近日，教育部发布《关于进一步加强中小学日常考试管理的通知》，共计20条，对中小学日常考试提出了明确管理要求，其中首次提出“试点探索人工智能在日常考试命题、组卷、阅卷、分析等关键环节的场景应用。”

通知同时强调：准确把握考试评价的诊断、改进功能，加强对学生增值表现、潜在能力、短板弱项等方面的分析诊断。这意味着，人工智能将在中小学教育中发挥越来越难重要的作用。从日常最受关注的考试来说，主要体现在考试命题、组卷、阅卷、分析等四大关键环节。

1、智能命题：从“经验驱动”到“数据赋能”

依托学科知识图谱与自然语言生成技术，构建智能化命题体系，实现试题的高效生成与质量把控。主要包括基础构建（建立结构化题库，符合区域教学需求）、 智能生成（包括模板化生成和情境化创作、质量校验（确保命题质量符合教学要求）。

2、智能组卷：从“千人一卷”到“精准适配”

融合强化学习与教育测量理论，实现组卷的个性化、精准化与高效化，适配不同教学场景需求。包括多维度组卷配置（实现“千人千卷”的个性化适配）、智能优化算法（实现知识点覆盖最大化、难度梯度最优化，确保试卷适配性）、多模态输出。

智能阅卷：从“人工繁重”到“人机协同”

结合计算机视觉、自然语言处理技术，构建覆盖客观题与主观题的智能阅卷体系，提升阅卷效率与准确性。客观题可以完全实现自动阅卷、主观题辅助阅卷、作弊辅助识别等.

智能分析：从“结果总结”到“过程赋能”

基于考试全流程数据，构建多维度分析体系，实现从试卷质量评估到学情精准诊断的全链条赋能，包括试卷质量分析、学情精准诊断、教学改进反馈。

首次明确提出试点探索人工智能在日常考试命题、组卷、阅卷、分析等关键环节的场景应用，标志着我国基础教育评价体系正式迈入数字化转型的试点攻坚阶段。此次试点坚守“技术辅助+教师主导”的核心原则，划定了清晰的应用边界。配套出台的《教师生成式人工智能应用指引》明确六条行为底线，要求AI始终扮演辅助角色，成绩判定、试题终审等关键环节仍由教师主导。这种“人机协同”模式既发挥了AI的效率优势，又保留了教育的人文温度，避免技术异化教育评价的核心价值。

当前试点仍面临部分挑战，如主观题评阅的情感与逻辑精准把握、试题情境的适切性平衡、学生数据安全防护等。未来需通过技术迭代优化算法模型，建立试点经验共享机制，完善数据安全规范。随着2026年试点范围的扩大，AI将更深度地融入考试全流程，推动教育评价实现从“经验驱动”向“数据驱动”的根本性变革，让考试真正服务于教学提质与学生成长。

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