三维耦合：全人视域下的师生行为智能激发路径

沙立国

浙江省杭州市保俶塔实验学校积极践行《浙江省教育领域数字化改革工作方案》政策要求，在推进数智校园建设过程中遇到了三大挑战，即各平台使用难融通导致数据孤立、深度评价体系缺失导致教学评价难深入、对数据的开发利用不足造成行为改进难自发。针对以上难题，学校立足全人教育视角，力图促进学生的全面发展、提升教师的综合素养，提出了基于“人工+智能”的三维数智解决方案。

一是确定“以数画像”的各维度及其具体的行为指标。学生和教师均有指向全素养发展的关键行为指标，确保数智解决方案的顶层设计涵盖全人发展的各个维度。

二是探析“以数析评”的框架模型。建立综合素养评价框架模型，开发智能平台收集并分析数据，探索德育与学生特质、教学与学业成果之间的深层联系，实现精准诊断。

三是优化“以数导行”的管理机制。优化数智驱动的管理机制，通过标准化学习、智能资源共享及行为轨迹追踪等方式，制定切实可行的引导策略，促使师生自觉改进自身行为，提升管理效能、增强实践效果。

本文中，笔者将详细介绍这一“三维耦合”的数智教育模式。

“以数画像”：立体多维描摹“全人”

学校依托大数据技术为师生绘制数字画像，通过可视化手段全面诊断和精确预测师生行为，推动全体师生的自我认知和自我监管。

数字画像的具体维度。对应学校“笃志、博学、多思、豁达”的校训，构建“学生素养成长图谱”，以可视化形式展示学生在文化基础、自主发展、社会参与三个层级上的九个维度（爱、礼、洁、毅、静、勤、康、敢、乐）的成长过程。这些维度被细分为1～2年级、3～5年级、6～8年级、9年级四个阶段，以适应不同年龄段学生的个性化发展需要。学校依据政策要求对教师专业能力进行分层整合，将其划分为动力、实践、价值三个层级，形成关键教学实践能力的标准框架。

各维度下的行为指标。确立各个维度和评价要素后，学校对接现有智慧平台，准确识别并分析学生行为，为后续的诊断与改进提供数据支持。具体而言，根据学生各阶段特点设定对应的素养目标及行为观察点，制作观察记录表，表格中还提供学生各个维度的行为标准实例。此外，针对教师的课堂行为设立观察维度，包括但不限于——课堂管理、教学内容、学习组织、学生状态监控和媒体运用等方面，明确教师专业能力进阶的评判指标。

实际应用与可见效果。学生可通过分析自身学业成就和行为表现中的数据，快速发现自己在各项素养中的薄弱之处，及时加以调整。教师则可通过数据画像对自己的专业能力进行准确评估，在持续地反思与实践中增强教学能力、提升专业素养。

“以数析评”：两大方面保证合理归因

全人视域下的师生行为智能激发路径重视两个关键维度的数据分析，保证师生能够合理归因，并开展立体化、动态化的科学评价。

重视综合素养评价。如利用信息技术，将有关学生学习发展过程的数据转化为可视化图表，包括设计“五育融合”雷达图以展示学生的总体情况，描绘“成长趋势”折线图以呈现进步轨迹，通过“综合素质”圆饼图反映各项表现，进而构建出翔实的五育发展图谱和个人成长数字档案。这些实时更新的数据保证了评价的真实性与过程性，为有效提升学生素养、开展个性化指导提供了依据。

引入增值评价模型。如学校将学生按学业水平分为五个等级，深入分析不同时间段内学生的学习数据，不仅关注他们的总体得分和学科差异，还特别强调各层级学生的进步幅度，避免单一的成绩指标导致对他们的片面认识。此外，学校可由此结合对学生的问卷调查、面对面交流得到的信息，细致研究教师的教与学生的学之间的关系，以便更公正、全面地评判教师的教学质量和学生的学习能力。这种归因分析法有助于学生找准自己的不足，并能促进教师有方向地优化教学，实现师生的共同提升。

“以数导行”：三条路径促进优化调整

标准化地研与学。这指的是构建标准化的教学维度与行为规范体系，使之成为师生共同遵循的标准。学校对学科知识难度和学生的能力层次进行编码，将教学目标具体化，推动教师采用数字化手段设计教学、评估效果。同时，全体教师基于新课标、核心素养和学校培养目标，共同讨论、生成、优化教师的行为准则；学生经过个体、小组、班级的逐级讨论，形成学生行为准则。教师行为准则不仅涵盖教学行为本身，还囊括了教学成果、学生反馈等多个方面，有利于对教师开展多维、立体的教学评价，生发专业成长的内在动力。学校基于学生行为准则，跨平台整合学生的德育表现、知识水平等各类数据，帮助他们识别自身优劣势，有方向地追求全面发展。

智能地共享数据。有赖于数据分析的即时性和互动性，学校可以通过智能化平台实时地将调查分析的结果反馈给教育参与者，使其在教或学的过程中及时改进自身行为。如在体育教学中，AI系统能即刻显示学生的各项运动表现，并提供精确的动作分析和标准示范，如私人教练般指导学生矫正错误。

持续地行为跟踪。运用本系統长期且深入地观察师生，学校可以发现其中的典型，在分析其行为特征的基础上，提炼出值得推广的共性经验。以“AI运动吧”为例，学校运用大数据分析每位学生的运动表现，记录并展示他们在跳绳等项目中的实时数据和排名情况，发现了优秀学生的典型特征，并通过平台展示他们科学的运动表现，其他学生由此有了明确的学习对象。这种可视化的数据跟踪不仅能激励学生开启自我挑战，还实质性地促使他们从被动接受指导转变为主动追求提升。

全人视域下的师生行为智能激发路径研究有效整合了各平台优势，有助于师生优化教与学的方式，其创新之处尤为显著。一是创建了“学生素养成长图谱”，将核心素养转化为可视化行为指标，创新了监测方式，实现全人教育视角下的数字化协同育人。二是开发了基于AI的课堂行为观测路径，改变了课堂观测与评价模式，引领了教师的观念变革，学校由此成功申报了三项省级课题，并获得“浙江省校本研修先进集体”称号。三是创新了教学行为回溯分析方法，通过对平台数据的深度分析，指导教师改进教学。多名教师作品入选市级教育资源库，学校斩获多项荣誉并获评杭州市“2021年教育改革年度创新学校”。

未来，学校仍将持续探索，精准匹配学生的个性化学习需求，科学设计教学场景，以智慧教育赋能深度学习。