引言：职教高考改革持续深入，电工实习评判不宜只给最终分数，还应关注操作过程。教师现场观察虽有用，但记录分散，难以覆盖每个步骤。而人工智能可汇集多种记录并同步分析，使评判伴随操作展开。研究意义在于把评判纳入实习全程，让技能标准、证书要求与考试要点互相参照，帮助学生找到不足，教师调整指导，推动评判从分数判定转向学习帮助。

一、基于AI的过程性评价方案

（一）评判目标与设计原则

职教高考电工实习过程性评判旨在突破传统终结性考核局限，将评判嵌入实习教学全程。核心目标在于借助人工智能技术同步采集学生电工操作各环节行为记录，形成对学生技能掌握程度与职业素养持续判断。方案设计遵循3项原则：过程性原则，评判贯穿实习每一个操作节点，而非仅在任务结束后回顾性打分；多维性原则，评判范围涵盖接线工艺、仪器使用、安全规范、故障排查等方面；发展性原则，评判结果服务于教学干预与学习路线调整，而非单纯成绩判定。

（二）信息采集层

信息采集是人工智能过程性评判基础环节。在电工实习场景中，采集渠道包括三类。第一类为操作行为记录，通过实训操作台配置摄像装置与感应装置，记录学生接线顺序、工具握持方式、导线排布路线等动作信息，按时间节点自动抓拍关键操作瞬间，同步记录操作时长与步骤完整性。第二类为仪器交互记录，学生在使用万用表、钳形电流表等仪器时，设备接口将测量参数、量程选择、读数结果等信息同步回传至远程服务器。第三类为环境与安全记录，包括操作台电源通断状态、是否存在带电操作等风险行为，由监测装置持续追踪。3类记录经统一时间标记对齐后，汇入远程处理服务器^[1]。

（三）评判指标框架

指标构建层面，方案以电工职业技能等级标准与职教高考技能测试要求为参照，设计3级指标框架。1级指标为操作规范性与任务完成度2个单元。操作规范性下设接线工艺、工具使用、安全操作3个2级指标，其中接线工艺进一步细化为线端处理是否规范、接线端子是否紧固、编码管使用是否正确等具体观测点。任务完成度下设功能实现、排故效率、工艺质量3个2级指标，重点关注电路功能是否达到预设要求以及故障定位准确性。

（四）机器研判与回馈方式

机器研判部分依托机器视觉与动作辨认计算方法，将采集操作记录与预设标准动作序列进行比对，自动判定操作偏差类型与严重程度。对于接线顺序错误、线端处理不规范等问题，装置在操作过程中即可发出提示信号，实现即时纠错。实习任务完成后，装置生成涵盖操作规范性、任务完成度、安全表现等范围评判报告，标注每一操作步骤得分依据与偏差位置。

二、基于AI的过程性评价在职教高考电工实习中的应用策略

（一）借助增强现实同步指引操作过程评判办法

传统实习指导依赖教师逐人巡查，难以兼顾每一位学生操作细节。采用增强现实眼镜与专业计算模型结合方案，可在实习过程中实现同步指引与评判。任务指引推送，学生佩戴轻便增强现实眼镜后，装置根据当前实习项目自动推送分步操作规范，以虚拟叠层方式将接线图、端子编号、工具选择建议等信息呈现在真实操作台视野中，学生无需反复查阅纸质资料即可对照完成操作。关键动作捕捉，增强现实眼镜内置高清摄像装置按照时间节点自动抓拍接线顺序、线端处理方式、仪器表笔接触位置等关键操作瞬间，采集信息同步上传至远程服务器。远程机器研判，训练后专业计算模型对照预设考核标准，从动作规范性、步骤完整性、安全操作三个方面进行机器分析，判定是否存在漏电风险、接线错误等问题，并将评判结果同步回传至增强现实眼镜显示端，学生可在操作间隙获知当前步骤评判结果。教师端管理，教师通过后台管理装置查看各操作台同步评判记录，将注意力集中对存在偏差学生进行针对性指导，减少对规范性操作重复性巡查^[2]。

（二）面向职教高考考核要点机器评分办法

职教高考电工技能测试对元器件识别检测、电气接线工艺、安全操作规范、排故效率等方面均有明确配分要求。为使日常实习评判与高考考核标准形成有效衔接，需建立面向考试要点机器评分办法。建立评分方面对应表，将职教高考电工技能考试考核项目逐一拆解为可量化观测行为指标，如元器件识别环节对应检测步骤完整性、量程选择正确性、读数记录规范性3个观测点，接线工艺环节对应导线裁剪长度、端子紧固程度、编码管使用合规性等观测点。配置机器评分工具，在人工智能实训装置中，将上述观测点与感应信息和视觉辨认结果建立对应关系，装置在操作过程中自动完成各观测点评分采集，避免人工评分滞后与主观偏差。实施分段评分与合分汇总，每个实习任务按操作阶段划分为若干评分单元，装置在每一单元结束时生成本阶段得分，全部任务完成后自动汇总为综合评分，并生成各范围得分雷达图，供学生和教师查看分项表现。

（三）依据学情记录推动课程与证书衔接评判办法

职教高考电工类考试与电工职业技能等级证书在技能要求上存在高度重叠。将人工智能过程性评判与课程证书衔接做法结合，可实现实习评判记录向考证能力评判有效转化。微技能单元拆解，围绕电工职业技能等级证书初、中、高级知识与技能要求，将实习内容重组为若干微技能单元，每个单元对应人工智能实训装置上统一训练项目与评判规则。学情记录持续追踪，人工智能装置持续记录学生在各微技能单元中操作表现，形成个体化学情记录档案。装置根据学生在特定单元中得分分布与操作稳定性，识别其技能薄弱环节，并自动推送对应强化训练项目。一人一策学习路线生成，依据学情记录研判结果，装置为每位学生生成差异实习任务序列：技能达标单元可进入拓展性任务，薄弱单元则安排重复训练与变式练习，实现一人一策细致指导。课程证书评判衔接，将人工智能过程性评判中积累各单元得分按权重转换为证书考核预判评判，学生可据此了解自身与目标证书等级之间能力差距，明确后续训练重点^[3]。

结束语：研究给出人工智能过程性评判办法与三项运用方式，把操作记录、指标框架与机器回告结合，使电工实习评判覆盖全程，并对应职教高考考核要点与证书要求。该办法有利于保持评判一致，增强指导针对性。后续应改进动作识别准确程度，增加故障排查等复杂任务评判，提高教师解读数据能力，并在更多专业实习中检验，形成可推广做法。

参考文献：

[1]冯高飞."职教高考"背景下职业教育"双师型"教师适应性评价研究[J].苏州市职业大学学报,2024,35(3):27-32.

[2]李静.职教高考背景下中等职业教育人才培养模式的探究[J].文存阅刊,2025(33):44-46.

[3]祝福,林青.职教高考的实践困境与改革路径研究[J].武汉船舶职业技术学院学报,2025,24(1):18-24.