34. 由教育部所研發的因材網線上學習平台,在2024年放入生成式AI,學生在解題的時候,若遇到困難,可以尋求這個AI的協助,它會依據學生的提問,幫學生解說 解題歷程中卡關的地方,或是提出問題來鷹架學生進行解題思考,或是提供較簡單的題目,讓學生學會後,再進入困難的題目。因材網這個AI的評量功能,屬於下列何者?
(A)適性評量與診斷評量
(B)診斷評量與安置評量
(C)安置評量與形成性評量
(D)總結性評量與適性評量
(A)適性評量與診斷評量
(B)診斷評量與安置評量
(C)安置評量與形成性評量
(D)總結性評量與適性評量
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統計: A(1379), B(307), C(277), D(49), E(0) #3453510
統計: A(1379), B(307), C(277), D(49), E(0) #3453510
詳解 (共 6 筆)
#7130518
根據描述:「因材網」在 2024 年導入生成式 AI,幫助學生:
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解說卡關步驟(即時協助)
-
提出引導問題(鷹架學習)
-
調整題目難度(簡題練習再進入難題)
這些功能的評量屬性包含兩個核心面向:
正確答案:(A) 適性評量與診斷評量
原因:
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診斷評量:在學生學習初期或學習中,找出其學習困難點、概念誤解等,正好對應「卡關解說」、「引導問題」。
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適性評量:根據學生的能力、進展、學習歷程提供個別化教學內容,例如「提供較簡單的題目」即是依學生程度調整教材。
其餘選項:
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(B) 診斷 + 安置評量:安置是選課或編班用,這題沒提到。
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(C) 安置 + 形成性:形成性可勉強對應,但「安置」仍不符。
-
(D) 總結性 + 適性:「總結性」是用於學期結束、總成績評估,非即時教學回饋。
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1. 功能與評量種類對照:
- 適性評量 (Adaptive Assessment):
- 題目描述:因材網會「提供較簡單的題目,讓學生學會後,再進入困難的題目」。
- 解析:這就是典型的「適性」概念。系統根據學生的程度自動調整測驗難度,程度好的學生給難題,程度落後的學生給簡單題,以精準測出學生的真實能力。
- 診斷評量 (Diagnostic Assessment):
- 題目描述:「幫學生解說解題歷程中卡關的地方」、「提出問題來鷹架學生」。
- 解析:這是在學習過程中,為了找出學生的「學習困難點(卡關處)」並針對病灶提供藥方(鷹架引導)。診斷評量的目的就是找出弱點並修補,這正是 AI 導師的核心功能。
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2. 為什麼其他選項不完全正確?
- (B) 安置評量 (Placement Assessment):通常指在教學開始前,為了了解學生的先備知識,決定將學生放在哪一個學習起點(如:分班測驗、開學考)。題目描述的是「解題遇到困難」時的介入,屬於學習中而非學習前。
- (C) 形成性評量 (Formative Assessment):雖然 AI 的鷹架功能也具有形成性評量的特質(即邊學邊修正),但因材網的特色更強調「診斷」與「適性」路徑。且選項 (C) 搭配了安置評量,這與題意不符。
- (D) 總結性評量 (Summative Assessment):這是指教學結束後的大考(如:期末考、會考),用來打分數或發證書,與題幹中「即時協助解題」的功能完全相反。
安置評量 vs. 形成性評量 比較表
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| 比較項目 | 安置評量 (Placement) | 形成性評量 (Formative) |
|---|---|---|
| 施測時間 | 教學活動開始前(如開學、開課) | 教學活動過程中(如課堂練習、單元末) |
| 主要目的 | 了解學生先備知識,決定起點行為。 | 了解學習進度,修正教學並提供回饋。 |
| 主要功能 | 分班、分組、調整教材難度。 | 發現學生困難、提供誘因、引導學習。 |
| 評分角色 | 通常不列入正式成績。 | 不計入期末大考,重點在於「修復」。 |
| 生活比喻 | 像是餐廳的「前菜/問卷」(了解客人口味)。 | 像是廚師在煮菜時「試味道」(邊煮邊加鹽)。 |
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詳細解析與實例
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1. 安置評量 (Placement Assessment)
這是為了讓老師知道「該從哪裡開始教」。如果學生已經懂了,就跳過;如果完全不懂,就從基礎補救。
- 關鍵字: 先備技能、起點行為、分班。
- 實例:
- 英文補習班的分級入學測驗。
- 大學入學時的微積分前測(決定是否需修基礎班)。
- 體育課前測試每個人的體適能(決定練習強度)。
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2. 形成性評量 (Formative Assessment)
這是為了「邊教邊改」。目的是讓老師知道學生現在學得如何,需不需要改變教法。
- 關鍵字: 回饋、修正、學習歷程。
- 實例:
- 課堂上的提問與回答。
- 每週一次的字彙週考(用來檢視這禮拜學得好不好,不是最後分數)。
- 因材網 AI 的鷹架提問(引導思考,而非直接給分數)。
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