张 益,蔡玲凌,师盼盼

在教育数字化转型与高中英语核心素养改革双重背景下，传统终结性评价难以兼顾学习过程、思维品质与个性化发展，难以真实反映学生核心素养成长轨迹。本研究以UbD（逆向教学设计）理论为核心框架，结合生成式人工智能（AI）的实时、动态、数据驱动优势，构建“目标—评价—活动—反馈”一体化融合模式。研究从理论契合、实践可行性、系统设计、实施挑战与优化策略等方面展开，旨在破解高中英语“重结果、轻过程、反馈滞后”的评价困境，推动素养导向课堂教学落地，为高中英语教学评价改革提供理论参考与可操作实践路径。

UbD理论；AI过程性评价；高中英语；课堂教学

[1] 中华人民共和国教育部.义务教育英语课程标准(2022年版2025年修订)[S].北京:人民教育出版社,2025. [2] 卢国庆,杨沁,贺相春.生成式人工智能赋能高等教育形成性评价的价值､挑战及路径[J].电化教育研究,2024(11). [3] 彭绍东.AIGC时代基于双向赋能的人工智能教育创新框架[J].教育文化论坛,2023(4). [4] 白雪梅,郭日发.生成式人工智能何以赋能学习､能力与评价[J].现代教育技术,2024(1). [5] 苗逢春.生成式人工智能技术原理及其教育适用性考证[J].电化教育研究,2023(11). [6] 罗恒,廖小芳,茹琦琦.生成式人工智能支持的教师评语研究[J].电化教育研究,2024(5). [7] Wiggins,G.,&McTighe,J.Understanding by Design[M].Alexandria:ASCD,2005.

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