【摘要】人工智能、学习分析与教育大数据之间的相互融合使得学习评价由数字化的学习测评走向数据化的智能测评。从智能测评技术发展视角对国内外相关平台进行梳理和分析,发现智能测评平台存在测评目的异化、测评数据采集单一、测评分析缺乏深度、测评结果可视化水平低和测评反馈智能化薄弱五方面问题。本文从智能测评研究视角对国内外现状进行内容分析,把握研究态势与不足;在此基础上对智能测评发展的理论与技术趋向、目标导向进行阐释;最后提出智能测评服务模式,即以支持个性化学习为目标导向,以基于学习能力的学习练习智能匹配、基于内容掌握的个性化学习路径规划、基于活动参与的个性优势识别以及基于测评结果的知识地图描绘为服务支持,为将来智能测评发展与研究提供有益的启示。