北京房山｜数据循证以评促改——房山区AI数据赋能命题工作坊开展

文章来源：学科教育实验室           发布时间：2026-10-22

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为进一步深化房山区教育评价改革，推动人工智能技术、数据与命题教研深度融合，数据循证的以评促改研究项目组于2026年10月19日下午在房山区教师进修学校教学楼217教室组织开展了教研员AI数据赋能命题实操培训。房山区教师进修学校学生发展评价处、中小学研修处教研员，北京师范大学未来教育高精尖创新中心学科教育实验室主任李晓庆带领研究团队：北京师范大学李卓雅，北京师范大学未来教育高精尖创新中心学科教育实验室助理教研员殷亭亭参加了此次活动，活动由房山区教师进修学校学生发展评价处主任李兆端主持。

图 1AI赋能命题实操培训现场

活动伊始，李兆端开场致辞，介绍活动背景。李兆端指出，区域学业质量监测中，试题情境创设、核心素养导向试题研发、难度预估与质量校验正面临新挑战，希望教研员以本次培训为契机，更新命题理念、掌握AI赋能命题实操工具，提升数字素养与命题能力。

图 2李兆端主持讲话

殷亭亭以“ima+WorkBuddy赋能命题”为主题，讲解AI数据赋能命题实操方法，剖析命题典型痛点——素材分散、情境难编、难度难控、重复劳动、质量参差，并分享AI可在整理素材、生成初稿、标注难度、排版组卷、出解析答案等方面发挥作用。殷亭亭演示操作步骤：在ima搭建个人、共享、订阅三类知识库，沉淀课标、教材、真题与学情素材；在WorkBuddy授权绑定ima知识库，按“明确需求—取素材—下指令生成—人工复核—组卷输出”五步法命制题目，并给出可直接套用的指令模板，帮助教研员将命题从“逐题手搓”转为“按需生成”。

图 3殷亭亭讲解“ima+WorkBuddy赋能命题”实操方法

李卓雅分享AI辅助命题的设计与评价。她从更加专业的视角以教师运用AI开展命题的真实场景为例，分享了测量依据、题目模型与教师审校等，并展示了从素材沉淀、需求明确到题目生成与人工复核的完整路径，呈现了AI在减轻机械性重复劳动、提升命题针对性与科学性方面的实效，为区域教研员提供了可落地的实践样本。

图 4李卓雅分享AI辅助命题实践案例

李晓庆对活动进行“211”总结，希望老师们充分掌握ima和WorkBuddy两个工具，能够在后续工作中持续运用，提高工作效率，也指出AI工具不仅在命题中能提高工作效率，在日常备课、教学设计、听评课、数据分析等方面也可以尝试探索应用。另外，也提出有项目研究团队正在做AI赋能学科的研究，希望感兴趣的教研员可以积极加入，共同参与研究。最后，希望团队分享的内容对区域教研、学业评价支撑能力方面有更多的助力，共同提升工作效率，提升区域教育教学质量。

图 5 李晓庆作“211”总结发言

此次培训搭建了区域命题教研的交流平台，推动人工智能技术与命题教研的深度融合，助力房山区教研员数字素养提升与学业评价支撑能力夯实，为区域数据循证的以评促改注入新动能。