智能研修平臺在小學數學精準教研中的應用范式研究

【中圖分類號】G623.5 【文獻標識碼】A【文章編號】1002-3275（2025）08-22-04

在數字化時代，教育數字化轉型已成為全球教育改革的核心議題。2019年，中共中央、國務院印發的《中國教育現代化2035》為教育發展指明了戰略方向。小學數學作為重要學科，亟待借助技術力量突破傳統教研模式的桎梏，實現教學質量的跨越式提升。傳統教研模式存在資源分散、學情分析粗放、教師協作效率不高等問題，難以滿足當下精準教學與個性化學習的迫切需求。在此背景下，中央電化教育館智能研修平臺（本文簡稱智能研修平臺）應運而生，為解決這些難題提供了新的思路。智能研修平臺依托AI課堂分析、數據可視化、協同教研等功能，構建起“診斷—改進一優化”的教研閉環，助力教師從傳統的經驗驅動型教學向數據驅動型教學轉變。

本文以廣西河池市金城江區第六小學的實踐作為案例，系統地剖析智能研修平臺在小學數學精準教研中的應用路徑與成效。通過深入探究，旨在為同類學校的數字化轉型提供切實可行的參考方案，同時也為智能教育工具的學術研究補充實證資料，助力教育領域的創新與發展。

一、傳統小學數學教研模式的現實挑戰

在引入智能研修平臺之前，金城江區第六小學數學教研主要依賴傳統線下教研模式。這種模式雖然承載著多年的教學經驗傳承，但是在實際運行過程中逐漸暴露出諸多弊端，制約著教研活動的高效開展與教學質量的提升。

（一）教研信息傳遞效率低

傳統教研主要借助線下會議與紙質材料來實現信息共享，這種方式極易造成信息滯后與失真。如以某位教師研發的“分數可視化教學法”為例，由于缺少標準化的記錄和傳播渠道，其他教師只能通過口頭轉述來了解其核心邏輯，導致該方法在推廣過程中效果大打折扣。

（二）教學資源整合程度不足

傳統線下教研模式的教學資源收集與整理缺乏系統性和規范性。教師個人積累的優質課件、習題等資源分散存儲，沒有統一的平臺進行共享和管理。這導致在備課過程中，教師往往需要花費大量時間搜索資源，且難以找到完全符合教學需求的材料，造成教學

資源的重復開發與浪費。

（三）學情診斷精準度欠缺

傳統學情分析多依賴考試分數與主觀觀察，難以量化學生的知識薄弱點。在評估學生的學習成績時，一般只是簡單地統計考試分數，而沒有深入分析學生對各個知識點的掌握程度、解題思路、錯誤原因等，難以準確把握教學的重點和難點，無法為不同層次的學生提供有針對性的教學輔導。

二、小學數學精準教研的需求驅動邏輯

隨著教育改革的推進和新課程標準的實施，金城江區第六小學對小學數學精準教研的需求日益迫切。學校嘗試通過探索智能研修平臺與校本教研融合的路徑、模式、方法，實現規模化教師教育與個性化人才培養的有機結合，促進學校教研模式數字化轉型，提升基于數據開展智能精準教研水平、基于實證開展科學精準管理水平及教師教學水平。

小學數學對培養學生的邏輯思維能力和問題解決能力具有重要意義。建立完善的數據分析體系，對學生的學習數據進行深入挖掘和分析，可為教學決策提供科學依據，并實現教學過程的精準化和個性化。精準教研成為提升教學質量的關鍵，可從以下三個方面開展工作。

（一）基于學情數據驅動的教學設計

通過智能研修平臺采集學生的預習數據、課堂互動記錄、作業表現，生成個性化學情圖譜，為分層教學提供依據。通過數據分析、課堂觀察等手段，精準了解學生的學習狀況，從而制訂更有針對性的教學計劃。通過學情分析，設計符合學生認知水平和學習需求的教學活動，確保教學內容的深度和廣度適宜，教學方法靈活多樣，以激發學生的學習興趣和積極性，從而構建“課前診斷一課中調整一課后反饋”的精準教學鏈。

（二）動態化教研協作機制

借助智能研修平臺，可突破時空界限，實現教案資源共享、評課實時互動、跨校教研聯動，構建起“全員深度參與、即時精準反饋、持續高效迭代”的協作生態。還可以借助智能研修平臺定期舉辦教學研討會、觀摩示范課、評課議課等活動，激勵教師踴躍分享教學經驗，深度交流教學心得，實現共同進步。[]

（三）AI賦能的課堂行為分析

借助AI技術對師生語言、表情、互動頻次等微觀行為進行多模態分析，精準定位教學問題，深入了解每個學生的學習狀況，發現教學薄弱環節，有針對性地調整教學策略和方法，從而提高課堂教學效率，提升學生的數學學習成績和綜合素養。信息技術在教育領域的廣泛應用，要求教師適應教育信息化趨勢，積極探索信息化教研模式。智能研修平臺整合了各類教學資源，實現線上線下教研的有機結合，為教師和學生提供更加便捷、高效的教育教學服務。

三、智能研修平臺賦能數學精準教研的實踐路徑與成效

在小學數學教育數字化轉型的進程中，智能研修平臺為金城江區第六小學的精準教研工作開拓了全新路徑，有力推動了教學模式的創新與升級。

（一）規范備課流程，提升教學設計科學性

智能研修平臺改變了傳統備課模式，為教師提供標準化備課模式。教師登錄智能研修平臺進入個人備課模塊，選定數學課程的章節與課題，依照模板備課。此模塊能規范引導教師梳理教學思路，明確教學目標、重難點，合理選擇教學方法，使備課流程更科學系統，有效提升備課的效率與質量。備課結束后，教師將教案上傳，方便同行與教學管理者查看評價。

分析多位數學教師的備課情況發現，使用備課模塊后成效顯著。以“三角形面積計算”課題為例，以往部分教師對這一內容的教學目標表述模糊，如“讓學生學會計算三角形面積”。有教師借助平臺后，將目標表述優化為“讓學生理解公式推導過程，掌握并正確運用公式計算不同三角形面積，培養空間觀念與邏輯思維能力”。教學方法也更加多元，依據教學內容和學生實際，靈活搭配講授法、演示法、小組合作探究法等，激發學生學習興趣與主動性。

（二）協同磨課，從經驗共享到數據驅動迭代

學校的數學教研組借助智能研修平臺，定期組織年級組教師開展集體磨課活動。教師共同參與課程研磨，分享教學設計、教學資源、教學反思等，集眾人智慧打磨教學內容，有效提升團隊協作能力與教學水平。具體而言，年級組確定磨課課題后，指定一名主備教師，其余教師共同參與研討。主備教師提前將教學設計初稿上傳至平臺，供大家審閱。其他教師依據自身教學經驗，結合對教材、學情的理解，在平臺上提出修改意見。主備教師據此完善教學設計，并再次上傳進行下一輪研討，如此反復，直至形成成熟方案。磨課期間，教師還能利用平臺的在線交流功能，針對教學環節或問題進行深入探討，分享教學資源和教學見解。

多輪集體磨課成效顯著，教師教學設計水平大幅提升。以“圓柱”磨課為例，最初主備教師對圓柱體積公式推導講解欠佳，學生理解困難。經平臺集體磨課后，其他教師提議結合直觀教具與多媒體演示，幫助學生理解圓柱與長方體體積公式的關系，使教學更生動易懂。后續課堂實踐中，學生對這部分知識掌握程度顯著提高。同時，集體磨課增強了教師的團隊協作意識與凝聚力。

總而言之，智能研修平臺打破時空限制，有力支持集體磨課，教師可隨時隨地開展活動，極大提升協作效率，助力教學質量提升。

（三）教學行為數據化，構建聽評課量化評價體系

學校制訂了詳細的聽評課計劃，每位數學教師每學期至少聽課15節。聽課教師可以隨時隨地在平臺上聽課，實時記錄課堂觀察情況，利用平臺提供的量化評價工具，對授課教師的教學語言、教學方法、教學過程、師生互動等方面進行實時記錄與評價，便于授課教師及時發現問題并改進教學。授課教師可以在平臺上查看評課結果，并與聽課教師進行在線交流溝通。例如某位教師在教授“分數的基本性質”時，由于語速過快，部分學生跟不上節奏。通過了解聽課教師的反饋，他意識到問題，在后續教學中適當放慢語速，并增加了一些提問環節，引導學生積極參與思考，教學效果得到明顯改善。

（四）多模態課堂行為分析，AI賦能精準教學診斷

智能研修平臺運用前沿人工智能技術，深度剖析課堂教學視頻。當教師授課結束，將視頻上傳至平臺后，AI系統可自動采集分析多維度數據，包括教學行為、師生互動、學生表情與注意力等。通過圖像識別，精準解析教師的動作、表情、板書；借助語音識別，準確提取教師的教學語言和提問；利用情感分析，判斷師生情緒。分析完畢，平臺自動生成詳細的課堂教學分析報告，精準診斷教學問題，為教師改進教學提供有力依據。

以某位教師講授的“除數是兩位數的除法”為例，其借助智能研修平臺的AI課堂分析模塊，深入剖析課堂觀察分析報告，全面洞察課堂教學實況。

在課堂學情分析維度，數據顯示在課程起始的0～23分鐘內，學生抬頭率處于區間1的水平，表明學生專注度較高，處于認真聽課狀態；而在23～26分鐘時段，抬頭率降至0.25～0.75，通過回溯課堂實錄發現，此階段多數學生投入計算中，少數學生出現注意力分散、四處張望的現象。從行為活躍度數據來看，學生在這堂課的活躍度處于0～0.25區間，這反映出課堂氛圍相對沉悶，學生參與熱情有待提升。

課堂場景時間分配數據顯示，知識講解場景中教師話語時長占比為 63.6% ，互動時間占比僅為 21.3% 這體現了教師講授時間偏長，互動環節相對薄弱。在教師話語特征方面，平均語速為293字/分，語速波動范圍為202～472字/分，語速適宜，但在口語習慣上，其口頭禪“啊”“哦”“嗯”分別出現34次、24次、17次，這在一定程度上影響了教學語言的規范性與流暢性。

師生對話場景數據顯示，教師話語時長占師生對話時長的 31.3% ，處于 30%～60% 的合理區間，師生對話時間分配較為得當。然而，從學生舉手分布數據可知，在50次師生對話中，僅有9次學生主動發言，累計17人次參與，這反映學生主動參與對話程度較低；站立回答問題的學生位置分布顯示，50次對話中僅15次有學生站立應答，且分布明顯不均衡，部分區域學生未被關注。另外，教師巡視區域分布數據表明，整堂課教師僅進入學生區域巡視2次，且巡視區域覆蓋不全面，部分區域學生未得到充分關注。

S-T曲線分析結果顯示，本節課學生主導時間與教師主導時間分布均較為合理，未出現連續5分鐘以上由單一主體主導課堂的情況，符合教學節奏把控要求。另外，課堂詞云分析呈現出本節課教師的高頻詞匯，“除數”出現35次，“被除數”出現29次，“方法”出現28次，為后續教學內容的側重與調整提供了關鍵依據。

該教師基于智能研修平臺自動生成的多維度課堂觀察分析報告，精準定位教學過程中的優勢與不足，從優化教學環節、豐富互動形式、規范教學語言、均衡關注學生等多個方面著手，系統改進教學方法，提升課堂教學質量與學生學習成效。

（五）優課評選，以賽教評優促進發展

在智能研修平臺組織賽教評優活動，選拔優秀的教學案例與教師典范，鼓勵教師積極參與競爭，展示教學風采，促進專業成長。學校每學期舉辦一次數學教學優課評選活動，參賽教師需提前在平臺上提交參賽課程視頻、教學設計、教學反思等資料。評選活動分為初賽和決賽兩個階段。初賽由學校數學教研組組織評委根據平臺上的資料進行打分，決賽則邀請校外專家參與評審。在整個評選過程中，可借助智能研修平臺對參賽教師的各項數據進行展示和分析，為評委提供參考依據。

優課評選活動的開展極大地激發了教師參與教學研究和教學改革的積極性。通過優課評選活動，一批優秀的數學教學案例和教學方法得以在學校范圍內推廣和應用。教師們在交流中相互學習、共同進步，參與教研活動的主動性明顯增強，形成了良好的教學競爭氛圍，學校數學整體教學質量有了顯著提升。

四、數據驅動的精準教研模式構建與長效作用機制

（一）基于AI的教師教學能力診斷模型構建

可利用智能研修平臺的“教師能力矩陣分析”功能，對教師的課堂教學錄像進行分析，從而全面評估教師的教學能力，包括教學設計能力、課堂組織能力、教學互動能力等。智能研修平臺量表評分和AI數據分析相結合的方式，可為教師提供詳細的能力分析報告，幫助教師精準定位自身的教學短板。

教師通過常態化課堂錄播，分析課堂數據報告，反思教學行為，在教學中不斷改進。在數據分析方面，關注師生課堂行為時間占比、學生課堂參與度曲線中的波峰和波谷，從教學手段、教學策略、技術應用、課堂管理等方面，分析引起課堂數據變化的原因，并在此基礎上進行反思和改進，優化自己的課堂教學行為。

（二）小學數學精準教研的閉環實施路徑驗證

利用智能研修平臺，以數字技術構建線上線下融合的教研模式，打破了“規定時間、規定地點、回憶模式”的教研形態，促使教研組織形態發生根本改變。評課教師通過手機端即可完成直播聽課、文字評論、量表打分；在聽課的過程中即時表達評課意見，并在課后隨時補充、完善和修改；在課后研討的過程中，隨時可以調用課堂實錄視頻，用切片實證的方式，開展科學精準評價。總之，智能研修平臺為教師搭建了一個相互關聯、協同工作的教育科研平臺，教研活動的主體、環境、內容、目標、組織方式等方面均有所改變，形成了“多層次、多維度、實證化”的教研新形態。

具體而言，授課教師實施教學并錄制授課視頻上傳至平臺。平臺自動收集課堂數據，對教師講授時間、學生參與度、師生互動頻次等進行量化分析。磨課組教師通過觀看錄播視頻，利用平臺提供的課堂觀察工具，對教師的教學行為和學生的學習表現進行細致觀察。同時，磨課組教師也可以手動標注關鍵教學事件，進行質性分析，還可以根據反饋報告對授課教師進行精準指導。授課教師根據反饋和指導，再次優化教學設計，使教學設計更加科學合理，能夠更好地滿足學生的學習需求，并在不同班級進行第二次授課。通過不斷迭代和優化，教師在課堂上的教學行為更加規范有效，能夠更有效地激發學生的學習興趣和主動性，學生的學習效果顯著提高。[2]此外，該教研模式促進了教研活動的常態化和制度化，形成了良好的教研氛圍和機制。

在教育數字化浪潮中，教師依托智能研修平臺，借助其前沿的人工智能技術和海量的教育資源，積極開展精準教研工作。智能研修平臺通過精準剖析教師教學過程中的問題，助力優化教學設計，促進教師深度反思教學實踐，并依據學生個體差異實現個性化教學，切實為數學課堂教學質量的提升賦能。

綜上所述，智能研修平臺在小學數學精準教研實踐中，在提升教師專業素養、學生學習成效，以及優化教學管理效率等方面展現出顯著優勢。這些優勢為小學數學教育邁向現代化、實現高質量發展提供了有力支撐，助力小學數學教育在數字化轉型之路上穩步前行。

【參考文獻】

[1］肖方明.人工智能助推教師隊伍建設和數字教育建設的并行路徑[J]．中小學校長，2023（11）：9-12.

[2]李陽，曾祥翊．人工智能賦能教研高質量發展：智能精準教研的理論框架、實踐藍圖與發展脈絡[J].中國電化教育，2022（11）：99-107，122.