中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究课题报告

中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究课题报告目录一、中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究开题报告二、中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究中期报告三、中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究结题报告四、中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究论文中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究开题报告一、课题背景与意义

从教育本质来看，人工智能课程的核心价值在于培养学生的计算思维、数据意识与问题解决能力，这些素养的形成需要在真实情境中通过持续实践与反思达成。校本化实施强调“以校为本”的课程调适，要求评价方式必须立足学校资源禀赋、学生认知特点与地方发展需求，构建动态化、多元化的评价体系。然而，现有评价研究多聚焦于通用课程框架，对校本化情境下的评价特殊性关注不足，缺乏针对人工智能课程“跨学科融合、实践性强、迭代更新”特征的适配性评价模型。这种理论空白导致学校在实践中陷入“评价理念先进、操作方法陈旧”的矛盾，既难以有效诊断学生的学习过程，也无法为教师改进教学提供精准反馈。

更为紧迫的是，在人工智能技术加速渗透教育的背景下，评价方式的改革不仅是技术层面的调整，更是教育理念的深层变革。它要求我们从“甄别选拔”转向“发展赋能”，从“单一量化”转向“质性描述与量化分析相结合”，从“教师主导”转向“多元主体协同”。这种转变不仅关系到人工智能课程能否真正培养学生的创新精神与实践能力，更影响着未来社会所需人才的培养质量。因此，本研究聚焦中小学人工智能课程校本化实施中的评价方式改革，既是对国家人工智能教育战略的积极响应，也是破解当前课程实施瓶颈的关键突破口，其理论意义在于丰富校本课程评价的理论体系，实践意义则为学校提供可操作的评价工具与实施路径，最终推动人工智能教育从“形式落地”走向“实质育人”。

二、研究内容与目标

本研究以中小学人工智能课程校本化实施中的评价方式为研究对象，核心在于构建一套符合校本化特质、适配人工智能课程目标的发展性评价体系。研究内容将围绕“现状诊断—体系构建—路径探索—效果验证”的逻辑主线展开，具体涵盖三个维度：其一，深入剖析当前中小学人工智能课程校本化实施中评价方式的现实样态与突出问题。通过实地调研与案例分析，揭示传统评价在指标设计、工具选择、结果运用等方面与校本化课程需求的错位机制，探究学校资源、教师理念、政策支持等因素对评价方式选择的影响路径，为改革提供现实依据。其二，构建中小学人工智能课程校本化评价的理论框架与指标体系。基于核心素养导向，结合人工智能课程的“知识融合性、实践创新性、技术迭代性”特征，从“过程性评价与终结性评价相结合、定量评价与质性评价相补充、教师评价与学生自评互评相协同”三个层面，设计涵盖“计算思维、数据素养、创新实践、伦理责任”等维度的评价指标，并开发相应的评价工具包，包括观察量表、作品集评价标准、情境化任务设计模板等。其三，探索评价方式在校本化实践中的实施路径与保障机制。通过行动研究，在不同类型学校开展评价改革试点，总结提炼“基于项目的表现性评价”“融入人工智能技术的智能化评价”“跨学科情境中的综合评价”等具体模式的操作策略，同时研究教师评价能力提升、学校评价制度建设、家校协同评价等配套保障措施，形成可推广的校本化评价实施范式。

研究目标旨在实现理论与实践的双重突破。在理论层面，期望构建起“校本化—人工智能—评价方式”三者耦合的理论模型，揭示校本化情境下人工智能课程评价的特殊规律，为相关研究提供新的分析视角。在实践层面，力求形成一套科学、可操作的中小学人工智能课程校本化评价体系，包括评价指标、工具、实施指南及典型案例集，帮助学校解决“评什么、怎么评、如何用”的现实问题。深层目标则是通过评价改革倒逼教学方式创新，推动人工智能课程从“知识传授”转向“素养培育”，最终促进学生人工智能核心素养的全面发展，为学校特色化人工智能教育生态的构建提供支撑。

三、研究方法与步骤

本研究将采用质性研究与量化研究相结合的混合方法论，以确保研究的科学性与实践性。文献研究法是基础，通过系统梳理国内外人工智能课程评价、校本课程评价、教育评价改革等相关研究成果，把握理论前沿与实践经验，为本研究提供概念框架与理论支撑。案例分析法将选取不同区域、不同办学层次的6所中小学作为研究对象，深入这些学校的人工智能课程校本化实践现场，通过课堂观察、文档分析（如课程方案、评价记录、学生作品）等方式，揭示评价方式与课程实施之间的互动关系，提炼典型经验与共性问题。行动研究法是核心环节，研究者将与一线教师组成研究共同体，在试点学校开展“计划—实施—观察—反思”的螺旋式研究，通过设计评价方案、实施评价活动、收集反馈数据、调整评价策略的循环过程，检验评价体系的适切性与有效性，并在实践中不断完善。问卷调查法与访谈法则用于收集广泛数据，面向人工智能课程教师、学生、学校管理者开展问卷调查，了解他们对评价方式的需求、态度与建议；同时对部分教师、学生、家长进行深度访谈，挖掘评价实践背后的深层观念与行为逻辑，为研究提供丰富的质性材料。

研究步骤将分三个阶段推进。准备阶段（第1-3个月），主要完成研究设计，包括细化研究方案、编制调研工具、选取试点学校；同时开展文献综述与政策分析，明确研究的理论基础与政策依据。实施阶段（第4-12个月），分为两个子阶段：第4-6个月进行全面调研，通过问卷、访谈、观察等方式收集现状数据，并进行整理分析，形成现状诊断报告；第7-12个月开展行动研究，在试点学校实施构建的评价体系，收集实施过程中的数据与反馈，持续优化评价工具与实施路径。总结阶段（第13-15个月），对研究数据进行系统分析，提炼研究结论，撰写研究报告，同时形成校本化评价指南、案例集等实践成果，并通过研讨会、等形式推广研究成果。整个研究过程将注重数据的三角验证，确保研究结果的信度与效度，同时强调研究与实践的动态互动，使研究成果真正服务于中小学人工智能课程校本化实施的现实需求。

四、预期成果与创新点

本研究预期形成一套系统化、可操作的中小学人工智能课程校本化评价体系，并在理论模型、实践工具、实施路径三个层面实现突破。预期成果包括：理论层面，构建“校本化情境—人工智能课程特性—发展性评价”三维耦合的理论框架，揭示校本化评价的特殊规律，填补人工智能课程校本化评价的理论空白；实践层面，开发包含评价指标体系、评价工具包（含过程性观察量表、作品集评价标准、情境化任务设计模板等）、教师实施指南、典型案例集在内的完整工具箱，解决学校“评什么、怎么评、如何用”的现实困境；制度层面，形成校本化评价实施的保障机制建议，包括教师评价能力培训方案、学校评价制度建设指南、家校协同评价操作手册，推动评价改革从理念走向常态。

创新点体现在三个维度：一是视角创新，突破传统评价研究对“校本化”与“人工智能课程”双重特质的割裂关注，将学校资源禀赋、地方发展需求、课程技术迭代性等变量纳入评价设计，构建动态适配的评价生态；二是方法创新，融合人工智能技术开发智能化评价工具（如基于学习分析的过程性评价平台），实现评价数据的实时采集、动态反馈与精准诊断，推动评价从“人工经验判断”向“数据驱动决策”转型；三是路径创新，提出“评价—教学—发展”三位一体的改革范式，通过评价倒逼教学方式创新，以教学实践反哺评价优化，形成螺旋上升的良性循环，最终点燃教师创新热情，唤醒学生主体意识，让评价真正成为素养培育的“助推器”而非“筛选器”。

五、研究进度安排

研究周期为15个月，分三阶段推进。准备阶段（第1-3月）：完成文献深度梳理与政策文本分析，明确研究边界与理论基础；选取6所试点学校（覆盖城乡、不同办学层次），组建“高校专家—教研员—一线教师”研究共同体；编制调研工具（问卷、访谈提纲、课堂观察表）并开展预测试。实施阶段（第4-12月）：第4-6月全面开展现状调研，通过问卷覆盖300名教师、1000名学生，深度访谈30名管理者与50名师生，结合课堂观察与文档分析，形成评价现状诊断报告；第7-12月启动行动研究，在试点学校分批次实施评价体系，每校开展2轮“计划—实施—反思”循环，同步收集评价工具使用数据、师生反馈及教学改进案例，迭代优化评价指标与工具。总结阶段（第13-15月）：对研究数据进行三角验证与质性分析，提炼校本化评价的核心要素与实施策略；撰写研究报告，编制《中小学人工智能课程校本化评价实施指南》及案例集；组织成果研讨会，向教育行政部门、教研机构及试点学校推广应用。

六、研究的可行性分析

政策层面，国家《新一代人工智能发展规划》《教育信息化2.0行动计划》等文件明确提出“推动人工智能进中小学课程”“改革教育评价方式”，本研究紧扣政策导向，具备充分合法性；理论层面，核心素养评价、校本课程开发、教育测量学等学科成果为研究提供坚实支撑，混合研究方法能有效整合质性深度与量化广度；实践层面，试点学校均具备人工智能课程实施基础，研究团队包含课程论专家、人工智能教育教研员及经验丰富的学科教师，确保理论与实践的紧密对接；技术层面，现有教育评价平台（如学习分析系统）可改造用于智能化评价开发，技术门槛可控；资源层面，前期调研已积累部分学校评价案例，研究经费与时间安排合理，保障研究顺利推进。

中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究中期报告一、研究进展概述

本课题自启动以来，始终围绕中小学人工智能课程校本化实施中的评价方式改革核心命题，以“理论建构—实践探索—问题诊断”为主线稳步推进。在文献研究层面，系统梳理了国内外人工智能教育评价、校本课程开发及教育测量学相关成果，重点分析了OECD《教育2030》框架、我国《人工智能进中小学课程指南》等政策文本，初步构建了“校本化—技术迭代—素养导向”三维评价理论模型，明确了评价改革需扎根学校特色、适配课程特性、服务学生发展的基本原则。

实地调研阶段已完成对6所试点学校的深度访谈与课堂观察，覆盖城乡不同办学层次，累计收集教师问卷312份、学生问卷1024份，形成《中小学人工智能课程校本化评价现状诊断报告》。调研发现，当前评价实践普遍存在“重结果轻过程、重知识轻素养、重统一轻个性”的三重困境，87%的学校仍采用传统纸笔测试或简单作品打分，与人工智能课程强调的跨学科融合、实践创新等目标严重脱节。基于此，研究团队已初步设计出包含“计算思维、数据素养、伦理责任、创新实践”4个核心维度、12项关键指标的评价体系框架，并配套开发《人工智能课程过程性观察量表》《学生项目作品集评价标准》等工具包，在3所试点学校开展小范围预测试，反馈显示教师对评价维度的认可度达82%，但工具实操性仍需优化。

行动研究方面，研究共同体与试点学校教师协同开展两轮“计划—实施—反思”循环。在第一轮中，通过“智能家居设计”“AI垃圾分类”等真实项目任务，尝试融入学生自评互评、成长档案袋等多元评价方式，初步验证了表现性评价在激发学生参与度方面的有效性。第二轮重点探索智能化评价工具应用，借助学习分析平台采集学生编程过程数据，结合教师观察记录，形成“数据驱动+质性描述”的混合评价报告，为动态调整教学策略提供依据。目前，已提炼出“情境化任务设计—过程数据采集—多维度反馈—教学改进”的闭环评价流程，并在试点学校建立月度评价研讨机制，推动评价与教学深度融合。

二、研究中发现的问题

尽管研究取得阶段性进展，但在实践推进中暴露出若干深层矛盾，亟待突破。其一，评价工具与校本化情境的适配性不足。现有工具虽强调核心素养导向，但未能充分体现学校资源禀赋差异。例如，农村试点学校因硬件限制，难以开展基于AI技术的智能化评价，而城市学校则面临数据隐私与伦理风险，导致统一设计的评价工具在不同学校实施效果悬殊。其二，教师评价能力滞后于课程改革需求。调研显示，65%的教师缺乏过程性评价设计与实施经验，尤其在如何将抽象的“创新实践”等素养指标转化为可观测行为、如何运用学习分析技术解读数据等方面存在明显短板，部分教师甚至将“多元评价”简化为“增加打分项”，背离了评价改革的初衷。其三，家校协同评价机制尚未建立。家长对人工智能课程评价的认知仍停留在“分数结果”层面，对学生过程性成长记录缺乏参与意愿，学校亦未建立有效的家校沟通渠道，导致评价结果难以形成育人合力。其四，评价结果运用单一化。多数试点学校仍将评价数据仅用于教师考核或学生排名，未能转化为改进课程设计、优化教学策略的依据，评价的诊断与发展功能被严重弱化。

三、后续研究计划

针对上述问题，后续研究将聚焦“工具优化—能力提升—机制完善”三大方向深化推进。在评价工具层面，启动校本化评价工具的迭代升级，依据不同学校资源配置差异，开发“基础版”与“进阶版”两套工具包：基础版侧重纸笔测试与作品分析，适用于资源薄弱校；进阶版融入学习分析技术，支持过程数据实时采集与可视化反馈，重点解决技术适配性问题。同时，补充开发《人工智能课程校本化评价工具选择指南》，帮助学校科学匹配工具与需求。

教师能力建设方面，计划构建“理论培训—实操演练—案例研讨”三位一体的研修体系。联合高校专家开发《人工智能课程评价能力提升工作坊》，围绕“素养指标转化”“数据解读”“反馈策略”等主题开展专题培训；组织试点学校教师开展“评价工具设计大赛”，通过实战演练提升工具开发能力；建立跨校评价案例库，定期举办“评价故事会”，促进经验共享与反思。

家校协同机制创新上，将设计《家校协同评价操作手册》，明确家长在学生项目学习中的观察者、记录者角色，开发“家庭成长记录册”等简易工具；试点学校每月举办“评价开放日”，邀请家长参与课堂观察与成果展示；通过家校沟通平台推送学生过程性评价报告，引导家长关注能力发展而非单一分数。

在评价结果运用环节，推动建立“评价—教学—改进”动态反馈机制。要求试点学校每学期提交《评价结果分析报告》，重点诊断课程目标达成度与学生素养发展短板；组建“专家—教师”联合教研组，基于评价数据调整教学设计；探索将评价结果纳入学生综合素质档案，作为升学参考依据之一，强化评价的发展性功能。

最终目标是在总结阶段形成《中小学人工智能课程校本化评价实施指南》，涵盖工具选择、教师培训、家校协同、结果运用等全流程操作规范，并提炼3-5个典型案例，为全国中小学提供可借鉴的校本化评价改革范式，真正实现评价方式从“甄别选拔”向“发展赋能”的根本转变。

四、研究数据与分析

调研数据揭示出中小学人工智能课程校本化评价的深层结构性矛盾。312份教师问卷显示，87%的学校仍以作品打分或纸笔测试为主要评价方式，仅23%尝试过程性评价；1024份学生问卷中，68%认为现有评价无法反映其编程思维或创新实践能力，76%期待更丰富的评价形式。课堂观察发现，教师评价行为与课程目标存在显著错位：在AI伦理模块，教师更关注知识记忆（占比72%），忽视学生价值观判断（仅记录8%）；在项目实践环节，85%的评价聚焦技术实现结果，对问题拆解、方案迭代等过程指标关注不足。

行动研究数据呈现积极变化。第一轮行动研究后，试点学校学生项目完成度提升32%，但教师反馈评价工具耗时过长（平均每课时需45分钟记录）。第二轮引入学习分析平台后，教师评价效率提升60%，学生编程错误率下降25%，但数据隐私问题引发12%家长担忧。质性分析表明，表现性评价显著激发学生参与度，某校“AI垃圾分类”项目中，学生自评互评占比达40%时，方案修改次数增加2.3次，创新性评分提升28%。

学校类型差异数据凸显适配性困境。城市试点校智能化评价工具使用率达75%，但农村校因硬件限制，仅能采用基础版工具，导致核心素养指标达成度相差18个百分点。教师访谈显示，65%的农村教师认为“缺乏技术指导”是最大障碍，而城市教师更担忧“数据伦理”（占比58%）。这些数据共同指向核心矛盾：统一评价体系难以适配校本化情境的多样性需求。

五、预期研究成果

研究将形成三级递进的成果体系。基础层产出《中小学人工智能课程校本化评价现状白皮书》，系统揭示评价困境与区域差异；工具层开发包含基础版/进阶版两套评价工具包，涵盖过程性观察量表、作品集评价标准、情境化任务库等12类工具，配套《工具选择指南》与《数据隐私保护手册》；制度层建立“评价—教学—改进”闭环机制，包括教师能力研修体系、家校协同操作规范、评价结果转化流程等3项制度设计。

典型案例库将成为重要实践成果。计划提炼3类校本化评价范式：资源薄弱校的“纸笔+作品”双轨制模式、城市校的“数据驱动+情境任务”混合模式、特色校的“跨学科主题式”评价模式，每类模式包含实施策略、工具模板、效果数据。预期编制《人工智能课程评价案例集》，收录50个真实评价故事，涵盖从设计到落地的全过程。

理论层面将突破现有评价研究局限，提出“校本化评价生态模型”，构建“学校资源—课程特性—素养目标—评价方式”四维联动框架。该模型强调评价需动态适配学校特色，如农村校可侧重“问题解决能力”，科技特色校可强化“技术伦理意识”，为校本课程评价提供新视角。

六、研究挑战与展望

当前研究面临三重挑战。技术层面，智能化评价工具开发需平衡数据采集深度与隐私保护，现有学习分析平台对中小学场景适配不足，需开发轻量化、伦理合规的专用模块。制度层面，教师评价能力提升依赖持续研修，但现有教研体系缺乏针对性培训机制，需重构“高校—教研机构—学校”协同培养网络。文化层面，家长对评价的认知转变需长期引导，如何将“分数焦虑”转化为“成长关注”是关键难点。

未来研究将向三个方向深化。横向拓展方面，计划将评价改革从人工智能课程延伸至STEM教育全领域，探索跨学科评价的共性规律。纵向深化方面，追踪学生核心素养发展轨迹，建立评价数据与长期学业表现的关联模型，验证评价的发展性价值。技术融合方面，探索大语言模型在评价反馈中的应用，开发智能评价助手，减轻教师负担。

令人欣慰的是，研究已引发区域教育部门关注。某市教育局计划将校本化评价指南纳入2024年人工智能课程实施标准，3所试点学校正申报省级教学改革项目。这些实践表明，评价改革不仅是技术问题，更是教育生态的重塑。当评价真正成为照亮学生成长的光束，而非冰冷的标尺时，人工智能教育才能从知识传授跃升为素养培育，这既是研究的终极使命，也是教育回归初心的必然选择。

中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究结题报告一、研究背景

二、研究目标

本研究旨在破解中小学人工智能课程校本化实施中的评价困局，实现理论突破与实践创新的双轨突破。理论层面，构建“校本化—技术迭代—素养导向”三维耦合的评价生态模型，揭示学校资源禀赋、课程技术特性与学生发展需求之间的动态适配机制，填补人工智能课程校本化评价的理论空白。实践层面，开发分层适配的评价工具体系，形成包含基础版（适用于资源薄弱校）与进阶版（支持智能化评价）的双轨工具包，解决“评什么、怎么评、如何用”的现实难题。深层目标是通过评价改革倒逼教学方式创新，推动人工智能课程从“形式落地”走向“实质育人”，最终建立“评价—教学—发展”螺旋上升的良性循环，让评价成为照亮学生成长的光束而非筛选的筛网，为全国中小学人工智能教育生态重构提供可复制的范式。

三、研究内容

研究以“理论建构—工具开发—实践验证—机制优化”为主线展开。理论建构层面，系统解构校本化情境下人工智能课程评价的特殊性，整合教育生态学、学习科学与教育测量学理论，构建涵盖“学校资源维度、课程技术维度、学生发展维度”的评价生态模型，明确各维度评价指标的权重分配与动态调整规则。工具开发层面，基于核心素养导向，设计包含“计算思维、数据素养、伦理责任、创新实践”四大核心维度、12项关键指标的评价体系，配套开发《过程性观察量表》《项目作品集评价标准》《情境化任务设计模板》等12类工具，并编制《校本化评价工具选择指南》，指导学校根据资源配置科学匹配工具类型。实践验证层面，在6所试点学校开展三轮行动研究，通过“智能家居设计”“AI垃圾分类”等真实项目任务，检验评价工具的适切性与有效性，形成“数据采集—多维反馈—教学改进”的闭环流程。机制优化层面，建立教师评价能力研修体系、家校协同操作规范及评价结果转化机制，开发《人工智能课程评价能力提升工作坊》《家校协同评价手册》等制度性成果，确保评价改革从理念走向常态，最终实现人工智能课程校本化实施中评价方式的系统性重构。

四、研究方法

本研究采用混合研究范式，以理论建构与实践验证双轮驱动。文献研究法贯穿全程，系统梳理国内外人工智能教育评价、校本课程开发及教育测量学成果，重点解析OECD《教育2030》框架与我国《人工智能进中小学课程指南》，提炼“校本化—技术迭代—素养导向”三维评价模型的理论内核。实地调研阶段采用分层抽样法，选取6所城乡不同办学层次学校，通过问卷调查（教师312份、学生1024份）、深度访谈（管理者30人、师生50人）及课堂观察（累计课时120节），构建评价现状全景图。行动研究法为核心推进路径，组建“高校专家—教研员—一线教师”研究共同体，在试点学校开展三轮“计划—实施—反思”循环：首轮聚焦表现性评价工具开发，通过“智能家居设计”等项目任务验证多元评价可行性；二轮引入学习分析平台，实现编程过程数据实时采集与可视化反馈；三轮优化家校协同机制，开发“家庭成长记录册”等简易工具。数据三角验证贯穿始终，量化数据（问卷统计、平台分析）与质性材料（访谈记录、课堂实录）相互印证，确保结论信度与效度。

五、研究成果

研究形成“理论—工具—制度”三位一体的成果体系。理论层面构建“校本化评价生态模型”，揭示学校资源禀赋、课程技术特性与学生发展需求的动态适配机制，提出“基础版/进阶版”双轨评价范式：基础版适用于资源薄弱校，通过纸笔测试与作品分析实现素养评估；进阶版融合学习分析技术，支持过程数据实时采集与智能反馈。工具层面开发《人工智能课程校本化评价工具包》，包含《过程性观察量表》《项目作品集评价标准》《情境化任务设计模板》等12类工具，配套《工具选择指南》与《数据隐私保护手册》，解决“评什么、怎么评”的实操难题。制度层面建立“评价—教学—改进”闭环机制，包括《教师评价能力研修方案》（含工作坊设计、案例研讨机制）、《家校协同评价操作手册》（明确家长角色与记录工具）、《评价结果转化流程》（指导数据驱动的教学改进）。实践层面提炼三类校本化评价模式：农村校“纸笔+作品”双轨制、城市校“数据驱动+情境任务”混合模式、特色校“跨学科主题式”评价，形成50个真实案例的《人工智能课程评价案例集》。理论创新在于突破传统评价研究的静态视角，提出评价需随学校资源、课程迭代、学生发展动态调整的生态观，为校本课程评价提供新范式。

六、研究结论

研究证实，评价方式改革是推动人工智能课程校本化实施的关键杠杆。通过构建适配校本化情境的评价生态，成功破解“重结果轻过程、重知识轻素养、重统一轻个性”的三大困局。行动研究数据表明，表现性评价显著提升学生参与度（项目完成度提升32%），智能化工具提高评价效率60%，数据反馈使编程错误率下降25%。教师能力研修有效缓解评价操作瓶颈，试点校教师对“素养指标转化”的掌握率从35%提升至82%。家校协同机制推动家长认知转变，参与过程性评价的家长比例从18%增至67%。核心结论在于：评价改革需立足校本化特质，通过“工具分层适配—能力持续提升—机制闭环运行”实现从“甄别筛选”到“发展赋能”的转型。当评价真正成为照亮学生成长的光束，人工智能课程才能从知识传授跃升为素养培育，这不仅是教育评价的范式革新，更是教育回归育人本质的深刻实践。未来研究需进一步探索评价数据与长期学业表现的关联模型，深化人工智能技术在教育评价中的伦理应用，推动评价改革向更广阔的教育领域辐射。

中小学人工智能课程校本化实施中评价方式改革研究教学研究论文一、摘要

二、引言

教育数字化转型浪潮下，人工智能课程已成为培育未来人才的核心载体。然而，课程校本化实施进程中，评价方式却成为制约育人成效的关键瓶颈。当前87%的学校仍沿袭纸笔测试或作品打分的传统模式，与人工智能课程强调的跨学科融合、实践创新、伦理责任等核心素养目标严重错位。这种“重结果轻过程、重知识轻素养、重统一轻个性”的评价困局，不仅削弱了课程育人价值，更使校本化特色沦为形式化标签。当评价仍停留在冰冷的标尺而非照亮成长的光束时，人工智能教育的深层价值便难以真正释放。破解这一困局，亟需立足校本化情境，构建适配课程特性、服务学生发展的新型评价体系，让评价成为撬动课程实质育人的核心杠杆。

三、理论基础

本研究以教育生态学为根基，将学校视为动态演化的育人生态系统，强调评价设计需深度适配学校资源禀赋、地域特色与发展需求，打破“一刀切”评价模式的刚性束缚。学习科学理论则提供认知支撑，揭示人工智能学习具有“情境嵌入、协作建构、迭代优化”的本质特征，要求评价聚焦真实问题解决过程中的思维外化与能力生长。教育测量学贡献方法论视角，通过过程性数据采集与多维度指标设计，破解抽象素养的可观测难题。三者耦合形成“校本化评价生态模型”：以学校资源为基底，以课程技术特性为脉络，以学生素养发展为目标，构建动态适配的评价生态。该模型突破传统评价的静态视角，使评价工具