简介:摘要:人工智能的崛起不仅孕育出无数革新产品和技术,还深刻地重塑了各行各业的运营模式,尤其在教育领域,它正引领着教育生态的革新进程。在中国,职业教育作为高等教育体系不可或缺的一环,虽然拥有庞大的教育资源和多元的专业设置,但在智能化转型上仍有提升空间以适应日益增长的教育智能化需求。通过人工智能的力量激活职业教育的创新潜能,不仅能够推动教育向数字化的深度转型,而且能培养出一批具备数字化素养的全能型高技能人才,这对于推动职业教育迈向现代化具有深远的战略价值。因此,本研究致力于深入探讨如何实现在人工智能驱动下的职业教育创新路径,为提升职业教育的卓越品质提供富有洞察的实践策略。
简介:1985年《教育与心理测验标准》(第5版)出版之前,效度研究的核心概念是“效标(criterion)”,效度研究被视为一种用“效标”对测验的效度进行证明(verify)、对测验分数做出有效(valid)解释的过程。1985年以后,效度研究的核心概念是“证据(evidence)”,效度研究被视为一种通过积累证据对测验的效度进行支持(suppo~)、对测验分数做出合理(reasonable)解释的过程。关于效度的这种理解,突出体现在1999年出版的《教育与心理测验标准》(第6版)中。美国教育协会和美国国家教育测量学会共同组织编写的《教育测量》在业内被称为“教育测量领域的《圣经》”。2006年《教育测量》(第4版)出版以后,效度研究的核心概念演变为“理由(warrant)”,效度研究被视为一种通过构造“理由系统”和“理由网络”对效度进行“论证(argument)”、对测验分数做出可接受的(plausible)解释的过程。本文结合笔者的考试实践,介绍了效度概念的新发展。