图8 教学评价模式图

《人工智能基础》——过程性与终结性结合（卷面 50% + 平时 50%）· 数据驱动 · 师生互动 · 价值引领
评价体系：过程性与终结性相结合 · 数据驱动 · 师生互动 · 价值引领 评价贯穿课前准备 → 课堂参与 → 课后巩固 → 最终能力检验全过程 整体评估比例（卷面 50% + 平时 50%） 终结性评价 · 卷面 50% 期末考试（客观题 + 主观题） 客观题：平台自动评分（精准透明） 主观题：教师基于 AI 分析人工评定 关注：解题思路完整性 ＋答案创新性与社会价值 兼含课程项目/案例展示（知识应用·问题解决·团队合作） 终极理论掌握程度 过程性评价 · 平时 50% 学习行为数据（AI 实时记录分析） 视频观看完整度 · 互动答题表现 知识点掌握进度 · 作业完成质量/及时率 线下参与/提问交流/协作贡献度 课前预习 + 课堂答题 + 讨论频率 小组任务表现 → 多维度学情档案 自主学习态度 + 实时互动实践表现 价值引领维度：科技伦理意识 + 社会责任感 案例研讨、项目选题中的价值判断与立场 → 教师记录 → 综合素质参考 AI 量化数据 × 教师质性评价 → 可追踪的个人学习档案 学生：清晰看到知识掌握（50% 卷面）与能力/过程（50% 平时）成长轨迹 教师：依据结果优化教学安排与资源配置，推动持续迭代 精准反馈 教学改进
卷面 50%（终结性） 平时 50%（过程性） 价值引领维度 个人学习档案闭环
对应《融合AI技术的教学应用情况说明.md》"三、教学评价"；知识图谱（522 知识点/896 关系）与问答库（1496 题/110 小节）支撑按知识点定位薄弱环节的精准反馈。