当ChatGPT能够瞬间解答奥数题、生成媲美专业学者的文章时，以“知识记忆”为核心的传统学习评价体系，正面临人工智能时代的深刻挑战。10月20日，我校特邀复旦大学教师发展中心丁妍老师来校，开展题为“AI背景下学习评价的变革：从‘防守’到‘赋能’”的专题讲座，为全体教师揭示了在AI浪潮下，学习评价如何实现从被动“防守”到主动“赋能”的转型路径。
传统评价的“防守困局”——在AI冲击下的局限
丁老师开篇指出，过去的学习评价犹如一场谨慎的“防守战”——依赖标准化测试和标准答案，侧重考查学生的知识记忆精度与解题速度。然而在AI面前，这一体系正显现出其局限：AI记忆公式更快、计算答案更准，单纯“知道答案”的价值正在急剧衰减。
更值得警惕的是，片面强调结果的学习评价可能引发机械学习的恶性循环。当评价只关注最终答案，学生容易陷入“AI生成、复制交差”的惰性模式。此时，评价非但未能促进学习，反而异化为“防作弊”的工具，与教育初心渐行渐远。
新评价的“赋能逻辑”——从知识终点走向能力起点
培训中，一篇12年前小学二年级学生创作的科幻作文引发了老师们的深思。文中设想的“蛋壳模拟机”已成为如今的VR设备，“分析眼镜”也与增强现实技术不谋而合。然而，当下的课堂提问仍大量停留在AI瞬间即可解答的记忆层面。面对AI的快速发展，教师该如何应对？
丁老师提出，评价的靶心应从知识记忆转向能力培养，评价内容应由单一结果拓展至思维全过程，评价主体也要从教师主导转变为师生、人机多元协同。AI技术正推动评价体系走向更加生态化的协同模式。
学校实践——从理念到行动的“赋能路径”
这场变革并非对传统评价的全盘否定，而是通过教学创新，让AI成为学习的“助推器”而非“替代者”。
丁老师指出了几个关键方向：1.学习目标重构：重点不再是得出答案，而是培养学生分析问题、逻辑设计和优化思维的能力；2.学习活动设计：要求学生展示思考、验证、优化的完整过程，如在使用AI生成方案后，需明确说明个人思考与AI建议的区别；3.学习评价升级：既关注学习成果，更重视思维过程与发展——通过要求提交思维过程，引导学生从被动接受转向主动建构。
丁老师通过提问回答、现场检测、案例描述等丰富互动，营造了积极热烈的学习场域。教师们全情投入，在思维碰撞中深化了对评价变革的理解，收获了从理念到方法的切实启发。在AI时代，教育的价值在于引导生命扎根现实、茁壮成长。我校将持续搭建“共研、共进、共享”的平台，赋能每一位教师的专业发展，最终让每一位学生受益。
