大连教育评价改革案例征集10月28日截稿：AI助评的三个方向怎么写
大连教育学院组织的2026年教育评价改革优秀案例征集，10月28日截稿，面向各区市县教师进修学校、各义务教育学校、各幼儿园。这次征集有个鲜明的时代标签——"以智助评"：人工智能如何辅助教育评价。如果你的学校在用智慧平台做评价、在用数据分析学情，这就是为你量身定制的征集。
一、三个征集方向，你对号入座
方向一：以智助"学校评价"——学校层面的评价改革：智慧校园数据驾驶舱、校长决策的数据支撑体系、学校办学质量的数字化评估。适合校级管理者和信息中心负责人。
方向二：以智助"教学评价"——课堂和教学层面的评价：AI课堂分析系统（自动记录师生互动频次）、作业智能批改与学情诊断、基于数据的精准教学调整。适合一线学科教师——这是投稿量最大的方向。
方向三：以智助"学生评价"——学生综合素质评价：电子成长档案袋、五育表现的数字化记录与画像、学生发展的增值评价模型。适合班主任和德育工作者。
三个方向的共同关键词是"以智助"——不是"用智替代"。评审想看的是AI怎么辅助人做判断，不是AI怎么取代人做判断。这个分寸写清楚了，方向就不会跑偏。
二、硬门槛：两年以上实践+5000-8000字
通知要求"经过两年以上实践应用"——这直接筛掉了刚试水半年的学校。如果你的学校从2024年就开始用智慧评价系统，现在刚好满两年，素材是够的。不满两年的不要硬投——评审会查系统使用的时间截屏。
案例正文5000-8000字——比一般征文的篇幅大。结构建议：
- 问题提出（约800字）：传统评价方式的痛点——用具体场景说（"期末综合素质评定，班主任要翻阅每个学生一学期的表现记录，一个班45人需要整整两天"）；
- 改革设计与实施（约2500字，核心）：你们的"以智助评"方案怎么设计的、怎么实施的、技术工具怎么嵌入评价流程的——技术是手段，评价改革是目的，写的时候别把重心放到介绍技术产品上；
- 成效与数据（约2000字）：改革前后的对比——评价耗时从2天降到2小时、学生获得的反馈频次从学期1次到每周1次、教师依据数据调整教学的案例；
- 反思与展望（约700字）：AI助评的边界——哪些判断AI做不了、教师的专业判断在哪些环节不可替代。
三、"以智助评"的选题参考
帮你从三个方向各拟几个具体的选题：
学校评价方向：《数据驾驶舱：学校办学质量"一屏统览"的实践探索》——学校怎么看数据、数据怎么帮校长做决策；
教学评价方向：《AI作业分析驱动的精准教学调整——以初中数学"函数"单元为例》——AI批改后生成了哪些学情数据、教师怎么据此调整下一课的设计；
学生评价方向：《从"期末盖章"到"日常留痕"：电子成长档案袋的五育记录实践》——学生在平台上的日常表现怎么被记录、怎么形成学期评价。
拟题的公式：具体的AI工具/平台+具体的评价场景+具体的学校实践。
四、避坑提醒
- 别写成产品介绍——"我们学校采购了XX系统，该系统具有XX功能"——评审想看的是你们怎么用，不是系统有什么。技术描述控制在全文的五分之一以内；
- 数据要真实可查——"评价效率提升70%"这类数据，评审可能追问"怎么算出来的"。给出计算口径（"原需2天×8小时=16小时，现需2小时，节省87.5%"），数据站得住脚；
- 两年实践的证据——系统使用日志的截屏、不同学期的数据对比截图、早期的评价方案文件——这些"时间戳"材料附在案例后面，是"两年以上"的直接证明。
五、报送流程
经各区市县教师进修学校逐级报送——先过区县初选关。案例格式按通知附件的模板执行，10月28日前完成上传。建议倒排一周：10月21日前成稿，留一周给学校和区县审核。
大连的老师们，你们学校用了两年的智慧评价系统，数据一直在后台跑——把它从"后台数据"变成"前台案例"，就是这篇征集的全部工作。选题和框架搭不起来、数据不知道怎么呈现的，把你们学校的评价做法发我，我帮你出框架。
（征集要求以大连教育学院官方通知原文为准。）
关于"以智助评"的伦理边界再补充——这是评审可能追问的深层问题：AI参与评价，教师的专业判断权怎么保障？学生的隐私数据怎么保护？你的案例如果在反思部分主动回应这两个问题（"本实践中AI仅提供数据参考，最终评价判断由教师做出""学生数据存储于校内平台，未向第三方开放"），会让评审看到你不只是技术在用得好，还在伦理层面有清醒的意识。这种前瞻性思考在多数案例中是缺位的——写了就是差异化亮点。
最后提醒一下选题的"度"：以智助评的案例不要求你做技术开发——你是教师不是程序员。评审看的是"你怎么用技术改善评价"，不是"你怎么开发技术"。即使你用的只是Excel的数据透视表+问卷星的自动统计，只要它在评价改革中真正起了作用、有前后对比数据，就是合格的案例。工具的门槛远比你想象的低——真正的门槛是你有没有把评价改革的思路理清楚。
评审的视角再帮你预演一遍：评审桌上摆着几十份案例，他先用30秒扫一遍标题和摘要——标题里有具体AI工具和评价场景的，先放在"可读"堆；纯理论探讨的放"待定"堆。然后用3分钟看核心数据——有没有前后对比、有没有量化指标。最后5分钟看实施过程和反思。你的案例要在前30秒和前3分钟就抓住评审的注意力——标题和数据呈现的位置要显眼。
与其他教师的组合策略也建议一下：如果你个人做教学评价方向，可以跟做学生评价的班主任、做学校评价的行政组成三人小组，从三个维度各写一份案例联合报送——学校层面的"系统性评价改革"比单打独斗的案例更有机会被市级推荐。
关于案例正文中"技术描述"的比例控制再说一个实操方法：写完初稿后，把所有描述技术功能/系统参数/操作界面的段落标出来——如果它们超过全文的25%，就要压缩。压缩的方法是把"系统有什么功能"改为"我们用系统做了什么"——"该系统支持作业智能批改"压成"我们利用系统的智能批改功能，将每周一次的作业反馈提升为每次作业即时反馈"——技术是背景，评价改革的实践才是主角。这个比例控制在评审那里叫"重心正确"。
关于"数据对比"的呈现方式再给一个具体建议：不要只写"改革前XX、改革后XX"——用一张三列表格呈现：第一列"评价指标"、第二列"改革前数据"、第三列"改革后数据"。表格比段落文字更直观——评审一眼就能看到变化。如果有三项以上指标都呈正向变化，用一张"前后对比雷达图"更醒目。数据可视化在评价改革案例中特别加分——因为你的课题本身就跟"数据"相关，数据的呈现方式就是你的专业能力展示。
关于跟评搭档的沟通再提醒：案例里如果引用了学生的数据（前后测成绩、综合素质评定），需要提前告知学生和家长"数据将用于教学研究"——虽不需要正式的知情同意书，但口头说明加班级群公告是基本的伦理规范。在案例的反思部分加一句"本研究已征得学生及家长的知情同意，数据做了匿名化处理"——这句话在AI助评类案例中越来越成为标配。
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