人工智能賦能中學課堂教學診改的實踐

2025-10-02 00:00:00李霖楊靖

廣西教育·B版 2025年8期

中共中央、國務院印發的《教育強國建設規劃綱要（2024—2035年）》明確提出建立基于大數據和人工智能支持的教育評價與科學決策制度1，以加快建設具有中國特色社會主義的教育強國；教育部等九部門頒布的《關于加快推進教育數字化的意見》強調全面推進智能化，促進人工智能助力教育變革[2，面向學校、教師、學生等不同主體完善結果評價，開展多維度過程評價、增值評價和綜合評價。自班級授課制度實施以來，依托課堂對教師與學生行為評價是教育評價的重要組成部分。課堂教學診斷的理論基礎源于課堂觀察，如弗蘭德斯互動分析法、S-T教學分析法等被廣泛應用3。課堂教學診斷能夠幫助教師及時發現教學過程中存在的問題，并及時糾正與改進，從而提升教師的專業能力和教學質量[4]。目前，傳統的中學課堂教學診斷方法主要依賴于人工現場觀察、訪談和問卷調查等，但這些方法存在諸多主觀因素，如反饋不及時、容易干擾課堂教學等痛點、難點問題[5]。人工智能技術（Artificial Intelligence，AI）的出現為課堂教學診斷帶來新的發展機遇，尤其是語音識別、人臉識別等技術的發展逐步提升語義識別能力[6]，能夠更加客觀地分析課堂中存在的問題并進行實時反饋，為開展精準教研提供重要的數據支撐[7]。

一、運用平臺優勢，生成中學課堂診斷報告

隨著人工智能技術的迅猛發展，課堂教學診斷數據采集從人工采集轉變為機器智能采集，極大提升了反饋速度，為課堂教學診斷與改進帶來新的發展空間。由閆寒冰教授團隊提出的技術賦能教學診斷模型（TTDM），從技術層面規范了整個診斷的維度和可視化[8]，其結合《中學多樣化課堂教學診斷模式研究》的實踐趨勢9，有效解決了課堂教學診斷的痛點和難點問題。

集團運用廣西智慧教育平臺（桂教通）的AI教研功能，對上傳的課堂錄像視頻進行分析，主要對師生的行為指標進行分析，包括課堂語速、教師用語詞頻、課堂類型、師生互動頻率、提問層次和類型等，形成初步分析報告（如下頁圖1所示）。其中，主要分析了課堂的S-T曲線圖、Rt-Ch圖。S-T教學分析是日本學者藤田廣一、吉本英夫提出的課堂觀察記錄工具。S（Student）即學生行為，如發言、思考、實驗；T（Teacher）即教師行為，如講解、板書、演示。S-T教學分析通過觀察課堂（現場或錄像），以固定時間間隔（通常每30秒）記錄行為類別，形成S-T序列，然后繪制成S-T曲線圖和Rt-Ch圖。其中S-T曲線圖以時間軸為基準，以教師（T）行為繪制水平線段，以學生（S）行為繪制垂直線段，形成折線圖，直觀展示師生行為隨時間變化的情況。Rt-Ch圖則通過公式計算進行呈現， Rt=Nt/N （代表教師行為占有率）， Ch=（g-1）/N （代表行為轉換率，g為連續相同行為的“組數”）。透過S-T圖與Rt-Ch圖，教師可以判斷該堂課屬于練習、對話、講授、混合中的哪一種類型。該系統也可以分析出教師和學生行為的課堂時間占比，教師口頭禪、語速等診斷信息。另外，也可以對課堂的核心觀察指標進行權重賦分，實現課堂教學質量智能化評分，包括教學目標10分、教學過程45分、教學效果20分、技術規范10分、創新實踐15分，共100分（如表1所示）。

圖1AI診斷平臺數字面板（節選）

二、研發人機協調機制評價量規，改進平臺課堂教學診斷不足

AI課堂診斷技術快速發展，促使課堂教學診斷進入人機協同的更高維度，構建一個完善的中小學教師課堂教學診斷指標體系[0]，顯得尤為重要。羅海峰等在《多媒體教學環境下的課堂觀察》一文提供的高階課堂診斷量表雖然觀察維度全面，但人力資源需求高，難以應用推廣；而沈毅等撰寫的《課堂觀察Ⅱ：走向專業聽評課》，考慮了時效性和實用性等因素，操作簡易，但過于簡化，缺乏學科的特殊性。

教育集團結合AI優勢，研發人機協同的課堂通用診斷量規（如下頁表2所示），完善了課堂教學診斷理論，以便現場評測人員根據量規內容，形成包括導入形式、重難點突破、核心素養呈現、教學環節銜接、教師魅力、思政元素等內容的課堂診斷報告。這是AI課堂診斷報告的重要補充，也是對人機協同的有效實踐。其中，較為重要的評分權重是教學重難點和核心素養的達成度分析，這是AI難以診斷的部分，充分體現人機協同進行課堂教學診斷的重要作用。同時，該診斷量規創新性增加了思政元素及教師個人魅力等具有較強主觀性的量化內容，甚至增加了觀課和評課教師的建議，使診斷量規更加符合教學實踐需求。

表1AI診斷智能評分表

三、運用AI數據循證理論，構建“一課四態\"AI教研實踐模型

基于中學課堂教學診斷而獲得的教育教學數據，最終形成教師的數字畫像等數據，是構建精準教研的重要支撐。賈美華等人對204節錄像課的多樣本進行定量分析，得到了課堂教學診斷和改進的有效途徑[13]。教育集團AI教研共同體（6個學科）收集大量公開課樣本，進行課堂教學診斷和改進研究，引導教師從自我認知角度出發，探索創新且高效的“一課四態”教研實踐模型（如下頁圖2所示），并實施課堂改進。首先，進行常態課診斷，教師對優質常態課進行錄制，并利用AI研課平臺進行分析。依據分析結果，教師對第一次AI診斷報告實施改進策略，形成第二次授課，即AI成長課。其次，備課組對教師的AI成長課進行現場觀摩和指導，再融入第二次AI研課報告，即人機協同的完整報告，形成更大范圍的展評課。最后，展評課由全校或多校教研組實施跨校“線上 + 線下\"指導或教研，促使人機協同診斷和改進落實到最終優課階段，形成高質量優課視頻切片并存入資源庫平臺。整個教學過程呈現“常態課一AI成長課一展評課—入庫優課”四種課態，由此推動教師教學能力實現三次螺旋進階，充分融入過程性評價、增值性評價和結果性評價的實踐內容。另外，特別呈現了學生課后達成度評測，有效指向學生的課堂學習質量等學業目標，且多維度提升教師的數字素養。

在“一課四態”AI教研實踐模型實踐過程中，教育集團培訓各學科教研組運用中國移動智慧研訓平臺的“數字畫布”功能，開展集體備課、研課、磨課等活動，強化了“備、授、研”一體化的過程性評價，促使課堂教學質量穩步提升，實現優課資源積累。目前，教育集團已形成AI智慧教研共同體6個、優課切片96個，智慧教研輻射20多所城鄉學校。通過課堂診斷報告，教師對S-T教學分析等課堂診斷理論及方法有了更深入的理解，促進基于數據的教研活動常態化，教研組理論水平得到整體提升；同時，教師更加專注于課堂教學互動和答疑，而不只是單向的知識傳授，由此形成良性循環，推動精準教學的實施。近兩年來，教師獲獎案例累計110多項，其中，榮獲自治區級以上獎項21項、自治區級課題立項15項。

當前，人機協同觀察量規表在實際運用中仍存在一定局限性，需要進一步優化和完善。從學科素養角度出發，通用型的課堂觀察診斷表應根據學科素養進行變通，根據實際情況平衡實踐性和通用性，以更好地適應不同學科和課型的需求。AI診斷報告在數據解讀、實時反饋、綜合評價等方面仍有待提高，需要進一步提升分析的精準度，提供更具操作性的改進建議，同時融合教研組實施反饋的有效意見，實現常態化循環性的課堂教學診斷人機協同，最終形成課堂教學質量螺旋上升的閉環模式。

表2人機協同課堂通用診斷量規