认知测评进入AI时代：CogAT测试迎来数字化革新

平板电脑上完成10分钟游戏化评估，AI算法即时生成认知能力图谱，认知测评正告别答题纸和铅笔的传统模式。

今年7月，北京师范大学举办的国际认知心理测评与提升大会上，来自全球的专家一致认为：人工智能正在重塑认知测评领域。传统的CogAT（认知能力测试）长期以来是评估学生推理能力的重要工具，而今，它正与数字化、个性化测评技术深度融合。

随着Medidata与Cogstate等机构战略合作的推进，以及瑞典研究人员开发的数字化认知测试BioCog显示出85%以上的准确率，认知测评领域正在发生静默革命。

技术革新：当CogAT遇上AI与数字化评估

2025年堪称认知测评数字化的转折点。瑞典隆德大学团队开发的BioCog测试表明，患者可在安卓平板电脑上自主进行认知测试，这能有效确定哪些人应接受阿尔茨海默病的进一步检查。

这种游戏化的评估方式不仅减轻了考生的测试焦虑，更能通过精细记录反应时间、操作路径等微观数据，生成全面的认知能力图谱。

AI技术的加持使得测评不再局限于单一分数。中国科学技术大学研发的CogMath框架，将数学推理能力系统划分为问题理解、问题求解和答案总结三个阶段，并细化为九个评估维度。这种多维度评估模型正在被整合进新一代CogAT系统中。

Medidata与Cogstate的战略合作则致力于打造AI驱动的中樞神經系統电子临床结果评估系统(eCOA)。这一系统整合了感测器技术与AI分析引擎，能够收集并解析大量生理与行为数据，为认知评估提供更全面的信息基础。

传统CogAT测试主要应用于教育领域，用于识别学生的学术潜能和优势领域。而如今，认知测评的应用正跨越教育边界，进入临床领域。

BioCog测试的开发团队指出，他们的工具未来可能在初级医疗中作为筛查痴呆症的初始阶段工具。对显示认知障碍的患者，可以追加血液生物标志物检测，以确认阿尔茨海默病病理是否为根本原因。

在教育场景中，数字化CogAT测试能够实现实时适应性测试，根据学生的回答情况动态调整题目难度。这种个性化评估不仅能准确捕捉每个学生的能力水平，还能为教师提供针对性的教学建议。

临床与教育应用的融合趋势也日益明显。7月在北京师范大学举办的国际大会上，专家们探讨了AI技术在认知与心理测评中的应用，以及如何推动心理学实践创新。这种跨领域合作为认知测评开辟了新的可能性。

认知测评市场正迎来活跃的技术创新与战略合作。2025年7月，Medidata宣布与澳大利亚神经科学疾病检测公司Cogstate达成合作，将其感测器技术与AI分析引擎结合Cogstate的认知功能评估系统。

这一合作旨在重塑多项CNS疾病的电子临床结果评估（eCOA）。

Cogstate作为神经认知评估领域的专业公司，其技术整合进一步加速了认知测评从“测量结果”向“预测潜力”的转变。Medidata执行长Anthony Costello指出，在CNS试验中，患者评估的主观性与资料变异一直是重大挑战，而数字化解决方案能够提升终点数据品质。

与此同时，学术机构也在积极推动认知测评的研究与应用。北京师范大学心理学部构建的本硕博贯通培养模式，如“心理学+人工智能”联合学位项目，强调了实践技能与前沿技术的结合。这些人才培养计划为认知测评领域输送了专业力量。

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随着认知测评技术的不断发展，个性化评估与公平性成为关注焦点。中国科学技术大学的研究团队发现，传统评估方式可能高估大模型数学能力30%-40%。这一发现对认知测评具有重要启示：需要更精细的评估工具来准确识别个体差异。

未来CogAT测试的发展将更加注重多维度评估。剑桥大学心理测量中心研究主任孙鲁宁验证了AI在创造性任务中的潜力，这可能为评估创造力等高阶认知能力提供新途径。

认知测评的另一重要趋势是向动态评估与发展性干预转变。瑞士圣加仑大学教授Clemens Stachl的研究表明，通过智能手机APP记录用户日常使用数据，可以对个体人格进行精准评估。这种动态监测方法可能未来被整合入认知测评中。

未来CogAT测试可能将不再局限于固定的测试时间和地点。基于Medidata与Cogstate的合作框架，患者可通过统一平台参与评估，数据自动上传并与质量控制平台无缝串接。这将使认知评估融入日常学习与生活场景。

认知测评的未来不再是简单贴标签或排序，而是描绘个体独特的认知图谱，为每个人指明最适合的发展路径。

当AI能够解析我们思维的每一个细微差别，教育的本质将重新回归到因材施教的本源——认识每一个独特的大脑，释放它们全部的潜能。

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