2025年10月11日，由宁波海曙区教育学院、镇明中心小学主办的“AI课堂人工智能赋能教学转型研究项目推介活动”在华东师范大学海曙区分析实验室真明中心小学成功举办。本次活动以“人工智能赋能课堂观察与课堂分析”为主题，旨在推动人机协作下的课堂教学变革，提升教师专业发展，促进学生全面发展。华东师范大学课程与教学研究所周文野教授、杨晓哲副教授莅临指导。此次活动吸引了来自全国各项目学校的教师代表。
NScratch参与“数字化”教研：深度学习的经验从单一“数据”阅读到多证据“咨询”
现场，在学校组织的人机教研活动中，所有在场的参与者都充当了“第一观察者”，结合学科学校制定的课堂观察量表，深入细致地观察记录了一堂科学课：镇明中心小学张静娜老师采用基于项目学习的方法，为学生设定了富有挑战性的主线任务。课堂上，教师引导学生将复杂的任务分解为四个逻辑上、环环相扣的子任务，并通过小组合作推动学习过程。在明确的任务指导下，各小组进行了热烈的讨论、实践和示范。课堂不再是知识的单向传递，而是成为学生共同主动探索、解决问题的实践场域。
同时，为了投注为了论证教师在目标引导下采用任务驱动的方法激发学生深度学习的实施效果，课题组成员从“课堂学习/机会表现观察”、“教师持有学生反应的课堂观察”和“课堂合作合作小组”三个不同的观察视角进行了小组合作笔记。观课现场，听课的老师们一一拿起手机，拍照、录像，记录下每个观课点师生的具体表现。
在课后评价环节，课题组修改了以往的“课讨论”讨论方式，安排教师将自己的现场观察笔记和眼前容易混淆的问题与国际课堂分析实验室实时生成的“课号”报告进行对比分析。华东师范大学.为了让教师在课堂之外更深入地分解教师教学和学生学习，学校学科指导专家、宁波大学教师教育学院毛伟杰博士帮助教师深入分析观察量表，并根据《数字课》报告提供科研指导。不仅细化了教师的学习目标，也为三个观摩组的教师明确了观摩目的和汇报思路。现场，由各学科教师组成的观摩团各抒己见，现场气氛热烈、真诚。
“课堂学习/机会表现”观摩组老师结合“数学课”报告表示：这节课通过驱动链，为学生提供了多样化的学习和表现机会。观察手册和“数学课”报告同样也印证了学生参与的“覆盖面广、听课频次高、自主探索时间长”等显着好处。但AI数据还显示，“班级分布”指标仅达到二级，既印证了手工记录中发现的“后排群体参与相对较弱”的现象，也指出了“机会平衡”的优化空间，并建议嵌入学生互评评审 促进更加平等、深度参与的机制。
“合作组”团队认为，本班四个合作组在工期保证、分工明确、互助协作等方面表现得堪称完美。 “课数”报告将合作环节评为“3级”，支持人工观察到的“角色清晰、规则默契”等每一项具体行为，共同证明合作机制的有效性。此外，人工观察还捕捉到了人工智能无法完全捕捉到的“个别群体实验记录滞后”等过程细节。在此基础上，通过了“增加时间管理者”的建设性建议，体现了在AI数据支持的基础上融合人工观察，实现完整的循证闭环“定位-策略生成问题”。
《教师处理学生的学生》发现，教师的答题策略主要以提问启发为主，注重引导学生自主纠正和完善答案。这与《数学研究》报告中的数据非常吻合，体现了老师对学生思维过程的高度关注。同时，AI数据也反映了课堂上封闭式问题的比例很高，这与人类“老师确实问了很多开放性问题”的认知形成了鲜明对比。n问题”，建议教师可以进一步优化问题表达，减少“是”和“有什么”引导，增强问题的开放性和思维能力，更准确地回应教学目标。
理科邹善红老师也从专业角度讲述了全堂课的历程，并分享了他“人工智能不是找茬工具，而是伟大的帮手”的想法和观点。
在经历了这场深度融合报告《数值课》和《人工观察》的沉浸式培训活动后，参加者们对日常角度的镜子和研究有了新的认识：宏观上，“课”就像是课堂的结构性数据，比如师生对话比例、活动时间分配等，但同时又是一面“模糊的镜子”，目前很难关注到迷茫的眼神和闪现的灵感。 个人学习的凹痕。小组合作中出现的瞬间或微妙的互动，都需要教师用专业的眼睛及时捕捉并完整记录。因此，当“人的智慧”与精准的“眼睛”共同作用时，我们的日常教研活动才能更加深入地关注教学任务和目标的一致性、学生真正思考、有效合作、沉浸式学习等课堂教学的重要问题。
随后，在专家领导会议上，华东师范大学课程与教学研究所杨晓哲副教授也对校本培训活动进行了充分验证。他非常赞同学校对跨学科教学研究和教学实践的前向探索，认为这种打破学科壁垒、以学生学习为中心的研究模式代表了未来教学研究的发展方向。在同时，杨木拉老师从“如何创造”、“如何解读”、“如何应用”三个维度进行授课，老师对AI《数学学习报告》进行了系统的学术理性分析。对于专业智能应用的边界，杨教授特别提醒老师们：“数字课”报告作为宏观分析工具，目前很难衡量每个学生独特的思维路径、情绪状态、个人学习难点。 “数据的广度无法取代教师观察的深度。”因此，他强烈呼吁，在人工智能的强化过程中，“人工专业观察不仅已经过时，而且其价值更加凸显”。教师教育和人文关怀的智慧是打破技术盲点、实现“人机协作、因材施教”的关键……杨教授指导明确主次目前人工智能技术与教师实践指导之间的关系和融合路径，并没有为教师提供深入的理论反思和实践指导。
项目进展互动分享：探讨智能时代“数字化”研究课程的多种实践路径
在下午的“专题工作坊”活动中，镇明中心小学杨红校长首先汇报了“三阶段渐进式学校”的“以学为本”的实践，从“数课”人机协作带来的影响和亮点出发，探索跨学科的教研路径。
3.0版教研教学图
结合课程与实践实例，学校充分阐释了在常规校本教学科研中探索引入人工智能技术的过程，并正在逐步构建新的平台。以数据为驱动、以证据为基础的“循证教学”。这个来自一线学校的真实案例，清晰地展现了学校和教师在AI“数学课”中探索“从‘教学中心’向‘学习中心’转变，对课堂‘观察学习-收集证据-分析证据-做出新决策’的课堂研究”过程中的报告，知识的应用如何从表层知识走向深层解读？校本教研的发展是如何从单纯的“课堂打磨”这一课题，转变为借助同行的跨学科共同体“解决问题”的主题教研？它体现了从对工具的认识到教学的重构，再到教研生态的重组的逐步演变。
阳市控江第二村小学梁晓慧老师上海市浦区在线分享《AI课堂评价赋能小学批判性阅读的实践研究》。他以语文课《田忌赛马》为例，展示了如何在课堂上利用AI分析来实施“批判性阅读”。借助“全课堂在线图”分析，校队引入“人物关系图”、“赛马比赛图”等思维可视化工具，将内部思维过程转化为外显的学习活动。课堂从“教师主导”走向“师生对话”，教学的改进取得了惊人的成效。
杭州英特外国语学校小学部平超男老师分享了《以学习为中心：利用AI循证辅助打造优质课堂的新探索》。学校利用AIC平台构建“数字图景”，实现数字化转型教学策略从“隐性”到“显性”。通过分析不同班级的年级水平和数据特征，让教师准确监控班级的学习状况，定制个性化的教学策略；学校的教研方式也从“整体课分析”转向“切片讨论”，借助平台准确发现教学问题，让教研活动更有针对性。
上海民办尚德实验学校的周老师以“课堂言语诊断”为主题，系统分享了数学课堂语言的优化路径。根据180多份课堂报告，他们采取了三大改进策略：从“房间探究”到“提问”，提高思维探究的内容；从“教师主导”到“学生主导”，优化话语权分配；从“简单回答”到“深度回答”，提升反馈价值。在在此基础上，学校构建了包括“课堂语言参考指标”、“微课语言教学与研究”、“教师语言成长档案”在内的校本实施体系。
永康市大寺乡小学胡春老师分享了《数学的数学赋能：小学数学课堂循证教研的实践探索》，以独特的方式介绍了“作业”的实践。通过分析学生课外识字作业的完成情况，推断课堂教学存在的问题，并利用AI课堂诊断报告精准溯源。以“矩形与正方形”课程为例，团队发现学生对学习理解的误区是由于课堂缺乏探究环节、问题开放性不够。这种“从头到尾的心态”的逆向诊断有效打破了数据壁垒作业与课堂之间形成“教学评价一致性”闭环。
对于学校各学科的研究分享，两位教授给出了深入的点评和指导。周教授认为，在学校中营造“循证研究文化”非常重要。他建议，各学校建立成熟的校本实施后，应通过建立学校学科“课堂规范”、开展“微教研”、打造“教师发展名师”等方式，为每个学校、每个地区开发一个“数字化”的课堂资源库，并在此基础上共同打造语文课堂的“标准”数据库。杨教授指出，数据主要用于课后分析，为经验判断提供客观证据。其目的是支持教师而不是限制课堂创造力。他建议各学科学校可以继续深化研究探索AI数据与教学策略的关系，例如建立“视频成绩+作业”的闭环证据学习链，让数据为目标达成提供验证。两位教授再次提醒老师们，人工智能的主要评价在于“赋能”而不是“替代”，必须遵守“目标驱动”和“问题驱动”而不是“数据驱动”，避免陷入“为了数据而数据”的误区。他们鼓励学校继续深化研究，构建更多课堂评价模式和校本路径，实现技术与教学理念的深度融合。
本次项目的推广活动不仅是AI课堂项目研究的重要节点，也是教育理念与教学实践的深度碰撞。每个学校科目都是以学校为基础的。通过真实的教研示范，扎实的校际交流交流和专家指导，清晰地阐释了AI技术在推动课堂数字化转型中的作用。其中的多条路径和malAlim值，为后续主题的深度落地指明了方向。各校的探索超越了技术表面，触及了教学改革的深层逻辑，清晰地展示了数据驱动的课堂教学改革的深度和广度。
未来，项目各学校将继续在华东师范大学的带领下，依托区域支持和学校实践，探索智慧强化课堂变革的中国范例。 （亿欧教育提供）
以上内容为宣传信息，所涉及内容不代表本网站观点，不构成投资建议或消费建议。
版权保护：本网站发布的内容的版权（包括文字、图片、多媒体信息等）属于中国日报网（中国日报国际文化传媒（北京）有限公司）独家使用。未经中国日报网事先同意和许可，禁止转载和使用。向中国日报提交评论：[email protected]
