（记者/王野）过程性质量评价是保障学前教育提质增效的核心环节，直接决定保教工作的精准度与科学性。然而，传统评价模式的主观性强、效率低下等问题，长期制约着学前教育质量的精准提升。据教育部相关调研数据显示，中国近60%的幼儿园依赖人工开展过程性评价，平均评价周期长达1-2个月，且评价结果一致性不足60%，大量优质保教细节被遗漏，严重影响了教研改进的及时性与有效性。在此背景下，加纳裔学前教育专家Amegah Emelia Edinam博士研发的“基于机器学习算法的学前教育过程性质量评价分析系统”，为破解这一行业痛点带来了突破性解决方案。
据国际学前教育协会（IPEA）发布的报告显示，传统学前教育过程性评价主要依赖专家现场观察、纸质记录与主观打分，不仅耗时耗力，还存在评价标准模糊、个体判断差异大等问题。更关键的是，传统评价多聚焦“结果性指标”，难以捕捉师幼互动、区域活动等动态过程中的关键质量点，导致约45%的幼儿园无法精准定位保教工作中的核心问题。2025年，这一行业困境迎来转折：深耕学前教育教研与技术融合领域多年的Amegah Emelia Edinam博士，通过整合多模态数据采集技术与机器学习算法，成功开发出“基于机器学习算法的学前教育过程性质量评价分析系统V1.0”，实现了从“主观经验评价”到“客观数据研判”的跨越式转变，该系统极大提升了评价效率，能在极短时间内完成传统方法耗时数月的分析工作。
传统学前教育过程性评价多依赖人工记录师幼互动时长、活动组织流程等基础信息，难以量化分析互动质量、儿童参与度等核心指标。而机器学习技术具备强大的数据挖掘与模式识别能力，恰好能弥补这一短板。近年来，随着学前教育数字化转型加速，视频监控、智能终端等设备的普及为多维度数据采集提供了可能——师幼对话频次、儿童课堂专注度、区域活动参与率等动态数据，都能通过技术手段精准捕捉，再经机器学习算法解读，即可转化为可量化的质量评价指标。Amegah Emelia Edinam博士通过对全国200余所不同层级幼儿园的10万余条保教过程数据进行训练，最终锁定了22个核心评价维度、86个关键特征参数，包括师幼互动的有效性、教学支架的适配度、儿童的深度学习表现等，大幅提升了评价的精准度与全面性。
据悉，该系统的技术突破将从根本上改变学前教育质量评价的逻辑，带来显著的行业价值与社会意义。系统一经推出，便迅速获得学前教育行业的高度关注，目前已有包括浙江师范大学幼儿教育集团在内的10余家教育机构签订了技术应用协议。经过半年的实践验证，使用该系统的机构不仅评价效率提升78%，还成功识别出此前被忽视的保教问题30余项，基于系统给出的优化建议调整后，儿童的课堂参与度平均提升42%，师幼互动的优质率提升38%。
浙江师范大学幼儿教育集团胡瑛园长表示：“过程性评价一直是我们的痛点，人工评价不仅耗时，还容易因个人经验差异导致结果偏差。Amegah Emelia Edinam博士的这套系统，能自动捕捉保教过程中的细节数据，生成可视化的评价报告，甚至给出针对性的改进方案，让我们的教研改进有了明确方向。”她进一步补充，当前学前教育行业竞争激烈，质量是核心竞争力，而传统评价模式下，机构需投入近30%的教研资源用于评价工作，且效果有限。“Amegah Emelia Edinam博士的技术创新，不仅帮我们节省了大量人力成本，更让质量提升有了科学依据，我们计划在全国所有园所推广这套系统。”
作为兼具学术深度与实践经验的学前教育创新者，Amegah Emelia Edinam博士始终聚焦行业核心痛点，以技术创新推动学前教育高质量发展。她以机器学习技术为核心，深度融合比较教育理论与一线教研经验，破解了过程性质量评价这一制约行业发展的关键难题，为学前教育数字化、科学化转型提供了重要支撑。这位深耕中国学前教育领域的外籍专家，正以其独特的创新视角与扎实的技术成果，成为推动全球学前教育技术革新的重要力量。
