人工智能賦能高質量學習的前瞻性實踐研究

【項目簡介】

為落實高質量減負增效，加強教育數字化治理能力，提升師生信息化素養服務及促進“雙減”工作落實落地，2022年，無錫市尚賢融創小學所在的經濟開發區引入了一體化教育支撐平臺，通過構建教育大數據分析模型引導和深化教育大數據應用建設，實現各類數據的收集融合，將數據的價值充分應用到學校管理、教學和學習的過程中。目前，AI聽說、創新課堂、AI體育、個性化作業等均已在各年級部署開展。統計發現，學生學習效率、學習主動性、信息化應用水平均有顯著提升。與此同時，集團還建成近5000平米的無錫市經濟開發區人工智能教育基地，通過人工智能課程的學、研、教、賽，為項目研究提供了強有力的支撐。

摘要：無錫市尚賢融創小學以江蘇省基礎教育前瞻性項目為研究基礎，圍繞人工智能對教育領域的深刻影響，探索基于“深度融合，創新發展”的人工智能創新應用，從人工智能賦能高質量學習的創新實施路徑及前瞻性評價方式的角度，闡述人工智能賦能教育的創新應用，突出數字資源在創新課堂營造、因材施教、個性化學習、教師教研過程中發揮的積極作用，以及數字化的總體評價、過程性評價和總結性評價等多維度評價方式對研究深入推進的支撐作用。

關鍵詞：人工智能；高質量學習；數字資源

中圖分類號：G43 文獻標志碼：A 文章編號：1673-9094（2023）22-0033-04

*本文系江蘇省基礎教育前瞻性教學改革實驗項目“人工智能賦能高質量學習的實踐研究”、無錫市“未來學習創新基地”項目“基于人工智能技術的教學創新研究”（WLJDXM50）的研究成果，江蘇省網絡名師工作室的實踐性成果。

收稿日期：2023-10-05

作者簡介：王佳，無錫市尚賢融創小學，副校長，高級教師，江蘇省網絡名師工作室領銜人，無錫市教科研先進個人，無錫市經濟開發區教學能手，江南大學人工智能與計算機學院校外合作指導教師，主要研究方向為現代教育技術賦能教育教學。

智慧教育是數字時代教育的新形態，是當前教育系統革新的有效推動力[1]。在科技日新月異的今天，人工智能（AI）已經成為生活中不可或缺的一部分。它不僅改變了我們的生活方式，也正在深刻地影響著教育領域。特別是在高質量學習方面，AI的應用早已起步，且已經展現出了巨大的潛力和價值。無錫市尚賢融創小學在強化大數據、算法及模型概念，增強賦能實效性的同時，創新了AI應用場域。

一、人工智能賦能教育的時代背景及發展現狀

2022年2月8日，《教育部2022年工作要點》發布，提出積極發展“互聯網+教育”，加快推進教育數字轉型和智能升級，探索大中小學智慧教室和智慧課堂建設，深化網絡學習空間應用，改進課堂教學模式和學生評價方式，強化數據挖掘和分析，構建基于數據的教育治理新模式。項目以“深度融合，創新發展”的人工智能創新應用為研究方向，以人工智能賦能學校教育教學高質量發展為重點，以融合多學科現有課堂教學模式，加速資源平臺建設，突破既定課程目標邊界為目標，將智能化、融合式、數據型作為整個項目的技術核心，開拓創新初具智能時代特征的未來學習空間。

人工智能的引入正在改變學校現有教育教學的面貌，以前所未有的速度提高了部分教育教學場景的學習效率，使教育更加個性化和智能化。僅2年時間，學校數字化轉型取得了豐碩成果，完成了智慧教育城域網建設項目、人工智能教育普及工作以及教育數字基座的打造。首先，新組建的城域網實現萬兆到校、無線覆蓋，確保了在運用AI創新課堂等項目進行課堂教學或實踐活動時，不會因為延時而造成響應延誤或數據反饋遲緩等問題。教師通過電腦發布隨堂練習，學生借助新型智能手寫設備，實現隨堂練習的書寫（主觀題）和按鍵作答（選擇題及判斷題），作答內容自動上傳后臺進行識別與智能批改。其次，圍繞數據資源“匯聚、管理、治理、共享、挖掘、可視化”的發展主線，建設覆蓋數據全生命周期的一站式大數據治理平臺，實現消除數據孤島、規范數據標準、提高數據質量、推動數據共享、挖掘數據價值的目標。再次，學校突破開發重構數字型動態監測，在前期經驗基礎上，以多種建模方式，結合重要資源，分析已有數據、應用場景任務完成率、實時動態節點行為抓取等數據，取代過往的單一數據來源的結果性評價。

二、人工智能賦能高質量學習的創新實施路徑

人工智能技術的引入，豐富了課堂元素，優化了授課方式，積累了學情數據，為課堂教學改革和學業減負增效提供了有效抓手和創新載體。

（一）人工智能賦能創新課堂

智慧課堂是技術發展與課堂教學整合應用的產物，是利用人工智能、大數據等新興技術打造的智能高效的新型課堂[2]。AI作為教師的教學助手，圍繞教學全場景，借助教學助手，助力教學過程的減負增效。創新課堂最為突出的，是實現多向式課堂教學，實現課前、課中、課后全方位的學情監測。其基于智能化教學或學習設備，豐富了課堂教學活動，如AI互動、仿真觀測、PBL探究、隨機組卷等，即時雙向反饋，實時掌握學情，及時動態調整，調配教學資源，實現個性化供給，以學生學習過程的豐富和優化為目的，支持自適應學習，從而最大限度促進學生有效學習。

此外，人工智能在教學行為本身方面的分析，突破了人類智慧的局限，運用演示實踐、數據采集、智能處理、可視化呈現等新型教學行為，實現智慧課堂中的游戲人機互動、AI展示、VR欣賞演示、AR情境模擬、5E教學等多種新型教學方法，創建更具針對性的“玩—學—創”教學模式。學生通過項目化學習、主題探究、課題研究等方式，融通虛擬世界與現實世界，將學習與現實生活緊密結合，學會解決真實生活中的問題，促進社會化能力的發展。該創新課堂已打造了100余節課例，并在省、市、區各級創新實踐課堂中進行了展示和推廣。以AI聽說為例，以往在3—9年級階段，英語教學大多重視聽、寫和理解能力的培養，忽視了口語教學，這造成了學生在高中階段對語音的辨識能力仍處低位，其口語表達及英語場景應用能力較為缺乏。為此，我國在2017年版的高中課標中就提出，要在英語教學中綜合考查學生的語言運用能力。近年來，不少地區已經采用人機對話的形式進行考試，引入了AI聽說項目，其中包括了英語聽說教考管理平臺以及終端設備。項目的中心平臺包含了測試所需的模擬測評系統，其中包括資源中心及評價分析系統、聽說測試系統等，實現聽說測試訓練自動化。聽說智能教學系統則將互動教學作為聽說課堂的重要組成部分，針對授課內容推送配套專項練習，同時還具備實時測評功能，由此在英語口語練習中，實現了創新資源供給，構建了智慧化、標準化的英語聽說考試和教學環境。教研組還在此基礎上，開發了基于人工智能的智能助教、智能學伴等教學應用，實現“人機共教、人機共育”，進而真正提高教育教學質量。

（二）人工智能賦能個性化學習

新課程、新教材、新高考背景下，教師需要完成從教書到育人的轉化，學生需要完成從淺度學習向深度學習的轉化。而在現實中的大班教學和考試場景下，老師面臨講評時班級學情難掌握、輔導時個性錯因難定位等問題；學生面臨學情基礎不同，但作業千人一面等問題。學校推進的個性化學習，是基于校內日常學業數據的記錄與分析，精準定位學生的薄弱知識點和錯因，結合智能硬件設備，為每位學生量身定制個性化學習方案，通過學生手冊以個性化推進的方式實施。

學生手冊由成長記錄、典例精講、必做模塊、選做模塊、拔高模塊五個部分組成。成長記錄展示學生歷次測驗成績、優勢劣勢分析以及個人成績與班級成績的對比。典例精講是基于班級高頻錯題推薦的變式練習題，可用于教師試卷講評課和學生隨堂練習，幫助學生舉一反三。必做模塊是幫助學生查缺補漏、鞏固基礎的變式練習題。選做模塊是為學生在學有余力的情況下推薦的變式練習題，以幫助學生強化知識。拔高模塊以自主選擇性練習題為主，幫助學有余力的學生進一步拓展提升。

除此以外，個性化推送還涉及AI體育、AI心理教育等。以AI體育為例，以往學生的體育運動，往往需要在體育教師的引導或安排下，進行相關練習或比賽，這樣的組織形式較為單一，且受時間、場地、人員影響較大。在課間或其他課余時間段，學生很難自發組織，場地也長時間閑置。AI體育基于物聯攝像頭和人工智能運動視覺算法，對傳統操場進行智能化改造，無感、智能采集每位學生的運動過程數據，實現運動成績識別、動作分析，并提出改進建議，既輔助體育教師精準教學，又可以在無教師參與的情況下，自主組隊，通過揮手等識別方式進行跑、跳、引體向上等常規體育項目的練習或比賽。電子大屏能清晰顯示每位參與學生的成績，這樣不僅增加了學生參與的頻次，也讓運動本身成為了學生追求的一個游戲項目，使他們充滿積極性。在體育課堂教學時，利用智能穿戴設備采集學生課上的運動數據，實時展示每位學生的心率、運動強度、密度等指標，生成班級報告和個人報告，分析課堂教學情況，較好地解決了傳統體育教學“難量化、難記錄、難監督、難分析”的問題。配合區、校兩級平臺，直觀展示區縣、學校體育教學、學生體測等各項數據，助力管理者掌握體育教學開展情況，了解學生體質健康狀況及趨勢，提升區縣、學校整體數據觀測和治理能力。

（三）人工智能賦能AI教研

傳統的教研活動通常采用教師集中進行案例觀摩、授課說課、點評發言、相互交流、總結陳述等方式，存在參與人員有限、非本地人員參與不便、教研成果點狀分布等問題。

為提升教師信息化運用能力，無錫市經開區打造和提升教師網絡研修平臺，構建線上線下、選學推送相結合的教師智能研修模式，探索建立教師發展測評系統，優化培訓成效評價，形成基于云計算、人工智能、大數據等信息技術的區校聯動一體化互聯網+教研平臺。一方面，結合平臺的教研活動，細分了教研活動場景，創新了智能研修環境和形式，拓展了教研活動場域；另一方面，便捷調用教研實錄、語音轉寫、在線協同、基于大數據的精準教研等應用，實現全場景研修，促使教研互動效率效能大幅度提升。實際應用中，平臺為教師、教研員、學校管理人員和區縣教育管理人員提供服務，在研修、師訓、科研、賽評等方面提供應用場景，將各類活動、成果、工作室素材、監管等組合為數據“聯盟”，融通教學教研場景，實現基于課堂教學實踐問題的精準教研，進而反哺教學實踐。以區本研修資源建設為例，建設教師研修成果資源中心，實現教研過程記錄數字化沉淀。教研成果規模化推廣是各區縣教科研發展的趨勢目標，由各學科教研員發起活動或互動項目，教師報名參與并上傳或參與交流，經過學校或區縣一級的篩選和評審，實現資源匯聚，其后推廣和共享教研活動成果，鼓勵教師積極使用現有資源。同時提供接口，給予教師教學反思和自我提升表達空間或交流“聊天室”，切實為教師提升教學能力注入了新的活力。

三、人工智能賦能高質量學習的前瞻性評價方式

評價，是反饋各項變革或轉型是否成功的有效手段。評價方式的確立，特別是具有一定前瞻性的評價呈現，需要基于目標定位的明確清晰和對過程的完整把握。

（一）大數據“畫像”呈現總體化評價

基于多維數據的學生個體畫像，是根據學生個體在多場景、多時段的實際表現，以數據的方式進行采集、挖掘、分析，形成全方面、全方位、全面性、全程式、全要素評價，形成課前、課上、課后、階段及期末總評的多階段評價方式，結合教師全息畫像、學校績效評價等，最終呈現學校、教師、學生精準的“三類畫像”數據。

（二）聚類分析呈現過程性評價

學生除年級、班級自然分類外，學校根據教師定向分析，以及階段呈現的學情實際，增加了AI智慧課堂組、AI創新課堂組、AI“雙減”實踐組等10余個特設類別，加入了學業成績、體質健康、活動時間、特長展示等7個變量，由學校數字大腦進行變量群集合。經過數據采集、挖掘和分析，階段性地發布研究數據，并選擇性地與教研部門的描述性評價進行交叉驗證，進而形成對后續有參考意義的過程性評價資料。

（三）項目化成效呈現結果式評價

基于人工智能的創新課程項目實踐，以項目校為單位，其他學校作為參照組，在形成階段性數據后，及時進行成因分析和趨勢預估，以此對項目校進行下一步的嘗試預期和行動指引。項目中每一個子系統的算法從產生到優化，再到校正，有多環節保障，以提升其后期的實踐效果。

人工智能賦能高質量學習的實踐研究在創新教學模式、實現高效課堂、自主學習等方面已凸顯成效。隨著研究的深入和數據的充實，將不斷提升人工智能賦能高質量學習的精準度和實效性，助力學校實現數字化教學治理。

參考文獻：

[1]胡欽太，林曉凡，王姝莉.智慧教育驅動的教育系統革新[J].中國遠程教育，2022（7）：14.

[2]劉邦奇.智慧課堂引領教學數字化轉型：趨勢、特征與實踐策略[J].電化教育研究，2023（8）：74.

責任編輯：趙赟