1.课题主持人何耀组织阅读3篇文章。 2.课题组核心成员交流阅读体会。 学习讨论：AI教育革命背景下，如何构建适应拔尖创新人才培养的新型评价体系？如何在人工智能辅助的教学模式中促进学生的自主学习能力？ 何耀： 利用AI技术优化评价过程：借助AI的数据分析能力，实现对学生学习行为、思维模式的深度挖掘，为评价提供科学依据。同时，利用AI的智能推荐系统，为学生提供个性化的评价反馈和成长建议。
皇甫雪莲： 人工智能技术的引入为教育带来了前所未有的变革，它能够通过智能分析、个性化推荐等方式为学生提供更加精准、高效的学习支持。然而，这也对学生的学习方式提出了新的挑战。《AI+教育：人工智能时代的教学模式升维与转型》一文指出，在享受技术便利的同时，学生可能会过度依赖AI的辅助，从而削弱自主学习的意识和能力。因此，如何在人工智能辅助的教学模式中促进学生的自主学习能力，成为了一个亟待解决的问题。
黄伟： 引入多维度评价指标：除了传统的学科知识掌握情况外，还应加入创新能力、团队协作能力、项目实践成果、跨学科知识融合能力等多维度评价指标，以全面反映学生的综合素质。
郭菲： 在AI教育革命的大潮中，传统以标准化考试和成绩排名为主导的评价体系显得日益捉襟见肘。它往往侧重于对学生知识记忆和应试能力的考察，而忽视了对学生创新能力、批判性思维及解决实际问题能力的综合评价。《AI教育革命加快拔尖创新人才培养与评价》一文深刻揭示了这一点，并呼吁构建一个更加全面、多元且动态的评价体系。这一体系需要能够精准捕捉学生的创新潜能，鼓励他们在探索未知、挑战常规中不断成长。
侯静刚： 建立动态调整机制：评价体系应具有一定的灵活性和动态性，能够根据学生的学习进展和表现变化及时调整评价标准和权重，确保评价的时效性和准确性。
张心悦： 强化评价结果的激励作用：通过设立创新奖励、提供学术资源支持、搭建展示平台等方式，激发学生的创新热情，让他们感受到创新的价值和成就感。
吴莲莲： 培养学生的学习目标意识：引导学生明确自己的学习目标和需求，让他们认识到自主学习是实现目标的重要途径。通过设定阶段性目标、制定学习计划等方式，帮助学生建立自主学习的动力和习惯。
王珺瑶： 提供多样化的学习资源：利用AI技术为学生推荐适合其学习水平和兴趣爱好的学习资源，同时鼓励学生主动搜索、筛选和整合信息，培养他们的信息素养和自主学习能力。
唐迪： 实施探究式学习任务：设计具有挑战性和开放性的学习任务，鼓励学生通过自主探索、合作学习等方式完成任务。在任务完成过程中，教师应注重引导学生的思考过程和方法论训练，帮助他们掌握自主学习的技巧和方法。
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