论文：人工智能赋能教育考试数字化转型的问题研究

——人工智能赋能教育考试数字化转型的问题研究摘要：人工智能管理并服务整个考试过程，以智能命题、自动组卷，智能考务、交互判题，智能编码、专家赋分，结果预判、个性指导等实现从试题生成、考试实施到智能阅卷的全覆盖。人工智能凭借较强的互动性与智能化，在短时间内完成各科目不同题型的命题；借助电子客服人员全天候不间断地解答学生疑惑，显著节约人力成本。但人工智能赋能教育考试数字化转型的实践应用中，在顶层设计、专业人才、教育资源、技术伦理等方面存在问题，由此提出科学谋划顶层设计、建立健全培训机制、优化完善基础设施、建构伦理规范体系等措施，以推动各个地区教育考试数字化转型不掉队。关键词：人工智能技术；教育考试；数字化转型；智慧考试；伦理规范；教育强国引用格式尚弦。人工智能赋能教育考试数字化转型的问题研究[J].教学与管理，2026(06):83-87.互联网时代，信息技术深刻影响人们生活的方方面面，数字化转型是教育发展的必然趋势。2022年10月，党的二十大报告提出“推进教育数字化”,赋予教育数字化推动建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国的重要使命[1]。作为教育数字化的重要组成部分，教育考试的数字化转型也受到重视，但当前教育考试数字化转型存在一些问题。人工智能与教育深度融合，赋能教育考试，将为教育考试数字化转型提供破局方法。与此同时，将人工智能技术应用于教育考试场景面临一些新的现实挑战，需要在对应用场景进行透彻分析的基础上，进一步规范其应用机制，保障教育考试数字化转型的稳步前进，努力办好人民满意的教育，持续推进教育数字化的健康发展。一、人工智能赋能教育考试数字化转型的现实意义教育数字化时代背景下，教育考试数字化转型势在必行。但存在一些人对教育考试数字化转型理解片面，发展教育考试数字化转型的经费有限，数字化评价不全面等问题，因此转型之路缓慢且艰难。而在人工智能技术支持下，教育考试数字化转型将突出重围，革新原有认知，打造智能考试模式，有效降低转型成本，促成多维评价体系构建，深化教育评价改革，为教育高质量发展提供支点。1.转变大众传统思维认知，探索“智慧化”考试模式当前，部分教育工作者对新事物接受程度较低，更偏向传统的教育考试制度，认为教育考试数字化转型只是在线题库的建设、自动评分的应用等某一环节，对转型的全面性和系统性缺乏了解。将人工智能技术应用于教育领域，能够为教育领域带来深刻变革，转变大众传统思维认知，创造智慧考试模式。具有代表性的ChatGPT在全世界拥有数亿用户，能为人们提供在线聊天、翻译内容、解读文献和撰写论文等多种服务，极大便利人们的工作生活，有利于大众普遍认可并接受人工智能的技术使用，消解人们的排斥和抵触心理；AI赋能教育考试数字化整体转型，从试题生成、考试实施到智能阅卷和评价，管理并服务整个考试过程，助力考试高效进行，打造智慧考试新模式。在大规模考试中人工智能技术作用明显，例如广东省2024年为386个高考考点布署AI智能巡考系统，“AI监考官”实现全覆盖、无死角的智能化监考，坚决杜绝作弊行为。2.充分整合各项资源，降低教育考试数字化转型成本教育考试数字化转型需要大量经费投入，及时维护和更新转型硬件设施；考试机构密切配合，机构成员工作任务增加，人工成本增大。虽然财政性教育经费支出处于增长趋势，但经费使用项目众多，难以划拨大量经费来支撑考试数字化转型的建设，因而转型速度较慢。积极促进人工智能技术应用于考试场景，能够降低教育考试数字化转型成本。人工智能能够在现有设备的基础上，实现资源的最大化利用和整合。以ChatGPT为代表的人工智能具有互动性强、智能化程度高的特点，能够按照用户需求瞬间完成各个科目不同题型的命题，提高命题科学性。此外，人工智能还将极大节约教育考试数字化转型人力成本，提高转型效率。比如考试机构中电子客服人员可以全天候不间断工作，及时接听考生电话、回答考生问题，便于考试机构工作人员投入其他复杂任务，从而提高考试机构工作效率，为考生提供便利。3.注重过程性评价方式，为学生提供个性化学习指导2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》提出，充分利用信息技术提高教育评价的科学性、专业性、客观性，要求创新评价工具，利用人工智能、大数据等现代信息技术，探索开展学生学习情况全过程纵向评价和德智体美劳全要素横向评价[2]。传统的教育考试更关注总结性评价，唯分数论现象突出，对过程性评价有所忽视，不利于学生的全面发展。人工智能赋能下的教育考试数字化转型更关注过程性评价，将记录学生的考前学习数据(如在学习平台上的操作记录、作业完成情况、学习资源的使用情况),考中作答数据(如作答轨迹、试题作答时间、答案修改记录)等[3],全面评价学生知识掌握水平和能力发展状况，为学生提供个性化的学习指导和建议。此外，利用人工智能评价工具可以将德智体美劳等综合素质的评价加入教育评价体系，改变“唯分数”的倾向，促进个体全面成长。二、人工智能赋能教育考试数字化转型的具体环节在具体实践中，人工智能被应用于教育考试全部流程，助力教育考试数字化转型。从建设智能化题库，实现智能化命题组卷开始；然后辅助考试实施和管理，在阅卷过程中帮助教师减轻工作负担，提高工作效率；最后依据数据分析对学生进行多元考试评价，促进学生个性化和全面性发展。1.题库建设：以智能命题、自动组卷实现“因材施考”以人工智能为基础的题库建设，能够实现智能命题、自动组卷，根据考生以往学习特点和答题数据，为学生设计多样的考题。借助试题的不断调整变化，实现对学生学习水平更为精确的评价，为学生之后的学习提供更有针对性的指导。试题生成后进入题库统一管理，需要检测试题质量是否符合命题标准。智能化题库系统可以对试题标准性、规范性、重题等进行自动检测，并将结果反馈给管理者进行修订。智能组卷功能能够利用多种算法构建组卷模型，命题人员以可识别的方式将试卷基本框架和要求录入规则库，即可自动化生成一套试题。例如，根据层次分析法与人工鱼群算法的智能组卷，在考虑试卷总分、考试时间、题型分数、试卷难度等八个考核要求的基础上建立多目标、多约束的组卷模型；然后利用层次分析方法确定各组卷目标的权重，进而通过线性加权求和将多目标规划模型转换为单目标规划模型；最后利用改进的人工鱼群算法求解模型得到最优组卷方案，有效提高组卷效率和科学性[4]。2.组织管理：以智能考务、交互测试做到公平公正人工智能技术在考前报名、考场安排、考中智能化监控及语言测试等环节扮演着重要角色。智能考务服务于考生，满足考生网上报考、准考证查询、成绩查询等需求，还帮助考试管理工作人员进行智能排考、智能监考及日常资料审核。智能化监控能对传递纸条、交头接耳、早退等考生异常行为，以及长时间待在某一学生旁、走出考场等监考老师异常行为进行智能分析并及时上报，维护考试的公平公正[5]。人工智能技术的发展为传统纸笔测验带来全新变革。例如交互性智能语言测试被应用于北京高考听说考试，依托语音识别技术与AI语义分析，以“人机对话”的方式考查学生听力理解能力与口语表达能力。机器人考官可以和考生进行直接问答，在听后选择、听后记录、听后转述、短文朗读、回答问题等题型中与考生展开交流，智能识别考生答题内容[6]。考试系统通过声学特征分析(如连读、弱读)和语义匹配算法评分，以保证评分准确率。3.阅卷评分：以智能编码、专家赋分保证准确高效智能评分技术优势突出，在提高评分质量、提升评卷效率等方面作用明显。一是主观题评分范围拓展。首先，AI会将考生答案快速分类，筛选总结出有代表性的回答，每一类赋予一个编码值；然后，基于考生答案与编码类别的相似度，编码员会为考生作答赋予相应编码值，若不属于已编码答案类别，则需要提交专家组进行研判，形成新的答案类别，增加编码值；之后，专家组会系统评估分类的合理性和编码结果，为每一类答案对应的编码值赋予具体分数；最后，系统根据每位考生作答的编码自动计算出分数[7]。二是评卷质量检测更多维。从只统计分析评卷数据拓展到支持多模态数据来评价教师阅卷质量，智能评分技术基于教师的行为动作、评卷轨迹、评卷分数等多维数据深入分析教师评卷过程，对教师评卷质量进行准确预测[8],既保证了教师阅卷质量，又提高了教师阅卷效率，促进阅卷过程高效进行。4.考试评价：以结果预测、个性指导体现全面客观人工智能赋能的考试评价结果将更准确地评价学生知识、技能、素养等方面，并为教师优化调整教学提供更多支持。一方面，人工智能赋能的考试评价结果可以促进学生学习。人工智能系统可以根据学生以往学习表现，判断学生对不同知识点的掌握情况，为学生定制更有针对性的学习计划。同时，人工智能系统通过分析学生的答题方法、统计学生的错题类型等操作，帮助学生全面深入地了解自身优势和局限，为他们生成个性化学习报告和建议，促进学生主动学习。另一方面，人工智能赋能的考试评价结果可以促进教师教学。教师需要不断跟进学生发展状况，明晰学生面临的挑战与困难，为学生提供个性化指导。教师依据人工智能系统给出的学习预测、学习报告等详细数据，能够对学生情况进行更准确的把握，及时调整教学进度、改进教学方法、创新教学模式，满足学生个性需求，培养全面发展的人才。三、人工智能赋能教育考试数字化转型的实践困境人工智能深度融入教育考试场景，为教育考试数字化转型按下加速键。但在具体实践中，融入过程仍面临诸多困境，包括教育考试机构对人工智能技术的应用缺乏统一规划和指导；技术人才数量少，延缓技术的应用和推广；数字化资源分布不均衡，缺乏技术应用场景；人工智能技术运用面临伦理难题等，因此人工智能赋能教育考试数字化转型需要付出更多努力。1.缺乏方向指引与战略指导，执行者行为过于谨慎教育考试数字化转型本身就是一个多路径、多阶段的长期变革过程[9],需要完善的顶层设计为转型提供清晰的前进方向和路径，保证各个机构和组织协作配合，最大限度发挥人工智能技术的效用。但当前人工智能赋能教育考试数字化转型还处在探索阶段，缺乏完备的顶层设计和系统的战略规划：一则人工智能技术和教育考试无法全面、深入地融合；二则教育考试机构缺乏明确方向指引和战略指导，机构执行者行为过于谨慎，导致实践效果与预期存在差距；三则没有统一的标准和规划，各机构各部门在推进过程中难以形成合力，转型的效果难以评价，给人工智能赋能教育考试数字化转型带来阻碍。2.教育机构内部新鲜血液不足，工作者数字素养偏低教育考试机构中的工作人员大多是各学科专业知识能力强的教研员和行政管理人员，计算机类数字化人才较少；机构欠缺提高工作人员信息素养的系统培训，仅仅依靠成员自学具有一定难度的人工智能技术相关知识，成员数字能力提升有限。同时，各级各类教育考试机构较少引进信息类技术人才，加上互联网大企业抢夺数字化人才的竞争激烈，相关专业人员更青睐薪资待遇更优厚“大厂”。例如，2022年对江苏省全省各级考试教育机构的工作人员基本情况调查发现，在区县级层面，教育考试机构中存在年轻化程度较低、高学历层次人员较少的情况[10],这表明教育机构内部缺乏专业的技术队伍和充足的人才支撑。3.各地区数字资源建设存在鸿沟，教育数字化转型失衡受到地理位置和地区经济发展水平的影响，各地区数字化资源建设情况不同，存在“数字鸿沟”现象。例如，中西部一些偏远地区的学校缺乏相关硬件设施，网络信号质量比较差；教师信息素养比较缺乏，数字化设备使用不够熟练；学生缺少接触数字化学习资源的途径和机会，更难以接触和体验人工智能技术赋能的数字化教育考试。此外，考试对技术资源要求较高，为保证考试顺利进行，考试用到的软件及硬件设备会单独配置专用系统，导致基础设备数量多、种类多、标准不一，增加了维护成本。4.技术赋能下伦理难题无法避免，面临“标签化”风险人工智能技术的理性特点无法规避，而考试主体是人，其具有非理性特点，在人机互动的过程中会出现许多伦理问题。一是数据安全问题。人工智能设备数据采集自动化进行，涵盖各个环节中的众多教育管理者及师生大量的隐私信息，一旦数据泄露，被采集者的个人身份、隐私信息等将全部暴露，严重侵犯其隐私权。二是教师面临职业威胁。人工智能技术功能强大，能帮助教师解决许多重复性日常工作。但人工智能对教师在教育过程中的角色和定位带来许多挑战，有人甚至认为人工智能将代替教师，这给教师带来很大工作压力。三是存在学习者“标签化”的风险。“算法黑箱”的存在，导致人们很难理解具体算法分析教育数据的逻辑，算法也很难向人类解释其分析教育数据的具体方式[11]。由此，教师难以判断人工智能给出的个性化评价是否正确，无法得知评价会不会对学生起到消极影响。在评价过程中，人被过度数据化和量化，仅仅依据数据来反映学生考试情况和个人学习状况，反而会加剧教育考试唯分数论倾向，导致学习者被一堆数据贴上新的“标签”。四、人工智能赋能教育考试数字化转型的优化路径人工智能赋能教育考试数字化转型是一项长期任务，为解决以上实践问题需要加强和完善顶层设计，建设和规划科学的智能考试转型机制；提高教育考试机构成员数字化素养，吸引数字化人才，为智能考试提供充足的人才支撑；积极建设考试新基建，创设考试应用环境，推动智能考试普及；坚持以人为本教育理念，建构伦理规范体系，正确合理运用人工智能技术。1.科学谋划顶层设计，明确各部门职责任务建立健全顶层设计能够加快人工智能技术助力教育考试数字化转型的步伐，为其提供明确的目标和战略指导。一是进行整体规划和系统布局，夯实赋能融合度。有关部门应聚焦人工智能在教育考试中的系统运用，下发一系列指导文件，对人工智能赋能教育考试数字化转型进行全面规划和设计，建立系统改革机制，将长短期目标有效结合，明确人工智能融入教育考试命题、实施与管理、阅卷评价等步骤的重要性、原则与方针、方法与措施等，让智能技术与教育考试融合更深，助推考试走向数字化。二是提高考试机构管理者的重视度，增强转型实效性。将人工智能技术运用于教育考试是促进教育考试数字化转型的创新之路，这条革新之路必然充满发展机遇，又时刻面临挑战。人工智能赋能转型机制的成功实施需要考试机构领导者的重视和持续关注，需要其坚定改革决心并具有攻坚毅力，敏锐捕捉改革时机，有效应对改革风险，增强转型实际效果。三是建立相应评估体系，各部门携手并进。人工智能技术影响教育考试的方方面面，涉及教育考试所有相关部门和工作人员，需要研制一套统一的转型评估标准，明确各部门具体职责和任务，保证各部门各成员遵循规范推进工作，加强人工智能赋能教育考试数字化转型过程中的沟通和协作，对转型成效进行定期评估和调整，增强基层执行力，促进资源的统筹建设和高效整合。2.建立健全培训机制，积极引进数字化人才数字化人才是人工智能融入教育考试的内生动力，加强个体信息素养是智能考试发展的核心要义。首先，教育考试机构要加强机构成员的数字素养，培养复合型人才。教育考试数字化转型中，教育考试机构工作人员需要具备一定的数字素养，对考试平台建设、题库建设、考试过程管理、考试监控到考后成绩分析每一环节进行把关[12]。因此，教育考试机构应当建立健全数字素养培训机制，提升员工数字化思维和数字化技能，培养既精通考试业务又懂数字化的新时代复合型人才。教育考试机构可以订购相关专业书籍方便职员自主学习，还可以邀请教育考试智能化专家开展专题讲座，与一线的考试工作人员展开交流与讨论，探讨转型中面临的实际困难与实践措施，为工作人员提供有效建议。其次，教育考试机构要积极引进数字化人才，组建数字化团队。教育考试机构要拓宽招聘渠道，通过多种方式吸引熟练掌握智能技术的高科技人才，为其提供优厚的薪资待遇和广阔的发展空间，鼓励其将先进人工智能技术与考试流程有机结合，充分发挥专业优势，为人工智能赋能教育考试数字化转型扫清技术障碍。再次，教育考试机构应健全激励制度，在绩效考核指标体系中加入数字化素养考核评价指标，鼓励全体工作人员积极参与智能考试建设，对人工智能赋能教育考试数字化转型的价值和意义形成共识，共同推动智能考试的发展。3.优化完善基础设施，协同推进区域整体发展教育考试新型基础设施包含人工智能技术投入教育考试所需要的通信网络、基本软硬件设备等，是智能考试发展的客观物质条件。教育新基建建设作为推动智能考试的基础力量，依托国家新一代公共通信网络基础设施，精心建设应用人工智能技术的教育考试专网、教育考试数据中心、数字化考点等，创造智能化考试环境。具体来说，教育考试专网主要指联通国家、省、市、县和考点学校的国家教育考试专网，实现考试数据智能化传输；面向考生和社会的公众服务网，为其提供智能一体化的咨询、缴费、报名等便捷服务；支持命题业务的涉密网(物理隔离),保证命题工作的保密性；支持高效办公的机构内网，促进机构内部信息畅通，提高工作效率[13]。此外，加强数据中心建设，保证大规模考试的报名、查询等业务顺利进行。例如，江苏省考试机构着力建设数字化云平台，其数据中心不仅节能环保，而且性能优良、安全度高，加入人工智能巡考、监控等新系统，能够实现30多个主要应用系统高效运