基于实证的“精智”教研：AI赋能的课堂观察与评价研究.docx

基于实证的“精智”教研：AI赋能的课堂观察与评价研究

随着信息技术的迅猛发展，数字化转型已成为全球教育改革的重要趋势。中共中央、国务院印发的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》明确指出，教师应主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学。教育部发布的《关于实施全国中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0的意见》进一步强调，要充分利用人工智能等新技术成果助推教师教育，提升校长、教师面向未来教育发展的创新能力。作为中国教育改革的先行者，上海市在《上海市推进教育现代化2035》中明确提出，要充分利用信息技术改进教学方法和评价体系，促进学生全面而有个性地发展。

上海市虹口区作为教育部“基于教学改革、融合信息技术的新型教与学模式”实验区和上海市教育数字化转型的重要组成部分，一直积极贯彻执行国家和市级政策，致力于建设数字化学习环境，推广人工智能、大数据等技术在教学中的应用，并鼓励教师进行教育数字化转型实践，提高实证研究能力。在“双新”背景下，虹口区探索从经验教研向实证教研的转型，营造良好的区域教研文化。通过引入人工智能技术，虹口区从数据驱动和技术赋能教学研一体化的视角提出了基于实证的“精智”教研理念，致力于推动AI赋能课堂观察与评价研究，打造教研场景下的区域教育数字化转型典型案例。

一、国内外相关研究uAL5HnooSZmfPat2hpUIBJ5NslxvaO92+/O1CEZANYU=的进展

课堂观察与评价研究最初起源于“听评课”。在过去的几十年中，“听评课”一直是分析与评价课堂教学水平的主要形式之一，但其结果往往过于主观、质性。为提升课堂观察与评价的专业性和科学性，很多学者开始探索结构化课堂观察的工具，以期从量化研究的视角推动课堂观察与评价日趋精准。例如，崔允漷教授团队开发的LICC课堂观察范式[1]，包含4个维度、20个视角、68个观察点，是一种全面、科学的课堂观察工具。然而，此类工具的使用需要耗费大量人力成本，阻碍了其在实践中的大规模推广。

智能时代的到来，为教育教学带来了巨大的变革。在课堂观察与评价领域，人工智能技术为以音视频为载体的课堂教学分析提供了新的方法[2]。通过嵌入教育教学框架，人工智能可以对教育教学过程中所产生的多模态数据进行智能分析，并生成描述课堂教学过程的分析与诊断报告[3]。杨晓哲副教授根据人工智能在教育教学中应用的特点，提出了包括数据层、认知层、标准层、应用层的课堂分析架构，引入了加涅教学九事件、IRE师生对话分类等经典的教学模型，并在此基础上进一步创新，提出了课堂效率、课堂公平、课堂民主3个层次下共9个维度的高品质课堂分析标准（CEED）。该课堂分析标准现已成为推进课堂观察与评价更加数据化、反馈化、证据化的一种新颖范式[4]。

虽然人工智能课堂分析工具仍处在新兴和发展过程中，但近两年来已经有一系列先行者在特定教育教学场景中使用人工智能课堂分析工具进行了积极探索。有研究者探索了人工智能课堂分析工具在精准教研中的实践，构建了原始打磨、数据诊断、切片分析、反思改进四个教研环节，为数学校本研修的转型与升级提供了经验[5]。也有研究者应用人工智能课堂分析系统开展语文课的教学反思和循证课例研究，分析了S-T图、Rt-Ch量表、课堂教学行为时间分布统计表等证据，并结合学科和内容特点给出了教学启示[6]。还有研究者提出可以使用人工智能对大单元教学等进行课堂教学分析[7]。总而言之，人工智能课堂分析工具在教学、教研、教师成长等多个方面都具有潜在的巨大价值，这也是本研究——基于实证的“精智”教研开展的基础和契机。

二、本研究聚焦的关键问题

本研究通过AI赋能系统化的教研流程，旨在解决传统教学和教研过程中面临的多个关键问题，主要包括以下方面。

（一）教学评价主观性较大

在传统教学评价中，教师的主观判断往往占据主导地位，缺乏量化的数据支持。这种主观性容易导致评价结果的偏差，不利于公平、公正地反映学生的学习效果和教师的教学质量。为解决这一问题，本研究引入了AI课堂分析技术，以数据驱动的方式，实现对教学过程和教学结果的客观评价。AI赋能的评价系统能够收集、分析课堂教学的多维度数据，从而提供更为科学、精准的评价，并能减少人为因素的干扰，提升评价的可靠性和有效性。

（二）区域校际协同性不足

在虹口区教育数字化转型的过程中，各学校在资源共享、教研活动和教学成果推广方面的协同性存在不足。不同学校之间的教学水平和资源配置不均衡，导致教育质量差异较大。为了增强区域内校际协同，本研究通过构建跨校的教研联盟，借助AI技术和数字化平台，实现资源的共享与互动。这种做法不仅可以提升各校的教学质量，还能促进优秀教学经验的传播和推广，形成良性的教育生态。

（三）教师专业发展结构性偏弱

教师在专业发展过程中，往往依靠自身经验积累和高年资教师