1. 引言

大语言模型（LLM）基于转换器架构，拥有数千亿参数，表现出卓越的自然语言处理能力。LLMs在教育、医学、金融等多个领域得到应用，尤其在教育领域，它们辅助教师进行资源获取、文本和图像生成，实现个性化教学和评估。LLMs还能为学生提供个性化学习材料，帮助提升语言技能。在语言测评领域，LLMs展现出应用潜力，但也面临实践挑战。

2. 大语言模型在语言测评中的应用前景

大语言模型（LLMs）在语言测评中的应用前景广阔，涉及测评研发、实施、评分与反馈三大环节。在测评研发中，LLMs能提高命题效率，降低成本，生成多种题型，并预测试题难度，减少试测环节。LLMs的可定制性使其能生成符合命题细则的试题，AI数字人视频生成平台提升了数字人视频创作的质量和效率，增强了测评的真实性、趣味性和互动性。在测评实施中，LLMs在口语考试中作为智能语伴，提高了考试效率和公平性，人机对话模式的评分信度更高。LLMs赋能的SDS能模拟更自然的交流场景，反映个体在复杂互动中的表现。在评分与反馈方面，LLMs在写作和口语测评中提供了多维度的自动评分和反馈，提高了评分效率。LLMs在形成性评价中的应用也显示出潜力，能提供详细的写作反馈，不影响学习效果，有助于提升教育质量和促进教育公平。

3. 大语言模型应用于语言测评的现实挑战

大语言模型（LLMs）在语言测评中应用时面临现实挑战，包括生成不准确或误导性内容的“幻觉”问题、模型的不可解释性、数据和模型的概化问题以及伦理问题。LLMs可能产生与现实不一致的输出，尤其在敏感话题上可能产生严重后果。其不可解释性导致错误难以定位，影响测评结果的透明度和信任度。训练数据的量和质影响模型的泛化能力，可能导致评分不准确和公平性问题。伦理问题涉及数据和算法偏见、数字鸿沟以及隐私保护，这些偏见可能影响测评结果的公正性，加剧教育不公平，且现有审计程序未能有效解决LLMs带来的治理问题。

4. 结语

总结了大语言模型（LLMs）在语言测评中的作用和价值，强调了其在语言测评领域的应用已成为趋势。面对新机遇和挑战，专业人员应积极拥抱智能技术，掌握技术，迎接新时代。理论层面上，基于“测评使用论证”框架探讨LLMs赋能语言测评的机遇和挑战，全方位探讨效度问题，为应用提供理论依据。实践层面上，需要政府、高校、语言测评机构等协同努力，开展教师培训，降低滥用和误用风险；建立合作平台，积累数据，实现数据共享；制定伦理规范，增强伦理道德意识，提高透明度，确保教育公平。同时，语言测评领域的研究者和实践者应与人工智能领域的专家学者深入交流，密切合作，发挥各自优势，实现合作共赢。