改进、学生发展指导与区域教育决策，同时提出保障评价体系有效实施的制度支持与技术支撑方案。

三、研究方法与技术路线

本研究采用理论研究与实践探索相结合、定量分析与定性分析相补充的研究思路，综合运用多种研究方法，确保研究的科学性与实效性。文献研究法是本研究的基础，通过系统梳理国内外人工智能教育、学习评价、质量监测等领域的相关文献，把握研究前沿与理论动态，为研究框架的构建提供理论支撑。调查研究法用于收集现实数据，通过对区域内不同类型学校（如重点校、普通校、乡村校）的校长、教师、学生进行问卷与访谈，了解人工智能教育学习评价的现状、问题与需求，为指标体系的现实适应性提供依据。德尔菲法用于指标的筛选与权重确定，邀请教育评价专家、人工智能教育专家、一线教师组成专家组，通过多轮咨询达成共识，确保指标体系的科学性与权威性。案例分析法用于检验评价体系的实践效果，选取典型区域或学校作为试点，将构建的评价体系应用于实际教学，通过案例分析验证其有效性并优化调整。此外，数据分析法与建模法将用于处理学习过程中产生的大数据，通过机器学习算法挖掘学习行为模式，为量化评价提供技术支持，提升评价的精准性与客观性。

技术路线上，研究遵循“理论准备—现状调研—体系构建—实证检验—成果应用”的逻辑展开。准备阶段，通过文献研究与专家研讨，明确研究问题与核心概念，构建理论框架；调研阶段，采用问卷、访谈等方式收集区域人工智能教育学习评价的一手数据，结合政策文件与已有研究成果进行现状分析；体系构建阶段，基于调研结果与理论基础，设计学习评价指标体系，运用德尔菲法与层次分析法确定指标权重，同时探索多元评价方法的融合路径，构建综合评价模型；实证检验阶段，选取试点区域或学校开展应用研究，通过案例分析与数据分析验证评价体系的科学性与可行性，根据反馈结果进行优化调整；成果应用阶段，形成区域人工智能教育学习评价体系的实施指南与政策建议，推动研究成果在教育实践中的转化与应用，为区域人工智能教育质量监测与评价提供支持。整个技术路线强调理论与实践的互动、研发与应用的衔接，确保研究成果既有理论深度，又有实践价值。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成系列理论成果、实践工具与政策建议，为区域人工智能教育质量监测提供坚实支撑。理论层面，将构建“AI素养-能力-伦理”三维融合的学习评价理论框架，突破传统评价中知识本位局限，提出“过程数据+表现证据+成长轨迹”的综合评价逻辑，填补人工智能教育学习评价领域的研究空白。实践层面，开发包含指标体系、评价工具、实施指南的“区域人工智能教育学习评价工具包”，涵盖小学至高中不同学段适配指标，配套智能评价平台原型，实现学习过程动态采集、多维度分析与可视化反馈，为一线教师提供可操作的评价支持。政策层面，形成《区域人工智能教育学习评价实施建议》，提出区域层面评价机制建设、资源配置与师资培训的具体方案，为教育行政部门优化人工智能教育质量监测体系提供决策参考。

创新点体现在三个维度：其一，理论视角创新，突破传统教育评价“标准化”“结果导向”的思维定式，将人工智能教育的“迭代性”“跨界性”“伦理性”融入评价内核，提出“动态生成式评价”理念，强调评价过程与学习过程的同步演进；其二，方法路径创新，构建“机器学习算法辅助+德尔菲法专家研判+师生主体参与”的三元融合评价模型，通过自然语言处理、知识图谱等技术挖掘学习行为数据，结合专家经验与师生反馈，实现评价的科学性与人文性统一；其三，实践应用创新，针对区域差异设计“基础指标+特色指标”的弹性评价框架，兼顾区域教育均衡发展需求与特色化发展方向，推动评价体系从“统一标准”向“分类指导”转型，为人工智能教育质量监测提供可复制、可推广的区域实践范式。

五、研究进度安排

研究周期拟定为两年，分五个阶段有序推进，确保研究目标落地与实践价值转化。第一阶段（2024年3月-2024年6月）：理论准备与框架构建。系统梳理人工智能教育、学习评价、质量监测等领域文献，通过专家访谈与焦点小组讨论，明确核心概念与评价维度，初步构建“区域人工智能教育学习评价理论框架”，完成研究设计与调研工具开发。第二阶段（2024年7月-2024年12月）：现状调研与需求分析。选取区域内3-5个典型市县，覆盖城乡不同类型学校，通过问卷调查（面向教师、学生、教育管理者）、深度访谈（校长、教研员、AI教育专家）及课堂观察，收集现有评价模式的问题与需求，形成《区域人工智能教育学习评价现状调研报告》。第三阶段（2025年1月-2025年6月）：指标体系与工具开发。基于调研结果，运用德尔菲法组织两轮专家咨询，确定评价指标及权重，同步开发评价指标量表、学习数据采集工具与智能分析平台原型，完成“区域人工智能教育学习评价工具包”初稿。第四阶段（2025年7月-2025年12月）：实证检验与优化调整。选取2-3所试点学校开展应用研究，通过行动研究法检验评价工具的适用性与有效性，收集师生反馈，优化指标体系与平台功能，形成《区域人工智能教育学习评价体系验证报告》。第五阶段（2026年1月-2026年3月）：成果总结与推广转化。系统整理研究数据，撰写研究总报告、政策建议及学术论文，编制《区域人工智能教育学习评价实施指南》，通过区域教育研讨会、教师培训等形式推广研究成果，推动评价体系在更大范围的应用实践。

六、经费预算与来源

本研究经费预算总额为16万元，具体用途包括：文献资料费2万元，用于购买国内外相关学术专著、数据库访问权限及文献复印等；调研差旅费5万元，覆盖区域实地调研的交通、住宿及餐饮费用，包括问卷发放、访谈及课堂观察产生的成本；专家咨询费3万元，用于德尔菲法专家咨询、专题研讨及技术指导的劳务报酬；数据处理费4万元，涵盖学习数据采集、清洗、分析及智能评价平台开发的技术支持与软件采购；成果印刷与推广费2万元，用于研究报告、政策建议、工具包等成果的印刷、排版及推广活动组织。经费来源主要为省级教育科学规划课题专项经费（10万元），区域教育行政部门“人工智能教育质量提升”专项支持经费（5万元），以及合作单位（如高校教育技术实验室）配套资源支持（1万元）。经费使用将严格遵守科研经费管理规定，确保专款专用，提高资金使用效益，为研究顺利开展提供坚实保障。

区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究中期报告一、引言

二、研究背景与目标

基于此，本研究以“构建区域人工智能教育学习评价体系”为核心目标，具体聚焦三个方向：一是深化理论创新，突破传统评价的静态化、标准化局限，提出“动态生成式评价”理念，将人工智能教育的迭代性、伦理性、实践性融入评价内核；二是开发适配工具，构建“指标体系-数据采集-分析反馈”全链条评价工具包，实现学习过程的多维刻画与智能分析；三是推动实践转化，通过区域试点验证评价体系的科学性与可操作性，形成可复制、可推广的区域实践范式。这些目标既是对开题设计的有力延续，也是对人工智能教育质量监测体系深化的必然要求。

三、研究内容与方法

研究内容围绕“理论构建—工具开发—实证验证”三大主线展开。在理论层面，已完成“AI素养-能力-伦理”三维评价框架的初步搭建，通过文献计量与专家研讨，明确知识应用、问题解决、创新实践、伦理决策等12项核心指标，并建立指标间的逻辑关联模型。工具开发方面，已设计包含学习行为量表、项目式学习评价表、成长档案袋的“工具包”初稿，同步开发基于Python的数据采集与分析原型系统，支持课堂互动数据、任务完成轨迹、协作过程日志的实时采集与可视化呈现。实证验证阶段，选取区域内3所试点学校（覆盖小学、初中、高中），开展为期6个月的行动研究，通过课堂观察、师生访谈、数据比对等方式，检验评价工具的适用性与有效性。

研究方法采用“多元融合、动态迭代”的设计思路。文献研究法贯穿始终，系统梳理国内外人工智能教育评价前沿成果，为理论框架提供支撑；德尔菲法组织两轮专家咨询（15名专家参与），完成指标筛选与权重赋值；案例分析法聚焦试点校的典型教学场景，深度剖析评价数据与学习成效的关联性；行动研究法则推动研究者与实践者协同，通过“设计-实施-反思-优化”循环，持续完善评价体系。技术层面引入机器学习算法（如LSTM神经网络），挖掘学习行为数据中的潜在模式，提升评价的精准性与预测性。当前研究已形成“理论-工具-数据”三位一体的研究闭环，为后续成果转化奠定坚实基础。

四、研究进展与成果

中期研究阶段，本团队围绕“区域人工智能教育学习评价体系构建”核心任务，在理论深化、工具开发与实践验证三个维度取得阶段性突破。理论层面，已完成“AI素养-能力-伦理”三维评价框架的迭代升级，通过文献计量与专家研讨，将原有12项核心指标细化为28项可观测子指标，新增“算法公平性”“数据隐私保护”等伦理维度指标，形成涵盖知识应用、问题解决、创新实践、伦理决策、协作能力的五级指标体系，并构建了指标间权重动态调整模型，为不同区域、学段的评价适配提供理论支撑。工具开发方面，“区域人工智能教育学习评价工具包”初稿已完成，包含学习行为量表（含课堂互动、任务参与、思维表达等6个维度）、项目式学习评价表（聚焦方案设计、过程迭代、成果创新等4个模块）、成长档案袋模板（支持学习轨迹、反思日志、作品集等多元证据采集），同步开发基于Python的数据采集与分析原型系统，实现课堂互动数据、任务完成轨迹、协作过程日志的实时采集与可视化呈现，试点学校数据显示，该系统对学生学习行为的捕捉准确率达89%，较传统人工记录效率提升3倍。实证验证阶段，选取区域内3所试点学校（小学、初中、高中各1所）开展为期6个月的行动研究，累计收集课堂观察数据120课时、师生访谈记录85份、学生作品样本320份，初步验证显示：采用新评价体系后，学生AI问题解决能力评分提升23%，教师对评价工具的适配性满意度达92%，形成的《区域人工智能教育学习评价中期验证报告》已获省级教育评估中心认可，其中“动态生成式评价”理念被纳入《区域人工智能教育质量监测指南》草案。

五、存在问题与展望

当前研究仍面临多重挑战。区域差异导致指标适配性不足，试点学校中，乡村校因硬件设施滞后，数据采集完整性较城市校低18%，部分特色化课程（如AI与传统文化融合）的指标权重未能充分体现；数据采集的技术壁垒尚未完全突破，现有系统对非结构化数据（如学生口头表达、创意草图）的识别准确率仅为76%，需进一步优化自然语言处理与图像识别算法；教师评价能力参差不齐，调查显示，43%的教师对“伦理决策”等新兴维度的评价标准存在困惑，需加强专项培训；伦理问题处理机制尚不完善，如学生数据隐私保护、算法偏见规避等，缺乏实操性指南。展望后续研究，需重点突破四方面：一是优化指标弹性设计，建立“基础指标+区域特色指标+学校自定义指标”的分层指标库，增强体系对不同发展水平区域的包容性；二是强化技术支撑，引入联邦学习与边缘计算技术，解决数据采集滞后与隐私安全问题，提升非结构化数据分析精度；三是构建“理论培训+实操演练+案例研讨”三位一体的教师发展体系，编制《人工智能教育学习评价教师手册》；四是细化伦理评价框架，联合法学、伦理学专家制定《人工智能教育学习评价伦理操作规范》，确保评价过程公平、透明、负责任。

六、结语

中期研究标志着本课题从理论构建迈向实践深化的关键转折，三维评价框架的完善、工具包的初步成型与实证验证的积极反馈，为区域人工智能教育质量监测注入了新的活力。研究不仅回应了智能时代教育评价转型的迫切需求，更通过“动态生成式评价”理念与方法创新，为破解传统评价的静态化、单一化难题提供了可行路径。面对区域差异与技术瓶颈的挑战，团队将以更开放的姿态整合跨学科资源，以更务实的态度扎根教育实践，持续推动评价体系的科学化、精准化与人性化，最终助力区域人工智能教育从“规模扩张”向“质量跃升”转型，为培养兼具技术能力与人文素养的创新型人才奠定坚实评价基础。

区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究结题报告一、引言

在智能浪潮席卷教育领域的时代背景下，人工智能教育已成为区域教育质量升级的核心引擎。然而，传统学习评价体系在应对人工智能教育的动态性、跨界性与伦理性时，暴露出静态化、单一化的深刻困境。本课题以“区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究”为锚点，直面智能时代教育评价转型的迫切需求，致力于构建一套融合技术理性与人文关怀的评价范式。研究历时三年，从理论奠基到工具开发，从实证验证到区域推广，始终秉持“以评促学、以评育人”的核心价值，探索如何让评价真正成为驱动人工智能教育高质量发展的内生动力。这不仅是对教育评价理论的深化拓展，更是对智能时代人才培养路径的主动回应，承载着为区域教育变革注入智慧与温度的深切使命。

二、理论基础与研究背景

研究背景深植于区域教育质量监测的现实需求。当前，区域人工智能教育呈现“规模扩张”与“质量隐忧”并存的态势：硬件设施快速普及，但课程实施深度不足；学生技术操作能力提升，但问题解决与创新应用能力薄弱；评价仍以结果导向为主，忽视学习过程中的思维迭代与伦理反思。这种评价滞后性已成为制约人工智能教育质量提升的关键瓶颈。在此背景下，构建科学、系统、适配区域特点的学习评价体系，不仅是完善质量监测体系的必然要求，更是破解人工智能教育“重技术轻素养”“重结果轻过程”困局的破局之钥。

三、研究内容与方法

研究内容以“三维评价框架—工具开发—实证验证—区域适配”为主线展开深度探索。三维评价框架的构建是理论基石，通过文献计量与专家德尔菲法，确立“AI素养—能力—伦理”三维度评价体系，细化为28项可观测指标，涵盖知识应用（算法理解、数据建模等）、能力发展（计算思维、创新实践等）、伦理素养（算法公平性、数据隐私保护等）三大领域，并建立指标间动态权重模型，实现不同学段、区域情境的灵活适配。

工具开发聚焦“全链条评价支持系统”，研制包含学习行为量表（6个维度）、项目式学习评价表（4个模块）、成长档案袋（多元证据采集）的“评价工具包”，同步开发基于Python与机器学习算法的智能分析平台，实现课堂互动数据、任务完成轨迹、协作日志的实时采集与可视化反馈。该平台通过LSTM神经网络挖掘学习行为模式，将非结构化数据（如学生创意草图、口头表达）转化为可评价的数字化证据，解决传统评价中“过程难捕捉、素养难量化”的痛点。

实证验证采用“行动研究+案例追踪”双轨并进。选取区域内6所试点校（覆盖城乡、不同学段）开展为期12个月的实践检验，累计收集课堂观察数据240课时、师生访谈记录156份、学生作品样本680份，形成“设计—实施—反思—优化”的闭环迭代。通过对比实验组（采用新评价体系）与对照组（传统评价）的学生能力提升轨迹，验证评价体系对学生AI问题解决能力（提升32%）、创新意识（满意度达91%）的促进作用。

研究方法突破单一范式局限，形成“理论—技术—实践”的立体研究网络。文献研究法贯穿始终，系统追踪国内外人工智能教育评价前沿；德尔菲法组织三轮专家咨询（25名专家参与），完成指标权重科学赋值；案例分析法深度剖析典型教学场景，揭示评价数据与学习成效的内在关联；行动研究法则推动研究者与实践者协同进化，让评价体系在真实教育土壤中持续生长。技术层面引入联邦学习与边缘计算，破解数据隐私与采集效率难题，确保评价过程安全、高效、精准。

四、研究结果与分析

本研究构建的“AI素养—能力—伦理”三维评价体系在区域试点中展现出显著成效。实证数据显示，采用新评价体系的学校，学生AI问题解决能力平均提升32%，其中创新实践维度增长达41%，显著高于对照组（传统评价组仅提升18%）。尤为值得关注的是，伦理决策能力评分在乡村校提升幅度（29%）反超城市校（25%），印证了弹性指标对区域差异的适配价值。智能分析平台通过LSTM神经网络对680份学生作品进行模式识别，成功将非结构化数据转化为可量化证据，创意草图识别准确率从76%提升至89%，口头表达的逻辑性分析误差率控制在12%以内，有效破解了传统评价中“过程难留痕、素养难量化”的瓶颈。

区域适配性验证方面，分层指标库的“基础指标+特色指标”结构实现精准调控。某乡村校依托“AI+农耕”特色课程，自主增设“技术应用场景适配性”指标，学生参与度提升47%；城市校则强化“跨学科融合”权重，项目式学习成果中跨学科方案占比提高35%。数据采集的联邦学习模型使城乡数据采集完整性差距从18%收窄至5%，边缘计算技术保障了低带宽环境下的实时反馈，教师操作满意度达93%。伦理评价维度尤为突出，试点校算法公平性认知正确率从58%升至82%，数据隐私保护行为合规率提升至91%，印证了伦理指标对AI教育健康发展的引导作用。

五、结论与建议

研究证实：动态生成式评价体系能有效破解人工智能教育评价的静态化困境。其核心价值在于通过“过程数据+表现证据+成长轨迹”的三维融合，将评价转化为驱动学习进化的内生动力。尤其伦理维度的成功嵌入，为智能时代人才培养提供了“技术理性”与“人文关怀”并重的评价范式。建议国家层面将“伦理决策”纳入人工智能教育核心素养框架，建立区域评价数据共享平台；区域层面需完善弹性指标库动态更新机制，配套开发教师评价能力认证体系；学校层面应构建“评价—教学—发展”闭环，将工具包深度融入日常教学，尤其要为乡村校提供技术适配专项支持。

六、结语

三年研究历程，我们见证了评价从“冷冰冰的标尺”蜕变为“有温度的成长引擎”。当乡村孩子通过评价系统发现自己的AI创意被精准捕捉，当教师通过数据图谱发现学生伦理思维的悄然萌芽，我们深刻体会到：真正的教育评价，应当是数据洪流中的人文锚点，是智能时代里最珍贵的教育温度。这套融合技术理性与人文关怀的评价体系，不仅为区域人工智能教育质量监测提供了科学范式，更为培养“懂技术、有担当、善创新”的未来人才奠定了坚实的评价基石。研究虽已结题，但评价的进化永无止境——唯有让评价始终扎根教育实践、回应时代需求，方能在智能浪潮中守护教育的本真与初心。

区域人工智能教育质量监测与评价体系中的学习评价研究教学研究论文一、背景与意义

研究意义在于三重突破：理论层面，突破传统评价静态化、标准化的思维桎梏，提出“动态生成式评价”理念，将人工智能教育的迭代性、跨界性、伦理性融入评价内核，填补智能教育评价领域的研究空白；实践层面，开发适配区域特点的“全链条评价支持系统”，通过弹性指标库与智能分析平台，实现学习过程的多维刻画与精准反馈，为区域教育决策提供数据引擎；价值层面，将伦理维度纳入评价核心，引导人工智能教育回归“育人本真”，培养兼具技术能力与人文素养的创新型人才。这一研究不仅是对教育评价理论的深化拓展，更是对智能时代教育公平与质量平衡的主动探索，承载着为区域教育变革注入智慧与温度的深切使命。

二、研究方法

本研究采用“理论深耕—技术赋能—实践扎根”的三维融合方法论，形成立体研究网络。理论构建阶段，以文献计量法为基，系统梳理国内外人工智能教育评价前沿成果，通过CiteSpace知识图谱分析识别研究演进脉络，提炼出“过程性评价”“伦理嵌入”“区域适配”三大核心趋势。在此基础上，组织三轮德尔菲法专家咨询（涵盖教育评价专家、人工智能学者、一线教师共25人），运用层次分析法（AHP）确定“AI素养—能力—伦理”三维框架的28项指标权重，构建指标间动态调整模型，实现评价体系对不同区域、学段的弹性适配。

技术支撑层面，创新引入联邦学习与边缘计算架构，破解数据隐私与采集效率难题。开发基于Python的智能分析平台，通过LSTM神经网络挖掘学习行为模式，将非结构化数据（如学生创意草图、口头表达）转化为可量化证据，实现课堂互动数据、任务完成轨迹、协作日志的实时采集与可视化反馈。平台采用模块化设计，支持区域特色指标库的动态加载，确保乡村校与城市校在低带宽环境下均能实现高效数据采集，为评价提供坚实技术底座。

实践验证阶段，采用“行动研究+案例追踪”双轨并进。选取区域内6所试点校（覆盖城乡、不同学段）开展为期12个月的深度实践，通过“设计—实施—反思—优化”闭环迭代，累计收集课堂观察数据240课时、师生访谈记录156份、学生作品样本680份。运用混合研究方法，将量化数据（如能力提升率、平台使用频次）与质性材料（如师生反思日志、课堂观察笔记）进行三角互证，揭示评价数据与学习成效的内在关联。研究过程中，研究者与教师形成“实践共同体”，通过协同工作坊持续优化评价工具，确保体系在真实教育土壤中持续生长。

三、研究结果与分析

实证数据有力印证了“动态生成式评价”体系的科学性与实效性。在6所试点校的12个月实践中，学生AI问题解决能力平均提升32%，其中创新实践维度增长达41%，显著高于对照组（传统评价组仅提升18%）。尤为值得关注的是，伦理决策能力评分在乡村校提升幅度（29%）反超城市校（25%），