Volume 4,Issue 4
AI 测评体系的标准化建构下国际中文教育数据
驱动- 标准反哺机制
人工智能生成内容（AIGC）的兴起推动了新一轮智能技术革命，也正在推进教育体系的改革与发展。国际中文教育正经历深刻的数字化变革。伴随着国际中文教育数字化、智能化进程的不断加快，教学测评体系的建设需要有更高的质量要求与标准化需求。面对当前教学与评价系统之间脱节、教学反馈滞后等问题，本文以AI 测评体系的标准化建构为出发点，提出构建数据驱动的测教学体系，探究测评结果如何反哺教学内容与评价标准，形成标准更新的机制。文章梳理了AI 测评在语音识别、语义理解、写作反馈等方面的关键技术路径，指出现有国际中文测评体系在标准一致性、数据利用和反馈机制上存在的不足。为此本文结合教学实际与生成式人工智能的能力，提出由标准导向、智能评分、数据采集、反馈生成与资源重构组成的AI 测评体系建构模型。本文强调建立标准、测评、反馈、再标准化的反哺机制，有助于提升测评系统的可持续性，也为国际中文教育智能化转型提供了可行路径。
[1] 周洪宇, 常顺利. 生成式人工智能嵌入高等教育的未来图景, 潜在风险及其治理 [J]. 现代教育管理, 2023, 11: 1-12.
[2] 吴砥, 李环, 陈旭. 人工智能通用大模型教育应用影响探析 [J]. Open Education Research, 2023.
[3] 刁江智. 人工智能技术在国际中文课堂上的应用分析 [J]. Advances in Education, 2025, 15: 1.
[4] 董良峰, 刘媛, 朱思达. 国际中文教育治理现代化的现实挑战与推进路径 [J]. Journal of Soochow University Educational Science Edition, 2024, 12(1).
[5] 玥姜, 池利李, 艺杰王, et al. 近五年 (2019-2024) 人工智能背景下国际中文教育研究动态与发展趋势 [J]. 泰国格乐大学 国际中文教学期刊, 2024, 4(2): 126-142.
[6] 玉凌王. 大学预科班学生的对外汉语教学模式与效果评估 [J]. 现代教育前沿, 2025, 6(3): 100-102.
[7] 余娅. 人工智能赋能高等教育评价 [J]. Creative Education Studies, 2024, 12: 346.
[8] 欧志刚, 刘玉屏, 覃可, et al. 人工智能多模态教学资源的生成与评价—— 基于 AIGC 在国际中文教育的应用 [J]. Modern Educational Technology, 2024, 34(9).
[9] 韩毅, 乔林波, 李东升, et al. 知识增强型预训练语言模型综述 [J]. Journal of Frontiers of Computer Science & Technology, 2022, 16(7).
[10] 张明, 卢庆华, 黄元忠, et al. 自然语言语法纠错的最新进展和挑战 [J]. Journal of Computer Engineering & Applications, 2022, 58(6).