为贯彻《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》和《“人工智能+教育”行动计划》精神，落实教育部深化教育综合评价改革和普通高中阳光招生专项行动部署，推动高中教育从“生源依赖”转向“加工增值”，8月22日，“AI+学习评价创新学术研讨会（第三期）”在北京师范大学召开。会议聚焦AI时代高中教育“加工力”系统重构与增值评价，研讨学校转型的理论、政策与实施路径。会议由北京师范大学数智教育研究院副院长王凯主持，来自全国各地的教育界专家学者及中学管理者围绕技术落地与名校协同机制展开深入交流。
在政策与理论分享环节，北京师范大学教育学部部长宋萑指出，人工智能正深刻重塑全球教育格局。他直言，未来属于创造者，教育必须转向激发学习者的原创性思维。“求知的目的不是记住知识，而是学会如何获取知识。”宋萑强调，新课改突破口落在核心素养、大单元教学、跨学科学习和学业质量标准四个维度，后者尤其要体现对核心素养的整合性理解，并以结构化内容表征典型学习表现。中国基础教育质量监测协同创新中心教授张生提出，AI时代的教育评价须从知识技能跃升为核心素养，推动“学评融合”——评价即学习发生，诊断直指核心能力。他特别强调，教师应从“技术使用者”转型为“学习架构师”“认知教练”与“成长同行者”，进而成为“生态创变者”。
北京师范大学学习评价智能实验室副主任刘晶杰在题为《靶心已变，AI何为？——高考改革新逻辑下的备考“范式革命”》的报告中指出，高考命题已转向“重本质、轻复刻”，设问灵活、路径多元，本质是在索求深层认知证据。而当前备考普遍困于刷题覆盖，二者核心矛盾尖锐。破局之道在于以AI驱动教学过程资产化——通过全量过程数据采集，构建认知诊断模型，将评价从表层行为真正推进至深度认知层面。
名校实践分享环节，北京师范大学附属实验中学课程教学评价处主任张超以《打破“生源决定论”：AI时代高中“加工力”的系统重构与增值评价实践》为题展开演讲。他表示，基础教育阶段的“评价”本质上应实现从“分数对标”到“成长增值”的转变。学校借助智能作业本实现各学科学习进阶指标体系在“学与教”全流程中的应用，全面促进学校从“大规模标准化教育”向“学生个性化学习”转型。张超认为，要支持每一位学生全面而有个性地发展，让每一位学生成长为“敢发现问题、能解决问题、善创新”的人。
主题研讨环节，与会嘉宾深入交流。专家们一致认为，应从教学视角明确过程数据的核心提升场景，构建“数据采集→资产沉淀→教学改进→资产迭代”的建设闭环；同时，名校间应建立“差异化合作”联盟，实现资源共享与优势互补。会议达成共识：AI赋能教育评价将从“千人一尺”的评判走向“万人万径”的个性化成长。未来需在政策协同、技术攻坚、场景落地三个方面持续发力，推动AI+学习评价创新成果惠及更多学校和学生。
本次研讨会由北京师范大学教育学部主办、北京师范大学校长培训学院及教育学部数智教育研究院承办。
