在评价和评估方面，生成式人工智能具有巨大潜力，它能够帮助教师改变评价的方式方法。
然而，在将生成式人工智能应用于学习评价的过程中，要想去的预期的效果，只有在正确实施的同时，避免一些常见的误区和陷阱。
许多教师发现，AI 评分并不像听上去那么简单。 不少培训师告诉一线教师： 将学生的作业输入 AI 工具，即可获得即时、详细的反馈。
然而，操作失误可能会导致学生使用 AI 作弊、评估质量不稳定，或反馈与教师的教学风格不符。
有研究表明，人工智能确实可以将您的评分时间缩短 60%，同时提高反馈质量。
有学者指出，与传统的教师手工提供的延迟评语相比，个性化的人工智能反馈可以使学生的进步速度提高 30%。
米里亚姆·博格勒（Miriam Bogler）是一位计算教师，Project Pals的创始人（https://projectpals.com/）。
在一篇题为7 AI Assessment Mistakes Undermining Your Grading 文章中，Miriam Bogler指出，要让人工智能增强的评估取得好的收效，教师必须避免七个关键错误，这些错误会使这个强大的工具变成您最大的敌人。 而且，大多数老师都会犯这些错误而没有意识到。
错误1：完全依赖AI评分而不进行监督 ·
表现：将所有学生作业直接交由AI评分并直接采纳分数/反馈而不审核
·风险：AI可能忽略细微差异、具体情境以及只有教师才能理解的个体需求
·实际后果：
○学生收到不符合其发展水平的反馈
○错失识别学习障碍或天赋的机会
○师生真实互动关系的削弱
·解决方案：用AI生成初步反馈，教师审核并个性化后再分享给学生
·最佳实践：AI负责框架建议，教师补充情感关怀和个体情境
错误2：设计过于简单、易被AI完成的评估
·表现：采用选择题或简单记忆题等学生容易用AI作答的形式
·弊端：学生通过AI作弊，导致评估无法真实反映学习成果
·学生影响：产生能力错觉，缺乏真正的学习与技能提升
·解决方案：设计”抗AI”评估，需包含个人反思、过程阐述或本地化情境
·聪明策略：利用AI协助设计AI自身难以完成的评估
错误3：使用与教师风格不符的通用反馈
·表现：AI生成的评语机械生硬，未能体现教师个人风格
·学生感知：反馈语气不一致会降低信任感
·关系影响：学生感觉教师”性格突变”，情感联结减弱
·解决方案：提供教师日常评语样本训练AI模仿反馈风格
·声音塑造：创建符合教师真实口吻的反馈模板
错误4：在复杂评估决策中过度依赖AI
·表现：用AI决定最终成绩、分班安排或社交情感学习评估
·问题：AI缺乏对学生背景、长期发展及人文因素的理解
·职业风险：不当的学术决策可能损害学生发展机会
·解决方案：复杂决策交由人工判断，AI仅用于数据收集和初步分析
·边界设定：明确界定AI在学生评估中的决策权限
错误5：未指导学生理解AI评估
·表现：使用AI评分却不教会学生如何从AI反馈中学习
·错失机会：学生缺乏对AI生成内容的批判性思考能力
·未来影响：在需要评估AI输出的时代，学生将处于劣势
·解决方案：明确教授学生解读并应用AI反馈的方法
·媒介素养：帮助学生理解AI评估的双面性
错误6：忽视AI评估工具的偏见
·表现：未考虑AI可能存在的文化、语言或社会经济偏见
·隐患：基于有限数据训练的AI可能对多元学生群体评估不公
·公平影响：部分学生因偏见（而非能力）持续获得低分
·解决方案：定期针对多元生源审核AI评估的公平性
·倡导者角色：当怀疑存在偏见时，教师应行使否决权
错误7：造成评估过载
·表现：因AI简化评估制作而过度生成测验
·危害：学生被评估占据大量时间，反而减少学习实践
·压力影响：持续被评估会加剧焦虑情绪
·解决方案：利用AI提升评估质量而非数量
·质量核心：精简评估数量，聚焦真正促进学习的优质设计