张立臣 金 刚

哈尔滨信息工程学院

摘要(Abstract)：

在计算机实践教学领域，传统的评价方式主要依赖于考试和作业评分等量化手段。考试作为最常见的评价工具，通常通过设计理论试题与实践操作题目相结合的形式，对学生的知识掌握程度和实践技能进行测评。这种评价方式能够在一定程度上反映学生对课程核心内容的理解与运用能力，尤其在检测学生对基础概念和算法的掌握方面具有较高的有效性。此外，作业评分则通过对学生完成特定任务的成果进行打分，进一步补充了考试评价的不足。例如，在编程课程中，教师常通过批改学生的代码作业来评估其编程规范、逻辑思维能力以及问题解决能力。然而，尽管这些传统评价方式在长期的教学实践中被广泛采用，其评价结果仍主要依赖于教师的主观判断，且在全面反映学生实际学习效果方面存在一定的局限性。

关键词(KeyWords)：

人工智能；计算机；教学评价

参考文献(References)：

［1］汪满生.人工智能时代高校实践教学考核机制研究［J］. 黄山学院学报，2021，23（6）：122-124. 

［2］赵秀芝.人工智能专业实践教学机制构建［J］.生产力研究，2022，（11）：128-132. 

［3］王征，栾鑫，刘旦，吴波，潘鸣宇.“人工智能+新工科”创新型实践教学人才培养对策探讨［J］.长春工程学院学报（社会科学版），2022，23（3）：90-93. 

［4］马玉琨，石放，赵明富.新工科背景下人工智能专业的实践教学体系探索研究［J］.教师，2023，（28）：114-116. 

［5］杨鸿武，张笛，郭威彤.STEM 背景下人工智能素养框架的研究［J］.电化教育研究，2022，43（4）：26-32.