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生成式AI在高等教育评估中的应用,指利用以大语言模型和多模态模型为代表的生成式人工智能,支持或实施学生学习证据的收集、解释与决策。它的重要性在于:一是解决大规模教学环境中反馈与评估资源不足的问题;二是推动评估从“评分为中心”向“学习为中心”的转型;三是在课程、项目与机构层面提供更及时、更个性化、更情境化的反馈与证据链。同时,该领域面对有效性、公平性、透明性、学术诚信、数据治理与可解释性等系统性挑战,需要以测量学与教育学的原则为约束进行设计与实施。
应用范围包括:
示例Rubric(节选)
附:实施清单(精简)
该框架将生成式AI置于严谨的评估科学与教学法之中,以“证据、对齐、公平、可解释”为底座,支撑高等教育评估的质量提升与规模化可持续实施。
“城市夜经济的可持续叙事”指通过叙事框架将夜间经济的经济活力、社会公平、环境友好与文化认同统合起来,作为城市治理、规划与产业发展的共同语言和行动指南。其重要性在于:夜间消费与文化活动是城市活力与就业的重要来源,同时伴随噪音、治安、光污染与不平等等外部性;以“可持续叙事”重塑目标、制度与实践,有助于在后疫情复苏、低碳转型与城市竞争中实现质量与韧性并重。
以上框架可作为制定地方“夜经济可持续叙事”与行动计划的参考:先确立价值与目标(叙事)、再以指标与制度落地(治理)、通过试点与评估闭环(实践),最终形成可复制的政策与场景组合。
项目式学习在高中物理教学中强调以真实情境与复杂任务为驱动,组织学生围绕“驱动性问题”展开探究、设计与建构,产出可展示的成果。其重要性在于:
实施路径(基础版)
典型项目示例(对应概念)
课堂管理与分工
评价设计(示例维度)
与考试的衔接
以上路径适用于“基础”深度的实施落地,可据学校资源、课时与学生学情进行微项目或单元级项目的灵活组合与渐进推进。
用一条高效提示,产出一份可直接使用的深度主题报告,帮助用户在学术研究、市场分析、内容创作、课程与学习规划等核心场景中,快速搭建全局认知、梳理关键脉络与趋势,沉淀可复用的知识资产。其目标是将“查资料—东拼西凑”的低效流程,升级为“系统化—多角度—标准化”的知识生产方式;支持从入门到专家级的不同深度,确保输出既有广度也有洞察;以统一结构呈现,便于协作、复用与发布,最终提升决策质量、写作效率与学习产出,激发试用并促成付费转化。
借助本提示词快速搭建文献综述框架,梳理研究现状与趋势,构建理论模型与变量关系,输出开题与中期汇报的结构化材料。
快速挖掘选题角度,生成系列稿件目录与大纲,提炼核心观点与事实链,产出可直接发布的深度选题包与素材清单。
构建课程大纲与教学单元,设计课堂案例与练习,整理学习路径与参考资料,形成可复用的教案与课件骨架。
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