答案

人工智能根据训练数据对学生作品进行评分，而这些训练数据通常包含传统、标准化且符合规范的文本。以下原因导致创造性作品受到不利影响：

• 训练数据有限：人工智能主要以标准化文本进行训练，将创造性表达视为偏离规范的异常。
• 缺乏情境理解：创造力和原创性难以量化，人工智能未将其识别为积极特征，而是视为错误或不一致。
• 过度优化形式标准：人工智能优先考虑语法、句法和结构，而非内容深度和创新思想。
• 缺乏教育灵活性：人工智能未考虑教育目标、学习过程和个别辅导，仅依据既定规则评分。

这些偏差可能削弱学习动机，使学生趋同且减少尝试。创造力被抑制，长期来看阻碍关键能力的发展。

对教师而言，这意味着他们必须批判性地审查人工智能的结果，进行补充并进行教育性解读。教育机构应确保人工智能系统作为辅助工具使用，不能替代而应补充人工评分。

改进措施包括：

• 扩展和多样化训练数据，包含创造性和非传统范例。
• 整合识别和促进原创性与创造力的方法。
• 评分标准透明，允许教师调整。
• 强化教师作为教育决策者和反馈提供者的角色。

唯有如此，才能在客观评分与个性化才能培养之间取得平衡。

结论：
基于人工智能的绩效评估可能错误地将创造性贡献视为错误，抑制学习动机和创新。
教师的教育角色仍不可或缺，以确保个性化培养。
需进行技术和方法调整，以认可并促进创造力作为教育的重要组成部分。