面向学生“学”的智能教育软件评估指标体系构建——《2023人工智能促进教育发展报告》节选五

　　面向学生“学”的智能教育软件评估指标构建主要分为两个阶段：评估指标的建立阶段和评估指标的修订与确立阶段。

　　（一）评估指标的建立阶段

　　首先，本研究以“学”为出发点，结合目前市面上智能教育软件赋能的学习场景，划分为课堂学习、自主学习、智能作业、社会实践、运动健康五个一级维度。

　　课堂学习：包括线下课堂、线上课堂、混合课堂等多种形式。学生在线下课堂中可通过相关智能教育软件与同学协作学习，实现教材课件内容的同步等；学生进行在线课堂学习时，可与教师进行远程同步互动，获得智能学情分析的帮助等。

　　自主学习：通过使用相关智能教育软件，学生可以获得自适应支持的学习服务，如学习路径规划、学习过程的动态分析、过程可视化、实时预警等。此外，知识图谱、自适应算法等可实现学习资源的自适应推送。

　　智能作业：区别于传统作业的无差异设计、内容重复机械、形式单一、负担较重等问题，智能作业可以实现个性化高质量作业的布置。智能作业相关软件可根据学科特点、学生学情和学习风格，推送设计科学、难度适宜、结构合理、负担合适的作业，帮助学生高效夯实课堂学习成果，查漏补缺。智能作业类型丰富，综合性、探究性和开放性强，更加重视学生高阶思维能力的培养。

　　社会实践：在此学习场景下，通过使用相关智能教育软件，学生可以获得实践活动平台的支持、实践活动的管理、实践相关资源的智能推送、实践工具的提供等。

　　运动健康：智能技术可智能识别学生的运动姿态，并提供矫正建议，也支持个性化运动计划的制定与调整、推荐相关运动资源、提供健康情况智能分析评估等。

　　其次，深入分析国内外教育软件评价指标架构和理论基础，并结合目前市场上的智能教育软件开发情况，确定该指标体系的三个一级指标。

　　最后，依据现有教育软件评估指标，考虑技术质量和功能、用户体验感、学生对实际应用场景需求等因素，将三个一级指标进一步细化出二级、三级指标。

　　（二）评估指标的修订与确立阶段

　　在指标体系初步建立后，邀请教育领域、软件开发领域专家，以及学生对指标进行讨论、反馈与修订，最终确定指标的各维度与指标体系。

　　在人工智能教育背景下，对智能教育软件进行评估，以软件的技术质量为基础，进一步探讨智能教育软件对用户的价值。在分析智能教育软件的目标用户需求与产品应用目标后，应将软件产品的开发焦点放在产品功能的设计与创作上，并需充分考虑用户满意度等要素。功能对于软件产品的重要性不言而喻，功能越强大、越符合应用场景的软件往往具有更高的用户满意度。因此，为了对智能教育软件的功能以及对教育场景的赋能效果进行较为系统的评估，本研究构建了面向学生“学”的智能教育软件评价三个一级指标：“功能属性值”“业务契合值”“魅力属性值”，分别对软件的功能质量和软件设计体验、软件的功能在不同学习场景下应用的匹配度、软件创新功能与应用三个方面展开测评，具体如表1所示。

　　1.功能属性值

　　功能属性值是对软件的功能完整性、质量、设计等方面的评估。在该一级指标下，为了评测软件所提供功能的丰富性，又设计了“功能完整值”这个二级指标，意在评价某一软件所提供的功能是否较为完整地覆盖了市场上同类产品的核心功能，并基于不同教育场景中软件功能的差异性，细化三级指标（核心功能指标）。而在功能有无的基础上，为了对功能使用的真实体验进行评估，在评估机制中进一步筛选剔除功能泛滥却粗制滥造的软件，增设了“功能实现值”这个二级指标，从用户对软件功能质量和软件设计质量设计的体验感受出发，完成对软件功能实现程度的评估。本研究选取《编程的原则：改善代码质量的101个方法》^[15]一书中提出的非功能需求指标中的“可靠性、可维护性、可移植性、效率性”及指标解释，并加入功能性、易用性这两项指标，形成了智能教育软件评估指标体系中功能实现值的指标项。

　　在课堂学习、自主学习、智能作业、社会实践、运动健康五个一级维度下，功能实现值下设的三级指标（用户体验指标）相同。在软件的功能质量方面，设有六个三级指标：功能性、可靠性、易用性、可维护性、效率性和可移植性，用于评估软件产品是否有维持性能的能力、可被修改的能力、从一种环境迁移到另一种环境的能力等。在软件设计体验方面，设有三个三级指标：优先级、一致性和防御性。用于评估软件产品在围绕用户体验设计上是否符合优先级设计的原则、是否从防止误用和滥用的角度进行设计等。

　　2.业务契合值

　　业务契合值是对功能在各种学习场景中的应用匹配度进行评估，即软件功能是否完美地满足特定教育场景下应用的需求和效果。在课堂学习、自主学习、智能作业、社会实践、运动健康等五个不同的一级维度下，业务契合值的三级指标（核心场景指标）各有差异。

　　3.魅力属性值