无论是在线/混合还是面对面，评估都是学生学习的重要组成部分，因为它包含了用于收集、综合和解释信息以帮助教育决策的各种方法（Airasian, 2000）。评估可以是评价性质的（即课程成绩），也可以是指导性的（调整教学以提高学生的学习）。有效的教学利用有意义和有效的评估，并建立与学习目标的一致性。在实施评估时，在线环境提供了一些优势和挑战。
以下是关于如何创建有效评估的指导方针（Gronlund, 1998）：
- 学生的成绩被清楚地传达
- 采用了多种评估方法
- 评估是相关的和有意义的
- 评估程序是公平的
- 需要有足够的学生表演样本
- 学生们得到了关于表现强度的有意义的反馈
- 必须采用全面的评分和报告制度（考试等）
- 对工作表现的评判标准是事先明确传达的
- 根据布鲁姆分类法来发展你的学生成绩
- 认知结果的六个层次是：知识、理解、应用、分析、综合和评价
评估过程
总结性与形成性
总结性评估：这些方法发生在一个教学单元、一个学期或一门课程结束时。总结性评估决定了学生展示学习成果的程度，目的是做出某种判断或决定。它利用正式的评估方法、测试、测验、论文和项目。总结性评估分为两类：
客观评估通常使用只有一个正确答案的项目（多项选择、真假、匹配、简答项目）。
- 绩效评估可以衡量更高层次的认知结果，如应用、分析、综合和评估。
形成性评估：在课前或课中进行，目的是改进或调整课程材料，形成性评估为学生提供反馈（如果可能的话，是即时的），以便他们调整自己的学习表现。形成性评估方法可能包括非正式的（不评分的表现）和正式的方法（评分的表现，如测验和其他作业）。形成性评估并不总是需要由教师进行；自我评估和同伴评估在为改进学习提供反馈方面也很有效。在线/混合课程的形成性评估方法可能包括小组讨论、张贴反思和允许重写。
与学习目标保持一致
课程评估应该评估学生对目标的掌握程度。这些目标应该指导评估的选择和设计。目标和评估之间的一致性对于确保课程设计良好至关重要。
许多类型的活动可以用来评估学生的学习。当你选择使用何种评估活动或工具时，考虑以下问题是有帮助的：
- 什么样的活动或工具（论文、演讲、案例研究）能告诉我他们在学习目标上的能力水平？
- 对学生作业的评估对指导学生的实践和提高作业质量有多大帮助？
- 评估结果将如何指导我的教学实践？
多样化评估类型
在评估学习时，重要的是创建一个涵盖多种学习方法的“混合”评估。特别是在线/混合课程，传统的测试在成绩中所占的比例越来越小，因为你开始鼓励学生在小组项目和其他活动中进行互动。
不同类型的评估包括：
测试，考试，测验前后测试项目报告同行评审角色扮演研究论文反思性写作
报告讨论调查，访谈和观察小组讨论案例研究期刊阅读反应
沟通的期望
无论学习环境如何，在沟通课程期望时都应该保持清晰。然而，在线/混合课程的学生需要关于课程要求和教师期望的简明、明确的信息。因此，提前为作业和活动制定具体的评分准则，这样学生就能提前知道他们的期望是什么。例如，在网上讨论中，对问题的适当回答是什么，什么是实质性的回答，什么是肤浅的回答，等等。为学生提供你正在寻找的工作类型的具体例子是有帮助的。
参与与协作
参与
对学生们通过讨论相互提供的实质性学习给予肯定。这在所有的学习环境中都很重要。例如，在许多在线课程中，这些讨论对于实现学习目标至关重要。通过专门为参与讨论分配学分，教师可以防止学生“潜伏”，即学生听了对话但不参与。
这里有一些评估在线讨论的技巧。
- 要求学生参与特定数量的主题讨论。
- 让互动式学习活动（例如主题讨论）占课程成绩的很大比例。
- 确定你在讨论中寻找的品质，并根据这些标准给学生打分
团队合作包括学生之间的合作。然而，学生们经常表示，在小组工作时，并非所有成员都能做出同样的贡献。通常，老师会根据期末项目来评估团队合作，而不是评估每个学生的贡献。因此，通过开发一个透明的评估过程来评估基于个人和团队的学习，可以鼓励学生合作。
在所有学习模式下，有效评估团队合作的两个策略是使用学生自我评价和同伴评价。结合使用产品评估和个人评估可以为教师提供关于团队如何运作以及如何提供反馈和评分的宝贵信息。
评估准则
评分标准不仅提供了评分指南，还解释了学生应该做什么才能完成作业。研究人员建议使用特定作业的评分量表和评分标准，并根据高度明确的标准设计。它们可以帮助学生了解作业对他们的要求，并为评估过程提供更多的结构和可靠性。
有效的标题：
- 列出描述性能的特征
- 应用一个固定的尺度来评价产品的质量
- 向学生传达对质量表现的期望
- 帮助教师更准确，公正，一致的评分
- 能被学生、同学和老师使用吗
除了评估的评分标准外，评分标准还可以作为指导学生如何完成作业和项目的指南。RubriStar是一个很棒的在线工具，可以创建分级规则。
以下是一些评分标准的示例，供您使用：
如需更多关于在面对面、在线或混合环境中加强评估的指导，我们鼓励您咨询我们的教学设计师。您可以使用ITDS预约调度程序与我们的教学设计师之一进行一对一的预约。
评估考虑：人工智能
人工智能在高等教育中提出了许多与学术诚信和学生作品真实性相关的问题。在学生可以使用人工智能的环境中创建评估时，教授可以采用几种策略来保持评估过程的完整性并确保评估的公平性。
要了解有关人工智能的更多信息，如何在您的课程中利用它，以及其他减轻滥用的方法，请注册人工智能研讨会，安排1-1咨询，或查看我们的人工智能网页。
保持评估完整性的策略：
- 利用真实评估：开发模拟真实世界场景的评估，或要求在实际环境中应用知识。真实的评估通常涉及复杂的决策和问题解决，这使得人工智能工具很难提供完整的解决方案。
- 注重高阶思维：设计强调批判性思维、解决问题和知识应用的评估。通过专注于高阶认知技能，学生们仅仅依靠人工智能工具来提供答案变得更具挑战性。
- 强调理解和概念掌握：设计问题和任务，评估学生对主题的深刻理解，而不是死记硬背。这鼓励学生在有意义的层面上参与材料，使人工智能工具难以提供准确的响应。
- 包含开放式问题：包含要求学生提供深入解释、分析或创造性解决方案的问题。开放式问题无法仅靠人工智能工具轻松回答，因为它们通常需要细致入微的推理和主观判断。
- 使用时间限制：实施有时间限制的评估，让学生在压力下快速思考，依靠自己的知识和技能。时间限制使得学生们依靠人工智能工具来回答每一个问题更具挑战性。
- 混合评估格式：组合各种评估格式，包括多项选择题、解决问题的任务、论文和演示。这种多样化使得学生很难仅仅依靠人工智能工具，因为不同的格式需要不同的技能和方法。
- 随机问题和答案选择：随机问题和答案选择的顺序有助于防止学生轻松使用人工智能工具搜索特定答案。这破坏了他们完全依赖自动辅助的能力。
- 监控和检测作弊：利用抄袭检测软件（即Turnitin的AI检测报告，GPT Zero, ZeroGPT）和在线监考工具（即锁定浏览器）在评估期间识别作弊或未经授权协助的实例。这些工具可以帮助维护学术诚信，并阻止学生依赖人工智能工具作弊。
- 清楚地传达期望：向学生清楚地传达评估指南和期望，强调学术诚实和诚信的重要性。教育学生使用人工智能工具作弊或获得不公平优势的潜在后果。
- 适应和发展评估：定期审查和更新评估，以应对新出现的挑战和技术。随时了解学生可能使用的最新人工智能工具和技术，并相应地调整评估策略。
通过整合这些策略，教授可以创建鼓励真正学习、批判性思维和知识应用的评估，从而减轻人工智能工具对评估过程的潜在影响。