以AI赋能开放大学课堂教学智慧评价

陈艺岚?赵宇丹?刘婷婷

“课堂教学智慧评价系统”综合运用远程教育、人工智能、大数据等领域的最新理论和技术，研究开放教育领域课堂教学质量监督与评价的信息化实现方法，丰富了开放大学质量保证体系的研究成果。

关键词 人工智能 课堂教学 智慧评价系统 开放大学

2020年10月，中共中央、国务院印发了《深化新时代教育评价改革总体方案》。《方案》要求“充分利用信息技术，提高教育评价的科学性、专业性、客观性”。广州开放大学认真落实《方案》要求，投入信息化项目经费与合作单位共同研制开发“课堂教学智慧评价系统”，以AI人工智能推动课堂教学质量评价朝智慧化方向发展，完善适应大规模办学需要的开放教育人才培养质量保证体系。

新型开大急需与时俱进的智慧评价系统

广州开放大学是一所以现代信息技术为支撑，以线上线下相结合为主要教学形式的新型大学，办学体系规模大，开设专业多，课程复杂多元。在这样的办学背景下，学校的课堂教学采取面授和直播两种手段，课堂数据包括音频、视频、图片、文字等形式，具有跨区域、跨时段、非结构、数量大、多样性强、价值密度低等特点。如果仅仅采取传统的评价方式，以人工的方式随堂现场听评课或观看视频方式远程听评课，再通过人工发放和回收评课表进行分析统计，其工作效率和评价效果均难以满足办学需要。由于缺乏数字化记录和智能化数据分析的支撑，学校的教学督导工作难以提升，教学质量难以提高。随着信息技术的发展，人工智能与教育深度融合，AI让覆盖广、常态化、客观性强的课堂教学评价成为可能。由此，广州开放大学结合办学体系和教学运行的实际情况，经过多方论证和迭代开发，建成一套利用AI人工智能技术，开展常态化、规模化评价课堂教学的“课堂教学智慧评价系统”，并在 1年的测试后，正式全面运行。

“课堂教学智慧评价系统”创新构建了课堂教学质量控制规则，满足自主定制、自行监控、彰显个性化等需要。该系统拥有机器评价和专家评价一体化功能，通过采集音视频数据对各种复杂多变对象实行监控和评价，实现跨区域/时域的高质量常态化课堂教学监督与评价，大幅提升了工作效率；验证和深化智能评测，使学校从传统听评课跨越到AI课堂大数据分析与人工听评课互融的阶段。

全面设计“课堂教学智慧评价系统”

理念方面，“课堂教学智慧评价系统”的设计源于中国传统文化的知行哲学，吸收了ELT、4MAT 等学习理论中富有启发性的观点，提出了可应用于人工智能分析的学习发生知行模型。学习发生知行模型将内在学习认知过程与外在可观测数据关联起来，融合国际上弗兰德斯互动分析系统、IRE、S-T等多种教育分析方法，提炼出人工智能可实现的量化评价指标，覆盖课堂思维方式、教学风格等以往无法定量分析的重要特征，创制了基于课堂结构的多模态的科学分析工具，使课堂教学智慧评价的分析和结论具备本土化、易理解的特征。

实践方面，“课堂教学智慧评价系统”综合运用声纹识别、语音识别、视频分析、自然语言处理等技术，评测教师课堂语言的情感、语速、想象力、信息量、语言凝练度等要素，辅以师生思维和互动交流的特征分析，从而构建了基于人工智能技术支撑的课堂教学评价系统（如图）。

基于学习发生知行理论、IRE、知识图谱、弗兰德斯互动分析等现代课堂教学评估评价教育理论，“课堂教学智慧评价系统”形成重要的分析维度，对课堂教学特征（指与教学过程直接相关的语音、视频、教学资源和软件数据等决定性因素）进行准确深刻的透视。根据主体教学结构理论和第三代教学活动理论，“课堂教学智慧评价系统”构建了教学结构与教学活动评价矩阵，前者包括“教师主导”和“学生主体”两种结构，后者涵盖“组织调控”“认知思维”“情感交融”“目标达成”4项活动，进而依据评价矩阵研制形成更加完整的广州开放大学7个领域的评价细项，每个评分领域分别对应人工智能技术可实施性的分析模型。通过可扩展的课堂教学智慧评价模型，课堂音视频和其他教学数据被结构化、模型化处理，并从课堂思维激发、课堂师生互动、课堂支撑支架等方面提供量化指标，捕捉和分析隐性信息，与人工听评课的质性评价互为补充。

以智慧评价系统形成质量管理闭环

在应用角色方面，“课堂教学智慧评价系统”全面支撑广州开放大学的课堂教学质量监督与评价工作，为系统管理人员、专家、授课教师、决策人员等提供支持服务。系统管理人员可将评估量表导入系统中，供专家评估时使用；可将预备评价的课堂数据同专业对口的专家相关联，以确定专家可评测的课堂范围。专家对收录的课堂数据按照既定的评估量表进行人工评价，使AI分析和人工评价相辅相成。授课教师可在系统中对课堂进行复盘，查看AI分析结果和专家评价反馈，作为教研反思的重要依据。决策人员可从教师个人、学校、地区、系统等多个颗粒度，从课堂教学大数据指数、教学效果、专家评价等多个维度，对教学质量深入洞察，为教师发展和教学质量监督与评价工作提供数据支撑，进而获取课堂教学质量管理上的决策依据。

在实际运行方面，“课堂教学智慧评价系统”提供课堂信息数据采集模块，并从音频和视频两个信息源进行多维度的AI分析。数据主要来自学校直播系统采集线上课堂视频，或通过DV、手机、iPad等轻便终端设备采集线下课堂音视频。授课音频或视频信息数据对接到“课堂教学智慧评价系统”后，通过多模态教学评价AI分析，进行标准的结构化和模型化处理，从“目标定位”“课堂艺术”“课堂调控”“思维激发”“评价反馈”“整体发展”“合作交流”7个维度提供量化指标和相关性分析，由机器全自动生成大数据指数和AI分析报告。专家结合AI评价结论进行终结性课堂教学评价，教师则在个人空间查阅及下载各项评价结论。

“课堂教学智慧评价系统”自运行以来，共获取办学体系内34个教学单位的4872个面授课与直播课的音视频。完成对课堂教学行为的自动分析后，系统对每一门课程生成大数据指数和AI分析报告，在数据看板上展示情感、4MAT、弗兰德斯互动、词云、可理解度、想象力激发等方面的可视化数据。

通过AI建议，任课教师能及时发现教学中的薄弱点，得到优化课堂教学结构的相关建议。学校质量管理部门采取机器与人工“同评一门课”的评价机制，每学期从机器评价数据中有针对性地抽样，派发给专家进行评价，并定期向办学体系各教学单位反馈机器评价结论（大数据指数和AI分析报告）和专家评价结论。各教学单位则及时组织任课教师反思改进教学，并撰写教学质量改进报告提交学校质量管理部门，形成质量管理闭环。

“课堂教学智慧评价系统”聚焦教师课堂教学策略改革创新，借助数字化技术开展伴随式、常态化的数字化课堂监督与评价，综合运用多个教育技术模型，为课堂画像、为教师画像、为学生画像，数据翔实，使用便捷。该系统不仅有利于推动专业和课程的教研工作向数字化转型，高效率实现教师自我反思、同伴互助、专家引领；而且通过大数据分析，可以洞察课堂教学的优化方向，制订课程教学整体设计和教学主要策略，解决现场检查课堂的时间、空间方面的困难，提升听评课效率，进而促进学校课堂教学质量评价常态化、规模化、个性化开展。

通过实践应用，学校课堂教学产生了一些新气象。教师在智慧评价数据支撑下开展案例式、研讨式、专题式、讲练式等多形式课堂教学创新，帮助学生建立学科知识结构，培养学生自主学习能力。新型评价指标涵盖了对培养学生核心素养极为重要的思维和互动交流等方面，鼓励学生知行合一、多向度独立思考，激发学生将所学知识转化为实践的能力。智慧评价系统营造了“以评促建” 的课堂管理氛围，整体提升了教学水平，促进了学校教育教学高质量发展。

“课堂教学智慧评价系统”综合运用远程教育、人工智能、大数据等领域的最新理论和技术，研究开放教育领域课堂教学质量监督与评价的信息化实现方法，丰富了开放大学质量保证体系的研究成果，2024年1月获得国家开放大学“教育教学数字化技术创新优秀案例”二等奖。学校后续将开展英语声纹识别、AI学生促动师生交互等实验研究，检验理论模型和技术产品的科学性，进一步优化课堂教学智慧评价的理论模型和技术产品。

（陈艺岚，质量监督与评估中心主任；赵宇丹，网络与信息中心主任；刘婷婷，网络与信息中心。广州开放大学。）

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