课题申报书：基于多模态智能的初中生综合素质评价模式研究

教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。基于多模态智能的初中生综合素质评价模式研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状：当前，综合素质评价能力不足一直是基础教育发展的瓶颈问题。尽管部分地区和学校已经建立了评价平台，但仍然难以科学、客观地评价学生的综合素质水平。在实际操作中，不同省份和地区的评价指标存在较大差距，这给跨校和跨地区的比较带来了困难。同时，地方学校在对收集到的数据进行分析时，也面临着不少技术难题。然而，信息技术特别是人工智能技术的发展为破解这些挑战提供了机遇。目前已有试点区域开展基于人工智能技术的综合素质评价，如在科技部和教育部的支持下，北京师范大学联合多个大学和教育机构，基于38个试点区域的试验，创新性地提出基于人工智能技术的中小学生综合素质评价方案。选题意义：在教育数字化转型的背景下，本课题的研究具有重要意义。通过构建以核心素养为底座的学生全面发展理论模型与指标体系，并利用多模态智能技术实现对学生综合素质的全面评价，可以更好地适应教育发展的新趋势。这有助于推动教育评价改革，使评价更加科学、客观，促进学生全面发展。同时，也能为教师和家长提供更准确的学生发展信息，以便更好地指导学生的学习和成长。研究价值：本课题的研究为学生综合素养评价提供了新的理论与技术支持。通过多模态智能技术，可以更全面地收集学生的学习数据，实现对学生综合素质的精准评价。这有助于准确把脉素质教育改革状况，为教育决策提供依据。此外，对于培养适应未来社会发展的创新人才也具有重要意义，能够为学生的未来发展奠定坚实的基础。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标：构建基于多模态智能的初中生综合素质评价模式，实现对学生综合素质的科学、客观、全面评价，为学生发展提供指导。具体来说，通过联结多领域专家共同构建学生综合素质评价模型，利用多场域多模态的数据采集方式，结合多模态数据智能分析技术，搭建起学生综合评价的应用体系，从而实现对初中生综合素质的精准评价，帮助学生更好地认识自己的优势与不足，为其未来的发展提供明确的方向。研究内容：学生综合评价模型构建：以“中国学生发展核心素养”的文化基础、自主发展、社会参与三个方面为基础，构建一套适应时代发展、共识性与可解释性较强、灵活性较高的学生综合素质评价模型。该模型不再完全依靠教育学领域专家，而是汇聚多领域的智慧，对学生面向新时代跨越学科特性的必备能力、关键品格和价值观进行全面覆盖，包括问题解决能力、批判性思维、心理健康、亲子关系、家国情怀等内容。多场域多模态的数据采集：在数据采集方式上，突破传统调查、填报为主的方式，转向基于教育信息化基础数据汇聚，以伴随式数据采集为主。数据来源不再局限于学校场景，而是延伸至家庭、社区、科技馆等对学生发展至关重要的多种典型场域。在数据模态方面，除了文本数据，还能采集音频、视频、图像、生理信号等多模态数据。多模态数据智能分析：将多模态数据指标与学生发展特征建立关联映射关系。面对复杂的、非结构化的多模态数据，先进行缺失值处理、无效数据剔除等工作，然后依据评价理论模型，通过特征变量提取等方法提取特征，构建综合评价的各指标与不同模态学生表现性数据特征的映射关系。学生综合评价应用：基于上述三个方面，构建起学生综合评价的数据表征能力，搭建学生综合评价的应用体系。通过常态化的应用，验证理论模型，优化技术服务，实现综合评价应用的常态化和科学化。重要观点：理论与技术双向驱动，构建以中国学生发展核心素养为基础的评价模型，利用多模态智能技术采集和分析数据，实现学生综合评价的常态化和科学化。具体而言，在理论层面，强调完备性和综合性，指导评价内容的全面性，对学生能力发展的基础性和必要性成分进行综合判定；在技术层面，注重可行性和先进性，利用多模态数据的智能处理与分析技术，突破以往综合评价依赖主观经验的局限，为学生个体提供综合性评价结果和未来发展建议。同时，理论与技术不断迭代发展，基于智能技术的持续动态采集能力，实现对学生的增值评价，理解学生发展规律，支持理论模型的不断迭代优化。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路本研究通过理论模型构建、数据采集、智能分析和评价应用四个环节，实现从理论到技术的“自上而下”和从技术到理论的“自下而上”双向驱动，不断优化评价模式。具体而言，在理论模型构建阶段，以教育学、心理学、人工智能等多学科理论为支撑，构建基于多模态智能的初中生综合素质评价理论模型。在数据采集阶段，采用多场域多模态的数据采集方式，突破传统调查、填报为主的方式，转向基于教育信息化基础数据汇聚，以伴随式数据采集为主，数据来源从学校场景延伸至家庭、社区、科技馆等多种典型场域，除了文本数据，还能采集音频、视频、图像、生理信号等多模态数据。在智能分析阶段，运用多模态数据智能分析技术，将多模态数据指标与学生发展特征建立关联映射关系，先进行缺失值处理、无效数据剔除等工作，然后依据评价理论模型，通过特征变量提取等方法提取特征，构建综合评价的各指标与不同模态学生表现性数据特征的映射关系。在评价应用阶段，基于上述三个环节，构建起学生综合评价的数据表征能力，搭建学生综合评价的应用体系，通过常态化的应用，验证理论模型，优化技术服务，实现综合评价应用的常态化和科学化。2.研究方法本研究综合运用文献研究法、实证研究法、案例分析法等多种研究方法，同时结合教育学、心理学、人工智能等多学科理论和方法。通过文献研究法，梳理国内外关于学生综合素质评价的研究现状和发展趋势，为研究提供理论基础和参考依据。运用实证研究法，收集和分析实际数据，验证评价模型和方法的有效性和可行性。采用案例分析法，选取典型的学校或地区进行案例研究，总结成功经验和做法，为推广应用提供实践支持。3.创新之处本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：创新表现性评价方法：与纸笔考试不同，本研究通过记录学生在完成真实、复杂的任务过程中的表现数据，应用多模态智能分析技术，实现对学生综合素质的评价。例如，要求学生上传1分钟跳绳视频，以此识别其体能耐力。研发多模态数据智能分析技术：面对复杂的、非结构化的多模态数据，本研究先进行缺失值处理、无效数据剔除等工作，然后依据评价理论模型，通过特征变量提取等方法提取特征，构建综合评价的各指标与不同模态学生表现性数据特征的映射关系。构建人机协同的学生综合素质评价模型：本研究汇聚多领域的智慧，对学生面向新时代跨越学科特性的必备能力、关键品格和价值观进行全面覆盖，包括问题解决能力、批判性思维、心理健康、亲子关系、家国情怀等内容，构建一套适应时代发展、共识性与可解释性较强、灵活性较高的学生综合素质评价模型。实现系统化数据管理：青羊区按照“标准先行、分级归集”的思路，推进教育云平台建设，通过搭建完善的学生综合素质评价系统，推动教育全方位综合评价，深化教育教学改革。一方面，常态化伴随式采集学生学习、综合实践等数据，开展过程性和结果性结合的全方位评价，综合考察学生德智体美劳全面发展情况。另一方面，依托国家学生综合评价与发展平台以及区域特色平台，深入开展学生综合素质量化研究，并通过搭建人机协同模式下的多模态数据融合学生综合素质评价模型，将结果性数据和过程性数据均进行系统化统筹和管理。迭代化模型优化：青羊区在充分整合教育学、心理学等专业力量基础上，聚焦思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践五个维度，不断优化综合素质评价模型，形成一整套强共识、可解释、广覆盖的评价指标体系和测评工具。同时，依托人工神经网络、关联规则学习等算法模型，从大量数据分析中提取有效的评价规则，开展智能精准的指标筛选和权重计算，进一步推动综合素质评价模型不断迭代优化，更好适应各类复杂教育场景。本土化实施探索：结合青羊本土实际，探索形成一套行之有效的综合素质实施路径，建立教育评价大数据平台常态化运行机制，通过一系列过程性信息的采集，结合区域和国家平台，打通省、市相关系统，聚合相关监测数据，全面展现学生发展状况，分析研判、聚焦问题、专题反馈，同时继续加强教育科学研究，通过教科研与行政部门联动，研究交流增值评价与效果评估，加强舆论创设，总结经验。无感化数据采集：充分发挥智能终端、可穿戴设备等技术优势，在真实情境下开展伴随式数据采集，除了采集文字信息的单一模态数据，还能采集音频、视频、心理指标、生理信号等多模态数据，全方位呈现学生成长过程的关键时刻和典型行为，实现对学生综合素质发展的横纵向追踪和全过程动态分析。同时，超越学校教育场景，注重从家庭场景和社会场景形成新的数据源，以家校社协作的方式采集睡眠时间、运动频率、课外劳动时长、社会实践次数等相关数据，共同推动德智体美劳全面培养的学生综合素质评价有效落地。协同化分析评价：针对不同来源、不同类型、不同结构的数据信息建立标准化规则体系，利用人工智能、大数据等技术对多模态数据进行深度挖掘分析，结合对核心素养的理解，以及新课程与新课标的落地实施，以数字化综合素质评价为新视角和新准绳，重新加以解读、设计、实施和评估，进一步揭示评价背后蕴含的内在规律和影响关系，更好地把握学生成长状态和教育改进需求。精准化结果应用：青羊区将以学生全面发展为价值追求，基于内稳态理论、自运行机制开展行动研究，不断优化反馈、应用、管理三大系统，拓展了学生综合素质评价最后一公里，形成闭环，实现了反馈与应用的自运行。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础已有相关研究成果和试点经验：目前已有多项关于初中学生综合素质评价的研究和实践成果，如北京师范大学联合多个大学和教育机构开展的基于人工智能技术的中小学生综合素质评价方案试点，以及各地学校和教育部门在综合素质评价方面的探索。这些成果为我们的研究提供了宝贵的经验和参考。团队成员具备多学科背景和丰富的研究经验：本课题研究团队成员来自教育学、心理学、人工智能等多个学科领域，具有丰富的研究经验和专业知识。团队成员曾参与过多个相关项目的研究，对学生综合素质评价有着深入的理解和认识。2.条件保障学校和教育部门的支持：学校和教育部门对本课题的研究给予了高度重视和支持。学校将为课题研究提供必要的场地、设备和人员支持，教育部门也将在政策和资金方面给予支持，确保课题研究的顺利进行。先进的信息技术设备和平台：随着信息技术的不断发展，学校拥有先进的信息技术设备和平台，为多模态数据的采集和分析提供了技术支持。例如，学校可以利用智能终端、可穿戴设备等技术优势，在真实情境下开展伴随式数据采集，采集音频、视频、心理指标、生理信号等多模态数据。充足的研究经费：本课题得到了相关部门的资金支持，确保了研究过程中的各项费用得到保障。研究经费将用于购买设备、开展调研、组织培训等方面，为课题研究提供了坚实的经济基础。3.研究步骤准备阶段：成立课题研究小组，明确成员分工。收集和整理相关文献资料，了解国内外初中学生综合素质评价的研究现状和发展趋势。制定课题研究方案，明确研究目标、内容、方法和步骤。组织课题研究人员进行培训，提高研究人员的专业素养和研究能力。实施阶段：构建学生综合素质评价模型。以“中国学生发展核心素养”的文化基础、自主发展、社会参与三个方面为基础，汇聚多领域的智慧，构建一套适应时代发展、共识性与可解释性较强、灵活性较高的学生综合素质评价模型。进行多场域多模态的数据采集。突破传统调查、填报为主的方式，转向基于教育信息化基础数据汇聚，以伴随式数据采集为主。数据来源从学校场景延伸至家庭、社区、科技馆等多种典型场域，除了文本数据，还能采集音频、视频、图像、生理信号等多模态数据。开展多模态数据智能分析。将多模态数据指标与学生发展特征建立关联映射关系，先进行缺失值处理、无效数据剔除等工作，然后依据评价理论模型，通过特征变量提取等方法提取特征，构建综合评价的各指标与不同模态学生表现性数据特征的映射关系。搭建学生综合评价应用体系。基于上述三个方面，构建起学生综合评价的数据表征能力，搭建学生综合评价的应用体系。通过常态化的应用，验证理论（全文共5015字）教育科学规划2025年度重点课题申报书、课题设计论证求知探理明教育，创新铸魂兴未来。基于多模态智能的初中生综合素质评价模式研究课题设计论证一、研究现状、选题意义、研究价值研究现状：当前初中生综合素质评价面临诸多挑战。首先，综合素质的界定不够清晰，这使得评价标准难以统一，不同地区、学校对于学生综合素质的理解和侧重点存在差异。其次，过程评价的客观性不足，自评和他评在过程评价中广泛应用，但客观性和可信性面临挑战，尤其在与高利害选拔结合时，可能导致材料造假问题。再者，各地指标差距大，难以进行跨校和跨地区的比较，同时地方学校在分析收集到的数据时也面临不少技术难题。信息技术尤其是人工智能技术为破解这些挑战提供了机遇。许多地区、学校建立了学生综合素质评价平台，如成都市青羊区实施基于典型事件的学生综合素质评价改革，通过搭建信息化平台实现学生综合素质数据的采集、整理、分析和输出，利用智能技术筛选写实记录形成典型事件，进行综合评价。教育部也启动了信息技术支撑学生综合素质评价试点工作，北京师范大学联合多所大学和教育机构提出基于人工智能技术的中小学生综合素质评价方案。黑河市第六小学教育集团也积极开展依托信息技术支撑的学生综合素质评价工作。选题意义：有助于扭转传统以考试成绩为主的教育评价模式，更加注重学生的全面发展。通过多模态智能评价，可以全面、真实地反映学生在思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、社会实践等方面的发展状况，促进学生在各个领域的成长。适应教育数字化转型背景下对学生综合素养评价的新要求。随着信息技术的发展，教育模式正在发生深刻变革，利用智能技术进行综合素质评价是顺应时代发展的必然选择。研究价值：为科学、客观地评价初中生综合素质提供新方法。多模态智能评价可以采集多维度、多场域、多模态数据，利用人工智能、大数据等技术进行深度挖掘分析，提高评价的科学性和客观性。促进教育公平。不同背景和能力的学生都能通过多模态智能评价获得平等的展示机会，使评价更加全面、公正，有助于推动教育公平。支持个性化学习和终身学习。多模态智能评价可以根据学生的学习风格、兴趣和潜力，为学生提供个性化的学习建议和发展规划，培养学生的自主学习能力，为终身学习奠定基础。为推进素质教育改革提供有力依据。通过对学生综合素质的全面评价，可以准确把脉素质教育改革的状况，发现问题并及时调整改革方向，为素质教育改革提供数据支持和决策依据。二、研究目标、研究内容、重要观点研究目标：构建基于多模态智能的初中生综合素质评价模式，提高评价的科学性、客观性和有效性。通过整合多模态数据采集、智能分析技术以及创新评价应用，我们致力于为初中生综合素质评价提供一个更加科学、客观且有效的模式。具体而言，以核心素养为基座，借助先进的技术手段，全面、准确地评估学生在各个方面的发展，为学生的成长提供有力的支持和引导。研究内容：包括理论模型构建、多场域多模态数据采集、数据智能分析、评价应用等环节。理论模型构建：重新定义学生综合素质，将其定义为跨越学科的通用品格、能力和价值观，并以核心素养为基座，构建由自主发展、文化修养、社会参与三个方面，10个维度，36个要点构成的学生综合素质评价模型。这个模型为后续的评价工作提供了坚实的理论基础。多场域多模态数据采集：一方面，通过搭建完善的学生综合素质评价系统，常态化伴随式采集学生学习、综合实践等数据，实现过程性和结果性结合的全方位评价。另一方面，充分发挥智能终端、可穿戴设备等技术优势，在真实情境下开展伴随式数据采集，除了采集文字信息的单一模态数据，还能采集音频、视频、心理指标、生理信号等多模态数据，同时从家庭场景和社会场景形成新的数据源，以家校社协作的方式采集相关数据，全方位呈现学生成长过程的关键时刻和典型行为。数据智能分析：针对不同来源、不同类型、不同结构的数据信息建立标准化规则体系，利用人工智能、大数据等技术对多模态数据进行深度挖掘分析。结合对核心素养的理解，以及新课程与新课标的落地实施，以数字化综合素质评价为新视角和新准绳，重新加以解读、设计、实施和评估，进一步揭示评价背后蕴含的内在规律和影响关系，更好地把握学生成长状态和教育改进需求。评价应用：将评价结果反馈给学生、家长和教师，为他们了解学生的学习状况提供依据，并制定相应的教育计划。同时，许多区域和学校通过测评分析报告，重新审视办学情况，针对学生综合素质发展存在的短板，制定整改措施。家长基于测评分析报告，可以清楚地了解学生的潜力和不足。重要观点：以核心素养为基座，通过多模态交互实现对学生综合素质的全面评价，促进学生个性化发展。以核心素养为基座，意味着我们将学生的品格、能力和价值观作为评价的核心内容，注重培养学生的自主学习能力、批判性思维能力、团队协作精神等关键能力。这与当前教育改革的方向相一致，有助于培养全面发展的人才。多模态交互在学生综合素质评价中具有重要作用。多模态交互可以提供多种途径来接收和表达信息，使学生能够根据自己的学习风格和偏好选择最适合他们的方式。同时，多模态交互可以帮助学生更好地理解和记忆信息，增加学习的深度和广度。此外，多模态交互还可以促进学生之间的协作和互动，使学习过程更加积极和有意义。通过多模态交互实现对学生综合素质的全面评价，可以更加客观、准确地反映学生的发展状况。多模态数据采集可以涵盖学生在不同场域的表现，数据智能分析可以深入挖掘数据背后的内在规律和影响关系，评价应用可以为学生、家长和教师提供有价值的反馈和建议。这样的评价模式有助于促进学生个性化发展，鼓励学生发展特长，不再用同一把尺子衡量所有学生。三、研究思路、研究方法、创新之处1.研究思路：从理论与技术双向驱动出发，通过模型构建、数据采集、分析及应用的迭代优化，形成稳定成熟的评价体系。本研究从理论与技术双向驱动的角度出发，致力于构建基于多模态智能的初中生综合素质评价模式。首先，在理论层面，以核心素养为基座，重新定义学生综合素质，将其构建为由自主发展、文化修养、社会参与三个方面，10个维度，36个要点构成的评价模型。同时，借鉴先进的教育评价理论，如郑勤华教授提出的双向驱动的学生综合评价新范式，强调理论的完备性和综合性，确保评价内容全面覆盖学生面向新时代跨越学科特性的必备能力、关键品格和价值观。在技术层面，通过模型构建、数据采集、分析及应用的迭代优化，逐步形成稳定成熟的评价体系。具体而言，我们借鉴成都市青羊区实施的基于典型事件的学生综合素质评价改革经验，搭建完善的学生综合素质评价系统，实现数据的采集、整理、分析和输出。同时，充分发挥智能终端、可穿戴设备等技术优势，开展无感化数据采集，采集多模态数据，包括音频、视频、心理指标、生理信号等，全方位呈现学生成长过程的关键时刻和典型行为。此外，利用人工智能、大数据等技术对多模态数据进行深度挖掘分析，实现协同化分析评价，进一步揭示评价背后蕴含的内在规律和影响关系。2.研究方法：文献资料法、案例研究法、比较法、行动研究法等。在研究过程中，我们采用了多种研究方法。文献资料法用于收集国内外关于学生综合素质评价的相关理论和实践经验，为研究提供理论支持。案例研究法通过对成都市青羊区、福建某高校、黑河市第六小学教育集团等案例的深入分析，总结成功经验和存在的问题，为构建初中生综合素质评价模式提供参考。比较法用于对比不同地区、学校的综合素质评价模式，分析其优缺点，以便取长补短。行动研究法用于在实践中不断探索和改进评价模式，通过实际应用和反馈，不断优化评价体系。3.创新之处：采用多模态智能技术，实现多场景数据采集和智能分析，创新评价方法，支持个性化学习和未来教育需求。本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：首先，采用多模态智能技术，实现多场景数据采集。突破传统评价方式的数据采集局限，不仅采集文字信息，还能采集音频、视频、心理指标、生理信号等多模态数据。同时，从家庭场景和社会场景形成新的数据源，以家校社协作的方式采集相关数据，实现对学生综合素质发展的横纵向追踪和全过程动态分析。例如，青羊区通过搭建和完善立体式人机协同的学生综合素质评价模型，实现了多模态数据采集，全面展现学生成长过程。其次，创新评价方法，实现智能分析。针对不同来源、不同类型、不同结构的数据信息建立标准化规则体系，利用人工智能、大数据等技术对多模态数据进行深度挖掘分析。结合对核心素养的理解，以及新课程与新课标的落地实施，以数字化综合素质评价为新视角和新准绳，重新加以解读、设计、实施和评估，进一步揭示评价背后蕴含的内在规律和影响关系，更好地把握学生成长状态和教育改进需求。如福建某高校建立的基于人工智能的多模态评价体系，融合了大数据分析、图像识别、语义理解和语音识别等人工智能技术，对教学过程中的互动模式、学生的参与度以及教师的教学风格等多个维度进行量化和评价。最后，支持个性化学习和未来教育需求。以核心素养为基座，通过多模态交互实现对学生综合素质的全面评价，促进学生个性化发展。不再用同一把尺子衡量所有学生，鼓励学生发展特长。例如，“三环五维六自主”评价模型中，学生通过自主研读、自主规划、自主申报、自主实践、自主分享、自主反思等过程，实现个性化学习和发展。同时，随着教育数字化转型的加速，本研究构建的评价模式能够更好地适应未来教育的需求，为学生的终身学习奠定基础。四、研究基础、条件保障、研究步骤1.研究基础已有相关研究成果和试点经验：目前已有成都市青羊区实施基于典型事件的学生综合素质评价改革、教育部信息技术支撑学生综合素质评价试点工作、北京师范大学联合多所大学和教育机构提出基于人工智能技术的中小学生综合素质评价方案以及黑河市第六小学教育集团开展的依托信息技术支撑的学生综合素质评价工作等成功案例。这些案例为我们的研究提供了宝贵的经验和借鉴，证明了基于多模态智能的初中生综合素质评价模式具有可行性和有效性。具备一定的技术和理论基础：在技术方面，智能终端、可穿戴设备等技术的发展为多模态数据采集提供了可能，人工智能、大数据等技术能够对多模态数据进行深度挖掘分析。在理论方面，郑勤华教授提出的双向驱动的学生综合评价新范式强调理论的完备性和综合性，为我们构建基于多模态智能的初中生综合素质评价模式提供了理论支持。2.条件保障专业的研究团队：我们拥有一支由教育学、心理学、计算机科学等多领域专家组成的研究团队，他们具备丰富的理论知识和实践经验，能够为研究提供专业的指导和支持。先进的技术设备：我们配备了智能终端、可穿戴设备等先进的技术设备，能够实现多模态数据采集。同时，