数智化推动教育评价转型是教育发展在技术迭代下的必然之路。在知识快速更新、人才需求多元的知识社会背景下，全球“未来教育”拥抱技术转型，始终聚焦于促进人的全面发展与回应社会人才需求的核心目标。这一核心目标对新时代教育高质量发展提出了更高要求，进而倒逼教育评价体系不断完善，彰显教育多元价值与育人本质。为此，教育评价需立足教育强国的基石，突破目标导向、结果本位、单一参与的传统范式桎梏，转化为加快构建以过程导向、动态发展、多元价值为核心的全新评价范式。为实现这一全新的评价范式转向，技术的持续迭代为教育强国的教育评价改革提供了突破性路径，正如“技术和数字化将会改变一切”。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》提出：实施国家教育数字化战略，以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势。这标志着教育评价改革的重点向数字化转型。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》指出：全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革，赋能教育评价改革。由此，教育评价的范式革新并非依赖单一的数字化转型，而是需要更加依托数字化与智能化的双螺旋协同演进的系统性变革。面向教育强国的数智化教育评价立足于教育强国的教育体系基底、内在发展特质、外生驱动力量，以人本化、协同化、技术化为导向，构建数智化教育评价新形态。

基于此，本文试图从本体论、认识论、方法论的层面揭示面向教育强国数智化教育评价的转向逻辑与架构体系，深入探究其运行机理与行动路向，希冀为我国教育评价体系的创新发展与实践优化提供启示。

教育强国锚定育人为本、社会为基、战略为先的方向，为教育评价的数智化转型划定价值坐标，全域性推动数智化教育评价在本体论、认识论、方法论的系统性变革，教育评价有望实现从 “筛选分流工具”向“育人发展引擎”的本质跃迁。为满足建设教育强国的需求，数智化教育评价坚守教育的人民属性、社会属性与战略属性，以人本属性的评价本质、群力协同的评价理念、数智方法的评价方式来重塑教育评价的本体模式、认知体系与实践路径。

数智化教育评价以教育体系服务为引领，锚定教育强国的人民属性构建人本的教育评价本体，进而夯实教育强国发展根基。教育的人民属性要求教育改革发展成果更多更公平惠及全体人民，且努力让每个人都有人生出彩的机会。然而20世纪初兴起的“评价即测量”的教育测量运动，使评价维度窄化、评价功能异化、个性化支持缺位，让教育的成果难以惠及所有的学生，每位学生也难以得到全面的发展。为此，立足社会体系服务的教育应超越评价的功利性，将指标化、结果化、筛选化的“评价即测量”转变到多元化、过程化、 育人化的“评价即发展”的评价本质上来。为实现评价的本质，教育评价应立足教育体系服务，通过贯通教育的八大体系来涵盖教育的全学段、全领域，实现教育的普惠功能与发展功能。在此过程中，教育评价以“人”的发展为中心，衍生出个性化与社会化的双重发展逻辑。这要求教育评价的导向不仅要落实到具体的个体“人”上，回应个性化的成长需求，更要落实到抽象的社会“人”上，契合社会化发展要求。

为实现面向教育体系服务的人本属性教育评价，数智化教育评价可借助教育强国理念来满足人的个性化与社会化发展。数智化教育评价的本体内核是伴随学习者全生命周期的动态数据流。这种动态数据流将学习者在不同学段、不同领域的成长轨迹转化为可保存、可读取、可分析的数字符号，形成联结评价与个体发展的重要纽带，助力学习者通过数智化评价实现个性化成长与社会化发展。数智化教育评价可立足于教育体系，通过搭建覆盖全学段、全领域的一体化评价框架，实现与学习者动态数据流的深度互动，从底层筑牢教育评价普惠性与全面性的基础；还可结合不同学段、不同领域的教育特点，制定个性化评价标准，针对性推动各领域教育体系的评价落地。面向教育强国的数智化教育评价能通过教育体系兼顾人的共性发展与个性成长，帮助教育的人民属性的落实，推动教育改革发展成果公平惠及全体人民。

数智化教育评价的认识论以政治属性为引领，扎根社会变迁的土壤，通过多元主体的集群协同 效应来促进教育的发展。教育的政治属性指向培养一代又一代德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，这要求教育锚定社会迭代的演进形态来实现教育评价认识的更新。然而当前的教育评价认识依旧遵循旧的制度体系，是一种从国家到地方再到学校的金字塔式的、单向线性的链式认知，在本质上仍然是第二次工业革命的产物。这种教育评价认识囿于标准化、层级化的传统认知框架，秉持单一维度、静态固化的评价思维，难以在知识社会中有针对性地、个性化地培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者。在当前动态化、非线性化、泛在化的知识社会中，知识生产模式向大学、政府、产业与公民社会等利益相关者合力聚集的模式转型。由此，教育的生产模式也需要社会多元主体协同参与、聚力赋能，以群力协同的教育评价理念，实现从传统工业社会大规模生产范式到智能时代个性化智造范式的变革。

为塑造面向未来社会的群力协同教育评价理念，实现个性化智造的教育生产范式，数智化教育评价需依赖教育强国的六大特质来实现其认知的迭代升级。数智化教育评价的学习者全生命周期动态数据流需要在大学、政府、产业和社会等多元主体中实现交互，这与教育强国所具备的科技支撑力、民生保障力、社会协同力等核心特质同频共振。其中，科技支撑力能为多元主体协同提供数智技术载体，破解跨主体、跨场景协同的壁垒；民生保障力则可锚定评价的价值导向，确保评价始终围绕公平优质教育的需求展开；社会协同力则可为数智化教育评价搭建联动桥梁，凝聚政府、学校、社会、家庭的协同育人合力。这些教育强国的各种特质参与构建数智化教育评价的动态化、个性化教育生产，为群力协同教育评价理念提供支持，推动数智化教育评价从单一静态认知向多元协同认知转型，赋能教育高质量发展。

数智化教育评价的方法论锚定教育强国的战略属性，以综合科教兴国、人才强国、创新驱动 发展等战略核心要素为旨归，通过数智化方法将国家战略思想融入教育评价全过程。教育的战略属性要求科教兴国、人才强国、创新驱动发展等战略相互统筹，形成各自同向发力的战略合力来反哺教育的发展。然而，当前教育评价改革与发展存在整体合力难以凝聚的问题，与国家战略的协同需求不相适配。这是因为学校、政府、社会等主体不仅碎片化分布式存在于实体空间，还缺乏协同联动的有效机制，致使各主体存在认知与实践的割裂。但随着大数据、人工智能、物联网等数智技术的发展，多元主体的跨时空联结、数据互通与协同治理成为可能，为破解传统教育评价的主体割裂、认知碎片化、价值分散化等问题提供技术支撑。为此，数智化教育评价需以国家战略为牵引，通过跨时空、跨领域数智方法联结多元主体，来解决教育各主体认知与实践割裂的问题。

为构建集群数智技术的评价方法，数智化教育评价需以教育强国建设中教育、科技、人才三 大核心方向为根本遵循，实现自身评价方法的创新突破。教育、科技、人才作为教育强国战略布局下各类国家战略的关键联结纽带，是使数智化教育评价成为联系教育与其他主体的核心支撑。在教育端，数智化教育评价通过追踪学生学习过程数据，来匹配科技领域的前沿需求与人才培养目标，使评价标准在贴合教育规律的同时，对接科技创新与人才培育。在科技端，数智化教育评价可将科技发展需求、技术应用场景的指标纳入评价体系，强化产学研协同育人成效，驱动教育课程与教学模式革新。在人才端，数智化教育评价能整合个体综合素质的多维数据，实现人才评价与教育培养、科技应用的动态适配。通过跨时空、跨领域的数智方法，数智化教育评价能建立学习者全生命周期的评价实时反馈机制，为科技资源配置、人才精准培养提供决策依据，形成“ 教育培养 — 科技应用 — 人才发展”的闭环互动 生态。

面向教育强国赋能教育的发展景象，数智化教育评价体系需要遵循从数字化到智能化的变换逻辑，在日新月异的知识社会中融入数智技术对教育评价的根本性重塑力量。数智化教育评价体系的建设不仅意味着教育评价的数字化，更意味着教育评价智能化。教育评价的智能化并非简单 叠加与应用数字技术，而是深度融入新一代信息技术，推动教育评价从数字化支撑向智能化研判、自动化迭代转型。在智能化的过程中，教育强国与数智化教育评价创生出二者相耦合的空间结构、主体结构、功能结构、行动结构的结构体系，疏解数智化教育评价的存在性问题、治理问题、可持续发展问题以及方向性问题。

数智化教育评价靶向教育评价生态重塑的目标，遵循空间重构与智能协同的逻辑关系，通过嵌入具身智能参与构建数智化教育评价的空间结构。具身智能是新一代人工智能从符号计算向情境感知转变的技术。具身智能与数智化教育评价的融合，主要是现实在场性的生成。这种现实在场性强调身体、行动与环境相互耦合的动态过程，通过在教学场景中构建可感知、可交互、可反馈的评价空间，推动教育评价场域从虚拟疏离转向真实可感。由此，数智化教育评价通过在场的形式，可形成学习者认知发展与能力提升的全生命动态数据流。依托可保存、可读取、可分析的动态数据流，数智化教育评价将赋能教育评价场景从离散化向集成化转型，进一步革新传统的学习与教学空间结构。

现实在场的数智化教育评价，可推动教育形态从传统教育到数字化教育再到数智化教育的深度转型，催生出区别于当前数字化教学的新型学习空间、教学空间与技术空间。这三种空间是一种“ 技术生产、协同适配”的联动关系。学习空间与教学空间相互呼应，均以数智化教育评价为内涵。而这两种空间的生成与迭代，都以技术空间为根基，由技术空间赋能生产而来。从学习空间而言，数智化教育评价依托具身智能的现实在场性，能构建起沉浸式、泛在化的学习场域。通过机器人、情景交互、多模态感知等技术，学习空间能基于动态数据流，实时适配学习者的认知 需求与情感状态，实现学习路径的个性化规划。从教学空间而言，现实在场的数智化教育评价通过多模态感知、实时交互的技术，塑造出动态发展、师生协同的教学场域。教师能够精准捕捉学生的学习状态、情感变化与认知困惑，及时调整教学策略，消弭“ 教师主导、学生被动”的课堂沉默格局。从技术空间而言，现实在场的数智化 教育评价突破数字化教学中技术的工具性异化，构筑技术在场、意义共生、价值共创的生成性技术空间。这种新型技术空间中的技术不再是由人所操控的、被动的工具载体，而是拥有自主意识、可智能化处理事件的主体性存在。正如技术作为“ 解蔽”与“ 生产”的存在，能将在学习空间与教学空间中发生的行为转移到技术空间中，转变为技术空间本身的生产。

数智化教育评价的主体结构革新，以数字孪生技术为核心支撑，依托后现代组织的去中心化、协同化、多元化特质，实现教育评价主体的全域融贯。数字孪生作为一种融合数字建模、实时映射的新型技术，通过对教育评价各主体、各环节、各场景的数字化镜像构建，能实现物理与数字空间的实时联动，为后现代组织融入教育评价提供技术底座。后现代组织旨在打破层级壁垒、消解主体对立、强调平等参与，与数智化教育评价“群力协同”的评价理念相契合。由此，数字孪生的后现代组织与数智化教育评价的融合，可重构当前教师所主导的这种失衡的主体结构。为矫正失衡的主体结构，数智化教育评价需推动教育评价主体从“ 单一主导”向“ 多元协同”转型，实现各主体的思维进阶、权责对等与能力互补。

数字孪生的后现代组织旨在超越当前教育评价边界，主要体现在教育评价主体的思维边界、权责边界与能力边界，这三者分别对应主体认知、意志与行为的核心维度。一是思维边界的融贯，其能打破各评价主体决定化、单一化的经典思维定式，以不确定性、突变性、整体性的量子思维方式参与评价过程。教育评价对象并非预设不变，而是处于多元状态叠加与动态演化的发展性存在。这要求各主体以叠加、跃迁的方式去看待评价客体。借助数字孪生技术，各主体能在实时镜像的视角共享中跳出单一角色局限，满足不确定性的教育评价需求。二是权责边界的厘清，基于后现代组织的去中心化逻辑，借助数字孪生技术明确各评价主体的权责清单，实现权责对等的主体关系。依托数字孪生的数据可视化功能，数智化教育评价能打破评价管理的空间藩篱，界定教师、学生、家长、管理者等不同主体的评价权责，实现各主体权责的透明化呈现与动态化管控。三是能力边界的超越，实现各评价主体专业评价能力的系统性增强，弥补各主体在跨域洞察的能力短板。借助数字孪生技术的全要素镜像与数据融通能力，数智化教育评价可实现跨主体、跨场景的评价数据共享，打破“信息孤岛”，使评价行为从经验判断转向数据驱动，推动教育评价从“结果性评价”向“发展性评价”转型。

数智化教育评价的功能重构，以算法增强为核心抓手，通过机器学习、强化学习、迁移学习的技术分支，推动教育评价的自主化生长。算法是一系列可执行的指令集合，算法增强区别于传统数据处理，核心在于通过算法模型的优化迭代，将技术优势转化为评价效能，筑牢评价数字增长极根基。在数智化教育评价体系中，算法增强不再局限于简单的数据运算与指标统计，而是以多智能体系统为内核，分析并操作不同来源、不同结构的多源异构评价数据，为后续智能研判提供数据支撑。随着评价数据库资源的不断累积，数智化教育评价能通过机器学习、强化学习、迁移学习的技术分支，依托海量标准化数据进行自主学习、迭代优化，持续提升算法模型的适配性。数智化教育评价的数字增长极本质上是一种“算法增强—技术优化—智能增长”的联动过程，算法增强为整个体系提供核心驱动力，技术优化为效能提升搭建关键实践路径，最终实现数智化教育评价的智能增长。

数智化教育评价将算法增强的创造螺旋融入评价体系，有助于实现异质性评价群落到多维评 价创新网络的升级，进一步赋能评价全要素的升级迭代。竹内弘高和野中郁次郎指出：“知识创造是一个暗默知识与形式知识持续相互作用的动态过程。”知识的创造与评价的生成同样也是如此。在数智化教育评价中，那些难以量化、只可意会的暗默知识（如教师的教学研判经验），与可表征、可量化的形式知识（如成绩数据），在算法增强的驱动下能实现高效互动与转化。借助场景转换、跨界融合、数据整合等算法的处理，数智化教育评价使不同场景、不同主体、不同维度的异质性评价群落，联结成多边互动、协同赋能的多维评价创新网络，从而进一步增强评价的全要素。例如，评价内容在多维创新网络中可实现从异质性评价转换为同质性的本源，成为可分析、可转换、可操作的评价数据元；评价主体可依赖多维评价创新网络的同质化算法来实现跨界交流，促成从单向参与到多维创造的转型。

数智化教育评价行动结构的核心是锚定教育强国建设的数字转型需求，以需求为导向凝聚教育、科技、人才合力，引发三方的价值共鸣与行动协同，提升数智化教育评价的教育体系服务能力。教育强国肩负着使教育改革发展成果更多更公平惠及全体人民的责任，这一使命的落地需统筹推进教育科技人才体制机制一体改革，依赖教育科技人才的协同发力。这种协同发力又以数智化转型为核心支撑，进而催生教育强国的数字需求。为此，数智化教育评价旨在打破教育科技人才一体化发展的壁垒，依托数智技术搭建协同桥梁、完善联动机制，实现三方资源融通、效能叠加，推动教育科技人才一体化建设。以数智化教育评价推动一体化建设的落地，关键在于形成“需求牵引、技术支撑、评价反馈”的闭环体系，打破三方孤立发展格局，实现“教育筑基、科技赋能、人才为本”的深度协同。

为将教育科技人才的价值共鸣转化为可持续的实践动能，数智化教育评价亟须构建适配其多轨协同发展规律的生产体系。第一层以技术为底层要素。依托具身智能、数字孪生、算法增强等核心数智技术，数智化教育评价可搭建标准化数据采集与分析的大科技平台，破解多源异构数据整合难题，打通技术应用节点，为生产体系高效运转筑牢技术座架。第二层以教育、科技、产业、政府等主体为实践要素，打破各主体孤立发展的 固有壁垒。数智化教育评价通过数智技术建立规范化的协同联动机制，明确各方在生产体系中的权责指向与协同路径，推动教育教学、科技研发、产业需求、政府调控的深度衔接与同频发力。第三层以人才为表现要素，聚焦复合型人才的素养 培养。数智化教育评价可精准捕捉学习者在人才培育、科技研发、产业应用中的能力表现，搭建人才表现可视化平台。同时，评价反馈能优化人 才培育方向，推动人才表现与岗位需求、发展需求精准匹配，实现人才培育的全过程互动。正如在任何社会，人都是现代化进程中的基本要素，只有国民形成现代的人格，这个社会才能称作真正的现代社会。

教育强国关照下，数智化教育评价需依据教育评价与数智技术耦合的现实情境，规划满足现实交互、适应多元体系、符合人机伦理、实践教 育创新的行动路向。为此，数智化教育评价需要搭建现实空间的基础设施，开发多元主体的跨界交流机制，订立人机伦理的数字契约，完善数智技术的自主创新体系，来实现数智化教育评价对教育的系统性变革。数智化教育评价亟须从底层支撑、体系构建、伦理规范与创新驱动的维度系统破局，探索科学可行的实践路径。

为推进现实在场的数智化教育评价，生成沉浸且动态的空间场域，面向教育强国的数智化教育评价应开发数智教育基础设施建设，立足教育体系服务搭建人本教育评价空间底层框架。教育强国对教育公平的普惠要求与人的全面发展要求，呼唤出实践公正、超越功利的评价范式，延伸出人本属性的数智化教育评价。人本属性的数智化教育评价又刻画出一个新的教学、学习与技术空间，以智能化的人本教育评价空间回应教育公平与质量提升的双重诉求。为进一步落实人本教育评价空间的实践，面向教育强国的数智化教育评价需要将数智基因深度嵌入评价过程，通过夯实硬件基础与软件支撑，搭建人本评价空间的底层框架。

一是夯实硬件基础，构造一个全场域流通、全要素运转、全情感投入的空间场域。数智化教育评价需将以人形机器人为核心的具身智能技术融入现实空间，将它们作为物理空间与数字空间交互的载体，以在场化的方式实时捕捉学习者的行为表现、情感状态与互动过程。通过这种在场的评价方式，数智化教育评价可将抽象的成长体验转化为可感知、可分析、可反馈的数智化信息，让评价从静态结果的判定转向动态过程的发展，为人本化的数智化教育评价提供坚实硬件支撑。此外，数智化教育评价还需构建以人形机器人为核心的配套设施，如多模态感知终端、全域无线互联设备、智能维护基站，进一步打通物理与数 字场域的壁垒。

二是完善软件支撑，构建个性化、智能化、 情感化的数智化教育评价运行体系。数智化教育评价可开发人机自然交互、行为理解与情感计算等核心软件模块，构成人形机器人的“智慧中枢”。例如，人机自然交互模块可通过语音识别、语义理解与手势交互算法，实现评价反馈结果的人性化呈现，支撑人形机器人与学习者开展教评互动；行为理解与情感计算模块则可对人形机器人捕捉 的多模态数据进行分析，旨在识别学习者的专注度、困惑度、成就感等隐性指标，从认知、情感、行为、意志等多维度进行评价。通过软件的算 法赋能，数智化教育评价可突破传统评价专注于行为评价的局限，让技术理性与人文关怀深度融合，解决数字技术情感不足的问题。

为了实现强调平等参与、消解主体对立的评价理念，数智化教育评价需开发多元主体互动的跨界机制，实践跨时空、跨领域的数智化教育评价体系。教育强国的政治属性要求教育锚定未来社会迭代的形态，实现教育评价认识的更新，引申出基于知识社会的群力协同数智化教育评价理念。而群力协同的数智化教育评价理念以数字孪生的后现代组织为支撑，实现多方主体协同共治、治理结果动态演进的教育生态格局。为系统推进多元协同、动态演进的数智化教育评价生态格局建设，数智化教育评价要搭建数智化跨界协同平台，探索各主体间的交互机制，推动评价主体从单一主导向多元共治转型。

一是搭建数智化跨界协同平台，构建各智能代理主体节点，实现多态化多极化的评价体系。在数智化跨界协同平台中，每一个独立的学生个体对应着相应的评价节点，而评价节点的生产、消费以及再生产离不开各智能代理主体的持 续努力。由此，数智化跨界协同平台需凭借数字孪生技术，实现机器人、教育、政府等各主体智能代理主体节点的生成。其中，平台需以机器人智能代理主体节点为核心，联动教育、政府、社会、产业等主体参与协同工作。机器人智能代理主体节点承担评价数据生成、传递与总结的基础工作，作为各评价主体的现实延伸。而各主体可依据机器人智能代理主体所对应学生个体的节点，对评价进行分析、反馈、整合的进阶性人性化操作，弥补机器的代具性不足。

二是探索各主体间的交互机制，通过“ 评价联通”“评价转换”与“评价创新”的互动协同路径，实现各主体在交互起点、过程、结果上的变革。从交互起点来看，数智化教育评价需要构建促进主体联结的“评价联通”机制。该机制依托智能推送算法的精确表达，可适配各主体需求的评价标准、方法与规则，为评价数据的高效交互提供先决性条件。从交互过程来看，数智化教育评价需要实现各主体相互理解的“评价转换”机制。各主体可借助人工智能的智能分析工具，消融评价主体在评价内容、评价标准间的认知代沟，实现各主体交互的整体性。从评价结果来看，数智化教育评价需要生成各主体效能提升的“创新机制”。数智化教育评价可利用数据挖掘、关联规则分析的技术手段，辅助各主体发现真实且有价值的评价数据，来实现评价的创新。

数智化教育评价的可持续发展需要聚焦人机共生的智慧合作理念，在伦理可控的数智治理框架中实现技术理性与人文价值的协同。教育强国的数字化战略部署核心在于创设以集群数智方法为中心的新型教育评价方式。这一新型教育评价方式高度依赖机器生产、算力驱动、数据支撑的数字化运行机制。而这一运行机制恰恰是算法黑箱形成的源头，使数据异化为衡量人的唯一标准。因而，数字化运行机制的算法黑箱需要在教育的人文关怀与价值引领中得到规制，将“技术至上” 的数字陷阱转化为“人机共治”的数字福祉。为此，数智化教育评价需订立人机伦理的数字契约，以人类主体性的融入破解数智技术的黑箱问题，消解算法数字化规训带来的潜在风险。

数智化教育评价需要制定权责清晰、法律规范、道德引领的评价标准，创生主体间性评价原则。第一，订立权责清晰的评价标准，界定人机各方的权利与义务。数智化教育评价需在符合伦理的框架下赋予机器评价自主权，明确“人-机”作为双主体的角色地位，使二者共享评价的主导权、监督权、建议权等权力，同时也需厘清各方的权责边界，确保评价在适宜的伦理限度内开展。第二，完善法律法规的制度遵循，筑牢数字化运行机制的法治底线。立法部门通过界定算法研发、数据使用、隐私管理等方面的相关法律法规，明确算法具备可解释性、可追溯性的要求，奠定各主体的行为红线。第三，确立道德引领的评价标准，回归教育的人文关怀与价值导向。数智化教育评价的评价标准需契合教育伦理、社会公序良俗，抵制将技术异化为“唯分数”“唯数据”的工 具性手段，规避技术理性带来的价值偏差。在上述人机互动的数字化运行机制中，数智化教育评价还需运用主体间性的评价原则。这一原则强调评价主体的超视野性，要求各主体去除唯我“同一性” 的蒙蔽，以超越自我的视角来平等地看待每一个评价的主体和客体，让“每一个自我——主体和我们所有的人都共同生活在一个统一的世界中”。

数智化多元评价的自主化发展依赖数智技术的深度赋能，以期在教育科技人才的共鸣中标注教育评价的创新坐标。数智化多元评价以算法增强为核心，通过机器学习、强化学习、迁移学习的技术分支，具象评价效能提升的数字增长极，创造出人机协同的多维评价创新网络。而人机协同的多维评价创新网络以评价的自主生产为旨归，促使静态的评价数据拆解为动态的评价内容元结构。这种元结构可以作为评价内容创新的语料库，在拼接与组合中实现评价内容创新的指数型增长。结合数智技术在自主学习上的迭代优势与教育评价对提质增效的实际需求，为进一步使评价内容创新的指数型增长在教育的极大值内达到最大化的效用，数智化教育评价需要以教育科技人才的共鸣，来超越单一的、静态的教育评价边界。

数字化教育评价需开发以智能自适应系统为中心的数智化教育评价新质生产力，在教育科技人才的共鸣下实现劳动者、劳动资料以及劳动对象的优化组合。在劳动者方面，采用精通数智技术与教育理论的复合型人才，助力教育评价新质生产力的形成。新型劳动者需同时兼具科教融汇、产教协同的理念，能在人才的供给上融贯技术与教育的互联互通，打通科技与教育的边界，避免科技评价与教育评价“各自为政”。在劳动资料方面，合理使用机器的自主学习方法，实现劳动资料的自我迭代。数智化教育评价需要利用机器学习的方式，实现智能评价交互终端、多维度数据采集设施、动态评价分析平台等劳动资料的更新。在新型劳动资料的不断迭代下，智能自适应系统可以精准对接教育评价各环节，实现评价模型的动态优化，有效提升教育评价新质生产力。在劳动对象方面，主动融入学习者全生命周期的动态数据流，将现实的、固定的、不可拆分的物质劳动对象转化为智能化、动态化、可重构的数字劳动对象。智能自适应系统可利用数字劳动对象的可重构特性，深度整合学习者不同周期的评价数据，提升教育评价劳动对象的可编辑性、可评估性与可操作性。