【团体标准】 多模态人工智能教育动态测评体系构建指引

随着人工智能技术在教育领域的广泛应用，传统以考试为核心的静态测评模式已难以全面反映学习者的真实水平和发展潜力。多模态人工智能教育动态测评体系通过整合文本、语音、图像、视频、行为数据等多种信息源，能够实现对学习过程的实时感知、动态追踪和智能分析。这种测评体系不仅可以更全面地揭示学习者的认知能力、情感状态与行为习惯，还能够为个性化教学提供即时反馈和科学决策依据。当前，国内外在人工智能教育测评领域的探索不断深入，但在数据采集、模型构建、指标体系设计、隐私保护和教育场景适配等方面仍缺乏统一的规范与指导，导致不同平台和机构之间存在测评结果不一致、数据不可比和难以共享等问题。因此，亟需建立一套科学、规范、可操作的多模态人工智能教育动态测评体系构建指引。本文件的制定，旨在规范多模态数据的采集与处理流程，明确动态测评的原则与方法，提出技术框架与应用场景的构建思路，为教育管理者、教师、科研机构和相关企业提供参考，推动教育测评由静态走向动态、由单一走向多元，促进教育公平与质量提升。