在教育数字化转型的关键阶段，人工智能技术的深度渗透为课程评价体系的革新提供了核心支撑。传统课程评价面临的维度单一、反馈滞后、个性化不足等瓶颈，亟需通过技术赋能实现突破。本文基于建构主义学习理论、多元智能理论与数据驱动决策理论，系统剖析人工智能在课程评价中的技术优势，从评价理念、指标体系、技术支撑、运行机制四个维度构建创新框架，并结合高校、职业院校、基础教育的典型实践案例验证路径可行性。研究表明，人工智能能够推动课程评价实现从“结果导向”向“过程-发展导向”、“单一量化”向“多元融合”、“静态判断”向“动态优化”的转型。