为深化智慧教育改革，推动课程评价体系提质增效，4月22日，机械工程与自动化学院自动化教研室，在9号楼403会议室召开“AI助力智慧课程评价体系创新”专题研讨会。本次会议由郑家琪主持，学院书记陈勇旗、副院长孙晶等教研室全体教师参会，共同探讨AI技术与课程评价深度融合的实践路径，为工程类专业课程评价改革注入新动能。

会上，郑家琪首先解读智慧教育发展趋势与新时代课程评价改革要求，指出传统课程评价存在方式滞后、维度单一、学情分析精准度不足等问题，难以适配个性化教学与人才培养需求。与会教师一致认为，AI技术作为智慧教育的核心支撑，能够有效破解传统评价痛点，构建更科学、精准、高效的智慧课程评价体系，助力人才培养质量提升。

围绕AI赋能智慧课程评价落地，参会教师深入研讨“AI赋能智慧课程评价构建三步法”：依据课程目标与教学重难点，借助AI工具提炼核心评价指标；依托算法模型搭建知识掌握、学习行为、实践能力等多维度评价框架；通过数据可视化技术实现评价结果实时呈现与动态反馈，让评价更直观、更具指导性。

在实践应用环节，老师们重点交流AI技术与课件、题库、学情数据的融合路径，探索基于AI算法的学习行为分析、过程性评价诊断、个性化评价反馈机制，推动课程评价从“结果性评价”向“过程性+结果性”综合评价转型，为分层教学、个性化辅导提供数据支撑。同时，会议就AI评价体系的公平性保障、教学数据安全防护、评价结果与课程目标及毕业要求的精准对接等关键问题展开充分讨论，形成多项可行性建议。

经深入交流，全体参会教师在AI评价模型优化、数据安全管理、评价结果落地应用、学生反馈闭环建设等方面达成共识，初步确立“AI为支撑、数据为核心、需求为导向”的智慧课程评价体系与持续改进机制。本次研讨会立足教学实际，聚焦技术赋能，兼具理论深度与实践价值，为自动化专业及工程类课程评价改革提供清晰思路与可行方案。

下一步，自动化教研室将以此次研讨为契机，加快推进AI智慧评价体系落地实践，持续优化评价模型、完善反馈机制，以技术创新驱动教学改革，不断提升课程教学质量与人才培养水平，为学院智慧教育建设与高素质工程人才培养贡献力量。