人工智能赋能课堂教学变革的实践探索

在教育现代化和教育信息化的背景下，陈经纶中学探索数据驱动大规模因材施教，以人工智能赋能课堂教学变革。

人工智能赋能课堂变革的整体框架

经过17年的实践探索，学校构建了由课堂教学研究支持系统、课堂教学循证改进系统、课堂教学互动反馈系统构成的人工智能赋能课堂变革的整体框架。

1.课堂教学循证改进系统

课堂教学循证改进系统涵盖了课前、课中、课后的系统实施策略。课前，依托大数据的深度分析精准洞察学情，精准锚定教学的起始点，为教学活动的开展奠定坚实基础；课中，充分利用智能技术营造丰富多彩的教学情境，提升学生的学习参与度，激发其主动探索知识的热情；课后，借助智能化工具进行全面跟踪与反馈，根据每个学生的学习情况和特点，量身定制作业内容和形式，提升作业的针对性和有效性，促进知识的巩固与拓展，形成完整的学习闭环。

2.课堂教学研究支持系统

课堂教学研究支持系统涵盖了人工智能备课支撑、上课支持、课后作业追踪的完整模型。备课阶段，人工智能提供强大支撑，助力教师广泛整合多元丰富的资源，并对教学设计进行深度优化，以契合学生的认知特点与需求；在上课环节，智能化的支持手段增强教学的互动性，营造生动活泼的课堂氛围，有效提升教学效果；课后的作业追踪功能，能够精确把控学生的学习情况，基于大数据分析，实现高度个性化的辅导，精准弥补学生的知识短板。

3.课堂教学互动反馈系统

课堂教学互动反馈系统涵盖了人工智能课堂教学实施的“三类型”“三模式”。“三模式”指的是人工智能参与合作教学的三种模式：协同备课模式，实现教师间的智慧汇聚与资源共享；互动式课堂模式，强化师生、生生之间的交流互动；智能评估与反馈模式，及时给予准确客观的评价和有针对性的建议。“三类型”则是指人工智能辅助教学策略的三种类型：混合式学习策略，有机融合线上线下学习资源；数据驱动的教学策略，以数据为依据精准施策；人工智能与课堂教学深度融合，全方位提升教学质量与效率，有力推动教育朝着智能化、个性化、精准化的方向稳健迈进。

人工智能赋能课堂变革的实践策略

在人工智能赋能课堂变革的整体框架下，学校形成了人工智能赋能教师数字素养提升策略、人工智能赋能课堂教学方式优化策略等实践策略。

1.人工智能赋能精准教研质量提升策略

备课是高质量教学的第一环节。传统的备课内容更多依据课本，备课资料有限，对学生的评价依据经验，缺少精准性。人工智能提升了教学的精准性、备课内容的丰富性、备课方式的多样性，更有利于提升教育教学质量。

一是人工智能赋能下的备课内容变革。

对比传统备课内容，人工智能赋能下的备课内容主要有以下变革：备课材料方面，加入大数据模型下的海量备课资料和人工智能平台生成的个性化资料；学情分析方面，结合了教师经验和大数据，学情分析更精准、更科学；教学设计方面，将智慧平台应用在教学的全环节；教学评价设计方面，依据智慧平台提供的数据设计评价，使评价更加精准、多样、全面。总之，人工智能赋能下的备课内容是利用传统资料和海量数字资源进行生成式教学设计。

二是人工智能赋能下的教研模式变革。

依托AI人脸识别系统升级教研模式。通过AI分析报告的对比，可以精准了解教研效果，解决常态教研中效果难衡量、改进缺数据抓手的问题。在不断实践中，我们将原有教研模式进行升级，使教研从经验判断走向数据循证。课前，智慧平台会从六个维度分析教学设计。课中分为观课和评课。观课从AI平台和现场两个角度收集数据，智慧平台对评课内容进行系统整理，按照评课标准进行分类梳理，为现场评课讨论环节提供依据。课后改课，做课教师和其他教师再实践，进行人工智能赋能课堂再分析。这三个环节循环往复，不断促进教师的专业成长，提升教研团队的研究力。

依托数据支撑实施智慧备课。根据大数据平台，构建数据多级分析模型和流程。数据分析主要从以下几个方面进行：数据支撑，多维分析。大数据平台为教师提供多项分析，教师深入学习理解图表内涵，针对不同数据进行分析。形成流程，提升效率。质量分析是“教学处－备课组－教师个人”“教学处－年级组－班主任”“两维三级”成员的必备能力。我们立足大数据平台，给予精准方法指导，保证三级操作流程质量。内容分类，精准聚焦。大数据平台有很多数据表，教学处从三个层面对教师进行培训。教学处主要关注各科贡献率和学科质量分析以及各班的整体正态分布图。备课组主要关注班级一分三率统计图、小题分析统计图。教师个人重点关注小分统计图和试卷讲评中的重点错题及知识点。年级组长和班主任的关注点也有不同侧重，清晰内容，精准聚焦。

深挖智慧平台功能，实施高效备课。希沃白板有很多功能，在备课、上课和反馈三方面都有不同侧重。学校从这三方面对教师进行培训和指导，并为其提供指导手册。备课时，教师可以应用云课件等功能；上课时，可以应用小工具活跃课堂；反馈时，可以应用分组竞争等实时反馈功能，还可以应用班级优化大师平台。

2.人工智能赋能教研管理模式改进策略

根据学校集团化办学的特点，学校依托“双师教室”，实施集团成员校和教师的共享教研。在集团统一安排下，“双师教室”已经全覆盖，集团的资源共享畅通无阻。依托“双师教室”实现集团常态化教研，包括“双师课堂”和“双师教研”两个模式，真正实现资源共享和集团优质教研常态化与共享化（见图1）。

在“双师课堂”的实施中，经过一课三磨，发现实施双方学情、教师特色和学科要求，再次对课程进行设计，形成因材施教课堂模式。

“双师教研”主要开展的是好课共享专题教研。教研流程包括好课展示、教师和组长点评、教师反思。同时，“双师教研”时间固定，形成常态化教研，教师共享教研成果，提升教学水平。

3.人工智能赋能层次化作业设计策略

精准聚焦问题，使课堂讲解和课后辅导更高效。智慧平台根据学生的课堂表现、学习能力和常态化作业数据的采集、评价、反馈和改进，借助多维度数据分析，把学生归为六类，教师根据这六类学生的特点，形成了作业辅导策略（见图2）。

菜单式作业，一键式开展因材施教。智慧平台不仅支持教师一键进行课堂作业讲评，还能以更加个性化、灵活的菜单式作业分配方式，增强学生的作业选择性、自主性和个性化。学生根据自己的需求和兴趣，选择适合自己的作业，在完成作业的过程中获得自信，逐步提升综合能力。

个性化AI学习手册，靶向助力学生个性成长。智慧平台能够根据班级的整体情况，生成班级共性错题和学生个性错题集。教师借助智慧平台，针对不同层次的学生，提供个性化的作业辅导。个性化AI学习手册包含三部分内容：针对错题进行分类整理、准确记录错题分析过程、做好错题本的后续补充。

分层作业评价，一体化教学评闭环。教师根据评价目标和评价层次设计不同的评价标准，构建分层作业评价体系，以多维度分层评价助力学生反思，并将评价结果及时反馈给学生，以更好地为学生提供适当的指导。以作业评价反哺教师的教学，做到精准备课、精准施教、精准评价、精准辅导，促成“教－学－评”一体化，助力教师数字素养的持续提升。

4.人工智能赋能教学评价反馈策略

学生个体学业分析。借助AI系统收集、分析学生的学习数据，通过分析数据，识别班级和学生潜在的困难点。数据分析能够有效帮助教师判定班级整体学情和个别学生学情。依据学情，教师进行有针对性的备课和个性化指导，有效助力学生的学习。

作业和考试智能评分。AI系统可以自动评估学生的作业和考试，提供即时反馈，帮助教师追踪学生的学习成效。

学生课堂参与度分析（面部识别评估参与度和抬头度）。AI系统可以通过面部识别技术来评估学生的参与度和注意力，可以揭示学生在特定学习活动中的行为模式。

智能辅导建议。AI虚拟助教可以解答学生的疑问，提供即时反馈；在学生完成练习后提供即时反馈，帮助学生快速发现问题，纠正错误；自动批改学生的作业和测试，提供详细的反馈，让学生了解自己的知识疏漏。

形成评价机制。通过游戏化元素，如积分、徽章和排行榜，提高学生的参与度。

生成个性化报告。AI系统生成个性化的学生报告，帮助教师了解每个学生的学习情况。

展望未来，我们应继续深化人工智能技术在教育中的应用。关注教育的本质，不能让技术完全主导教育，而是要以促进学生的全面发展为核心，合理运用技术，让人工智能成为教育的有力辅助，而不是替代教育中的人文关怀和情感交流，为培养适应未来社会的创新人才奠定坚实的基础。■

刊中刊编辑 _ 汤灏 于萍 汪倩 李刚刚 董黛