摘要

本文探讨了人工智能在教育测量中的应用，包括自动项目生成、自动评分、分数报告和反馈、其他关注点等方面。文章强调了人工智能在教育测量中的潜力和挑战，以及如何确保其有效、可靠、公平和道德地使用。

原理

文章详细介绍了人工智能在教育测量中的关键内容的工作原理，包括自动项目生成、自动评分、分数报告和反馈等方面。例如，在自动项目生成中，使用计算机算法生成项目，基于认知模型和专家开发的项目模型，然后由专家进行评估。在自动评分中，使用自然语言处理技术处理文本或语音数据，以便使用不同的机器学习模型开发评分引擎。

流程

文章详细介绍了人工智能在教育测量中的关键内容的工作流程，包括自动项目生成、自动评分、分数报告和反馈等方面。例如，在自动项目生成中，首先确定项目的目标和要求，然后选择合适的算法和模型，生成项目的文本或内容。在自动评分中，首先收集学生的回答或作品，然后使用自然语言处理技术处理数据，提取特征，最后使用机器学习模型进行评分。

应用

文章强调了人工智能在教育测量中的应用前景，包括提高评估的效率和准确性、提供个性化的反馈和支持、促进教育公平和质量等方面。同时，文章也指出了人工智能在教育测量中面临的挑战和问题，如数据隐私和安全、算法偏见和不公正、缺乏透明度和解释性等。