东方教育学刊
  • ISSN:3079-9015(Print) 3080-1494 (Online)
  • DOI:10.64216/3080-1494.25.09.040
  • 出版频率:月刊
  • 语言:中文
  • 收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

基于AI大模型的学习评价体系研究——以离散数学课程为例

贾晖

西安邮电大学 计算机学院陕西西安710121

摘要:本文探讨了人工智能技术背景下离散数学课程教学评价体系的改革路径。文章首先分析了现有评价方式的优点与不足,指出其普遍存在重评分轻能力、缺乏个性化及双向反馈等问题。随后,提出了基于AI大模型(如DeepSeek)构建新型评价体系的框架,包括建立知识图谱、问题图谱与能力图谱以结构化课程内容,并利用大模型实现对课前、课中、课后全过程数据的多维度分析与自动化批改。该体系支持评价结果的可视化呈现与教学双向反馈,旨在推动教师因材施教和学生自主学习,最终实现以能力提升为核心的教学目标。

关键词:人工智能;离散数学课程;学习评价

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