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Educ”]，“已发布的印刷品”：｛“日期部分”：[[2021,9]]}中，“摘要”：“摘要<\/jats:title>Mark和Greer\u2019s(《国际教育人工智能杂志》（International Journal of Artificial Intelligence in Education），4</jats:italic>（2/3），129\u20131531993）综述在制定评估各种适应性教育系统的有效目标和方法方面非常有影响力。后来的评论更新了这个故事（Greer，国际人工智能教育杂志，26（1），387\u20133922016）。本文探讨了一系列新的评价目标，这些目标超越了学习成果质量、学习效率、迁移、保留和短期动机。尽管多年来，学习者满意度作为学习质量的一个可靠指标被降级，但就更广泛的问题而言，如学习者发展元认知和元有效洞察力、监管能力和长期动机等，不能完全忽视这一点。这些因素导致了一些可评估的问题，例如学习者对刚刚经历过的进一步学习以及一般学习的兴趣。数据分析的使用越来越多，AIED和基于计算机的学习系统在中小学和大学中的使用也越来越多，这导致了编配系统的发展，以帮助教师使用此类系统管理学生。编配系统提出了新的评估目标，例如人类教师和适应性系统之间的活动、合作和代理的平衡，以及学习者、系统、教师和其他学习者之间的平衡。进一步的可评估目标包括教师对学习者学习困难的警觉程度，教师稀缺而宝贵的时间得到有效利用的程度，以及编配系统作为教师反思自己实践的工具的程度<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1007\/s40593-020-00198-z“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2020,6,30]]，”date-time“：”2020-06-30T19:05:07Z“，”timestamp“：1593543907000}，”page“：“622-635”，”update-policy“：referenced-by-count“：2，”title“：[”Jim Greer\u2019s和Mary 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