教学需要评估，基于技术的评估，具有全程化、多元化、多维度、可视化等特征，实现以评促学、以评促发展。云计算与大数据技术，已成功促使评估由学业成绩向学习过程扩展，系统/平台会自动监测、记录学生学习过程中的行为表现，综合学习中训练和测试成绩，系统/平台能够刻画出学生的学习画像，从而真实实现过程表现和学习结果评估结合。加入表情识别、语音识别等人工智能技术，促使智慧评估关注心理，比如基于表情识别技术的学业情绪分析，基于语音识别技术的紧张度、兴奋度分析。因此，评估超越了平台中的行为数据，能够从行为、心理两个维度为学生提供更为精准的平面画像。
近年来，脑科学、神经科学取得了长足进步，加之生理仪的便携式发展，脑电、心电等生理数据成为智慧评估的新元素，评估也由此从平面画像走向立体画像（生理—心理—行为）。脑电、皮电、心电等生理数据由自主神经系统调节，它们不受主观意识的支配，能够真实反映学生的学习情况，这也使得这些生理数据能够作为学生心理、生理反应的校标，判断它们是否真实。生理、心理、行为数据一般由多通道收集而来，因此统称为多模态数据。基于多模态数据的评估，能够更为全面、真实、精准地描绘学生的“全息”画像，画像的指标数据甚至能够动态更新。
【注释】
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[2]陈宝生.坚持“以本为本”，推进“四个回归”，建设中国特色、世界水平的一流本科教育[J].时事报告（党委中心组学习），2018（5）：18-30.
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[4]中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局.马克思恩格斯选集（第1卷）[M].北京：人民出版社，1995：46.
[5]中共中央马克思恩格斯列宁斯大林著作编译局.马克思恩格斯选集（第1卷）[M].北京：人民出版社，1995：243.
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